データから知恵へ ~DIKWモデルで読み解くデータマネジメントの未来~

はじめに

皆さんこんにちは！　Kin-chanです。

今回の記事ではDIKWモデルについてまとめてまいります。

DIKWモデルは、データから知恵に至るまでのプロセスを説明するフレームワークであり、ビジネスの意思決定に重要な役割を果たします。

DIKWモデルとは

DIKWモデルは、データ（Data）、情報（Information）、知識（Knowledge）、知恵（Wisdom）の4つの階層からなるフレームワークです。

このモデルは、何も加工されていない生のデータ(Data)が情報（Information）に変換され、さらに知識（Knowledge）となり、最終的には知恵（Wisdom）として応用される過程を示しています。

表1.DIKWモデルとは

さらに他のデータを組み合わせ「同じ地点で2024年7月11日の朝5時は東風が2m/s、昼12時は南風が12m/sだった」が追加されることで、「船橋漁港近辺では、夏場は南風が吹く傾向が強く、漁に出られなさそうに見えるが、明け方は南風が吹かない傾向があるので時間帯を選べば漁に出ることができる」のような知恵が得られるようになります。

ついつい前職の絡みから海にまつわる例を挙げてしまっていますが、ビジネスにつなげる例を挙げれば以下のようなアイスクリーム屋さんの例があります。

表2.アイスクリーム屋さんへDIKWモデルを当てはめる

このプロセスは、データマネジメントやビジネスインテリジェンスの分野で特に重要視されています。データを単なる数値や文字の集まりとして見るのではなく、それを価値のある情報や知識に変換し、最終的には戦略的な意思決定に役立てることが求められます。

データマネジメントにおけるDIKWモデルの重要性

データマネジメントにおいてDIKWモデルは、データを価値ある資源に変換するための基本的なフレームワークとして極めて重要です。データを単なる数値や文字の集まりとして捉えるのではなく、それを情報、知識、そして知恵に変換することで、組織全体の意思決定プロセスを大きく改善することができます。

特に、ビジネスインテリジェンスやデータ分析の分野では、DIKWモデルを活用することで、より効果的な戦略立案や問題解決が可能となります。

しかしながら、ただ闇雲にデータを集める、は下策とされています。また、明確ではない仮説を基に知恵を生み出す、も下策だとされています。なんでも闇雲にやったんじゃだめですよ、ということですね。

料理に例えると、前者の例は「いい料理人がいても素材の鮮度が悪いと美味しくない料理に仕上がるだろう」し、後者の例は「せっかく最高級の素材があっても調理する人が素材を活かした料理にできない可能性が高い」ことが言えますよね。どちらの例ももったいない。

データエンジニアリング分野においては以下のようにデータ分析基盤を構成している事例が多いです。

表3.データ分析基盤とは

データレイクに生データを格納し、データウェアハウスでマスタやトランザクションの各データを整理し、データマートで用途に応じて必要なデータを取り出すという流れは、まさにDIKWモデルで言うところのデータ - 情報 - 知識 - 知恵につながる流れに似ていますね。

そういう意味ではデータ分析基盤ではDIKWモデルが活用されていると言えるでしょう。

おわりに

この記事ではDIKWモデルがデータから知恵を生み出すまでのプロセスをどのように体系化し、ビジネスの意思決定やデータマネジメントにどれほど重要であるかを解説しました。DIKWモデルは、単なるデータ収集にとどまらず、意味のある情報や実践的な知識、そして最終的には具体的な行動につながる知恵へと昇華させるための道筋を示してくれます。

DIKWモデルは、データマネジメントの未来を考える上で私たちがデータとどのように向き合い、それを最大限に活用していくべきかを示唆する強力なフレームワークと言えるでしょう。データから真の知恵を生み出し、より良い意思決定へと繋げていくために、DIKWモデルの考え方をぜひ活用してみてください。