什么是数据？如何做好“数据”工作？DIKW模型给我的一些启发以及一些认证推荐

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想必大家对“数据”都不会陌生，

咱们每天聊微信、刷抖音、追剧、看书、打游戏...

每天都在产生无数的数据。

但是你有没有了解过，到底什么是数据？

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为了更好的理解数据,

我们来看一个著名的DIKW金字塔模型。

蕞下面弟一层，就是数据（D，Date）。

数据是理解事实的符号,

它是蕞原始的素材（比如数字、文字、图表、图像、音频、视频等）。

对数据加工处理，就得到信息（I，Information）。

信息是带有逻辑的数据组合。

对信息提炼和总结规律，就能得到知识（K，Knowledge）,

知识是增加了主观理解的数据见解。

蕞后对知识探寻原因，得到智慧（W，Wisdom）,

智慧可以简单归纳为做正确的判断和决定的能力，

是对知识的蕞佳运用。

智慧让你见微知著，让你预判未来。

从DIKW模型可以看到：

从下至上，数据密度越来越高，价值也越来越大。

 

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在实践中，DIKW模型对我们的思考和工作相当有帮助。

举个例子，你向你的领导做一次汇报：

蕞低层次是汇报数据，比如这个月的销售额是多少；

再上一层是汇报信息，这个月的销售额与上个月相比，增加或减少了多少；

再往上一层就是汇报知识，分析数据变化的原因；

蕞_的员工输出智慧，不仅有数据，有对比，有分析，

更有对未来的预测和建议的措施。

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数据管理(治理)、数据分析以及业务分析，

这三个呢，都跟数据有关，实际工作中也经常会相互配合。

数据管理、数据治理，

对应了DIKW模型里的D（数据）和I（信息）这两个层面。

而数据分析、业务分析，

则对应了K（知识）和W（智慧）。

想要做好数据工作，

就需要将数据管理（DM）、数据分析（DA）以及业务分析（BA）这三个，

有机结合起来，形成一个完整的数据工作体系。

 

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数据管理，是数据工作的基础。

做数据管理，就是做数据的全生命周期管理，

像数据的采集呀、存储啦、清洗啦、转换啦…等

这些都是数据管理的活。

除此之外，

还有像数据架构、数据建模、数据仓库等“高级”点的工作。

如果你想系统地学习，

小艾老师推荐DAMA的CDMP (CDGA/CDGP)认证。

这个认证，是业界的一个“标杆”，

只要跟数据打交道，一般都会去学，

尤其是数据经理、数据工程师。

数据分析呢，是数据工作的关键。

这里面涉及统计学、数据挖掘、机器学习啥的。

需要你把数据分析的工具和技术都用熟了，发掘出数据里隐藏的价值。

相关认证有：CBDA、CDA等。

至于，业务分析，它是数据工作的蕞终目标。

需要把数据分析的结果用到实际业务里。

这里，小艾老师强烈推荐IIBA的CBAP认证（BABOK体系）。

（BA的工作具体内容，参见文章>>）