DIKW คืออะไร และอะไรคือ DIKW Pyramid

ตอนนี้ Search Monopoly ได้พัฒนา การใช้งาน Google Analytics Tool เพื่อเหมาะกับงานโครงการใหญ่ๆ ที่เป็นระดับ ความต้องการ ของ Data Intelligent จึงได้เขียนบทความของ DIKW เพื่อเตือนความจำตนเอง และนำไปสอนในระบบ The War Room ระดับ High Level ซึ่งอาจจะตั้งชื่อ Class ว่า "The Blue Eye"

ส่วนคำว่า DIKW แปลง่ายๆ จำง่ายๆ มันถูกย่อคำมาจาก 4 คำด้วยกัน

Data
Information
Knowledge
Wisdom

เอามารวบจำง่ายๆ ในระดับ Global เราเรียกว่า DIKW ซึ่งอนาคต ท่านอาจจะเจอ Brand นี้มานั่งทำ Data Intelligent ในวงการ Digital Marketing อยู่ก็เป็นได้

เคยจำได้ไหม - รัฐบาล CEO ไทยๆ สมัย นายกทักษิณ บอกว่า ยุคต่อไป คือ คลื่นลูกที่ 3 ได้แก่ คลื่นความถี่ และ คลื่นของ Information ซึ่งสมัยสัก 2540 - 2542 อะไรประมาณนั้น พวกเจ้าของปัจจัยการผลิต ต่างผลิตสินค้า ออกมาฟันตลาดจนเลือดแดงฉาน แล้วก็เน่าๆ กันไป ตาม step ของพวก CEO สมัยก่อนๆ บ้างก็รอด บ้างก็พัง เนื่องจากสมัยนั้น เราไม่มี Data ที่ดีพอ และไม่มีการใช้งาน Information อย่างถูกวิธี

คนไทย เน้น เอา ความคิดตนเองเป็นที่ตั้ง เราจึงเจอนักบริหาร ที่มักอวยความเก่งกาจของตนเองด้วยประสบการณ์ และ ดวงฟลุ๊คของตนเองบ่อยๆ โดยการใช้เส้นสาย แล้วกดดันสภาพตลาด และ ฮั๊วกันเพื่อผลักให้เกิดกระแสการบริโภค แล้วก็ประสบความสำเร็จ ออกหนังสือ อวยตนเอง แล้วออกรายการ โน่นนี่นั่น อีกนะลอก

พอมายุคที่ Information ครองตลาด แล้ว คนก็ เริ่ม ฉลาดขึ้น (2017 ก็ฉลาดไม่หมด มีพวก เพ้อฝัน Wanna Be อยู่เต็มตลาดธุรกิจ) เราเริ่มเห็น content 2.0 และ Keyword Trending และการ ปั้น Keyword Brand จากค่ายต่างๆ

การตลาด ก็เสมือน การสร้าง ความเชื่อ ในประโยชน์ ของ สินค้าและบริการนั้นๆ เมื่อยุคสมัยเปลี่ยนไป เส้น กราฟ หรือ trend ก็ย่อมเปลี่ยนไปตามกระแส ลัทธิทางความเชื่อของคนนั่นเอง

DIKW Pyramid คืออะไร มันมีความหมายอย่างไรกัน ?

พิรามิด DIKW เห็นว่า Wikipedia อ้างไว้ว่า เป็นที่รู้จักในวงกว้าง อีกชื่อหนึ่ง เช่น = "DIKW Hierarchy" และก็มีอีกเยอะแยะมากมาย ให้เราจำ แต่จะจำไปทำไม หากจำ Flow ของ 4 ตัวอักษรข้างหน้า แล้วเอามาเรียงกันเป็น DIKW ส่วนที่มี citation จะเห็นว่า แต่ก่อน เขาอาจจะเรียกว่า "Data Pyramid" อ้างไปถึงอย่างหลวมๆ เกี่ยวกับ "Class of Models" พยายาม จะทำความเข้าในเรื่อง Class Of Model แต่ขอติดเป็นการบ้านก่อน จะมานำเสนอในบทความต่อไป

