Data, Information, Knowledge and Wisdom (DIKW Model)

📌 Data, Information, Knowledge and Wisdom (DIKW Model)

 Table of Contents (toc)

📖 DIKW Model क्या है?

DIKW Model Library and Information Science (LIS) की सबसे महत्वपूर्ण अवधारणा है। 

DIKW का पूरा नाम है — Data → Information → Knowledge → Wisdom।

यह Model एक Hierarchy (श्रेणीक्रम) है। इसमें कच्चे Data को Process करके Information बनाई जाती है, Information से Knowledge प्राप्त होती है, और Knowledge के सर्वोच्च रूप को Wisdom (विवेक) कहते हैं।

🔺 DIKW Pyramid

DIKW Hierarchy — ऊपर जाने पर Volume घटती है, Value बढ़ती है

WISDOMविवेक / प्रज्ञा

↑ Judgement + Ethics जुड़ता है

KNOWLEDGEज्ञान

↑ Experience + Understanding जुड़ती है

INFORMATIONसूचना / जानकारी

↑ Context + Meaning जुड़ती है

DATAडेटा / कच्चे आँकड़े

📌 Pyramid में नीचे = अधिक Volume, कम Value  |  ऊपर = कम Volume, अधिक Value

📚 DIKW चारों Concepts की परिभाषाएँ

📊

1. DATA — डेटा

कच्चे आँकड़े · Raw Unprocessed Facts

परिभाषा: Data वे Raw, Unprocessed Facts और Figures हैं जिनका स्वयं कोई अर्थ नहीं होता। यह किसी Context से रहित Symbols, Numbers या Characters का संग्रह है।

• यह Raw form में होता है — Process नहीं किया गया होता।
• इसमें कोई Meaning या Context नहीं होती।
• Quantitative या Qualitative दोनों हो सकता है।
• Volume सबसे अधिक, Value सबसे कम।
• Structured और Unstructured दोनों रूपों में होता है।

📌 उदाहरण

Class के अंक: 45, 67, 82, 39, 91 — ये अकेले कोई अर्थ नहीं देते। यही Data है।

📰

2. INFORMATION — सूचना

सार्थक जानकारी · Processed Data

परिभाषा: Information वह Processed Data है जिसे Organise करके Meaning दी गई हो। यह What, When, Where प्रश्नों का उत्तर देती है।

• Data को Process करने के बाद बनती है।
• Formula: Information = Data + Meaning/Context
• यह Purposeful होती है और Decision में सहायक है।
• इसे Communicate और Share किया जा सकता है।
• Who, What, When, Where प्रश्नों के उत्तर देती है।

📌 उदाहरण

"कक्षा X के 35 में से 28 छात्र उत्तीर्ण हुए।" — Data में Context आ गया, यह Information बन गई।

🧠

3. KNOWLEDGE — ज्ञान

अनुभव जन्य समझ · Applied Understanding

परिभाषा: Knowledge, Information का वह उच्च रूप है जो Human Experience, Understanding और Learning से प्राप्त होता है। यह How और Why का उत्तर देता है।

• Tacit Knowledge: अनुभव से प्राप्त, लिखना कठिन (साइकिल चलाना)
• Explicit Knowledge: लिखित, Share योग्य (Books, Manuals)
• Formula: Knowledge = Information + Experience + Understanding
• यह Actionable है — इससे कार्य किया जा सकता है।
• इसमें Pattern Recognition की समझ होती है।

📌 उदाहरण

एक अनुभवी Teacher जानता है कौन से छात्रों को अधिक ध्यान चाहिए और कौन सा Method बेहतर है। यही Knowledge है।

🌟

4. WISDOM — विवेक

परम ज्ञान · Highest Level of DIKW

परिभाषा: Wisdom DIKW Pyramid का सर्वोच्च स्तर है। इसमें Sound Judgement, Ethics और Long-term Perspective शामिल होता है। यह What is best का उत्तर देता है।

• "Why" और "When to act" का उत्तर देती है।
• Formula: Wisdom = Knowledge + Judgement + Ethics
• इसे Quantify नहीं किया जा सकता — Abstract है।
• इसमें Moral Values और Long-term Thinking होती है।
• Volume सबसे कम, Value सबसे अधिक।

📌 उदाहरण

Principal का निर्णय: "सिर्फ Marks नहीं, बल्कि बच्चे का Overall Development जरूरी है।" यही Wisdom है।

📖 Library Context में DIKW का उदाहरण

नीचे एक Library के उदाहरण से DIKW के चारों Levels को step-by-step समझते हैं —

D

DATA — कच्चे आँकड़े

Library Record: Book ID 1042, Date 05-Jan, Member ID 289. ये अकेले Numbers हैं — कोई अर्थ नहीं।

I

INFORMATION — सार्थक जानकारी

Software Process करता है: "जनवरी में Science Books सबसे अधिक Issue हुईं — कुल 430." अब Meaning है।

K

KNOWLEDGE — विश्लेषण

Librarian analyze करता है: "Exam Season में Science Books की Demand बढ़ती है — January से पहले Stock बढ़ाना चाहिए।"

W

WISDOM — नीति और दूरदर्शिता

Chief Librarian निर्णय: "Physical Books की जगह E-Resources और Digital Databases का Budget बढ़ाओ।" यही Wisdom है।

