УДК 005.311:004.8
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.11.11.030

Авторы

Оксана Петровна Овчинникова,
Андрей Евгеньевич Тюлин,
Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы, Москва, Россия

Аннотация

В данной статье рассматриваются такие составляющие управленческого решения как данные, информация, знания и мудрость, которые визуально представлены моделью пирамиды DIKW. Исследовательский вопрос заключается в определении, насколько использование технологий может заменить управленческое решение, а также какие данные могут быть использованы в этом процессе. Авторы рассматривают расширенный вариант данной иерархии, включающий уровень «понимание». Иерархия DIKW в данной статье рассмотрена с позиции использования больших и малых данных.

Ключевые слова

искусственный интеллект, большие и малые данные, модель пирамиды DIKW

Список литературы

  1. Закалин И. Ю. Методы поддержки принятия решений на основе информационных технологий // Вестник магистратуры. 2018. № 1. С. 23–26.
  2. Ackoff R. L. From data to wisdom // Journal of Applied Systems Analysis. 1989. Vol. 16. P. 3–9.
  3. Alavi M., Leidner D. E. Review: Knowledge Management and Knowledge Management Systems: Conceptual Foundations and Research Issues // MIS Quarterly. 2001. Vol. 25. No. 1. P. 107–136.
  4. Bernstein J. The Data-Information-KnowledgeWisdom Hierarchy and its Antithesis // Journal of Information Science. 2009. Vol. 35. No. 2. P. 68–75.
  5. Davenport T. H., Prusak L.Working Knowledge: How Organizations Manage What They Know. Boston, MA: Harvard Business School Press, 1998. 228 p.
  6. Faraway J. J., Augustin N. H. When small data beats big data // Statistic and Probability Letters. 2018. URL: https://doi.org/10.1016/j. spl.2018.02.031
  7. Frické M. The knowledge pyramid: The DIKW hierarchy // Knowledge Organization. 2019. Vol. 46. P. 33–46. URL: https://doi.org/10.5771/0943– 7444–2019–1–33
  8. Grieves M. DIKW as a General and Digital Twin Action Framework: Data, Information, Knowledge, and Wisdom // Knowledge. 2024. Vol. 4. P. 120–140. URL: https://doi.org/10.3390/ knowledge4020007
  9. Grieves M. Product Lifecycle Management: Driving the Next Generation of Lean Thinking. New York, NY, USA: McGraw-Hill, 2006. 319 p.
  10. Halpern J. From detached concern to empathy: Humanizing medical practice. New York: Oxford University Press, 2001. 198 p.
  11. Han J., Chang K. Data Mining for Web Intelligence // Computer. 2002. Vol. 35. No. 11. P. 64–70.
  12. Jifa G., Lingling Z. Data, DIKW, big data and data science // Procedia Computer Science. 2014. Vol. 31. P. 814–821.
  13. Kennedy O., et al. Small Data // ICDE. 2017. P. 1475–1476. URL: https://ieeexplore.ieee.org/ document/7930113
  14. Kholerdi H. A., Taheri Nejad N . , JantschA.Enhancement of Classification of Small Data Sets Using Self-awareness—An Iris Flower Case-Study // ISCAS. 2018. P. 1–5. DOI: 10.1109/ ISCAS.2018.8350992
  15. Kitchin R., Lauriault T. P. Small data in the era of big data // GeoJournal. 2015. Vol. 80. P. 463–475. DOI: 10.1007/s10708-014-9601-7
  16. Krammer P., Habala O., Hluchy L.Transformation regression technique for data mining // 2016 IEEE 20th Jubilee International Conference on Intelligent Engineering Systems (INES). 2016. DOI: 10.1109/INES.2016.7555134
  17. Machlup F. Semantic quirks in studies of information // The Study of Information: Interdisciplinary Messages / ed. by F. Machlup, U. Mansfield. New York, NY, USA: Wiley, 1983. P. 641–671.
  18. Mitchell T. M. Machine learning. New York: MacGraw-Hill, 1997. 432 p.
  19. Nishant R., SchneckenbergD., Ravishankar M.The formal rationality of artificial intelligence-based algorithms and the problem of bias // Journal of Information Technology. 2023. URL: https://doi. org/10.1177/02683962231176842
  20. Peters M. A., Jandrić P., Green B. J. The DIKW Model in the Age of Artificial Intelligence // Postdigital Science Education. 2024. URL: https:// doi.org/10.1007/s42438–024–00462–8
  21. Rowley J. T h e w i s d o m h i e r a r c h y : Representations of the DIKW hierarchy // Journal of Information. 2007. Vol. 33. P. 163–180. DOI: 10.1177/0165551506070706
  22. Suzuki K. Small Data Deep Learning for Lung Cancer Detection in CT // 2022 IEEE Eighth International Conference on Big Data Computing Service and Applications (BigDataService). 2022. P. 114–118. DOI: 10.1109/ BigDataService55688.2022.00025
  23. Tuomi I. Data is More than Knowledge: Implications of the Reversed Knowledge Hierarchy for Knowledge Management and Organizational Memory // Journal of Management Information Systems. 1999. Vol. 16. No. 3. P. 107–121.
  24. Weinberger D. The problem with the datainformation-knowledge-wisdom hierarchy // Harvard Business Review. 2010. No. 2. P. 2.
  25. Werner J., Beisswanger P., Schurger Ch., Klaiber M. From data to Wisdom: a Review of Applications and Data value in the Context of Small Data // 27th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information [Электронный ресурс]. 2023. URL: https://www. researchgate.net/publication/373271744_From_ Data_to_Wisdom_A_Review_of_Applications_ and_Data_Value_in_the_context_of_Small_Data (дата обращения: 05.02.2025).