##なぜこんな記事作ったの？
いろいろな所でちょくちょこ耳にするDIKWモデル。
なんとなく言葉は聞くけれど、内容がイマイチ具体的にわかっていないので、わかりやすくまとめてみました。
Wikipediaにも書いてありますが、英語なのでわかりにくいため、具体例を交えつつ、
わかりやすくまとめていきます。
##DIKWモデルとは
DIKWとは、情報を解釈するためのフレームワーク。
- Data（データ）
- Information（情報）
- Knowledge（知識）
- Wisdom（知恵）
#その内容とは
概念的な説明って、いまいち頭には入っても、腹落ちしませんよね、
なので簡単に説明していきます。
Data（データ）
整理されていない情報。
いわゆる「生データ」のことです。
Information（情報）
情報を何らかの基準で整理したものです。
○○は△△である。といったようなデータを集計した形式のことです。
Knowledge（知識）
Information から導き出される法則性のようなものです。
Wisdom（知恵）
Knowledge を活用して判断する内容になります。
結局、ここに行き着かないと、人間の価値には成りえず、「使えない状態」といったことになります。
##で、結局なんなの？
わかりにくいと思うので、最近話題のポケモンで例えてみます。
-
Data（データ）
ポケモンごとのパラメータです。ピカチュウのパラメータって何だっけ？といったときに
「ピカチュウのタイプはでんきタイプで、わざは10万ボルトがあるよ」といった内容です。
まだ雑多な状態です。 -
Information（情報）
データで確認できた内容を、まとめて検索できる状態にしたことです。
「ドラゴンポケモンには、カイリューと、ハクリューと、ミニリューがいる」といった検索ができる状態です。
ポケモンWikiに登録したような状態で、ある程度個のデータは、全体としての状態に整理された形になります。 -
Knowledge（知識）
情報を、観点ごとにまとめると知識になります。
「CPが高いポケモンは、カイリュー、カビゴン、ラプラス」といった、分析軸ごとの特徴がわかる状態に整理した状態です。 -
Wisdom（知恵）
目的ごとに知識が整理されているのが、知恵の状態です。
「ジムを守っているカビゴンを倒すには、カイリキーのからてチョップ、クロスチョップが効果的」といった内容です。Knowledgeをどう活用するか、といった段階になっています。
コンサルタントもこの状態だと思います。
##おわりに
今回は、DIKWモデルの４つの段階について、まとめてみました。
私なりの解釈なので、おかしな点があれば指摘してください。