作为一种新的要素，数据日益受到重视。那么，数据究竟是什么？具有哪些主要的特征？学术界和实务界均有很多分析。一个可以借鉴的分析框架是Ackoff（1989年）提出DIKW框架，其中D表示数据（data）、I表示信息（Information）、K是知识（Knowledge）、W是智慧（wisdom）。之后，不少学者（Bellinger等，2004；Rowley， 2007；徐忠、邹传伟，2020）对此框架进行了拓展和完善，对数据、信息、知识和智慧的特征做了分类。

数据是一种符号（Symbol）、记录，具体形式可以是一篇文章、一段声音、一张图片。国际数据管理协会认为，“数据以文字、数字、图形、图像、声音和视频等形式呈现事实”（DAMA，2020）。数据往往产生于人与人、人与物、人与自然的互动过程。在万物互联的时代，物联网大行其道，物物互动也会产生海量数据。

而信息是经过处理的有用数据，目的是用于消除不确定性。信息（Information）是指一些能够回答在什么环境、是什么人、发生了什么事情等问题的事实或细节。比如明天会很热，这一段话就是一段信息，能够将明天天气变化的不确定性转为一定的确定性，这也是信息的价值所在。North在《理解经济变迁过程》（2007）当中，讨论不确定性时，也对信息和知识也进行过区分，而且给定现有的知识存量，可以通过增加信息的方式减少不确定性。

知识是物质和社会环境规律、模式的累积，基于数据和信息形成的有组织或有逻辑的解释，能够创造新的价值。知识可以分为可编码知识（显性知识）和不可编码知识（隐性知识）。从信息到知识，则是人认知的一种升华，是从外在体验转为内省感悟的一个过程。毫无疑问，尽管数据或信息是海量的，但转化为对世界的认知，以及改造世界的知识，是需要更多努力和投入的。通过海量数据或信息得到算法、模型可以视为一种知识。或者说，知识类似生产函数，而数据类似生产函数的一种投入要素（Jones和Tonetti，2020）

作者：OpenMPC开放隐私计算 https://www.bilibili.com/read/cv18783501