Si te gusta la analítica de datos, seguro que has escuchado hablar del DIKW, pero, ¿qué representa la pirámide dikw o dikw pyramide ? En este post profundizaremos en este tema y te enseñaremos a qué hace referencia esta sigla, así como cuál es su funcionamiento.
¿Qué es DIKW?
El Data Information Knowledge Wisdom (DIKW) es un modelo de datos que se traduce como datos información conocimiento y sabiduría. También se le llama jerarquía del conocimiento y hace referencia a algunas de las fases que tiene el proceso de adquirir y aprehender cierta información (aunque, como veremos más adelante, este es un término bastante fluctuante).
Los datos se desarrollan de manera bastante interesante, ya que en un principio son solo eso, datos aislados, pero gracias a determinadas circunstancias y situaciones terminan convirtiéndose en información que muta en conocimiento y, posteriormente, en sabiduría. La pirámide de datos información conocimiento sabiduría (DIKW) explica su evolución.
¿Cómo funciona DIKW?
Este modelo DIKW, como hemos mencionado, pasa por cuatro procesos que indican una jerarquía DIKW:
Datos
Tiene varias subetapas:
- La primera hace referencia a los datos en bruto. Los datos existen, pero no se hace nada con ellos. Este sería el primer proceso de adquisición de la información, es decir, el más básico.
- La segunda son los datos limpios, es decir, la forma en la que se organizan los datos brutos. Aquí tampoco se hace nada con dichos datos.
- La tercera es la creación de informes estándar, en los que se comunica qué ha pasado.
Información
En esta fase se incluyen los informes ad hoc, en donde se lee la base de datos con datos más limpios y organizados y se indaga cuándo, cuánto y dónde pasó.
También se hace una inspección en consultas, es decir, se hace una lectura de la base de datos, se realizan algunas consultas y se generan algunas tablas dinámicas. Posteriormente, se identifica dónde está el problema.
Conocimiento
En esta fase aumenta el grado de inteligencia y de trabajo. Aquí se determinan las acciones a requerir. Ya no es simplemente mostrar los datos, sino enviar alertas cuando suceda algo. Aquí es donde verdaderamente empieza la analítica, porque hay que empezar a determinar patrones.
Sabiduría
En esta fase se requiere una toma de decisiones. Se hacen varias consultas:
- ¿Por qué está pasando?
- ¿Va a seguir pasando? (Previsión).
- ¿Qué puede ocurrir? (Predicción).
- ¿Qué es lo mejor que puede pasar? (Optimización). En este grado se actúa según el escenario que se tenga; generalmente no se llega hasta allí, porque es sumamente complicado.
Recuerda que puedes aprender más del DIKW y otros conceptos en nuestro Curso de Big data. Aunque, si lo que buscas es una formación intensiva mucho más profunda, te interesará Bootcamp de Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning. ¡Visita nuestros temarios!
