Trước tiên, xin được giới thiệu khái niệm Tháp DIKW 
(DIKW pyramid or DIKW hierarchy)


- Đây là một mô hình rất hay về các cấp bậc, sơ khai nhất là Data (các số liệu, dữ kiện, ...) trải qua nhiều bước được nhào nặn, tổng hợp, nghiên cứu trong bộ Não của chúng ta, các data "thô sơ" này trở thành Wisdom - Sự Thông Thái của 1 con người!

- Với mô hình tháp, mỗi tầng trên đều là kết tinh, tinh hoa của các tầng dưới nó, là sự đột phá rất lớn trong sự phát triển và tầm vóc của 1 con người!


Về cơ bản, toàn bộ bài viết này là đi phân tích và giải thích 2 bức ảnh trên ^^!

*~*~*


Level 1: Data


- Thuần túy chỉ là dữ liệu "thô" (có thể được thu thập từ trước hoặc qua các cảm biến truyền data theo thời gian thực)
- Dạng này không thường gặp trên các nguồn đọc thông thường như sách báo, tạp chí (do sách báo buộc phải xử lý data thì thành các dạng cao hơn thì mới có thể hấp dẫn, lôi cuốn được độc giả)
- Thường thấy khi chúng ta cần nghiên cứu 1 vấn đề nào đó (liên quan đến số liệu, bảng biểu, ...)
- Các sự thật hiển nhiên, chân lý, có thể được chứng minh với bằng chứng.
- Có thể được coi là 1 dạng "thông tin" ở mức thấp.

Ví dụ:
- Các cảm biến thu thập dữ liệu về nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió, ...
- Câu trả lời đơn lẻ trong Bảng hỏi khảo sát - Questionnaire


========================================


Level 2: Information = Data + context
#Understanding Relations --- #Physical structuring


- Từ 1 kho data khổng lồ này, bằng cách sắp xếp, tổ chức lại chúng theo nhóm, theo thứ tự, theo mối quan hệ - Relation (nhân - quả, trước - sau) và được đặt trong bối cảnh - Context cụ thể mà chúng ta có được "Thông tin" - dạng data "hữu ích"
- Thường thấy trên sách báo, giải trí, ... phục vụ nhu cầu trao đổi, xử lý thông tin của con người, chính là việc cung cấp thông tin về Ai, cái gì, xảy ra khi nào và ở đâu - Who? What? When? Where?
- Kết nối với tầng Data ở mức sơ cấp nhất - Kết nối Trực tiếp (Physical)
- Tất nhiên thông tin tồn tại ở cả 2 dạng: Thông tin Đúng và Thông tin Sai (thậm chí còn là cố tình sai - Fake News)
- Khi trình bày lại các thông tin này cho người khác thì chỉ đơn thuần là "nhắc lại (repeat/forward)"

Ví dụ:
- Dựa trên các data thu được từ môi trường, có thể tiến hành Dự báo Thời tiết.
- Dựa vào tập câu trả lời trong Questionnaire, có thể tiến hành thống kê về đặc điểm, xu hướng, phân nhóm ... của các đối tượng được hỏi.

Information is what we have after processing Data

========================================


Level 3: Knowledge = Information + meaning
#Understanding Patterns --- #Cognitive structuring




- Tiến lên bậc thang tiếp theo là đến mức 3: Kiến thức - Chính là các Thông tin được đi kèm với các Ý nghĩa của chúng - Meaning
- Là kết quả sau 1 thời gian đủ dài học tập, thảo luận, tiếp nhận xử lý thông tin, ideas, concept, cũng như đối chiếu, so sánh ... để tìm ra được các thông tin Đúng, hữu ích, bồi đắp tri thức Nền tảng!
-> Kiến thức Sai thì cần phải được loại bỏ bởi các Kiến thức Đúng.
- Đi trả lời 2 câu hỏi khó hơn so là: Bằng cách nào? Giả sử? - How? What if?
-> Đi vào tìm hiểu các Mô hình, mô-típ, dạng thức - Pattern, để từ 1 lượng thông tin đầu vào, sau quá trình nghiên cứu, suy nghĩ cho ra các Kiến thức và Sự am hiểu ở 1 mức nhất định về 1 đề tài, lĩnh vực, ngành nào đó!

