Исходя из этого, в статье предложена нелинейная схема, отражающая взаимоотношения элементов иерархии DIKW (рис. 2.5). На ней элементы представлены в виде перекрывающихся и соприкасающихся областей (диаграмма Венна). Данные и информация не лежат в основе знаний и мудрости, а просто частично входят в их состав. В ближайшие годы область данных, вероятно, будет расти экспоненциально, но еще неизвестно, увеличатся ли в размерах какие-либо другие области. Преимущество приведенной диаграммы в том, что она точнее отражает соотношение представленных на ней понятий, чем пирамида знаний, и, что не менее важно, ориентирует на углубление знаний и обретение мудрости, а не просто на увеличение сбора данных.
* Van Meter, Heather J. Revising the DIKW Pyramid and the Real Relationship Between Data, Information, Knowledge and Wisdom. Law Technology and Humans, 2020, Vol. 2. No. 2, 69–80. DOI: 10.5204/lthj.1470. – URL: https://lthj.qut.edu.au/article/view/1470.
Основываясь на сведениях, полученных в ходе нашего обзора взаимоотношений между элементами иерархии DIKW, можно сказать, что с точки зрения этих взаимоотношений деятельность любой организации представляет собой множество циклических цепочек преобразований «данные – информация – знания»[75][76][77].
Данные появляются в результате выполнения каких-либо действий, например операций по продаже клиенту товара или предоставлению гражданину государственной услуги (рис. 2.6). Эти данные могут быть преобразованы в ценную информацию, в частности, если зафиксировать сведения о том, что для определенного клиента заказ выполнен повторно. В свою очередь эта информация наполняет хранилище, содержащее корпоративные знания и позволяющее на основании совокупности сведений о заказах сделать, допустим, следующий вывод: клиенты старше 40 лет лучше реагируют на недавно проведенную рекламную кампанию.
С учетом этих знаний организация может приступить к дальнейшим действиям, например провести целевую кампанию, направленную на охват клиентов в возрасте до 40 лет, что приведет к увеличению продаж. Соответственно, появятся новые данные, новая информация и новые знания, на основе которых будут осуществляться новые действия. Таким образом, цикл повторяется.
В этом цикле данные играют роль первичного строительного блока. Они возникают из действий и приводят к новым действиям. Эффективность преобразования данных в информацию определяет эффективность получения знаний, а также предпринимаемых на их основе дальнейших действий.
В этой связи область бизнес-аналитики (Business Intelligence, BI), обсуждаемую более подробно в следующих главах, можно представить как «завод по очистке данных» (рис. 2.7). Он превращает сырье (данные) в разнообразные информационные продукты: «информацию», которая собирается и агрегируется в хранилищах данных; «знания», которые собираются из запросов, сообщений и от аналитических инструментов; «планы», которые собираются по кусочкам из правил, закономерностей, моделей и схем, обнаруженных с помощью аналитических инструментов; и «действия», посредством которых бизнес-пользователи реализуют планы, генерирующие события, которые в свою очередь начинают новый цикл[78].
* Эккерсон У. Панели индикаторов как инструмент управления: ключевые показатели эффективности, мониторинг деятельности, оценка результатов / Пер. с англ. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2007.
Между тем практика автоматизации большинства организаций показывает, что преобразование данных в информацию на сегодня слабейшее звено в описанной циклической цепочке. Очень часто мы наблюдаем своего рода разрыв (gap) между данными и информацией (см. рис. 2.6). Причиной могут явиться данные следующих категорий: плохо определенные, разрозненные, дублирующиеся, низкого качества или устаревшие. Кроме того, данных может быть недостаточно, или же, наоборот, слишком много. Устранение указанных слабых мест, повышение ценности данных – актуальнейшая задача для организации в современных условиях, если она хочет выжить и процветать[79].
Необходимым шагом в преодолении разрыва между данными и информацией является изменение отношения организации к своим данным. Она должна перестать относиться к данным как к побочному продукту (byproduct) операционной деятельности и начать рассматривать данные как стратегически важный ресурс[80][81]. Об этом мы поговорим в следующей главе.
В завершение этой главы обратим внимание на следующее. Обсуждая иерархию DIKW и ликвидацию разрыва между данными и информацией, мы рассматриваем эти понятия как разные вещи, в действительности они тесно переплетены и по отдельности друг от друга не существуют. Данные – это форма информации, а информация – это форма данных, что, в частности, отмечается в DAMA-DMBOK[82].