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La gerarchia DIKW: quale potere si cela nei dati

In: Big Data
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La chiamano gerarchia saggezza, gerarchia conoscenza, gerarchia delle informazioni: la gerarchia DIKW o piramide dati, si riferisce genericamente a una classe di modelli per rappresentare relazioni tra D= data, I= information, K= knowledge, e W= wisdom. La piramide della conoscenza, che prevede la gerarchia DIKW, è un tentativo di semplificare i concetti chiave coinvolti nei processi conoscitivi, con lo scopo di realizzare sistemi informatici in grado di gestire grandi quantità di dati. Gli stati conoscitivi DIKW sono connessi in modo gerarchico immaginando che tra essi ci possa essere una ordinata transizione dal basso verso l’alto. Questa gerarchia è alla base della raccolta, valutazione, gestione e analisi dei big data.

 

L’organizzazione dei dati

Fornire troppi dati, destrutturati, in grande mole, è come non fornirli per nulla. I dati, prima di tutto, una volta raccolti sono da valutare e interpretare. Molti dei dati che vengono raccolti da un’azienda, si sa, sono “garbage”, immondizia. Non sono cioè utili ad alcuno scopo. Si tratta dunque di raccogliere quelli utili a garantire una “gerarchia delle informazioni”. Il dato rappresenta la base della piramide. Ma è solo il punto di partenza e da lì si arriva via via, alla conoscenza e successivamente alla saggezza (questo è il nome originale dell’ultimo livello), che si può anche rappresentare con il concetto di esperienza. Dunque, una data-driven company è un’azienda al cui interno circolano liberamente informazioni, conoscenza ed esperienza.

 

Il processo DIKW

 

All’inizio i dati sono frammentari o disorganizzati e le capacità umane non sono più sufficienti per la loro rielaborazione. Per questo sono state sviluppate applicazioni informatiche di Data Mining: un processo di ricerca all’interno di data base che possono contenere grandi quantità di dati con l’obiettivo di individuare associazioni particolari in modo tale da poter estrarre quelli che hanno un contenuto informativo superiore.

Una volta raccolti i nostri dati frammentari è fondamentale organizzarli in maniera ragionata. Diversi tipi di software possono aiutarci per ogni tipo di dato da tracciare. Alcuni esempi possono essere i software per Help Desk con sistemi di knowledge base, gli ERP (Enterprise resource planning) per gestire produzione e approvvigionamento tenendo insieme le informazioni su clienti e fornitori; i CMS (Content management system) per la gestione documentale condivisa, i CRM (Customer relationship management) per la gestione estesa dei contatti, i CASE (Computer-aided software engineering) per la gestione del lifecycle del software.

 

La conoscenza è data dalla messa in pratica di quanto è in nostro possesso a livello di informazione. Bisogna elaborare le informazioni e applicarle alla pratica questo processo è reso possibile grazie all’Intelligenza Artificiale e al Machine Learning con i quali si possono trovare risposte prima invisibili all’occhio umano. L’ultimo stadio, la saggezza: dove l’esperienza umana e l’intuizione sono i cardini. Da qui nasce la possibilità di aumentare l’efficienza affinché i progetti e le strategie future siano realmente applicabili.

 

 

I vantaggi di questo modello

L’analisi economica evidenzia che la gestione della conoscenza, quindi dei dati, è un’attività tutt’altro che semplice per il fatto che il bene gestito è molto particolare e ampio. La metodologia DIKW serve proprio per non perdersi in questo mare di dati a disposizione e riuscire ad analizzarli e metterli in ordine con un approccio logico costante e reiterato nel tempo. Una volta capita l’importanza della cura e della gestione dei dati si possono definire degli obiettivi, gli strumenti con cui raccoglierli e la metodologia con cui analizzarli.

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Tags: Big Data

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