DIKW पिरामिड: Difference between revisions

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== विवरण ==
== विवरण ==
DIKW मॉडल [[सूचना प्रबंधन]], सूचना प्रणाली और ज्ञान प्रबंधन साहित्य में डेटा, सूचना और ज्ञान की परिभाषाओं में अधिकांशतः उद्धृत, या निहित रूप से उपयोग किया जाता है, परंतु पदानुक्रम की सीमित प्रत्यक्ष चर्चा हुई है।<ref name="Rowley" />पाठ्यपुस्तकों की समीक्षा<ref name="Rowley" />और प्रासंगिक क्षेत्रों में विद्वानों का एक सर्वेक्षण<ref name="Zins">{{cite journal | last = Zins | first = Chaim | title = डेटा, सूचना और ज्ञान को परिभाषित करने के लिए वैचारिक दृष्टिकोण| journal = Journal of the American Society for Information Science and Technology | volume = 58 | issue = 4 | pages = 479–493 | date = 22 January 2007 | url = http://www.success.co.il/is/zins_definitions_dik.pdf | doi = 10.1002/asi.20508 | access-date = 7 January 2009 }}</ref> यह दर्शाता है कि मॉडल में उपयोग की जाने वाली परिभाषाओं के बारे में कोई सहमति नहीं है, और इससे भी कम "उन प्रक्रियाओं के विवरण में जो पदानुक्रम में नीचे के तत्वों को रूपांतरित करते हैं जो उनसे ऊपर हैं<ref name="Rowley" /><ref name="Liew">{{cite journal | last = Liew | first = Anthony | title = डेटा, सूचना, ज्ञान और उनके अंतर-संबंधों को समझना| journal = [[Journal of Knowledge Management Practice]] | volume = 8 | issue = 2 |date=June 2007 | url = http://www.tlainc.com/articl134.htm | access-date = 7 January 2009 }}</ref>
DIKW मॉडल [[सूचना प्रबंधन]], सूचना प्रणाली और ज्ञान प्रबंधन साहित्य में डेटा, सूचना और ज्ञान की परिभाषाओं में अधिकांशतः उद्धृत, या निहित रूप से उपयोग किया जाता है, परंतु पदानुक्रम की सीमित प्रत्यक्ष चर्चा हुई है।<ref name="Rowley" />पाठ्यपुस्तकों की समीक्षा<ref name="Rowley" />और प्रासंगिक क्षेत्रों में विद्वानों का एक सर्वेक्षण<ref name="Zins">{{cite journal | last = Zins | first = Chaim | title = डेटा, सूचना और ज्ञान को परिभाषित करने के लिए वैचारिक दृष्टिकोण| journal = Journal of the American Society for Information Science and Technology | volume = 58 | issue = 4 | pages = 479–493 | date = 22 January 2007 | url = http://www.success.co.il/is/zins_definitions_dik.pdf | doi = 10.1002/asi.20508 | access-date = 7 January 2009 }}</ref> यह दर्शाता है कि मॉडल में उपयोग की जाने वाली परिभाषाओं के बारे में कोई सहमति नहीं है, और इससे भी कम "उन प्रक्रियाओं के विवरण में जो पदानुक्रम में नीचे के तत्वों को रूपांतरित करते हैं जो उनसे ऊपर हैं<ref name="Rowley" /><ref name="Liew">{{cite journal | last = Liew | first = Anthony | title = डेटा, सूचना, ज्ञान और उनके अंतर-संबंधों को समझना| journal = [[Journal of Knowledge Management Practice]] | volume = 8 | issue = 2 |date=June 2007 | url = http://www.tlainc.com/articl134.htm | access-date = 7 January 2009 }}</ref>
इसने इज़राइली शोधकर्ता चैम ज़िन्स को यह सुझाव दिया है कि DIKW के डेटा-सूचना-नॉलेज घटक पाँच मॉडल से कम के एक वर्ग को संदर्भित करते हैं, डेटा, इन्फर्मेशन और नॉलेज के कार्य के रूप में प्रत्येक को व्यक्तिपरक, उद्देश्य के रूप में माना जाता है (जिन्स की शर्तें, सार्वभौमिक या सामूहिक) या दोनों। जिन्स के प्रयोग में आत्मपरक और वस्तुपरक [[मनमाना]] और सत्यवादिता से संबंधित नहीं हैं, जो सामान्यत: आत्मपरकता नॉलेज और वस्तुनिष्ठता की अवधारणाओं से जुड़े होते हैं। इन्फर्मेशन साइअन्स, जिन्स का तर्क है, डेटा और इन्फर्मेशन का अध्ययन करता है, परंतु नॉलेज का नहीं, चूंकि नॉलेज एक बाहरी (सार्वभौमिक-सामूहिक) घटना के अतिरिक्त एक आंतरिक (व्यक्तिपरक) है।<ref name="Zins" />
इसने इज़राइली शोधकर्ता चैम ज़िन्स को यह सुझाव दिया है कि DIKW के डेटा-सूचना-ज्ञान घटक पाँच मॉडल से कम के एक वर्ग को संदर्भित करते हैं,डेटा, सूचना और ज्ञान के कार्य के रूप में प्रत्येक को व्यक्तिपरक, उद्देश्य के रूप में माना जाता है (जिन्स की शर्तें, सार्वभौमिक या सामूहिक) या दोनों। जिन्स के प्रयोग में आत्मपरक और वस्तुपरक [[मनमाना]] और सत्यवादिता से संबंधित नहीं हैं, जो सामान्यत: आत्मपरकता ज्ञान और वस्तुनिष्ठता की अवधारणाओं से जुड़े होते हैं। सूचना विज्ञान, जिन्स का तर्क है, डेटा और सूचना का अध्ययन करता है, परंतु ज्ञान का नहीं, चूंकि ज्ञान एक बाहरी (सार्वभौमिक-सामूहिक) घटना के अतिरिक्त एक आंतरिक (व्यक्तिपरक) है।<ref name="Zins" />




== डेटा ==
== डेटा ==
DIKW के संदर्भ में, डेटा को [[Index.php?title=प्रतीकों|प्रतीकों]] या संकेतों के रूप में माना जाता है, जो [[ उत्तेजना (फिजियोलॉजी) ]]या संकेतों का प्रतिनिधित्व करते है,<ref name="Zins"/>जो "जब तक ... एक प्रयोग करने योग्य (अर्थात, प्रासंगिक) रूप में किसी काम के नहीं हैं"।<ref name="Rowley2"/>ज़ेलेनी ने डेटा की इस गैर-प्रयोग योग्य विशेषता को नो-नथिंग के रूप में चित्रित किया<ref name="Zeleny"/>{{Verify source|date=January 2009}}.<ref name="Sharma"/>
DIKW के संदर्भ में, डेटा को [[Index.php?title=प्रतीकों|प्रतीकों]] या संकेतों के रूप में माना जाता है, जो [[ उत्तेजना (फिजियोलॉजी) ]]या संकेतों का प्रतिनिधित्व करते है,<ref name="Zins"/>जो "जब तक ... एक प्रयोग करने योग्य (अर्थात, प्रासंगिक) रूप में किसी काम के नहीं हैं"।<ref name="Rowley2"/>ज़ेलेनी ने डेटा की इस गैर-प्रयोग योग्य विशेषता को नो-नथिंग के रूप में वर्णित किया<ref name="Zeleny"/>{{Verify source|date=January 2009}}.<ref name="Sharma"/>


कुछ स्थितियों में, डेटा को न केवल प्रतीकों को संदर्भित करने के लिए समझा जाता है, बल्कि उक्त प्रतीकों द्वारा संदर्भित संकेतों या उत्तेजनाओं के लिए भी समझा जाता है - जिसे जिन्स व्यक्तिपरक डेटा को कहते हैं।<ref name="Zins"/>जहाँ जिन्स के लिए सार्वभौमिक डेटा, "अवलोकन का उत्पाद"<ref name="Rowley2" />(मूल रूप से इटैलिक) हैं, व्यक्तिपरक डेटा अवलोकन हैं। [[Index.php?title=तथ्यों|तथ्यों]] के संदर्भ में डेटा की परिभाषाओं में यह अंतर अधिकांशतः अस्पष्ट होता है।
कुछ स्थितियों में, डेटा को न केवल प्रतीकों को संदर्भित करने के लिए समझा जाता है, बल्कि उक्त प्रतीकों द्वारा संदर्भित संकेतों या उत्तेजनाओं के लिए भी कहा जाता है - जिसे जिन्स व्यक्तिपरक डेटा को कहते हैं।<ref name="Zins"/>जहाँ जिन्स के लिए सार्वभौमिक डेटा, "अवलोकन का उत्पाद"<ref name="Rowley2" />(मूल रूप से इटैलिक) हैं, व्यक्तिपरक डेटा अवलोकन हैं। [[Index.php?title=तथ्यों|तथ्यों]] के संदर्भ में डेटा की परिभाषाओं में यह अंतर अधिकांशतः अस्पष्ट होता है।