- Kết nối với tầng Information ở mức độ cao hơn - Kết nối ở tầm Nhận thức (Cognitive)
- Biến dần dần thông tin bên ngoài và kiến thức của người khác trở thành kiến thức của bản thân mình, để khi trình bày lại các kiến thức đó thì nó sẽ ở dưới dạng Ngôn Ngữ của bản thân mình.


========================================


Level 4: Wisdom = Knowledge + insight
#Understanding Principles --- #Belief structuring


- Là tầng cao nhất của tháp DIKW: Tư duy - Trí tuệ - Sự Thông Thái!
- Đây là tài sản lớn nhất, đặc ân mà chỉ Loài người mới có - Là tập hợp của 1 lượng Tri thức đầy đủ về 1 lĩnh vực, ngành nào đó được tiếp tục nâng cấp, đào sâu, áp dụng, phản biện, phân tích, ... để dẫn đến sự thấu hiểu - Insight
- Insight: Chính là các sự thật ngầm hiểu, cái nhìn sâu sắc (chắc mọi người đã biết đến cụm từ: Business insight, Customer insight)
-> 1 người có thể rất Thông Tuệ ở ngành này nhưng lại là zero về ngành khác! -> Tháp DIKW hoàn toàn có thể giải thích được điều này!

- Tìm hiểu ở mức độ cao nhất: Nguyên lý, Bản chất, Cốt lõi! (Relation -> Pattern -> Principle), đi sâu vào bản chất đến tận cùng của vấn đề, cái gì mới là nguyên nhân gốc rễ, nguồn gốc cốt tảng của toàn bộ điều này, trả lời câu hỏi khó nhất: Tại sao? - Why?

P.S: Đi tìm cái Tại sao của cái Tại sao của cái Tại sao?


- Kết nối với tầng Knowledge ở mức cao nhất - Kết nối Niềm tin (Belief)
-> Đến đây, mọi tri thức được tổng hợp, hòa thành 1 thể, họ có được cái nhìn toàn cảnh, sâu sắc, chi tiết cũng như sự tự tin khi trình bày, tranh luận gần như mọi khía cạnh xoay quanh lĩnh vực của mình, được coi là "chuyên gia" trong lĩnh vực đó!


Mình sẽ kết lại Topic rất thú vị này bằng vòng tròn: What-How-Why của Simon Sinek ^^!





P.S: Vài chia sẻ cuối bài ^^!

- Khởi nguồn bài viết này là từ 1 chuỗi level tăng dần:
                          "Data -> Information -> Knowledge -> Mind" 
do mình tự cảm nhận trong quá trình đọc và nghiên cứu, sau đó search Google và tìm được khái niệm:
                                       "DIKW pyramid/hierarchy"
tiếp tục tìm kiếm ở phần hình ảnh thì chọn được 2-3 ảnh tâm đắc nhất, kể cũng nhàn nhã thiệt, lấy kho kiến thức Nền của bản thân "diễn giải" chúng thành 1 bài viết hoàn chỉnh là xong ^^!


- Như vậy, chỉ với 1 ideas ban đầu, chọn kiểu "Viết sâu - Sâu hơn nữa - Sâu đến tận cùng!" ta đã có 1 bài phân tích khá đủ ý và lô-gic ^^!


Xem lại các cách khai triển Ý tại bài: Tổng Quan về VIẾT ^^! -> http://spiderum.com/bai-dang/Tong-Quan-ve-VIET-p7l

Cám ơn mọi người đã đọc bài viết lần này của mình ạ ^^!

.
Khoa học và công nghệ khác