DIKW 모형

데이터, 정보, 지식 사이의 관계를 이해하는 데 있어 아마도 가장 오래, 가장 널리 가이드 역할을 해온 개념적 틀은 DIKW 모형이다. DIKW는 Data(데이터), Information(정보), Knowledge(지식), Wisdom(지혜)의 머릿글자로 구성된 이름이다. 이 모형에 따르면, 데이터사물이나 사건에 대한 묘사(description)이며, 가공되지 않은 상태의 사실(facts)이다. 그리고 특정한 목적을 위해 데이터가 처리되면(혹은 추상되면) 그 목적에 유용한 정보가 된다. 나아가 정보가 체계화되면 지식이 되며, 지식이 고도로 추상화되면 지혜가 된다.

     

데이터-정보-지식-지혜는 위 그림과 같은  피라미드 구조를 가졌다고 해서 DIKW 피라미드 혹은 지식 피라미드라고 불리며, 데이터에서 지혜로 올라갈수록 가치가 올라간다고 해서 가치 위계 모형(value hierarchy model) 혹은 가치사슬모형(value chain model)이라고도 불린다. 이 모형은 데이터, 정보, 지식 사이의 관계에 대한 개괄적인 모습을 보여주는데 자주 사용되었다. 

위 그림에서처럼 이 모형은 데이터보다는 정보의 가치가 높고, 정보보다는 지식, 그리고 지식보다는 지혜의 가치가 높으며, 데이터에서 지혜로 올라갈수록 의미(meaning)도 크다고 규정한다. 

이 모형은 MIS(경영정보학), 컴퓨터과학, 문헌정보학, 교육학 등 여러 학문 분야에서 폭넓게 이용된다. 네 가지 요소 중 그 지위가 애매한 ‘지혜’를 제쳐 놓고 본다면, 이 피라미드 모형은 나름대로 유용하다. 그것은 우리에게, 지식, 정보, 데이터 중 어떤 것을 다루더라도 다른 두 가지와의 관계를 고려해야 하며, 앎(knowing)에 관한 어떤 모형도 이 세 가지 사이의 관계에 대해 명쾌한 해석 혹은 입장을 포함하고 있어야 함을 알려주고 있다.

그러나, 이 모형이 지니는 가치는 그 수준에서 그치는 것 같다.  무엇보다 데이터, 정보, 지식 사이의 관계, 특히 데이터와 정보, 정보와 지식 사이의 관계가 애매하기 때문이다. 데이터가 “처리되어” 혹은 “추상되어” 정보가 된다고 하지만, 데이터의 ‘처리’ 혹은 ‘추상’이 정확히 어떤 원리에 따라서 어떻게 이루어지는가가 불분명하다.

더구나 빅데이터의 시대에 있어 정말로 정보나 지식이 데이터보다 가치가 높은 지도 의문이다.  데이터 마이닝이나 데이터과학을 통해서 빅데이터는 특정한 정보나 지식보다 더 큰 가치 혹은 더 다양한 가치를 창출해 낼 수 있다. 즉, 가치 생성의 측면에서 데이터가 정보나 지식보다 더 큰 잠재성을 가질 수도 있다. 때문에 데이터에서 추상화된 정보나 지식보다 데이터 자체가 더 큰 값에 거래되곤 한다. (2020-01-23)

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