📊 तुलनात्मक तालिका (Comparison Table of DIKW)

UGC NET परीक्षा के लिए यह Table सबसे महत्वपूर्ण है —

विशेषता	DATA	INFORMATION	KNOWLEDGE	WISDOM
हिंदी अर्थ	कच्चे आँकड़े	सूचना/जानकारी	ज्ञान	विवेक/प्रज्ञा
Nature	Raw, Unprocessed	Processed	Understood, Applied	Evaluated, Ethical
प्रश्न	कोई नहीं	What? When? Where?	How? Why?	What is best?
Volume	सबसे अधिक	अधिक	कम	सबसे कम
Value	सबसे कम	मध्यम	अधिक	सबसे अधिक
Context	नहीं	हाँ	हाँ + Experience	हाँ + Judgement
Pyramid Level	आधार (Base)	दूसरा स्तर	तीसरा स्तर	शीर्ष (Top)

👨‍🏫 DIKW प्रमुख Theorists — NET के लिए जरूरी

Russell Ackoff

📅 1989 · "From Data to Wisdom"

DIKW Hierarchy को formally define करने वाले पहले विद्वान। इन्होंने 5 Levels (Data, Information, Knowledge, Understanding, Wisdom) का वर्णन किया। "All wisdoms are knowledge, but not all knowledge is wisdom."

Nonaka & Takeuchi

📅 1995 · The Knowledge-Creating Company

Tacit और Explicit Knowledge का प्रसिद्ध SECI Model — Socialization, Externalization, Combination, Internalization। Knowledge Management में Fundamental Theory।

Harlan Cleveland

📅 1982 · "Information as Resource"

Information की 5 Properties: Expandable, Compressible, Substitutable, Transportable, Diffusive। ये MCQ में बहुत पूछी जाती हैं।

Jennifer Rowley

📅 2007 · Journal of Information Science

"The wisdom hierarchy" paper में DIKW की विस्तृत समीक्षा। विभिन्न Authors के Interpretations का तुलनात्मक विश्लेषण।

Milan Zeleny

📅 1987 · Management Science

Know-Nothing (Data), Know-What (Information), Know-How (Knowledge), Know-Why (Wisdom) के रूप में DIKW को define किया।

T.D. Wilson

📅 2002 · Information Research

DIKW Model की आलोचना (Critical View): Information और Knowledge के बीच की सीमा स्पष्ट नहीं है। यह Critical Perspective NET में पूछा जाता है।

🎯 UGC NET Exam Tips

✅ परीक्षा के लिए सबसे जरूरी Points

1

Russell Ackoff (1989) को DIKW Hierarchy का Founder माना जाता है। यह सबसे अधिक पूछा जाने वाला प्रश्न है।

2

Pyramid में ऊपर जाने पर Volume घटती है और Value बढ़ती है। Wisdom = सबसे कम Volume, सबसे अधिक Value।

3

Tacit vs Explicit Knowledge: Tacit = अनुभव जन्य (लिखना कठिन), Explicit = लिखित (Share योग्य) — Nonaka & Takeuchi का SECI Model।

4

प्रत्येक Level का प्रश्न: Data = कोई नहीं | Information = What/When/Where | Knowledge = How/Why | Wisdom = What is best।

5

Harlan Cleveland की 5 Properties: Expandable, Compressible, Substitutable, Transportable, Diffusive।

6

Library Context: Catalogue = Data | OPAC Result = Information | Reference Service = Knowledge | Policy Making = Wisdom।

❓ Practice Questions (UGC NET Style)

Q.1

DIKW Hierarchy सबसे पहले किसने प्रस्तुत की?
(a) Shannon  (b) Russell Ackoff  (c) Nonaka  (d) Cleveland ✓ Ans: Russell Ackoff (1989)

Q.2

DIKW Pyramid में सबसे ऊपर कौन सा स्तर है?
(a) Data  (b) Information  (c) Knowledge  (d) Wisdom ✓ Ans: Wisdom

Q.3

Tacit और Explicit Knowledge का SECI Model किसने दिया?
(a) Ackoff  (b) Nonaka & Takeuchi  (c) Wilson  (d) Rowley ✓ Ans: Nonaka & Takeuchi

Q.4

DIKW में सबसे अधिक Volume और सबसे कम Value किसकी होती है?
(a) Data  (b) Information  (c) Knowledge  (d) Wisdom ✓ Ans: Data

Q.5

Information की 5 Characteristics (Expandable, Compressible...) किसने बताईं?
(a) Nonaka  (b) Ackoff  (c) Harlan Cleveland  (d) Rowley ✓ Ans: Harlan Cleveland

⚡ Quick Revision — एक नज़र में DIKW

📊

DATA

डेटा / कच्चे आँकड़े

Raw · No Context
Highest Volume · Lowest Value
Answers Nothing

📰

INFORMATION

सूचना / जानकारी

Processed · Has Context
Answers What/When/Where
Shareable

🧠

KNOWLEDGE

ज्ञान

Info + Experience
Answers How/Why
Tacit & Explicit

🌟

WISDOM

विवेक / प्रज्ञा

Knowledge + Ethics
Lowest Volume · Highest Value
Answers What's Best