=== तथ्य के रूप में डेटा ===
=== तथ्य के रूप में डेटा ===
पाठ्यपुस्तकों में दी गई DIKW परिभाषाओं के अपने अध्ययन के बाद,<ref name="Rowley"/>डेटा को असतत, वस्तुनिष्ठ तथ्यों या टिप्पणियों के रूप में दर्शाती है, जो असंगठित और असंसाधित हैं और इसलिए संदर्भ और व्याख्या की कमी के कारण इसका कोई अर्थ या मूल्य नहीं है।<ref name="Rowley2"/>हेनरी के पदानुक्रम के प्रारंभिक सूत्रीकरण में, डेटा को केवल कच्चे तथ्यों के रूप में परिभाषित किया गया था,<ref name="Henry"/> जबकि डेटा को <ref name="Gamble">{{cite book | last = Gamble | first = Paul R. |author2=John Blackwell | title = Knowledge Management: A State of the Art Guide | publisher = [[Kogan Page]] | year = 2002 | location = London | page = 43 | isbn = 978-0-7494-3649-0 }}</ref>"भौतिक तथ्यों" के रूप में भी परिभाषित करते हैं।<ref name="Boiko">{{cite book | last = Boiko | first = Bob | edition = 2nd | title = सामग्री प्रबंधन बाइबिल| publisher = [[John Wiley & Sons|Wiley]] | year = 2005 | location = Indianapolis | page = [https://archive.org/details/contentmanagemen0000boik/page/57 57] | isbn = 978-0-7645-4862-8 | url = https://archive.org/details/contentmanagemen0000boik/page/57 }}</ref> क्रमश।<ref name="Wallace"/>क्लीवलैंड में एक स्पष्ट डेटा स्तर सम्मलित नहीं है, परंतु इन्फर्मेशन को "तथ्यों और विचारों के कुल योग" के रूप में परिभाषित करता है।<ref name="Wallace"/><ref name="Cleveland"/>
पाठ्यपुस्तकों में दी गई DIKW परिभाषाओं के अपने अध्ययन के बाद,<ref name="Rowley"/>डेटा को असतत, वस्तुनिष्ठ तथ्यों या टिप्पणियों के रूप में दर्शाती है, जो असंगठित और असंसाधित हैं और इसलिए संदर्भ और व्याख्या की कमी के कारण इसका कोई अर्थ या मूल्य नहीं है।<ref name="Rowley2"/>हेनरी के पदानुक्रम के प्रारंभिक सूत्रीकरण में, डेटा को केवल कच्चे तथ्यों के रूप में परिभाषित किया गया था,<ref name="Henry"/> जबकि डेटा को <ref name="Gamble">{{cite book | last = Gamble | first = Paul R. |author2=John Blackwell | title = Knowledge Management: A State of the Art Guide | publisher = [[Kogan Page]] | year = 2002 | location = London | page = 43 | isbn = 978-0-7494-3649-0 }}</ref>"भौतिक तथ्यों" के रूप में भी परिभाषित करते हैं।<ref name="Boiko">{{cite book | last = Boiko | first = Bob | edition = 2nd | title = सामग्री प्रबंधन बाइबिल| publisher = [[John Wiley & Sons|Wiley]] | year = 2005 | location = Indianapolis | page = [https://archive.org/details/contentmanagemen0000boik/page/57 57] | isbn = 978-0-7645-4862-8 | url = https://archive.org/details/contentmanagemen0000boik/page/57 }}</ref> क्रमश।<ref name="Wallace"/>क्लीवलैंड में एक स्पष्ट डेटा स्तर सम्मलित नहीं है, परंतु सूचना को "तथ्यों और विचारों के कुल योग" के रूप में परिभाषित करता है।<ref name="Wallace"/><ref name="Cleveland"/>


जहाँ तक तथ्यों की मौलिक संपत्ति है कि वे सत्य हैं, वस्तुनिष्ठता वास्तविकता है, या अन्यथा [[सत्यापन सिद्धांत]] हो सकता है, ऐसी परिभाषाएँ DIKW मॉडल से झूठे (तर्क), अर्थहीन और निरर्थक डेटा को रोक देंगी, जैसे कि सिद्धांत DIKW के तहत निरर्थक वस्तु का वर्णन नहीं दिया जाएगा।
जहाँ तक तथ्यों की मौलिक संपत्ति है कि वे सत्य हैं, वस्तुनिष्ठता वास्तविकता है, या अन्यथा [[सत्यापन सिद्धांत]] हो सकता है, ऐसी परिभाषाएँ DIKW मॉडल से झूठे (तर्क), अर्थहीन और निरर्थक डेटा को रोक देंगी, जैसे कि सिद्धांत DIKW के तहत निरर्थक वस्तु का वर्णन नहीं दिया जाएगा।
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व्यक्तिपरक डोमेन में, डेटा को संवेदी उत्तेजना, जिसे हम अपनी इंद्रियों के माध्यम से अनुभव करते हैं<ref name="Zins" />या सिग्नल रीडिंग, जिसमें प्रकाश, ध्वनि, गंध, शैली और स्पर्श के सेंसर और संवेदी रीडिंग सम्मलित हैं।<ref name="Liew" />अन्य लोगों ने तर्क दिया है कि ज़िन्स व्यक्तिपरक डेटा को वास्तव में सिग्नल स्तर के रूप में गिनते हैं<ref name="Wallace"/><ref name="Boulding"/>), जो DIKW श्रृंखला में डेटा से पहले होता है।<ref name="Choo"/>
व्यक्तिपरक डोमेन में, डेटा को संवेदी उत्तेजना, जिसे हम अपनी इंद्रियों के माध्यम से अनुभव करते हैं<ref name="Zins" />या सिग्नल रीडिंग, जिसमें प्रकाश, ध्वनि, गंध, शैली और स्पर्श के सेंसर और संवेदी रीडिंग सम्मलित हैं।<ref name="Liew" />अन्य लोगों ने तर्क दिया है कि ज़िन्स व्यक्तिपरक डेटा को वास्तव में सिग्नल स्तर के रूप में गिनते हैं<ref name="Wallace"/><ref name="Boulding"/>), जो DIKW श्रृंखला में डेटा से पहले होता है।<ref name="Choo"/>


अमेरिकी इन्फर्मेशन साइअन्टिस्ट ग्लिनन हार्मन ने डेटा को एक या एक से अधिक प्रकार की ऊर्जा तरंगों या कणों (प्रकाश, गर्मी, ध्वनि, बल, विद्युत चुम्बकीय) के रूप में परिभाषित किया है जो एक सचेत जीव या बुद्धिमान एजेंट द्वारा जीव में पहले से उपस्थित फ्रेम या अनुमानित तंत्र के आधार पर चुने गए हैं। प्रतिनिधि।<ref name="Harmon">Harmon, Glynn, as cited by Zins, ''id.'', at p. 483.</ref>
अमेरिकी सूचना वैज्ञानिक ग्लिनन हार्मन ने डेटा को एक या एक से अधिक प्रकार की ऊर्जा तरंगों या कणों (प्रकाश, गर्मी, ध्वनि, बल, विद्युत चुम्बकीय) के रूप में परिभाषित किया है जो एक सचेत जीव या बुद्धिमान एजेंट द्वारा जीव में पहले से उपस्थित फ्रेम या अनुमानित तंत्र के आधार पर चुने गए हैं। प्रतिनिधि।<ref name="Harmon">Harmon, Glynn, as cited by Zins, ''id.'', at p. 483.</ref>
संवेदी उत्तेजनाओं का अर्थ व्यक्तिपरक डेटा के रूप में भी विचार किया जा सकता है:
संवेदी उत्तेजनाओं का अर्थ व्यक्तिपरक डेटा के रूप में भी विचार किया जा सकता है:


<blockquote>इन्फर्मेशन इन संवेदी उत्तेजनाओं (''अर्थात'', अनुभवजन्य धारणा) का अर्थ है। उदाहरण के लिए, मुझे जो शोर सुनाई देता है वह डेटा है। ''इन शोरों का अर्थ'' (''जैसे'', एक ''चलती'' हुई कार का इंजन)। फिर भी, एक और विकल्प है कि इन दो अवधारणाओं को कैसे परिभाषित किया जाए - जो और भी बेहतर हो। डेटा संवेदी उत्तेजनाएं हैं, या उनका अर्थ (''अर्थात'', अनुभवजन्य धारणा)। तदनुसार, ऊपर दिए गए उदाहरण में, तेज़ आवाज़ें, ''साथ ही एक चलती हुई कार का इंजन की धारणा'' हैं।<ref name="Zins" /></blockquote>
<blockquote>सूचना इन संवेदी उत्तेजनाओं (''अर्थात'', अनुभवजन्य धारणा) का अर्थ है। उदाहरण के लिए, मुझे जो शोर सुनाई देता है वह डेटा है। ''इन शोरों का अर्थ'' (''जैसे'', एक ''चलती'' हुई कार का इंजन)। फिर भी, एक और विकल्प है कि इन दो अवधारणाओं को कैसे परिभाषित किया जाए - जो और भी बेहतर हो। डेटा संवेदी उत्तेजनाएं हैं, या उनका अर्थ (''अर्थात'', अनुभवजन्य धारणा)। तदनुसार, ऊपर दिए गए उदाहरण में, तेज़ आवाज़ें, ''साथ ही एक चलती हुई कार का इंजन की धारणा'' हैं।<ref name="Zins" /></blockquote>


व्यक्तिपरक डेटा, अगर इस तरह से समझा जाता है, [[Index.php?title=परिचित द्वारा नॉलेज|परिचित द्वारा नॉलेज]] के साथ तुलना की जाएगी, जिसमें यह उत्तेजनाओं के प्रत्यक्ष अनुभव पर आधारित है। चूंकि, परिचित द्वारा नॉलेज के विपरीत, जैसा कि [[बर्ट्रेंड रसेल]] और अन्य लोगों द्वारा वर्णित किया गया है, व्यक्तिपरक डोमेन ... सत्यता से संबंधित नहीं है।<ref name="Zins"/>
व्यक्तिपरक डेटा, अगर इस तरह से समझा जाता है, [[Index.php?title=Index.php?title=परिचित द्वारा ज्ञान|परिचित द्वारा ज्ञान]] के साथ तुलना की जाएगी, जिसमें यह उत्तेजनाओं के प्रत्यक्ष अनुभव पर आधारित है। चूंकि, परिचित द्वारा ज्ञान के विपरीत, जैसा कि [[बर्ट्रेंड रसेल]] और अन्य लोगों द्वारा वर्णित किया गया है, व्यक्तिपरक डोमेन ... सत्यता से संबंधित नहीं है।<ref name="Zins"/>


क्या जिन्स की वैकल्पिक परिभाषा इस बात पर निर्भर होगी कि क्या "कार इंजन का चलना" एक वस्तुगत तथ्य के रूप में या एक प्रासंगिक व्याख्या के रूप में समझा जाता है।
क्या जिन्स की वैकल्पिक परिभाषा इस बात पर निर्भर होगी कि क्या "कार इंजन का चलना" एक वस्तुगत तथ्य के रूप में या एक प्रासंगिक व्याख्या के रूप में समझा जाता है।


