Mô hình tháp thông tin DIKW - Con đường bền vững đưa doanh nghiệp lên đỉnh cao thành công
Last updated: July 21, 2025 Xem trên toàn màn hình
Recommended for you
- 04 Sep 2021
Tào lao là gì? Các bí quyết để tránh tào lao trong giao tiếp 1394 - 04 Aug 2021 Đừng sợ đi chậm, chỉ sợ đứng yên 906
- 28 Apr 2023 Mô hình Why, How, What là gì? 871
- 07 Aug 2024 Kỷ nguyên VUCA và TUNA – Cơ hội phát triển và chuyển đổi mạnh mẽ nhờ cuộc cách mạng 4.0 759
- 16 Mar 2022 [INFOGRAPHIC] 32 Thiên kiến nhận thức làm sai lệch quyết định của bạn (Phần I) 743
- 15 Aug 2024 Kỹ năng thuyết trình với kỹ năng ABC (Accuracy, Brevity, Clarity) 554
- 24 Mar 2021 Hiệu ứng Dunning-Kruger – Ảo tưởng sức mạnh về năng lực của bản thân 485
- 29 Sep 2022 Từ chuyện người ăn xin và chiếc cần câu cá, điều gì là quan trọng nhất: Kiến thức, kỹ năng hay thái độ với cuộc sống 452
- 29 Jul 2020 Câu chuyện mài chiếc rìu trước khi chặt cây: Bài học từ tổng thống vĩ đại nhất của nước Mỹ - Abraham Lincoln 395
- 12 Apr 2023 Phương pháp 6 chiếc mũ tư duy là gì? Vận dụng trong điều hành cuộc họp hiệu quả 369
- 16 Mar 2022 [INFOGRAPHIC] 32 thiên kiến nhận thức làm sai lệch quyết định của bạn (Phần II) 366
- 07 Aug 2019 Câu chuyện thanh gỗ ngắn và bài học kinh doanh cho Doanh nghiệp 334
- 01 Apr 2023 Bí quyết đàm phán tạo ra giá trị từ câu chuyện Chia Cam 326
- 11 Oct 2024 "Kham Nhẫn" Trong Kinh Doanh: Sức Mạnh Của Sự Kiên Nhẫn 320
- 08 Nov 2022 16 phong cách làm việc của người Nhật Bản mà Việt Nam cần học hỏi 315
- 11 Sep 2024 Mindset, skillset, toolset là gì? 264
- 11 Sep 2022 Sức mạnh của lời khen 232
- 10 Jul 2021 Chuyên gia chia sẻ các nguyên tắc tư duy sáng tạo hệ thống với tên gọi Systematic Inventive Thinking (SIT) 215
- 22 Jan 2025 Khi ngư dân không thể ra khơi, họ sửa lưới 204
- 23 Jun 2024 Người trí tuệ không tranh cãi ĐÚNG/SAI 188
- 08 Mar 2022 Những truyện cười "giải nhiệt" viết về dân IT 186
- 11 Sep 2022 Từ truyện “Thầy bói xem voi” tới quản trị bằng Tư Duy Hệ Thống 168
- 05 Dec 2022 Hỏi 5 lần (5 WHYs) – Kỹ thuật "đào" tận gốc cốt lõi vấn đề 113
- 15 Sep 2020 Hai câu chuyện về dòng nước - Ao tù hay suối nguồn tươi trẻ? 108
- 29 Dec 2024 Phí Phạm Không Phải Lúc Nào Cũng Xấu – Đây Là Lý Do Tại Sao! 55
- 04 Mar 2025 So sánh các giải pháp Sales Loft, Power BI và Salesforce 39
Tháp DIKW là gì?
Đây là một mô hình rất nổi tiếng về các cấp bậc, sơ khai nhất là tầng dữ liệu thô Data (các số liệu, dữ kiện, ...) trải qua nhiều bước được nhào nặn, tổng hợp, nghiên cứu, các data "thô sơ" này trở thành Wisdom - Sự Thông Thái của con người!
