Data — Information — Knowledge — Wisdom (DIKW)

Мне кажется, что чаще, чем авторизацию и аутентификацию, люди путают только данные и информацию. Попробуем разобраться, чем они отличаются друг от друга.

В качестве референса возьмем известную иерархию DIKW — модель, описывающая трансформацию сырых данных в осмысленный результат.

Модель восходит к ранним работам по управлению знаниями (Кливленд, 1982; Эйкофф, 1989). Модель применима к любой предметной области, но здесь я дам примеры из практики.

🟡 Данные — необработанные, неструктурированные значения без контекста. В нашей предметной области это могут быть необработанные логи, метрики, параметры API, значения в полях СУБД и т.д.

Пример: {timeout: 50} в логах.

🟡 Информация — данные с контекстом и структурой.

Пример: «Параметр timeout в методе /submit принимает целое число».

🟡 Знания — интерпретация информации на основе опыта или правил.

Пример: «Если timeout менее 100 мс, запрос может прерываться при высокой нагрузке на сеть».

🟡 Мудрость — применение знаний с учётом целей, ценностей и последствий.

Пример: «Установите timeout не ниже 200 мс, чтобы избежать потери данных».

В технической документации DIKW помогает выстраивать контент от справочников (информация) к инструкциям по решению задач (знания).

В оригинальной DIKW четыре уровня, где мудрость — высший из них. Но лично мне кажется, что имеет смысл ограничиваться первыми тремя уровнями.

Если пофантазировать, почему в принципе появился уровень мудрости, то я бы предположил, что в американской культуре wisdom часто ассоциируется с практической дальновидностью: «wise investment». В русской традиции «мудрость» связана философией — это уже вне деловой или технической сферы.

Поэтому в технических системах и документации достаточно остановиться на знаниях: проверяемых, передаваемых и применимых. Не просто так мы так или иначе имеем дело с управлением знаниями, но редко подступаемся к мудрости.

#знания