การนำ DIKW มาใช้ในการตัดสินใจ > อ่านได้ในบทความ "DIKW Pyramid สำหรับในการใช้ Decision-Making"

ตอนนี้ผมทำ Data Analytics โดยใช้ API V4 ของ Google Analytics เพื่อทำให้ DATA เกิด Wisdom ได้โดยเร็ว
แต่อย่าลืมว่า บางที คุณเอง ต้องพิจารณาตนเองก่อน ว่าเป็น Level ที่ใช้ Data เป็นหรือยัง เพราะในโลกของธุรกิจ และใน องค์กรใหญ่ๆ มี่พวก VP ที่เป็น Data Stupid อยู่อีกมาก พวก Thailand 0.4 อีกมากโข ถ้าคุณเป็นพวก Data Stupid แนะนำว่า อย่าแตะบทความนี้ครับ มันเสียเวลา และไม่ได้อะไร ส่วนท่านที่ สนใจเรื่อง Data Analytics และใครที่เป็นพวก Advance ในตลาดแล้ว อ่านและ เพลิดเพลินไปด้วยกันครับ มีของข้างใน แนบอีกมากมายครับ

เรื่องของ DIKW - จะเป็นเรื่องที่ทำให้เราเข้าใจ ระบบความสัมพันธ์ ระดับ function ระหว่าง ข้อมูล - Information (สาระสนเทศน์) คือการนำข้อมูลมาทำ Cosmetic นั่นเอง พวกนี้ มีเยอะ ในองค์กรใหญ่ๆ ตามมาด้วย Knowledge และ Wisdom

การทำข้อมูล Data อย่างน้อย ก็พยายามให้มันหลุดระดับ Information ไปเป็น Knowledge จริงๆ แล้ว สักวันจะเป็น wisdom

ถ้าคุณทำธุรกิจ แบบ Process ที่มีการลงทุน ที่มีโครงสร้าง แบบองค์กรณ์ ที่ต้อง Learn และ ประสบความสำเร็จ จากการสะสม Wisdom งานนี้ ต้องใช้ Data Pyramid ในการเรียนรู้อยู่แล้ว

อย่างน้อยนั้น หากเป็นงานทางด้าน Digital Marketing หรือ แม้ทำพวก Business Development อะไรแบบนี้ ท่านเองก็ต้องการ Information และ knowledge ที่นำไปปรับปรุงให้เกิด Actionable plan ที่ดีมากยิ่งขึ้น

บางองค์กรณ์ใหญ่ๆ ก็มักเพิกเฉยกับการสร้าง Knowledge กลายเป็น วัฒนาธรรมองค์กรณ์ขยะ ที่เก็บแต่ DATA Junks สร้างขยะแล้วซุกปัญหาไว้ใต้พรมแดง ที่เก็บเป้นความลับของ Knowledge.

นั่นคือ Wasted time ที่เกิด และความคล่องตัวของการดำเนินงาน
เนื่องจาก การทำ Knowledge อาจไม่เข้าตาใครและอาจเกิด conflicts ในเรื่อง ระบบงานต่างๆ ทำให้ Information ชุดนั้น ต้องหยุดทำไป

องค์กรณ์ไหน วัฒนธรรมล้าหลัง อย่าริอาจ สร้าง Wisdom !