=== प्रतीक के रूप में डेटा ===
=== प्रतीक के रूप में डेटा ===
क्या डेटा की DIKW परिभाषा को जिन्स के व्यक्तिपरक डेटा को सम्मलित करने के लिए माना जाता है, डेटा को प्रतीकों <ref name="Ackoff" /><ref name="Bellinger">{{cite web | last = Bellinger | first = Gene | author-link = Gene Bellinger |author2=Durval Castro |author3=Anthony Mills | title = डेटा, सूचना, ज्ञान और बुद्धि| year = 2004 | url = http://www.systems-thinking.org/dikw/dikw.htm | access-date = 7 January 2009 }}</ref> या चिह्नों के सेट जो अनुभवजन्य उत्तेजनाओं या धारणाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं सम्मलित करने के लिए लगातार परिभाषित किया गया है।<ref name="Zins" />एक वस्तु, एक घटना या उनके पर्यावरण की संपत्ति।<ref name="Rowley2" />डेटा, इस अर्थ में, रिकॉर्डेड या संग्रहीत हैं, जिसमें शब्द, संख्याएं, आरेख, और छवियां सहित सम्मलित हैं, जो संचार के निर्माण खंड हैं, जिसका उद्देश्य जो गतिविधियों या स्थितियों को रिकॉर्ड करने के लिए है, सच्ची तस्वीर या वास्तविक घटना को पकड़ने का प्रयास करने के लिए, जैसे कि सभी डेटा [[ऐतिहासिक]] हैं, जब तक कि [[पूर्वानुमान]] जैसे उदाहरण के उद्देश्यों के लिए उपयोग नहीं किया जाता है।<ref name="Liew" />
क्या डेटा की DIKW परिभाषा को जिन्स के व्यक्तिपरक डेटा को सम्मलित करने के लिए माना जाता है, डेटा को प्रतीकों <ref name="Ackoff" /><ref name="Bellinger">{{cite web | last = Bellinger | first = Gene | author-link = Gene Bellinger |author2=Durval Castro |author3=Anthony Mills | title = डेटा, सूचना, ज्ञान और बुद्धि| year = 2004 | url = http://www.systems-thinking.org/dikw/dikw.htm | access-date = 7 January 2009 }}</ref> या संकेतों के सेट जो अनुभवजन्य उत्तेजनाओं या धारणाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं सम्मलित करने के लिए लगातार परिभाषित किया गया है।<ref name="Zins" />एक वस्तु, एक घटना या उनके पर्यावरण की संपत्ति।<ref name="Rowley2" />डेटा, इस अर्थ में, रिकॉर्डेड या संग्रहीत हैं, जिसमें शब्द, संख्याएं, आरेख, और छवियां सहित सम्मलित हैं, जो संचार के निर्माण खंड हैं, जिसका उद्देश्य जो गतिविधियों या स्थितियों को रिकॉर्ड करने के लिए है, सच्ची तस्वीर या वास्तविक घटना को पकड़ने का प्रयास करने के लिए, जैसे कि सभी डेटा [[ऐतिहासिक]] हैं, जब तक कि [[पूर्वानुमान]] जैसे उदाहरण के उद्देश्यों के लिए उपयोग नहीं किया जाता है।<ref name="Liew" />


DIKW के बोल्डिंग के संस्करण ने इन्फर्मेशन स्तर संदेश के नीचे के स्तर को स्पष्ट रूप से नामित किया है, जो इसे एक अंतर्निहित सिग्नल स्तर से अलग करता है।<ref name="Wallace"/><ref name="Boulding"/>डेबन और सहकर्मी इस संबंध को उलट देते हैं, एक स्पष्ट प्रतीक स्तर की पहचान डेटा के कई स्तरों में से एक के रूप में करते हैं।<ref name="Wallace"/><ref name="Debons2"/>
DIKW के बोल्डिंग के संस्करण ने सूचना स्तर संदेश के नीचे के स्तर को स्पष्ट रूप से नामित किया है, जो इसे एक अंतर्निहित सिग्नल स्तर से अलग करता है।<ref name="Wallace"/><ref name="Boulding"/>डेबन और सहकर्मी इस संबंध को परिवर्तन कर देते हैं, एक स्पष्ट प्रतीक स्तर की पहचान डेटा के कई स्तरों में से एक के रूप में करते हैं।<ref name="Wallace"/><ref name="Debons2"/>


जिन्स ने निर्धारित किया कि, सर्वेक्षण किए गए अधिकांश लोगों के लिए, डेटा को सार्वभौमिक डोमेन में घटना के रूप में वर्णित किया गया है। स्पष्ट रूप से, जिन्स स्पष्ट करता है, यह डेटा, इन्फर्मेशन और नॉलेज को अर्थ और इसके बिल्डिंग ब्लॉक्स के अतिरिक्त संकेतों के सेट के रूप में संबंधित करने के लिए अधिक उपयोगी है।<ref name="Zins" />
जिन्स ने निर्धारित किया कि, सर्वेक्षण किए गए अधिकांश लोगों के लिए, डेटा को सार्वभौमिक डोमेन में घटना के रूप में वर्णित किया गया है। स्पष्ट रूप से, जिन्स स्पष्ट करता है, यह डेटा, सूचना, और ज्ञान को अर्थ और इसके बिल्डिंग ब्लॉक्स के अतिरिक्त संकेतों के सेट के रूप में संबंधित करने के लिए अधिक उपयोगी है।<ref name="Zins" />




== इन्फर्मेशन ==
== जानकारी ==
DIKW के संदर्भ में, इन्फर्मेशन [[Index.php?title=विवरण द्वारा नॉलेज|विवरण द्वारा नॉलेज]] की परिभाषा को पूरा करती है<ref name="Rowley2"/>), जो डेटा से अलग है, यह उपयोगी है। यह इन्फर्मेशन डेटा से अनुमानित है,<ref name="Rowley2"/>[[प्रश्नवाचक]] प्रश्नों के उत्तर देने की प्रक्रिया में (जैसे, कौन, क्या, कहाँ, किसने, कब),<ref name="Ackoff" /><ref name="Rowley2" />जिससे डेटा उपयोगी हो<ref name="Bellinger" />निर्णयों और कार्रवाई के लिए।<ref name="Liew" />शास्त्रीय रूप से, 2007 के एक पाठ में कहा गया है, इन्फर्मेशन को डेटा के रूप में परिभाषित किया गया है जो अर्थ और उद्देश्य से संपन्न हैं।<ref name="Wallace"/><ref name="Gamble"/>
DIKW के संदर्भ में,जानकारी [[Index.php?title=Index.php?title=विवरण द्वारा ज्ञान|विवरण द्वारा ज्ञान]] की परिभाषा को पूरा करती है,<ref name="Rowley2"/> और डेटा से अलग है कि यह "उपयोगी" है। "जानकारी डेटा से अनुमानित है",<ref name="Rowley2"/>[[प्रश्नवाचक]] प्रश्नों के उत्तर देने की प्रक्रिया में (जैसे, कौन, क्या, कहाँ, किसने, कब),<ref name="Ackoff" /><ref name="Rowley2" />जिससे डेटा को उपयोगी बनाना<ref name="Bellinger" />निर्णयों और कार्रवाई के लिए।<ref name="Liew" />शास्त्रीय रूप से, 2007 के एक पाठ में कहा गया है, जानकारी को डेटा के रूप में परिभाषित किया गया है जो अर्थ और उद्देश्य से संपन्न हैं।<ref name="Wallace"/><ref name="Gamble"/>






=== संरचनात्मक बनाम कार्यात्मक ===
=== संरचनात्मक बनाम कार्यात्मक ===
डीआईकेडब्ल्यू को पाठ्यपुस्तकों में कैसे प्रस्तुत किया जाता है, इसकी समीक्षा के बाद राउली ने,<ref name="Rowley" />इन्फर्मेशन को व्यवस्थित या संरचित डेटा के रूप में वर्णित करता है, जिसे इस तरह से संसाधित किया गया है कि इन्फर्मेशन अब एक विशिष्ट उद्देश्य या संदर्भ के लिए प्रासंगिक है, और इसलिए सार्थक, मूल्यवान, उपयोगी और प्रासंगिक है। ध्यान दें कि यह परिभाषा राउली की एकॉफ की परिभाषाओं के लक्षण वर्णन के विपरीत है, जिसमें डेटा और इन्फर्मेशन के बीच अंतर संरचनात्मक है, कार्यात्मक नहीं।<ref name="Rowley2"/>
राउली पाठ्यपुस्तकों में DIKW को कैसे प्रस्तुत किया जाता है, इसकी समीक्षा के बाद,<ref name="Rowley" />जानकारी को "संगठित या संरचित डेटा के रूप में वर्णित करता है, जिसे इस तरह से संसाधित किया गया है कि जानकारी अब एक विशिष्ट उद्देश्य या संदर्भ के लिए प्रासंगिक है, और इसलिए सार्थक, मूल्यवान, उपयोगी और प्रासंगिक है। ध्यान दें कि यह परिभाषा राउली की एकॉफ की परिभाषाओं के लक्षण वर्णन के विपरीत है, जिसमें डेटा और सूचना के बीच अंतर संरचनात्मक है, कार्यात्मक नहीं।<ref name="Rowley2"/>


