정보의 진화단계 (데이터->정보->지식->지혜)

정보의 진화단계 (데이터->정보->지식->지혜)

데이터와 정보와 지식의 차이점을 아십니까? 또 지식 다음에 무엇이 있는가를 아십니까? 데이터(Data)는 가공하기 전의 순수한 상태의 수치들이다. 정보(Information)는 유의미하게 가공된 2차 데이터의 형태이다. 지식(Knowledge)은 정보의 이용에 대한 노하우, 즉 How에 대한 메타정보이다. 지식 다음 단계로 지혜(Wisdom)를 언급하기도 하는데, 이는 지식을 활용하는 창의적 아이디어를 말한다. 이해를 도모하기 위해 예를 들어보자. 기상을 관측함에 있어서 획득되는 풍속, 풍향, 습도 등의 정보들은 데이터에 해당한다. 그리고 이 데이터를 가지고 있는 패턴 또는 모델에 적용하고 분석하여 나온 결과가 정보이다. 예컨대, 기상캐스터가 "내일 아침에 비올확률은 68% 입니다."라고 말하는 것은 우리에게 정보를 제공해주는 것이다. 그런데, 비올확률이 높다고 해서 꼭 비가 오는 것은 아니다. 확률이 40%라도 비가 올수도 있는 것이고, 80%라고 해도 안올 수도 있다. 우리는 이 정보를 활용하는 방법을 알아야만 한다. 많은 시행착오와 누적정보 분석을 통해서 '비올 확률이 65%이상이면 우산을 들고 다니는게 좋다.'라는 결론을 얻었다면, 이것이 바로 지식이다. 지혜는 일정수준으로 축적된 지식을 응용해서 새로운 파생지식을 찾아내거나, 타 분야에 응용해서 새로운 이론 및 비즈니스를 만들어내는 아이디어를 총칭한다. 이를 이해하기 쉽게 도식화해서 정리하면 Figure 1.과 같다. (클릭하면 확대 됨) < Figure 1 > Figure 1과 같은 Data-Information-Knowledge-Wisdom의 모델을 계층구조로 간주하여 DIKW hierarchy라고 부르기도 한다. 이 같은 사상은, 가지고 있는 데이터를 어떻게 진화시켜서 발전시킬 것인가에 대한 가이드를 해준다.    좀 더 관심있으신 분께서는 systems-thinking.org를 방문해보시기 바란다. 이 곳에서는 지식과 지혜 사이에 이해(Understanding)의 단계를 제시하고 있는 점이 흥미롭다. 이에 대한 자세한 내용은 아래 링크를 참조하기 바란다. http://www.systems-thinking.org/dikw/dikw.htm