数据-信息-知识-智慧分析与对比

数据 信息 知识 智慧分析与对比 随着人类社会从工业经济时代进入知识经济时代 知识管 理的出现为 21 世纪知识经济时代的企业组织提供必须的管 理基础 以彼得 德鲁克博士 Peter F Drucker 和斯威 比博士为代表提出的理论为知识管理领域的开拓和发展作 出了杰出贡献 知识管理 Knowledge Management KM 是识别 组织中的知识资产 并充分发挥知识资产的杠杆作用 来 帮助企业获取竞争优势的过程 毫无疑问 我们已经生活 在知识经济和知识管理的环境当中 每时每刻 我们身边 都充满了各种各样的数据 但只有将这些杂乱无章的数据 转换为信息和知识 才能帮助我们做出聪明的选择 可见 知识是从数据到智慧划分为不同层次的 由于数据 信息 知识与智慧四者之间有着密切的相关 性 他们常被混淆使用 本文将重点对数据 信息 知识 与智慧进行分析和对比 一 数据 2 数据 Data Applehans Globe 作为知识层次中的中间层 有一点可以确认 那就是信息 必然来源于数据并高于数据 我们知道象 7 度 50 米 300 吨 大楼 桥梁这些数据是没有联系的 孤立的 只有当 这些数据用来描述一个客观事物和客观事物的关系 形成 有逻辑的数据流 他们才能被称为信息 我们刚才看到一 个公式 信息 数据 处理 这个公式符合我们的思路 但我们认为它还不够完整 信息事实上还包括有一个非常 重要的特性 BR 时效性 例如新闻说北京气温 9 摄氏度 这个信息对我们是无意义的 它必须加上今天或明天北京 气温 9 摄氏度 再例如通告说 在会议室三楼开会 这个 信息也是无意义的 他必须告诉我们是哪天的几点钟在会 议室三楼开会 注意信息的时效性对于我们使用和传递信 息有重要的意义 它提醒我们失去信息的时效性 信息就 不是完整的信息 甚至会变成毫无意义的数据流 所以我们认为信息是具有时效性的有一定含义的 有逻辑 的 经过加工处理的 对决策有价值的数据流 信息 数 据 时间 处理 三 知识 什么是知识 作为比数据 信息更高阶层的知识有哪 些特点 在对此进行分析之前我们看一看理论界都有 哪些经典的定义 1 知识是让从定量到定性的过程得以实现的 抽象 的 逻辑的东西 知识是需要通过信息使用归纳 演 绎得方法得到 知识只有在经过广泛深入地实践检验 被人消化吸收 并成为了个人的信念和判断取向之后 才能成为知识 2 撝 稊是一种流动性质的综合体 其中包括结构化 的经验 价值 以及经过文字化的信息 在组织中 知识不仅存在文件与储存系统中 也蕴含在日常例行 工作 过程 执行与规范中 知识来自于信息 信息 转变成知识的过程中 均需要人们亲自参与 知识包 括摫冉蠑 摻峁麛 摴亓 詳与摻惶笖之过程 3 国际经济合作组织组编的 知识经济 knowledge based economy 1996 中对知识的界定 采用了西方 20 世 纪 60 年代以来一直流行的说法棗知识就是知道了什么 Know what 知道为什么 Know why 知道怎么做 Know how 知道谁 Know who 这样的界定可以概括 为撝 妒 个 W 敗 P 4 Harris 1996 将知识定义为 知识是信息 文化脉络以 及经验的组合 其中 文化脉络为人们看待事情时的观念 会受到社会价值 宗教信仰 天性以及性别等影响 经验 则是个人从前所获得的知识 而信息则是在数据经过储存 分析以及解释后所产生的 因此信息具有实质内容与目标 知识之所以在数据与信息之上 是因为它更接近行动 它 与决策相关 我们认为这些知识的经典定义都有其价值和意义 信息虽 给出了数据中一些有一定意义的东西 但它往往会在时间 效用失效后价值开始衰减 只有通过人们的参与对信息进 行归纳 演绎 比较等手段进行挖掘 使其有价值的部分 沉淀下来 并于已存在的人类知识体系相结合 这部分有 价值的信息就转变成知识 例如 北京 7 月 1 日 气温为 30 度 在 12 月 1 日气温为 3 度 这些信息一般会在时效性 消失后 变得没有价值 但当人们对这些信息进行归纳和 对比就会发现北京每年的 7 月气温会比较高 12 