पदानुक्रम के अपने सूत्रीकरण में, हेनरी ने इन्फर्मेशन को डेटा के रूप में परिभाषित किया जो हमें बदलता है,<ref name="Wallace"/><ref name="Henry"/>यह संरचनात्मक के अतिरिक्त कार्यात्मक, डेटा और इन्फर्मेशन के बीच का अंतर है। इस बीच, क्लीवलैंड, जिसने DIKW के अपने संस्करण में डेटा स्तर का उल्लेख नहीं किया, और इन्फर्मेशन को उन सभी तथ्यों और विचारों के कुल योग के रूप में वर्णित किया जो किसी निश्चित समय पर किसी के द्वारा ज्ञात होने के लिए उपलब्ध हैं।<ref name="Wallace"/><ref name="Cleveland"/>
पदानुक्रम के अपने सूत्रीकरण में, हेनरी ने सूचना को डेटा जो हमें बदलता है" के रूप में परिभाषित किया,<ref name="Wallace"/><ref name="Henry"/>यह संरचनात्मक के अतिरिक्त कार्यात्मक, डेटा और सूचना के बीच का अंतर है। इस बीच, क्लीवलैंड, जिसने DIKW के अपने संस्करण में डेटा स्तर का उल्लेख नहीं किया, और जानकारी को "उन सभी तथ्यों और विचारों का कुल योग जो किसी निश्चित समय पर किसी के द्वारा ज्ञात होने के लिए उपलब्ध हैं" के रूप में वर्णित किया।<ref name="Wallace"/><ref name="Cleveland"/>


अमेरिकी शिक्षक बॉब बोइको अधिक अस्पष्ट हैं, वे इन्फर्मेशन को केवल वास्तविक तथ्य के रूप में परिभाषित करते हैं।<ref name="Wallace"/><ref name="Boiko"/>
अमेरिकी शिक्षक बॉब बोइको अधिक अस्पष्ट हैं, उन्होंने सूचना को केवल "तथ्य की बात" के रूप में परिभाषित किया है।<ref name="Wallace"/><ref name="Boiko"/>




=== प्रतीकात्मक बनाम व्यक्तिपरक ===
=== प्रतीकात्मक बनाम व्यक्तिपरक ===
DIKW मॉडल में इन्फर्मेशन की कल्पना इस प्रकार की जा सकती है: (i) सार्वभौमिक, प्रतीकों और चिह्नों के रूप में विद्यमान; (ii) व्यक्तिपरक, वह अर्थ जिससे प्रतीक जुड़ते हैं; या (iii) दोनों।<ref name="Zins"/>प्रतीक और अर्थ दोनों के रूप में इन्फर्मेशन के उदाहरणों में शामिल हैं:
DIKW मॉडल में सूचना की कल्पना इस प्रकार की जा सकती है: (i) सार्वभौमिक, प्रतीकों और चिह्नों के रूप में विद्यमान; (ii) व्यक्तिपरक, वह अर्थ जिससे प्रतीक जुड़ते हैं; या (iii) दोनों।<ref name="Zins"/>प्रतीक और अर्थ दोनों के रूप में सूचना के उदाहरणों में सम्मलित हैं:


* अमेरिकी इन्फर्मेशन साइअन्टिस्ट एंथोनी डेबन्स की इन्फर्मेशन का लक्षण वर्णन जागरूकता ([[चेतना]]) की स्थिति और उनके द्वारा बनाई गई भौतिक अभिव्यक्तियों का प्रतिनिधित्व करता है, जैसे कि [i] इन्फर्मेशन, एक घटना के रूप में, एक प्रक्रिया और एक उत्पाद दोनों का प्रतिनिधित्व करती है; एक संज्ञानात्मक/भावात्मक राज्य, और भौतिक समकक्ष (उत्पाद) संज्ञानात्मक/भावात्मक स्थिति है।<ref>Debons, Anthony, as cited in Zins, ''id.'', at p. 482.</ref>
* अमेरिकी सूचना वैज्ञानिक एंथोनी डेबन्स की जानकारी का वर्णन जागरूकता की स्थिति ([[चेतना]]) और उनके द्वारा बनाई गई भौतिक अभिव्यक्तियों" के रूप में होता है, जैसे कि [i] सूचना, एक घटना के रूप में, एक प्रक्रिया और एक उत्पाद दोनों का प्रतिनिधित्व करती है; एक संज्ञानात्मक/भावात्मक राज्य, और भौतिक समकक्ष (उत्पाद) संज्ञानात्मक/भावात्मक स्थिति है।<ref>Debons, Anthony, as cited in Zins, ''id.'', at p. 482.</ref>
* डैनिश इन्फर्मेशन साइअन्टिस्ट हैने अल्ब्रेक्ट्सन के अर्थ या मानवीय इरादे से संबंधित इन्फर्मेशन का विवरण, या तो डेटाबेस की सामग्री, वेब, आदि के रूप में या बयानों के अर्थ के रूप में लेखक द्वारा अभिप्रेत हैं और श्रोता द्वारा गलत समझा गया।<ref>Albrechtsen, Hanne, as cited in Zins, ''id.'', at p. 480.</ref>
* डैनिश सूचना वैज्ञानिक हैने अल्ब्रेक्ट्सन के अर्थ या मानवीय इरादे से संबंधित सूचना का विवरण, या तो डेटाबेस की सामग्री, वेब, आदि" के रूप में। (इटैलिक जोड़ा गया) या "वक्तव्य का अर्थ जैसा कि वक्ता/लेखक द्वारा अभिप्रेत है और श्रोता/पाठक द्वारा गलत समझा गया है।<ref>Albrechtsen, Hanne, as cited in Zins, ''id.'', at p. 480.</ref>
ज़ेलेनी ने पूर्व में  इन्फर्मेशन को "क्या" के रूप में वर्णित किया था,<ref name="Zeleny"/>{{Citation needed|date=January 2009}} लेकिन जब से इसे परिष्कृत किया गया है। तब से इन्फर्मेशन की इस अवधारणा से अलग है। ज़ेलेनी आगे तर्क देते हैं कि [[Index.php?title=स्पष्ट नॉलेज|स्पष्ट नॉलेज]] जैसी कोई चीज़ नहीं है, बल्कि यह नॉलेज, एक बार प्रतीकात्मक रूप में स्पष्ट हो जाने पर, इन्फर्मेशन बन जाती है।<ref name="Zeleny2" />
ज़ेलेनी ने पहले जानकारी को "क्या-क्या" के रूप में वर्णित किया था,<ref name="Zeleny"/>{{Citation needed|date=January 2009}} लेकिन तब से इसे (सूचना) और (ज्ञान) के बीच अंतर करने के लिए परिष्कृत किया है। सूचना की इस अवधारणा के लिए, वह "क्यों है" भी जोड़ता है, जो "क्यों करें" (ज्ञान का दूसरा पहलू) से अलग है। ज़ेलेनी आगे तर्क देते हैं कि [[Index.php?title=Index.php?title= स्पष्ट ज्ञान|स्पष्ट ज्ञान]] जैसी कोई चीज़ नहीं है, बल्कि यह ज्ञान, एक बार प्रतीकात्मक रूप में स्पष्ट हो जाने पर, सूचना बन जाता है।<ref name="Zeleny2" />




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DIKW पिरामिड: पिरामिड का प्रत्येक चरण प्रारंभिक डेटा के आधार पर मूल्य बनाता है, और इसका उपयोग उच्च-स्तरीय प्रश्नों के उत्तर देने के लिए किया जा सकता है

DIKW पिरामिड, जिसे DIKW पदानुक्रम, ज्ञान पदानुक्रम, सूचना पदानुक्रम पिरामिड और डेटा पिरामिड के रूप में भी जाना जाता है,[1] कथित संरचनात्मक और कार्यात्मक का प्रतिनिधित्व करने के लिए मॉडल के एक वर्ग को संदर्भित करता है[2]डेटा, सूचना, ज्ञान और बुद्धिमानी के बीच संबंध। सामान्यतः सूचना को डेटा के संदर्भ में, और ज्ञान को सूचना के संदर्भ में परिभाषित किया जाता है। DIKW परिवर्णी शब्द ने ज्ञान प्रबंधन से आवर्तन में काम किया है। और यह दर्शाता है कि चार गुणात्मक चरणों से गुजरते हुए विषय की गहरी समझ कैसे उभरती है: जैसे "डी" - डेटा, "आई" - सूचना, "के" - ज्ञान और "डब्ल्यू" - विज़्डम।[1]

DIKW मॉडल के सभी संस्करण सभी चार घटकों को संदर्भित नहीं करते हैं, और कुछ में अतिरिक्त घटक सम्मलित हैं।[3] एक पदानुक्रम और एक पिरामिड के अतिरिक्त, DIKW मॉडल को एक श्रृंखला के रूप में भी वर्णित किया गया है,[4][5] एक रूपरेखा के रूप में,[6] रेखांकन की एक श्रृंखला के रूप में,[7] और एक निरंतरता के रूप में।[8]


इतिहास

पुस्तकालय और सूचना विज्ञान के एक प्रोफेसर डैनी पी। वालेस ने समझाया कि DIKW पिरामिड की उत्पत्ति अनिश्चित है:

एक पदानुक्रमित व्यवस्था में डेटा, सूचना, ज्ञान और कभी-कभी बुद्धिमानी के बीच संबंधों की प्रस्तुति कई वर्षों से सूचना विज्ञान की भाषा का हिस्सा रही है। चूंकि यह अनिश्चित है कि कब और किसके द्वारा उन संबंधों को पहली बार प्रस्तुत किया गया था, एक पदानुक्रम की धारणा की सर्वव्यापकता DIKW के उपयोग में डेटा-से-सूचना और ज्ञान-से-बुद्धिमानी के लिए एक आशुलिपि प्रतिनिधित्व के रूप में सन्निहित परिवर्तन है।[9] कई लेखकों का मानना ​​है कि DIKW संबंध का विचार टी.एस. एलियट की कविता "कोरस" में दो पंक्तियों से उत्पन्न हुआ, जो 1934 में पेजेंट नाटक द रॉक में दिखाई देता है।[10]

<ब्लॉककोट><कविता>

वह बुद्धिमानी कहां है जिसे हमने जानकारी में गंवा दिया है?

ज्ञान कहां हैं, हम तो जानकारी में उलझ गए हैं? [11]

डेटा, सूचना, ज्ञान

1955 में, अंग्रेजी-अमेरिकी अर्थशास्त्री और शिक्षक केनेथ बोल्डिंग ने "सिग्नल, संदेश, सूचना और ज्ञान" से युक्त पदानुक्रम पर भिन्नता प्रस्तुत की।[9][12] चूंकि, [टी] वे पहले लेखक थे जिन्होंने डेटा, सूचना और ज्ञान के बीच अंतर किया और 'ज्ञान प्रबंधन' शब्द को भी नियोजित करने के लिए अमेरिकी शिक्षक निकोलस एल हेनरी हो सकते हैं",[9]1974 के जर्नल लेख में।[13]


डेटा, सूचना, ज्ञान, बुद्धिमत्ता

पदानुक्रम के अन्य प्रारंभिक संस्करण (1982 से पहले) जो एक डेटा स्तर को संदर्भित करते हैं, उनमें चीनी-अमेरिकी भूगोलवेत्ता यी-फू तुआन[14][verification needed][15]और समाजशास्त्री-इतिहासकार डेनियल बेल सम्मलित है।[14][verification needed].[15]1980 में, आयरिश में जन्मे इंजीनियर माइक कूली ने अपनी पुस्तक आर्किटेक्ट ऑर बी?: द ह्यूमन/टेक्नोलॉजी रिलेशनशिप में स्वचालन और कम्प्यूटरीकरण की अपनी आलोचना में समान पदानुक्रम का आह्वान किया।[16][verification needed][15]

इसके बाद, 1987 में, चेकोस्लोवाकिया में जन्मे शिक्षकमिलन ग्रीन ने पदानुक्रम के तत्वों को ज्ञान रूपों में मानचित्र किया।[17][verification needed] ज़ेलेनी को अधिकांशतः [पिरामिड के रूप में DIKW का प्रतिनिधित्व] प्रस्तावित करने का श्रेय दिया जाता है ... चूंकि उन्होंने वास्तव में ऐसे किसी ग्राफिकल मॉडल का कोई संदर्भ नहीं दिया।[9] 1989 में प्रकाशित अमेरिकी संगठनात्मक सिद्धांतकार रसेल एकॉफ द्वारा इंटरनेशनल सोसाइटी फॉर जनरल सिस्टम्स रिसर्च को दिए गए 1988 के संबोधन में पदानुक्रम फिर से दिखाई देता है।[18] बाद के लेखकों और पाठ्यपुस्तकों ने एकॉफ को मूल अभिव्यक्ति के रूप में उद्धृत किया[1]पदानुक्रम या अन्यथा अपने प्रस्ताव के साथ एकॉफ को श्रेय दिया है।[19] एकॉफ के मॉडल के संस्करण में एक समझ स्तर सम्मलित है (जैसा कि एडलर के पास था, उससे पहले[9][20][21]), ज्ञान और बुद्धिमत्ता के बीच अंतर्विष्ट। चूंकि एकॉफ ने पदानुक्रम को रेखांकन के रूप में प्रस्तुत नहीं किया, उन्हें पिरामिड के रूप में प्रतिनिधित्व का श्रेय भी दिया गया है।[9][18] 1989 में, बेल लैब्स के दिग्गज रॉबर्ट डब्ल्यू लकी ने अपनी पुस्तक सिलिकॉन ड्रीम्स में एक पिरामिड के रूप में चार स्तरीय सूचना पदानुक्रम के बारे में लिखा।[10]

उसी वर्ष जब एकॉफ ने अपना संबोधन प्रस्तुत किया, सूचना वैज्ञानिक एंथनी डेबन्स और उनके सहयोगियों ने डेटा के आगे घटनाओं, प्रतीकों, और नियमों और योगों के स्तरों के साथ एक विस्तारित पदानुक्रम को पेश किया।[9][22] 1994 में नाथन शेड्रॉफ ने DIKW पदानुक्रम को एक सूचना डिजाइन संदर्भ में प्रस्तुत किया जो बाद में एक पुस्तक अध्याय के रूप में सामने आया।[23] जेनिफर रोवले ने 2007 में नोट किया कि हाल ही में प्रकाशित कॉलेज की पाठ्यपुस्तकों में DIKW की चर्चा में ज्ञान का बहुत कम संदर्भ था,[1]और उस शोध के बाद अपनी खुद की परिभाषाओं में ज्ञान को सम्मलित नहीं किया है।[19]इस बीच, ज़िन के अपने 2007 के शोध अध्ययन में डेटा, सूचना और ज्ञान की अवधारणाओं का व्यापक विश्लेषण, ज्ञान पर कोई स्पष्ट टिप्पणी नहीं करता है,[2]चूंकि ज़िन्स द्वारा सम्मलित किए गए कुछ उद्धरण इस शब्द का उल्लेख करते हैं।[24][25][26]


विवरण

DIKW मॉडल सूचना प्रबंधन, सूचना प्रणाली और ज्ञान प्रबंधन साहित्य में डेटा, सूचना और ज्ञान की परिभाषाओं में अधिकांशतः उद्धृत, या निहित रूप से उपयोग किया जाता है, परंतु पदानुक्रम की सीमित प्रत्यक्ष चर्चा हुई है।[1]पाठ्यपुस्तकों की समीक्षा[1]और प्रासंगिक क्षेत्रों में विद्वानों का एक सर्वेक्षण[2] यह दर्शाता है कि मॉडल में उपयोग की जाने वाली परिभाषाओं के बारे में कोई सहमति नहीं है, और इससे भी कम "उन प्रक्रियाओं के विवरण में जो पदानुक्रम में नीचे के तत्वों को रूपांतरित करते हैं जो उनसे ऊपर हैं[1][27] इसने इज़राइली शोधकर्ता चैम ज़िन्स को यह सुझाव दिया है कि DIKW के डेटा-सूचना-ज्ञान घटक पाँच मॉडल से कम के एक वर्ग को संदर्भित करते हैं,डेटा, सूचना और ज्ञान के कार्य के रूप में प्रत्येक को व्यक्तिपरक, उद्देश्य के रूप में माना जाता है (जिन्स की शर्तें, सार्वभौमिक या सामूहिक) या दोनों। जिन्स के प्रयोग में आत्मपरक और वस्तुपरक मनमाना और सत्यवादिता से संबंधित नहीं हैं, जो सामान्यत: आत्मपरकता ज्ञान और वस्तुनिष्ठता की अवधारणाओं से जुड़े होते हैं। सूचना विज्ञान, जिन्स का तर्क है, डेटा और सूचना का अध्ययन करता है, परंतु ज्ञान का नहीं, चूंकि ज्ञान एक बाहरी (सार्वभौमिक-सामूहिक) घटना के अतिरिक्त एक आंतरिक (व्यक्तिपरक) है।[2]


डेटा

DIKW के संदर्भ में, डेटा को प्रतीकों या संकेतों के रूप में माना जाता है, जो उत्तेजना (फिजियोलॉजी) या संकेतों का प्रतिनिधित्व करते है,[2]जो "जब तक ... एक प्रयोग करने योग्य (अर्थात, प्रासंगिक) रूप में किसी काम के नहीं हैं"।[19]ज़ेलेनी ने डेटा की इस गैर-प्रयोग योग्य विशेषता को नो-नथिंग के रूप में वर्णित किया[17][verification needed].[15]

कुछ स्थितियों में, डेटा को न केवल प्रतीकों को संदर्भित करने के लिए समझा जाता है, बल्कि उक्त प्रतीकों द्वारा संदर्भित संकेतों या उत्तेजनाओं के लिए भी कहा जाता है - जिसे जिन्स व्यक्तिपरक डेटा को कहते हैं।[2]जहाँ जिन्स के लिए सार्वभौमिक डेटा, "अवलोकन का उत्पाद"[19](मूल रूप से इटैलिक) हैं, व्यक्तिपरक डेटा अवलोकन हैं। तथ्यों के संदर्भ में डेटा की परिभाषाओं में यह अंतर अधिकांशतः अस्पष्ट होता है।

तथ्य के रूप में डेटा

पाठ्यपुस्तकों में दी गई DIKW परिभाषाओं के अपने अध्ययन के बाद,[1]डेटा को असतत, वस्तुनिष्ठ तथ्यों या टिप्पणियों के रूप में दर्शाती है, जो असंगठित और असंसाधित हैं और इसलिए संदर्भ और व्याख्या की कमी के कारण इसका कोई अर्थ या मूल्य नहीं है।[19]हेनरी के पदानुक्रम के प्रारंभिक सूत्रीकरण में, डेटा को केवल कच्चे तथ्यों के रूप में परिभाषित किया गया था,[13] जबकि डेटा को [28]"भौतिक तथ्यों" के रूप में भी परिभाषित करते हैं।[29] क्रमश।[9]क्लीवलैंड में एक स्पष्ट डेटा स्तर सम्मलित नहीं है, परंतु सूचना को "तथ्यों और विचारों के कुल योग" के रूप में परिभाषित करता है।[9][14]

जहाँ तक तथ्यों की मौलिक संपत्ति है कि वे सत्य हैं, वस्तुनिष्ठता वास्तविकता है, या अन्यथा सत्यापन सिद्धांत हो सकता है, ऐसी परिभाषाएँ DIKW मॉडल से झूठे (तर्क), अर्थहीन और निरर्थक डेटा को रोक देंगी, जैसे कि सिद्धांत DIKW के तहत निरर्थक वस्तु का वर्णन नहीं दिया जाएगा।

सिग्नल के रूप में डेटा

व्यक्तिपरक डोमेन में, डेटा को संवेदी उत्तेजना, जिसे हम अपनी इंद्रियों के माध्यम से अनुभव करते हैं[2]या सिग्नल रीडिंग, जिसमें प्रकाश, ध्वनि, गंध, शैली और स्पर्श के सेंसर और संवेदी रीडिंग सम्मलित हैं।[27]अन्य लोगों ने तर्क दिया है कि ज़िन्स व्यक्तिपरक डेटा को वास्तव में सिग्नल स्तर के रूप में गिनते हैं[9][12]), जो DIKW श्रृंखला में डेटा से पहले होता है।[8]