ส่วน DIKW Model เนี่ย มีการสร้างมาแบบ ลำดับชั้น (Hierarchy) โดยเป็นการเชื่อมโยงแบบ ก่วงโว่ และ Framework และเป็นแบบ "Continuum"

เอาเป็นว่าก่อนจะงงมากไปกว่านี้ ผมเขียนเองก็งงเอง ให้มาดู ประวัติที่มาก่อนนะครับ เดี่ยวกับ ความเป็นมาของ Data > Information > Knowledge
และ อีก stage นึง Data > Information > Knowledge > Wisdom

พอคุณพอจะทราบที่มาที่ไปของมัน ก็ลองมาทำความเข้าใจ คำอธิบาย (Description)

ส่วนแรก - DATA
ส่วนที่ 2 - Information
ส่วนที่ 3 - Knowledge
ส่วนที่ 4 - Wisdom

Wisdom คืออะไร ?

หากไปหาการแปลนิยาม คำว่า Wisdom คือ ความสามารถในการแยกแยะ และ การมองเห็นถึงคุณลักษณะภายใน มีทักษะในการตัดสินที่ดี โดยคนส่วนใหญ่ยังเกิดความสับสนระหว่าง Knowledge กับ Wisdom ว่าแตกต่างกันอย่างไร โดย stage ของ Knowledge เป็นขั้นตอนที่เราได้ความรู้จากการเรียนรู้ โดยคำว่า Knowledge มาจากศัพท์ภาษาอังกฤษโบราณว่า "knouleche" ส่วน Wisdom จะเป็นความรู้อีกขั้น คือความสามารถในการตัดสินในสิ่งที่ถูกที่ควร เป็นในเชิงคอมมอนเซนส์ โดยคำนี้จะเน้นความรู้ที่มาจากประสบการณ์

ส่วนอื่นๆ อาทิ
Representations และ Criticisms
อันนี้ผมจะมาเขียนที่หลังครับ

ส่วนเรื่อง แบบ Applied DKIW ผมจะขอทำ Sub-Topic ไว้เขียนตอนอื่นๆ ดังนี้ครับ

Wisdom of Internet Marketing
Information Intelligent for Digital Marketing
Big Data - Big Query
Big Data Analysis

พวกนี้ใช้ในงานทำธุรกิจออนไลน์ ในโลกยุคปัจจุบันทั้งนั้น อยากให้มาศึกษาเรียนรู้กันไว้ครับ แล้วจะมาเพิ่มเติมให้อย่างต่อเนื่อง ในหน้าเว็บเพจนี้ครับ

ใครมีข้อสงสัยอยากเรียนรู้เพิ่มเติม ให่ส่ง E-mail มาสอบถามได้ครับ
คำถามดี เดี๋ยวจะค้นหว้าให้ครับ

คำย่อ DIKW มาจาก วลียาวๆ เป็นเรื่องการ transformation

data-to-information-to-knowledge-to-wisdom transformation

ทำจริงทำไม่ได้จริง อยู่ที่กึ๋นการทำธุรกิจและคนในองค์กรณ์แล้วครับ

โดยคำนี้ ไม่รู้ใครคิดค้นขึ้นมาคนเรียก แต่ถูกส่งต่อๆกันมาจากเมืองนอกนั่นแหละครับ และมันน่าจะมาจากคนในวงการ Information Science ในหลายๆที่มาแล้วด้วย จากคำกล่าว อธิบายของ Professor Danny P. Wallace

Data, Information, Knowledge, Wisdom
อีกเวอร์ชั่น พูดมาตั้งแต่ช่วงปีที่ก่อนผมจะเกิดอีก (1982) โดย ชาวอเมริกันเชื้อสายจีน เป็นนัก Geo Grapher ชื่อ Yi Fu Tuan และ อีกท่าน เป็นประวัติศาสตร์ ชื่อ Daniel Bell ส่วรชนอีกท่านก็อ้างอิงถึงคือในช่วงปี 1980 Mike Cooley ได้แสดงนำพามาถึง ลำดับชั้น ของเรื่องการทำ Automation และ การคำนวณ "computerization" ในหนังสือที่ผมว่า ควรตามไปลองเก็บอ่าน - Architect or Bee ? : The Human / Technology Relationship.

และหลังจากนั้น ในปี 1987 -

อันดับแรกก่อน