月气温比 较低 于是总结出一年有春夏秋冬四个季节 有价值的信 息沉淀并结构化后就形成了知识 四 智慧 从这些定义中我们可以总结出以下这些共识 智慧是人类解决问题的一种能力 智慧是人类特有的能力 智慧的产生需要基于知识的应用 根据这些共识并沿承知识层次的前三个概念 数据 信息 和知识 我们认为智慧是人类基于已有的知识 针对物质世界运动过程中产生 的问题根据获得的信息进行分析 对比 演绎找出解决方案的能力 这种能力运用的结果是将信息的有价值部分挖掘出来并使之成为已有 知识架构的一部分 智慧是知识层次中的最高一级 它同时也是人类区别于其他生物的重 要特征 我们经常看到一个人满腹经纶 拥有很多知识 但不通世故 被称做书呆子 也会看到有些人只读过很少的书 却能力超群 能够 解决棘手的问题 我们会认为后者具有更多的智慧 这里面有哪些奥 秘 我们首先看一下智慧的经典定义 1 定义智慧时 英国科学家图灵做出了贡献 如果一台机器能够通过 称之为图灵实验的实验 那它就是智慧的 图灵实验的本质 就是让人 在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为时 这个机 器就是智慧的 2 智慧 Wisdom 知识的选择 Selection 应对的行动方案可能 有多种 但 战略 选择哪个靠智慧 行动则又会产生新的智慧 BR 3 Arthur Anderson 管理顾问公司认为智慧乃以知识为根基 加 上个人的运用能力 综合判断 创造力及实践能力来创造价值 4 迦納認為智慧是 一種處理訊息的生理心理潛能 這種潛能在某 種文化環境之下 會被引發去解決問題或是創作該文化所重視的作品 五 总结 2 信息是具有时效性的 有一定含义的 有逻辑的 经过加工处理的 对决策有价值的数据流 3 通过人们的参与对信息进行归纳 演绎 比较等 手段进行挖掘 使其有价值的部分沉淀下来 并于已 存在的人类知识体系相结合 这部分有价值的信息就转 变成知识 4 智慧是人类基于已有的知识 针对物质世界运动过 程中产生的问题根据获得的信息尽行分析 对比 演 绎找出解决方案的能力 这种能力运用的结果是将信息的 有价值部分挖掘出来并使之成为知识架构的一部分 回顾我们对数据 信息 知识和智慧的定义 他们分别是 1 数据是使用约定俗成的关键字 对客观事物的数量 属性 位置及其相互关系进行抽象表示 以适合在这个 领域中用人工或自然的方式进行保存 传递和处理 根据这些定义我们尝试对企业应用知识管理提出一些建设 性意见 1 重视数据所使用关键词的统一性和完整性 这样才能避 免组织内出现不同的信息和知识体系 避免成员在交流沟 通时产生歧义和误会 2 保持关键字集合的可扩展性 防止由于数据不全导致新 信息和新知识无法产生 3 重视信息的时效性 尽量在信息的时效性消失前挖掘出 其有用的价值 并使之沉淀于已有的知识库中 4 重视信息的可靠性和逻辑性 防止由于错误或逻辑混乱 的信息加入到知识库中 降低知识库的质量 5 关注企业知识库的结构化问题 尽量避免知识彼此割裂 甚至出现知识孤岛 通过不同领域知识的交叉融合 使它 们连通起来 方便组织成员使用知识库时能够快速准确的 定位需要的知识 6 充分理解智慧是一种应用知识和信息处理问题的能力 在选择组织成员时应兼顾其拥有知识和运用知识能力之间 的平衡 以下文字 摘自易凌峰 杨向谊主编的 知识管理与学校发展 一书 p6 7 我以为这段论述很好的解决了楼主提出的问题 数据是对事件审慎 客观的记录 是一种结构化的记录 它有四种基本形式 数字 词汇 声音和图像 离散 互不相关的客观事实 以及孤立的文字 数 据和符号 均表明数据的特征是缺乏关联性和目的性 信息是已经排列成有意义的重要数据 比如 数字是数据 一张随机数字表则 是信息 声音是数据 而经过排列并转换成一定韵律和声调的声音则是音乐信 息 知识来自人们的思想 信息是知识的 子集 或 基石 知识是信息应用和 生产性使用 人们吸收信息 并对它进行处理 排序 分类 储存 然后用来 构建知识 知识是经过加工提炼 将很多信息材料的内在联系进行分析而得出 的系统结论 与此相关 人们常说的智慧 从知识的