अमेरिकी सूचना वैज्ञानिक ग्लिनन हार्मन ने डेटा को एक या एक से अधिक प्रकार की ऊर्जा तरंगों या कणों (प्रकाश, गर्मी, ध्वनि, बल, विद्युत चुम्बकीय) के रूप में परिभाषित किया है जो एक सचेत जीव या बुद्धिमान एजेंट द्वारा जीव में पहले से उपस्थित फ्रेम या अनुमानित तंत्र के आधार पर चुने गए हैं। प्रतिनिधि।[30] संवेदी उत्तेजनाओं का अर्थ व्यक्तिपरक डेटा के रूप में भी विचार किया जा सकता है:

सूचना इन संवेदी उत्तेजनाओं (अर्थात, अनुभवजन्य धारणा) का अर्थ है। उदाहरण के लिए, मुझे जो शोर सुनाई देता है वह डेटा है। इन शोरों का अर्थ (जैसे, एक चलती हुई कार का इंजन)। फिर भी, एक और विकल्प है कि इन दो अवधारणाओं को कैसे परिभाषित किया जाए - जो और भी बेहतर हो। डेटा संवेदी उत्तेजनाएं हैं, या उनका अर्थ (अर्थात, अनुभवजन्य धारणा)। तदनुसार, ऊपर दिए गए उदाहरण में, तेज़ आवाज़ें, साथ ही एक चलती हुई कार का इंजन की धारणा हैं।[2]

व्यक्तिपरक डेटा, अगर इस तरह से समझा जाता है, परिचित द्वारा ज्ञान के साथ तुलना की जाएगी, जिसमें यह उत्तेजनाओं के प्रत्यक्ष अनुभव पर आधारित है। चूंकि, परिचित द्वारा ज्ञान के विपरीत, जैसा कि बर्ट्रेंड रसेल और अन्य लोगों द्वारा वर्णित किया गया है, व्यक्तिपरक डोमेन ... सत्यता से संबंधित नहीं है।[2]

क्या जिन्स की वैकल्पिक परिभाषा इस बात पर निर्भर होगी कि क्या "कार इंजन का चलना" एक वस्तुगत तथ्य के रूप में या एक प्रासंगिक व्याख्या के रूप में समझा जाता है।

प्रतीक के रूप में डेटा

क्या डेटा की DIKW परिभाषा को जिन्स के व्यक्तिपरक डेटा को सम्मलित करने के लिए माना जाता है, डेटा को प्रतीकों [18][31] या संकेतों के सेट जो अनुभवजन्य उत्तेजनाओं या धारणाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं सम्मलित करने के लिए लगातार परिभाषित किया गया है।[2]एक वस्तु, एक घटना या उनके पर्यावरण की संपत्ति।[19]डेटा, इस अर्थ में, रिकॉर्डेड या संग्रहीत हैं, जिसमें शब्द, संख्याएं, आरेख, और छवियां सहित सम्मलित हैं, जो संचार के निर्माण खंड हैं, जिसका उद्देश्य जो गतिविधियों या स्थितियों को रिकॉर्ड करने के लिए है, सच्ची तस्वीर या वास्तविक घटना को पकड़ने का प्रयास करने के लिए, जैसे कि सभी डेटा ऐतिहासिक हैं, जब तक कि पूर्वानुमान जैसे उदाहरण के उद्देश्यों के लिए उपयोग नहीं किया जाता है।[27]

DIKW के बोल्डिंग के संस्करण ने सूचना स्तर संदेश के नीचे के स्तर को स्पष्ट रूप से नामित किया है, जो इसे एक अंतर्निहित सिग्नल स्तर से अलग करता है।[9][12]डेबन और सहकर्मी इस संबंध को परिवर्तन कर देते हैं, एक स्पष्ट प्रतीक स्तर की पहचान डेटा के कई स्तरों में से एक के रूप में करते हैं।[9][22]

जिन्स ने निर्धारित किया कि, सर्वेक्षण किए गए अधिकांश लोगों के लिए, डेटा को सार्वभौमिक डोमेन में घटना के रूप में वर्णित किया गया है। स्पष्ट रूप से, जिन्स स्पष्ट करता है, यह डेटा, सूचना, और ज्ञान को अर्थ और इसके बिल्डिंग ब्लॉक्स के अतिरिक्त संकेतों के सेट के रूप में संबंधित करने के लिए अधिक उपयोगी है।[2]


जानकारी

DIKW के संदर्भ में,जानकारी विवरण द्वारा ज्ञान की परिभाषा को पूरा करती है,[19] और डेटा से अलग है कि यह "उपयोगी" है। "जानकारी डेटा से अनुमानित है",[19]प्रश्नवाचक प्रश्नों के उत्तर देने की प्रक्रिया में (जैसे, कौन, क्या, कहाँ, किसने, कब),[18][19]जिससे डेटा को उपयोगी बनाना[31]निर्णयों और कार्रवाई के लिए।[27]शास्त्रीय रूप से, 2007 के एक पाठ में कहा गया है, जानकारी को डेटा के रूप में परिभाषित किया गया है जो अर्थ और उद्देश्य से संपन्न हैं।[9][28]


संरचनात्मक बनाम कार्यात्मक

राउली पाठ्यपुस्तकों में DIKW को कैसे प्रस्तुत किया जाता है, इसकी समीक्षा के बाद,[1]जानकारी को "संगठित या संरचित डेटा के रूप में वर्णित करता है, जिसे इस तरह से संसाधित किया गया है कि जानकारी अब एक विशिष्ट उद्देश्य या संदर्भ के लिए प्रासंगिक है, और इसलिए सार्थक, मूल्यवान, उपयोगी और प्रासंगिक है। ध्यान दें कि यह परिभाषा राउली की एकॉफ की परिभाषाओं के लक्षण वर्णन के विपरीत है, जिसमें डेटा और सूचना के बीच अंतर संरचनात्मक है, कार्यात्मक नहीं।[19]

पदानुक्रम के अपने सूत्रीकरण में, हेनरी ने सूचना को डेटा जो हमें बदलता है" के रूप में परिभाषित किया,[9][13]यह संरचनात्मक के अतिरिक्त कार्यात्मक, डेटा और सूचना के बीच का अंतर है। इस बीच, क्लीवलैंड, जिसने DIKW के अपने संस्करण में डेटा स्तर का उल्लेख नहीं किया, और जानकारी को "उन सभी तथ्यों और विचारों का कुल योग जो किसी निश्चित समय पर किसी के द्वारा ज्ञात होने के लिए उपलब्ध हैं" के रूप में वर्णित किया।[9][14]

अमेरिकी शिक्षक बॉब बोइको अधिक अस्पष्ट हैं, उन्होंने सूचना को केवल "तथ्य की बात" के रूप में परिभाषित किया है।[9][29]


प्रतीकात्मक बनाम व्यक्तिपरक

DIKW मॉडल में सूचना की कल्पना इस प्रकार की जा सकती है: (i) सार्वभौमिक, प्रतीकों और चिह्नों के रूप में विद्यमान; (ii) व्यक्तिपरक, वह अर्थ जिससे प्रतीक जुड़ते हैं; या (iii) दोनों।[2]प्रतीक और अर्थ दोनों के रूप में सूचना के उदाहरणों में सम्मलित हैं:

  • अमेरिकी सूचना वैज्ञानिक एंथोनी डेबन्स की जानकारी का वर्णन जागरूकता की स्थिति (चेतना) और उनके द्वारा बनाई गई भौतिक अभिव्यक्तियों" के रूप में होता है, जैसे कि [i] सूचना, एक घटना के रूप में, एक प्रक्रिया और एक उत्पाद दोनों का प्रतिनिधित्व करती है; एक संज्ञानात्मक/भावात्मक राज्य, और भौतिक समकक्ष (उत्पाद) संज्ञानात्मक/भावात्मक स्थिति है।[32]
  • डैनिश सूचना वैज्ञानिक हैने अल्ब्रेक्ट्सन के अर्थ या मानवीय इरादे से संबंधित सूचना का विवरण, या तो डेटाबेस की सामग्री, वेब, आदि" के रूप में। (इटैलिक जोड़ा गया) या "वक्तव्य का अर्थ जैसा कि वक्ता/लेखक द्वारा अभिप्रेत है और श्रोता/पाठक द्वारा गलत समझा गया है।[33]

ज़ेलेनी ने पहले जानकारी को "क्या-क्या" के रूप में वर्णित किया था,[17][citation needed] लेकिन तब से इसे (सूचना) और (ज्ञान) के बीच अंतर करने के लिए परिष्कृत किया है। सूचना की इस अवधारणा के लिए, वह "क्यों है" भी जोड़ता है, जो "क्यों करें" (ज्ञान का दूसरा पहलू) से अलग है। ज़ेलेनी आगे तर्क देते हैं कि स्पष्ट ज्ञान जैसी कोई चीज़ नहीं है, बल्कि यह ज्ञान, एक बार प्रतीकात्मक रूप में स्पष्ट हो जाने पर, सूचना बन जाता है।[4]


नॉलेज

DIKW का नॉलेज घटक सामान्यतः एक मायावी अवधारणा के रूप में माना जाता है जिसे परिभाषित करना मुश्किल है। नॉलेज की DIKW परिभाषा ज्ञानमीमांसा द्वारा प्रयुक्त परिभाषा से भिन्न है। DIKW का विचार है कि नॉलेज को इन्फर्मेशन के संदर्भ में परिभाषित किया गया है।[19]परिभाषाएँ किसी तरह से संसाधित, व्यवस्थित या संरचित जानकारी को संदर्भित कर सकती हैं, या फिर इसे लागू किया जा सकता है या कार्रवाई में लगाया जा सकता है।

ज़िन्स ने सुझाव दिया है कि नॉलेज, सार्वभौमिक के अतिरिक्त व्यक्तिपरक होने के नाते, इन्फर्मेशन साइअन्स में अध्ययन का विषय नहीं है, और यह कि इसे अधिकांशतः प्रस्तावात्मक शब्दों में परिभाषित किया जाता है,[2]जबकि ज़ेलेनी ने दावा किया है कि प्रतीकात्मक रूप में नॉलेज को पकड़ना उसे इन्फर्मेशन में बनाना है, अर्थात, सभी नॉलेज मौन है।[4]