Với mô hình tháp, mỗi tầng trên đều là kết tinh, tinh hoa của các tầng dưới nó, là sự đột phá rất lớn trong quá trình chuyển đổi. Thông tin qua từng tầng sẽ được xử lý, phân loại, chuyển hóa trước khi đạt đến điểm "turning point" - điểm đột phá để dẫn thông tin lên tầng trên.
Level 1: Tầng Data
- Là 1 dạng "thông tin" ở mức thấp.
- Là các nguồn dữ liệu phục vụ nghiên cứu một vấn đề nào đó (liên quan đến số liệu, bảng biểu, ...)
- Các dữ liệu "fact" như sự thật hiển nhiên, chân lý, có thể được chứng minh với bằng chứng.
Thật dễ hiểu, data chỉ là dữ liệu "thô" (có thể được thu thập từ trước, hoặc import từ các ứng dụng thứ 3, hoặc thông qua các thiết bị cảm biến truyền data theo thời gian thực)
Dạng này không thường gặp trên các nguồn đọc thông thường như sách báo, tạp chí (các sách báo khi rewrite sẽ phải xử lý data, thêm hình ảnh, video, infographics để có thể hấp dẫn, lôi cuốn được độc giả). Có thể xem đây là dữ liệu từ thượng nguồn (upstream) đổ về.
Thí dụ:
- Các cảm biến thu thập dữ liệu về nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió, ...
- Câu trả lời đơn lẻ trong Bảng hỏi khảo sát - Questionnaire
Level 2: Tầng Information = Data + context
Từ kho data khổng lồ này, bằng cách sắp xếp, tổ chức lại chúng theo nhóm taxonomy (category, tag...), theo thứ tự, theo mối quan hệ - Relation (nhân - quả, trước - sau) và được đặt trong bối cảnh - Context cụ thể mà chúng ta có được "Thông tin" - dạng data "hữu ích". Có rất nhiều công cụ để phân loại, thí dụ như Affinity Diagram dưới đây:
- Thường thấy trên sách báo, giải trí, ... phục vụ nhu cầu trao đổi, xử lý thông tin của con người, chính là việc cung cấp thông tin về Ai, cái gì, xảy ra khi nào và ở đâu - Who? What? When? Where?
- Kết nối với tầng Data ở mức sơ cấp nhất - Kết nối Trực tiếp (Physical)
- Tất nhiên thông tin tồn tại ở cả 2 dạng: Thông tin Đúng và Thông tin Sai (thậm chí còn là cố tình sai - Fake News)
- Khi trình bày lại các thông tin này cho người khác thì chỉ đơn thuần là "nhắc lại" (repeat/forward).
Thí dụ:
- Dựa trên các data thu được từ môi trường, có thể tiến hành Dự báo Thời tiết.
- Dựa vào tập câu trả lời trong Questionnaire, có thể tiến hành thống kê về đặc điểm, xu hướng, phân nhóm ... của các đối tượng được hỏi.
Level 3: Tầng Knowledge = Information + meaning
Tầng này bao gồm các thông tin đã được khái quát thành mẫu chung (patterns), cùng các cấu trúc có khả năng nhận thức cao (cognitive structuring).
Bản chất của Knowldge là kết nối các miếng ghép thông tin với nhau.
Bạn còn nhớ triết lý "Connecting the Dots" của Steven Jobs - nhà sáng lập công ty Apple - không? Hãy kết nối các điểm mà bạn đã biết trước đây, bạn sẽ tạo ra điều kì diệu, có thể là sản phẩm, là kiến thức...
- Tiến lên bậc thang tiếp theo là đến mức 3: Kiến thức - Chính là các thông tin được đi kèm với các giải thích ý nghĩa của chúng (Meaning).
- Là kết quả sau một thời gian đủ dài học tập, thảo luận, tiếp nhận xử lý thông tin, idea, concept, cũng như đối chiếu, so sánh ... để tìm ra được các thông tin đúng, hữu ích, từ đò bồi đắp tri thức nền tảng!
- Kiến thức Sai cần phải được loại bỏ bởi các Kiến thức Đúng.
