Piramida DIKW – Data, Information, Knowledge, Wisdom

data information knowledge wisdom

Apa itu Piramida DIKW ?

Piramida DIKW (Data, Information, Knowledge, Wisdom) adalah metode yang sering digunakan di dunia industri maupun bisnis. Bangunan blok piramida ini sering digunakan untuk menjelaskan cara kita naik tangga dari Data (D) ke Information (I), Knowledge (K) dan Wisdom (W) dengan komponen dari tindakan dan keputusan.

Seperti model piramida lainnya, Piramida DIKW telah secara kaku mengatur blok bangunan, dimana data didahulukan, information berikutnya, kemudian knowledge mengikuti dan akhirnya wisdom berada di bangunan blok paling atas.

Setiap langkah piramida menjawab pertanyaan tentang data awal dan menambah nilai untuk itu. Semakin banyak pertanyaan yang kita jawab, semakin tinggi bangunan blok piramida yang diikuti. Dengan kata lain, semakin data diperkaya dengan makna dan konteks, semakin banyak informasi dan wawasan yang kita dapatkan darinya. Di puncak piramida, kami telah mengubah pengetahuan dan wawasan menjadi pengalaman belajar yang memandu tindakan kami.

Piramida Data

Piramida Data

Data

Data adalah kumpulan fakta dalam bentuk mentah atau tidak terorganisir seperti numerik maupun karakter.

Data sendiri terbagi menjadi banyak jenis, seperti big data, fast data, structured data, unstructured data, dan lain-lain.

Namun, tanpa konteks, data bisa berarti kecil. Misalnya, 200722 hanyalah urutan angka tanpa kepentingan yang jelas. Namun jika kita melihatnya dalam konteks ini adalah tanggal, kita dapat dengan mudah mengenali tanggal 20 Juli 2022. Dengan menambahkan konteks dan nilai pada angka (dalam arti konteks yang relevan), angka tersebut kini memiliki lebih banyak makna.

Dengan cara ini, angka mentah tersebut diubah menjadi informasi.

Informasi

Informasi adalah blok bangunan berikutnya dari DIKW Pyramid. Ini adalah data yang sudah “dibersihkan” (sering dipanggil data cleaning) dari kesalahan dan diproses lebih lanjut dengan cara yang membuatnya lebih akurat untuk diukur, divisualisasikan, dan dianalisis sesuai dengan tujuan yang ditentukan.

Bergantung pada tujuan ini, pemrosesan data dapat melibatkan operasi yang berbeda seperti menggabungkan kumpulan data yang berbeda (agregasi), memastikan bahwa data yang dikumpulkan relevan dan akurat (validasi), dll. Misalnya, kami dapat mengatur data kami dengan cara yang memperlihatkan hubungan antara berbagai titik data yang tampaknya berbeda dan tidak terhubung. Lebih khusus lagi, kita dapat menganalisis kinerja indeks Dow Jones dengan membuat grafik titik data untuk periode waktu tertentu, berdasarkan data pada penutupan setiap hari.

Dengan mengajukan pertanyaan yang relevan tentang siapa, apa, kapan, di mana, dll., kita dapat memperoleh informasi berharga dari data dan membuatnya lebih berguna bagi kita.

Tetapi ketika kita sampai pada pertanyaan tentang bagaimana, inilah yang membuat lompatan dari informasi menjadi knowledge(pengetahuan/wawasan).

Knowledge

“Bagaimana” merupakan informasi yang sudah diperoleh dari informasi yang dikumpulkan, apakah relevan dengan tujuan kita? Bagaimana potongan-potongan informasi ini terhubung dengan potongan-potongan lain untuk menambah makna dan nilai lebih, dan, mungkin yang paling penting, bagaimana kita dapat menerapkan informasi untuk mencapai tujuan yang sudah didefinisikan ?

Ketika kita tidak hanya melihat informasi sebagai deskripsi fakta yang dikumpulkan, tetapi juga memahami bagaimana menerapkannya untuk mencapai tujuan, informasi tersebut diubah menjadi knowledge (pengetahuan). Pengetahuan ini sering menjadi keunggulan yang dimiliki perusahaan atas pesaing mereka. Saat kami mengungkap hubungan yang tidak secara eksplisit dinyatakan sesuai informasi, kami mendapatkan wawasan lebih dalam yang membawa ke tangga piramida DIKW yang selanjutnya.

Tetapi, hanya ketika kita menggunakan pengetahuan dan wawasan yang diperoleh dari informasi untuk mengambil keputusan proaktif, dapat dikatakan bahwa tangga piramida sudah mencapai langkah terakhir, wisdom – dari Piramida DIKW.

Wisdom

Wisdom adalah puncak piramida DIKW tertinggi dan untuk mencapai ke sana, kita harus menjawab pertanyaan seperti mengapa melakukan sesuatu dan apa yang terbaik. Dengan kata lain, wisdom adalah hasil dari knowledge yang sudah diperoleh diterapkan menjadi tindakan. Wisdom sendiri memberikan memberikan kemampuan untuk memprediksi beberapa skenario peristiwa, berdasarkan pengalaman masa lalu.

Kita juga bisa mengatakan bahwa, jika data dan informasi seperti melihat kembali ke masa lalu, knowledge dan wisdom yang dikaitkan dengan apa yang dilakukan sekarang dan tujuan apa yang ingin dicapai.

Baca juga : Perbedaan Data Science dan Machine Learning

Tinggalkan Komentar

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *