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面白きこともなき世を面白く

夫の視点で毎日の妻の様子、夫としての心構えなど、つらつらとつづっていきたいと思います。

「情報」を分類すること(DIKWモデル)

ビッグデータ Data

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DIKWモデルとは

  • 「情報」を解釈するためのフレームワークとして、下記の4つに分類し、各頭文字をとったもの。
    • Data(データ)
    • Information(インフォメーション)
    • Knowledge(ナレッジ、知識)
    • Wisdom(ウィズダム、知恵)

DIKWモデルにおける言葉の定義

Data(データ)
  • 整理されていない情報。
    • いわゆる「生データ」や「ローデータ」に加えて、非インフォメーションすなわち体系化されていない情報も Data に分類されることのようです。
Information(インフォメーション)
  • 情報を何らかの基準で整理(カテゴライズ)したもの。
    • 一般にいわれる「データ分析」やら「データ解析」というものは、Data を Information 化するための処理といえる。
    • Knowledge(後述)が「規則性や傾向」を示しているということから、それ以前の「データから明らかに分かること(例:製品Aの期間内の売上高は●●億円である)」は、Knowledge ではなく Information であると言えそうです。
Knowledge(ナレッジ、知識)
  • Information から導き出される規則性、傾向、知見。
    • ここでいう規則性の導出は、基本的には人の力によるものだと思われます。
    • これをアルゴリズムにより自動化したものが、BIツールなりレコメンドエンジンなりだと解釈できます。
Wisdom(ウィズダム、知恵)
  • 「人が」 Knowledge を活用して判断する力。
    • Knowledge が存在しなければ、そもそも判断する力が育まれず、それを育てるための Knowledge 創出のための道具が上記ツールである、ということです。

DIKW Pyramid - Wikipedia, the free encyclopedia

「データ活用ブーム」とDIKWモデル

 DIKWモデル自体は、情報工学の分野では古くから提唱されており、新しい概念ではありません。ただ昨今のビッグデータブーム、それにならう国や民間企業当のビッグデータ活用*1*2*3の潮流を見るに、データの取扱や利活用について検討する機会が増えている今、原典に立ち戻るのも良さそうです。