- Đi trả lời 2 câu hỏi khó hơn so là: Bằng cách nào? Giả sử? - How? What if?
- Đi vào tìm hiểu các Mô hình, mô-típ, dạng thức (Pattern(, để từ một lượng thông tin đầu vào, sau quá trình nghiên cứu, suy nghĩ cho ra các Kiến thức (Knowledge) và Sự am hiểu (Insight) ở một mức nhất định về một đề tài, lĩnh vực, chuyên ngành nào đó.
- Kết nối với tầng Information ở mức độ cao hơn - Kết nối ở tầm Nhận thức (Cognitive)
- Tiến dần dần thông tin bên ngoài và kiến thức của người khác trở thành kiến thức của bản thân mình, để khi trình bày lại các kiến thức đó thì nó sẽ ở dưới dạng ngôn ngữ của bản thân mình.
Level 4: Wisdom = Knowledge + Insight
Tầng này cung cấp các nguyên tắc (principles), các cơ chế, niềm tin (Belief structuring) được xây dựng trên nền tảng các tri thức ở tầng 3. Đây là tầng rất quan trọng, giúp các lãnh đạo đưa ra quyết định nhanh và chính xác.
- Là tầng cao nhất của tháp DIKW: Tư duy - Trí tuệ - Sự Thông Thái
- Đây là tài sản lớn nhất, bảo vật dữ liệu vàng mà chỉ loài người mới có. Là tập hợp của một lượng tri thức đầy đủ về một lĩnh vực, ngành nào đó được tiếp tục nâng cấp, đào sâu, áp dụng, phản biện, phân tích, ... để dẫn đến sự thấu hiểu - Insight
- Insight: Chính là các sự thật ngầm hiểu, góc nhìn sâu sắc (ai làm marketing hoặc kinh doanh cũng đều biết đến cụm từ: Business Insight, Customer Insight)
- Một người có thể rất thông tuệ ở ngành này nhưng lại là zero về ngành khác. Tháp DIKW hoàn toàn có thể giải thích được hiện tượng này.
- Tìm hiểu ở mức độ cao nhất: Nguyên lý, Bản chất, Mối quan hệ nội tại (Relation => Pattern => Principle), đi sâu vào bản chất đến tận cùng của vấn đề, cái gì mới là nguyên nhân gốc rễ, nguồn gốc nền tảng của toàn bộ điều này, trả lời câu hỏi khó nhất: Tại sao? - Why?
Thí dụ về mô hình rât nổi tiếng RFM (Recency, Frequency, Monetary) trong thương mại điện tử. Các dữ liệu về khách hàng đã được phân tích và chọn lọc để đưa đến các góc nhìn về phân khúc khách hàng, qua đó giúp doanh nghiệp tiếp cận hiệu quả và đưa ra các chiến lược marketing phù hợp.
Kết luận: Biến Dữ Liệu Thô Thành "Mỏ Vàng"
Tháp DIKW không chỉ là một mô hình lý thuyết, mà còn là kim chỉ nam cho mọi cá nhân và tổ chức đang sống trong kỷ nguyên dữ liệu. Biết cách thu thập đúng dữ liệu, xử lý thành thông tin, chiết lọc thành kiến thức, và cuối cùng là chuyển hóa thành dữ liệu siêu trí tuệ (wisdom) – chính là kỹ năng cốt lõi của tư duy hiện đại.
Trong bối cảnh chuyển đổi số, AI, và ra quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven decision-making), ai làm chủ được từng tầng của tháp DIKW sẽ có lợi thế vượt trội – không chỉ trong công việc mà cả trong cuộc sống.
Dữ liệu không có giá trị nếu không được hiểu và kết nối đúng cách. Sự thông thái không nằm ở việc bạn có bao nhiêu dữ liệu, mà ở cách bạn sử dụng nó để nhìn rõ bản chất và hành động chính xác.
Khám phá thêm các chủ đề sau
Đọc thêm: Hướng dẫn hợp tác viết bài (guest blogging)
Các chủ đề được quan tâm nhiều nhất
CHIA SẺ BÀI VIẾT