सबसे अधिक उद्धृत परिभाषाओं में से एक[9]नॉलेज के कुछ विभिन्न नियम को ग्रहण करता है जिसमें इसे दूसरों द्वारा परिभाषित किया गया है:

नॉलेज तैयार किए गए अनुभव, मूल्यों, प्रासंगिक जानकारी, विशेषज्ञ अंतर्दृष्टि और आधारभूत अंतर्ज्ञान का एक तरल मिश्रण है जो नए अनुभवों और इन्फर्मेशन के मूल्यांकन और समावेश के लिए एक वातावरण और रूपरेखा प्रदान करता है। यह ज्ञानियों के मन में उत्पन्न होता है और लागू होता है। संगठनों में यह अधिकांशतः न केवल दस्तावेजों और संग्रह में बल्कि संगठनात्मक दिनचर्या, प्रक्रियाओं, प्रथाओं और मानदंडों में भी अंतर्निहित हो जाता है।[9][34]</ब्लॉककोट>

संसाधित के रूप में नॉलेज

संगठित या संरचित डेटा के रूप में इन्फर्मेशन के विवरण को प्रतिबिम्बित करते हुए,नॉलेज को कभी-कभी इस प्रकार वर्णित किया जाता है:

  • समय के साथ इन्फर्मेशन के कई स्रोतों का संश्लेषण
  • संगठन और प्रसंस्करण समझ, अनुभव [और] संचित सीखने को व्यक्त करने के लिए
  • प्रासंगिक जानकारी, मूल्यों, अनुभव और नियमों का मिश्रण[19]

नॉलेज के लिए बोल्डिंग की परिभाषाओं में से एक मानसिक संरचना थी[9][12]और क्लीवलैंड ने नॉलेज को किसी के रिफाइनर को लागू करने के लिए क्या उपयोगी है का चयन और आयोजन करने का परिणाम" के रूप में वर्णित किया है।[9][14]2007 के एक विषय में नॉलेज को "संबंधों से जुड़ी जानकारी" के रूप में वर्णित किया गया है।[9][28]


प्रक्रियात्मक के रूप में नॉलेज

जेलेनी नॉलेज को [4][17] प्रक्रियात्मक नॉलेज के रूप में परिभाषित करता है, और प्रत्येक व्यावहारिक अनुभव" के माध्यम से प्राप्त होता है।[4]नॉलेज...अनुभव की पृष्ठभूमि से समन्वित क्रियाओं का सुसंगत और आत्मनिर्भर समुच्चय सामने लाता है।.[9][17]इसके अतिरिक्त, परोक्ष रूप से जानकारी को वर्णनात्मक मानते हुए, ज़ेलेनी ने घोषणा की कि नॉलेज क्रिया है, क्रिया का विवरण नहीं।[4]

इसी तरह, एकॉफ ने नॉलेज को डेटा और इन्फर्मेशन के अनुप्रयोग के रूप में वर्णित किया है।[18][verification needed][31][19]

इस बीच, DIKW पर चर्चा करने वाली पाठ्यपुस्तकों को अनुभव, कौशल, विशेषज्ञता या क्षमता के संदर्भ में विभिन्न प्रकार से नॉलेज का वर्णन करने के लिए पाया गया है:

  • अध्ययन और अनुभव
  • प्रासंगिक जानकारी, विशेषज्ञ की राय, कौशल और अनुभव का मिश्रण
  • जानकारी समझ और क्षमता के साथ संयुक्त
  • धारणा, कौशल, प्रशिक्षण, सामान्य नॉलेज और अनुभव।[19]

व्यवसायी जेम्स चिशोल्म और ग्रेग वार्मन नॉलेज को केवल सही काम करने के रूप में चित्रित करते हैं।[6]


प्रस्तावक के रूप में नॉलेज

नॉलेज को कभी-कभी "विश्वास संरचना" और "संज्ञानात्मक ढांचे के संदर्भ में आंतरिककरण के रूप में वर्णित किया जाता है।[19]बोल्डिंग द्वारा नॉलेज के लिए दी गई एक परिभाषा थी "व्यक्तिपरक 'दुनिया की धारणा और उसमें किसी का स्थान,[9][12]जबकि ज़ेलेनी ने कहा कि ज्ञान को एक पर्यवेक्षक के 'वस्तु (दर्शन)' (संपूर्ण, एकता) के भेद को संदर्भित करना चाहिए।[9][17]

ज़िन्स, इसी तरह, पाया कि ज्ञान को प्रस्तावात्मक शब्दों में वर्णित किया गया है, न्यायोचित विश्वासों के रूप में, और कभी-कभी ऐसे संकेतों के रूप में भी जो ऐसे विश्वासों का प्रतिनिधित्व करते हैं। ज़ेलेनी ने स्पष्ट नॉलेज के विचार को अस्वीकृत कर दिया है (जैसा कि ज़िन्स के सार्वभौमिक नॉलेज में है), यह तर्क देते हुए कि एक बार प्रतीकात्मक होने के बाद, नॉलेज इन्फर्मेशन बन जाता है।[4]बोइको अपने इस दावे में इस भावना को प्रतिध्वनित करता हुआ प्रतीत होता है कि "नॉलेज और विज़्डम की जानकारी हो सकती है"।[9][29]

व्यक्तिपरक डोमेन में:

नॉलेज व्यक्ति के मन में एक विचार है, जो व्यक्ति के न्यायसंगत विश्वास की विशेषता है कि यह अनुभवजन्य और गैर-अनुभवजन्य हो सकता है, जैसा कि तार्किक और गणितीय नॉलेज के मामले में होता है (जैसे, हर त्रिकोण के तीन पक्ष होते हैं), धार्मिक नॉलेज (जैसे, भगवान मौजूद है), दार्शनिक नॉलेज( उदा., मुझे लगता है इसलिए मैं हूँ), और इसी प्रकार के अन्य नॉलेज व्यक्ति के दिमाग में एक विचार की सामग्री है, जो कि व्यक्ति के न्यायोचित विश्वास की विशेषता है कि यह सच है, जबकि जानना मन की एक अवस्था है जो तीन स्थितियों की विशेषता है: (1) व्यक्ति का मानना ​​है [s] ] कि यह सच है, (2) वह इसे सही ठहरा सकता है और (3) यह प्रकट होता है।[2]

यहाँ व्यक्तिपरक नॉलेज और व्यक्तिपरक जानकारी के बीच अंतर यह है कि व्यक्तिपरक नॉलेज की विशेषता न्यायोचित विश्वास है, जहाँ व्यक्तिपरक जानकारी डेटा के अर्थ से संबंधित नॉलेज का एक प्रकार है।

बोइको ने निहित किया कि नॉलेज तर्कसंगत प्रवचन और औचित्य दोनों के लिए खुला था, जब उन्होंने नॉलेज को विवाद के विषय के रूप में परिभाषित किया।[9][29]


बुद्धिमत्ता

चूंकि सामान्यतः DIKW में एक स्तर के रूप में सम्मलित किया गया है, नॉलेज का सीमित संदर्भ है[1]मॉडल की चर्चा में। ऐसा प्रतीत होता है कि बोइको ने नॉलेज को "अभौतिक" कहकर अस्वीकृत कर दिया है। [9][29]

एकॉफ समझ को "क्यों' की प्रशंसा" के रूप में संदर्भित करता है, और नॉलेज "मूल्यांकित समझ" के रूप में, जहां समझ को नॉलेज और विज़्डम के बीच एक असतत परत के रूप में प्रस्तुत किया जाता है।[9][18][31]एडलर ने पहले भी एक समझ स्तर सम्मलित किया था,[9][20][21]जबकि अन्य लेखकों ने समझ को एक आयाम के रूप में चित्रित किया है जिसके संबंध में DIKW प्लॉट किया गया है।[6][31]

क्लीवलैंड ने नॉलेज को केवल एकीकृत विज़्डम के रूप में वर्णित किया है [9][14]अन्य लेखकों ने नॉलेज को सही काम करने के लिए जानने के रूप में वर्णित किया है[6]और "स्पष्ट रूप से बिना सोचे समझे निर्णय लेने की क्षमता" के रूप में चित्रित किया है।[9][28]नॉलेज में अत्यधिक विज़्डम का उपयोग करना सम्मलित है। इस वजह से, नॉलेज महत्वपूर्ण और अत्यधिक विशिष्ट मानवीय है। इसके लिए अच्छे और बुरे, सही और गलत, नैतिक और अनैतिक की भावना की आवश्यकता होती है।

ज़ेलेनी ने नॉलेज को "क्यों" के रूप में वर्णित किया,[17]परंतु बाद में अपनी परिभाषाओं को परिष्कृत किया, इसलिये अंतर करने के लिए नॉलेज और इन्फर्मेशन परिभाषा का विस्तार रूप सम्मलित है।[4]निखिल शर्मा के अनुसार, ज़ेलेनी ने नॉलेज से परे मॉडल के एक स्तर के लिए तर्क दिया है, जिसे आत्मज्ञान (आध्यात्मिक) कहा जाता है।[15]


प्रतिनिधित्व

चित्रमय प्रतिनिधित्व

File:DIKW (1).png
DIKW पदानुक्रम का एक प्रवाह आरेख

DIKW एक पदानुक्रमित मॉडल है जिसे अधिकांशतः पिरामिड के रूप में दर्शाया जाता है,[1][9]इसके आधार पर डेटा और इसके शीर्ष पर विज़्डम होता है। इस संबंध में यह विषयों के ज़रूरतों के पदानुक्रम के समान है, जिसमें पदानुक्रम के प्रत्येक स्तर को ऊपर के स्तरों के लिए एक आवश्यक पूर्ववर्ती होने का तर्क दिया गया है। विषयों के पदानुक्रम के विपरीत, जो प्राथमिकता के संबंधों का वर्णन करता है, DIKW कथित संरचनात्मक या कार्यात्मक संबंधों का वर्णन करता है। ज़ेलेनी और एकॉफ दोनों को पिरामिड प्रतिनिधित्व की उत्पत्ति का श्रेय दिया गया है,[9]चूंकि दोनों में से किसी ने भी अपने विचारों को प्रस्तुत करने के लिए पिरामिड का उपयोग नहीं किया।[9][17][18]

DIKW को द्वि-आयामी चार्ट[6][35] या एक या अधिक प्रवाह आरेखों के रूप में भी दर्शाया गया है।[27]ऐसे स्थितियों में, फीडबैक लूप और नियंत्रण संबंधों के साथ तत्वों के बीच संबंधों को कम पदानुक्रम के रूप में प्रस्तुत किया जा सकता है।

डेबन और सहकर्मी[22]"पदानुक्रम को ग्राफिक रूप से प्रस्तुत करने वाले" पहले हो सकते हैं।[9]

वर्षों के दौरान DIKW पिरामिड के कई अनुकूलन निर्मित किए गए हैं। संयुक्त राज्य अमेरिका के रक्षा विभाग में नॉलेज प्रबंधकों द्वारा उपयोग किया जाने वाला एक विकसित अनुकूलन, प्रभावी निर्णयों को सक्षम करने के लिए डेटा को जानकारी और अंत में नॉलेज में बदलने वाली प्रगति को दिखाने का प्रयास करता है, साथ ही अंतत: पूरे संगठन में साझा समझ बनाने के लिए सम्मलित गतिविधियाँ और निर्णय विपत्ति का प्रबंधन है।[36]

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DoD DIKW विकसित अनुकूलन

कम्प्यूटेशनल प्रतिनिधित्व

इंटेलिजेंट निर्णय समर्थन प्रणाली सामान्य तौर पर मॉडलिंग और सिमुलेशन के क्षेत्र से और विशेष रूप से एजेंट-आधारित मॉडलिंग के संदर्भ में इंटेलिजेंट सॉफ्टवेयर एजेंटों के डोमेन से नई तकनीकों और नियमों को पेश करके निर्णय लेने में सुधार करने की प्रयास कर रहे हैं।[37]

File:Ackoff Sim.png
सूचना, ज्ञान और ज्ञान प्रतिनिधित्व का समर्थन करने के लिए उन्नत वितरित सिमुलेशन का उपयोग करना

निम्नलिखित उदाहरण एक सैन्य निर्णय समर्थन प्रणाली का वर्णन करता है, परंतु वास्तुकला और अंतर्निहित वैचारिक विचार अन्य अनुप्रयोग डोमेन के लिए हस्तांतरणीय हैं:[37]

  • मूल्य श्रृंखला डेटा गुणवत्ता के साथ प्रारंभ होती है जो अंतर्निहित कमांड और नियंत्रण प्रणालियों के अन्दर इन्फर्मेशन का वर्णन करती है।
  • इन्फर्मेशन की गुणवत्ता उपलब्ध डेटा आइटम और इन्फर्मेशन विवरणों की पूर्णता, शुद्धता, मुद्रा, स्थिरता और सटीकता को ट्रैक करती है।
  • नॉलेज की गुणवत्ता आदेश और नियंत्रण प्रणाली में सन्निहित प्रक्रियात्मक नॉलेज और इन्फर्मेशन से संबंधित है जैसे विरोधी ताकतों के लिए टेम्पलेट्स, रेंज और हथियारों जैसी संस्थाओं के बारे में धारणाएं, और सैद्धांतिक धारणाएं, जिन्हें अधिकांशतः नियमों के रूप में कोडित किया जाता है।
  • जागरूकता गुणवत्ता आदेश और नियंत्रण प्रणाली के अन्दर अंतर्निहित इन्फर्मेशन और नॉलेज का उपयोग करने की डिग्री को मापती है। जागरूकता को स्पष्ट रूप से संज्ञानात्मक डोमेन में रखा गया है।

एक सामान्य परिचालन चित्र की प्रारंभ करके, डेटा को संदर्भ में रखा जाता है, जो डेटा के अतिरिक्त इन्फर्मेशन की ओर ले जाता है। अगला चरण, जो सेवा-उन्मुख वेब-आधारित आधारभूत संरचना द्वारा सक्षम है, निर्णय समर्थन के लिए मॉडल और सिमुलेशन का उपयोग है। सिमुलेशन सिस्टम प्रक्रियात्मक ज्ञान का प्रारूप है, जो नॉलेज की गुणवत्ता का आधार है। अंत में, बुद्धिमान सॉफ़्टवेयर एजेंटों का उपयोग लगातार युद्ध क्षेत्र का निरीक्षण करने के लिए, क्या हो रहा है इसका विश्लेषण करने के लिए मॉडल और सिमुलेशन लागू करें, योजना के निष्पादन की निगरानी करें, और निर्णय लेने वाले को क्या हो रहा है इसके बारे में जागरूक करने के लिए आवश्यक सभी कार्यों को करने के लिए , कमांड और कंट्रोल सिस्टम भी स्थितिजन्य जागरूकता का समर्थन कर सकते हैं, मूल्य श्रृंखला में स्तर पारंपरिक रूप से शुद्ध संज्ञानात्मक नियमों तक सीमित है।[37]


आलोचना

जर्मनी में स्थित एक दार्शनिक राफेल कैपरो का तर्क है कि डेटा एक अमूर्तता है, सूचना "अर्थ संप्रेषित करने की क्रिया" को संदर्भित करती है, और नॉलेज "इसकी 'दुनिया' से एक (मानसिक/सामाजिक) प्रणाली के अर्थ चयन की घटना है। संचार का आधार। जैसे, इन अवधारणाओं के बीच एक तार्किक पदानुक्रम की कोई छाप एक परीकथा है।[38] जिन्स द्वारा पेश की गई एक आपत्ति यह है कि नॉलेज एक विशेष रूप से संज्ञानात्मक घटना हो सकती है, किसी दिए गए तथ्य को विशिष्ट रूप से इन्फर्मेशन या नॉलेज के रूप में इंगित करने में DIKW मॉडल को असाध्य बनाती है।

[I] अल्बर्ट आइंस्टीन का प्रसिद्ध समीकरण E = mc2 इन्फर्मेशन या नॉलेज है 2+2 = 4 [2]</ब्लॉककोट>

वैकल्पिक रूप से, इन्फर्मेशन और नॉलेज को पर्यायवाची के रूप में देखा जा सकता है।[39] इन आलोचनाओं के जवाब में, ज़िन्स का तर्क है कि, विषय (दर्शन) और अनुभववादी दर्शन एक तरफ, "डेटा, इन्फर्मेशन और नॉलेज और उनके बीच संबंधों की तीन मूलभूत अवधारणाएं, जैसा कि वे इन्फर्मेशन साइअन्स शैक्षणिक समुदाय में प्रमुख विद्वानों द्वारा माना जाता है, अलग-अलग परिभाषाओं के अर्थ स्पष्ट हैं।[2]राउली इस बिंदु को प्रतिध्वनित करते हुए तर्क देते हैं कि, जहाँ नॉलेज की परिभाषाएँ असहमत हो सकती हैं, ये विभिन्न दृष्टिकोण डेटा, इन्फर्मेशन और नॉलेज के बीच संबंध को प्रस्थान बिंदु के रूप में लेते हैं।[19]

अमेरिकी दार्शनिक जॉन डूई और आर्थर एफ. बेंटले ने अपनी 1949 की पुस्तक ज्ञाता और ज्ञेय में तर्क दिया कि नॉलेज एक अस्पष्ट शब्द था, और कुछ उन्नीस पारिभाषिक गाइड-पोस्ट सहित DIKW के लिए एक जटिल विकल्प प्रस्तुत किया।[9][40] इन्फर्मेशन प्रसंस्करण सिद्धांत का तर्क है कि भौतिक दुनिया इन्फर्मेशन से ही बनी है।[citation needed] इस परिभाषा के तहत, डेटा या तो भौतिक इन्फर्मेशन से बना है या उसका पर्यायवाची है। चूंकि, यह स्पष्ट नहीं है कि DIKW मॉडल में जिस तरह की जानकारी की कल्पना की गई है, उसे भौतिक-सूचना/डेटा से व्युत्पन्न माना जाएगा या भौतिक जानकारी का पर्याय माना जाएगा। पूर्व मामले में, DIKW मॉडल समानता के भ्रम के लिए खुला है। उत्तरार्द्ध में, DIKW मॉडल के डेटा स्तर को तटस्थ अद्वैतवाद के कथन से छूट दी गई है।

एजुकेटर मार्टिन फ्रिक ने DIKW पदानुक्रम की आलोचना करते हुए एक लेख प्रकाशित किया है, जिसमें उनका तर्क है कि मॉडल "परिचालनवाद और आगमनवाद के दिनांकित और असंतोषजनक दार्शनिक पदों" पर आधारित है, यह इन्फर्मेशन और नॉलेज दोनों अस्थिर हैं, और यह नॉलेज का व्यापक व्यावहारिक उपयोग है।[41] डेविड वेनबर्गर का तर्क है कि चूंकि DIKW पिरामिड एक तार्किक और सीधी-आगे की और प्रतीत होता है। जो एक तार्किक प्रगति की तरह दिखता है[42] वह बताते हैं कि डेटा और इन्फर्मेशन (जो कंप्यूटर में संग्रहीत हैं), बनाम नॉलेज और विज़्डम के बीच एक अंतर है। इससे पता चलता है कि DIKW पिरामिड यह दर्शाने में बहुत सरल है कि ये अवधारणाएँ कैसे परस्पर क्रिया करती हैं। ... नॉलेज और इन्फर्मेशन द्वारा निर्धारित नहीं होता है, चूंकि यह जानने की प्रक्रिया है जो पहले यह तय करती है कि कौन सी जानकारी प्रासंगिक है, और इसका उपयोग कैसे किया जाना है।[42]


यह भी देखें

संदर्भ

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