Data, Information, Knowledge and Wisdom (DIKW Model)


Data, Information, Knowledge and Wisdom | DIKW Model | UGC NET LIS Unit 1 Topic 1
UGC NET LIS  ·  Unit I  ·  Topic 1

Data, Information, Knowledge and Wisdom (DIKW Model)

डेटा, सूचना, ज्ञान और विवेक — सम्पूर्ण हिंदी अध्ययन सामग्री
✍️ Admin 📅 2024 🏷️ Library Science Hindi ⏱️ 10 min read

📌 इस Article में: DIKW Model की Definition · DIKW Pyramid · चारों Concepts की व्याख्या + Examples · Comparison Table · Important Theorists · Exam Tips · Practice Questions — सब हिंदी में।

📖 DIKW Model क्या है?

DIKW Model Library and Information Science (LIS) की सबसे महत्वपूर्ण अवधारणा है। DIKW का पूरा नाम है — Data → Information → Knowledge → Wisdom।

यह Model एक Hierarchy (श्रेणीक्रम) है। इसमें कच्चे Data को Process करके Information बनाई जाती है, Information से Knowledge प्राप्त होती है, और Knowledge के सर्वोच्च रूप को Wisdom (विवेक) कहते हैं।

UGC NET LIS परीक्षा में Unit I के Topic 1 से प्रत्येक वर्ष 2–3 प्रश्न अवश्य पूछे जाते हैं।

🔺 DIKW Pyramid

DIKW Hierarchy — ऊपर जाने पर Volume घटती है, Value बढ़ती है
WISDOMविवेक / प्रज्ञा
↑ Judgement + Ethics जुड़ता है
KNOWLEDGEज्ञान
↑ Experience + Understanding जुड़ती है
INFORMATIONसूचना / जानकारी
↑ Context + Meaning जुड़ती है
DATAडेटा / कच्चे आँकड़े
📌 Pyramid में नीचे = अधिक Volume, कम Value  |  ऊपर = कम Volume, अधिक Value

📚 चारों Concepts की परिभाषाएँ

📊
1. DATA — डेटा
कच्चे आँकड़े · Raw Unprocessed Facts
परिभाषा: Data वे Raw, Unprocessed Facts और Figures हैं जिनका स्वयं कोई अर्थ नहीं होता। यह किसी Context से रहित Symbols, Numbers या Characters का संग्रह है।
  • यह Raw form में होता है — Process नहीं किया गया होता।
  • इसमें कोई Meaning या Context नहीं होती।
  • Quantitative या Qualitative दोनों हो सकता है।
  • Volume सबसे अधिक, Value सबसे कम।
  • Structured और Unstructured दोनों रूपों में होता है।
📌 उदाहरण

Class के अंक: 45, 67, 82, 39, 91 — ये अकेले कोई अर्थ नहीं देते। यही Data है।

📰
2. INFORMATION — सूचना
सार्थक जानकारी · Processed Data
परिभाषा: Information वह Processed Data है जिसे Organise करके Meaning दी गई हो। यह What, When, Where प्रश्नों का उत्तर देती है।
  • Data को Process करने के बाद बनती है।
  • Formula: Information = Data + Meaning/Context
  • यह Purposeful होती है और Decision में सहायक है।
  • इसे Communicate और Share किया जा सकता है।
  • Who, What, When, Where प्रश्नों के उत्तर देती है।
📌 उदाहरण

"कक्षा X के 35 में से 28 छात्र उत्तीर्ण हुए।" — Data में Context आ गया, यह Information बन गई।

🧠
3. KNOWLEDGE — ज्ञान
अनुभव जन्य समझ · Applied Understanding
परिभाषा: Knowledge, Information का वह उच्च रूप है जो Human Experience, Understanding और Learning से प्राप्त होता है। यह How और Why का उत्तर देता है।
  • Tacit Knowledge: अनुभव से प्राप्त, लिखना कठिन (साइकिल चलाना)
  • Explicit Knowledge: लिखित, Share योग्य (Books, Manuals)
  • Formula: Knowledge = Information + Experience + Understanding
  • यह Actionable है — इससे कार्य किया जा सकता है।
  • इसमें Pattern Recognition की समझ होती है।
📌 उदाहरण

एक अनुभवी Teacher जानता है कौन से छात्रों को अधिक ध्यान चाहिए और कौन सा Method बेहतर है। यही Knowledge है।

🌟
4. WISDOM — विवेक
परम ज्ञान · Highest Level of DIKW
परिभाषा: Wisdom DIKW Pyramid का सर्वोच्च स्तर है। इसमें Sound Judgement, Ethics और Long-term Perspective शामिल होता है। यह What is best का उत्तर देता है।
  • "Why" और "When to act" का उत्तर देती है।
  • Formula: Wisdom = Knowledge + Judgement + Ethics
  • इसे Quantify नहीं किया जा सकता — Abstract है।
  • इसमें Moral Values और Long-term Thinking होती है।
  • Volume सबसे कम, Value सबसे अधिक।
📌 उदाहरण

Principal का निर्णय: "सिर्फ Marks नहीं, बल्कि बच्चे का Overall Development जरूरी है।" यही Wisdom है।

📖 Library Context में DIKW का उदाहरण

नीचे एक Library के उदाहरण से DIKW के चारों Levels को step-by-step समझते हैं —

D
DATA — कच्चे आँकड़े

Library Record: Book ID 1042, Date 05-Jan, Member ID 289. ये अकेले Numbers हैं — कोई अर्थ नहीं।

I
INFORMATION — सार्थक जानकारी

Software Process करता है: "जनवरी में Science Books सबसे अधिक Issue हुईं — कुल 430." अब Meaning है।

K
KNOWLEDGE — विश्लेषण

Librarian analyze करता है: "Exam Season में Science Books की Demand बढ़ती है — January से पहले Stock बढ़ाना चाहिए।"

W
WISDOM — नीति और दूरदर्शिता

Chief Librarian निर्णय: "Physical Books की जगह E-Resources और Digital Databases का Budget बढ़ाओ।" यही Wisdom है।

📊 तुलनात्मक तालिका (Comparison Table)

UGC NET परीक्षा के लिए यह Table सबसे महत्वपूर्ण है —

विशेषता DATA INFORMATION KNOWLEDGE WISDOM
हिंदी अर्थकच्चे आँकड़ेसूचना/जानकारीज्ञानविवेक/प्रज्ञा
NatureRaw, UnprocessedProcessedUnderstood, AppliedEvaluated, Ethical
प्रश्नकोई नहींWhat? When? Where?How? Why?What is best?
Volumeसबसे अधिकअधिककमसबसे कम
Valueसबसे कममध्यमअधिकसबसे अधिक
Contextनहींहाँहाँ + Experienceहाँ + Judgement
Pyramid Levelआधार (Base)दूसरा स्तरतीसरा स्तरशीर्ष (Top)

👨‍🏫 प्रमुख Theorists — NET के लिए जरूरी

Russell Ackoff
📅 1989 · "From Data to Wisdom"
DIKW Hierarchy को formally define करने वाले पहले विद्वान। इन्होंने 5 Levels (Data, Information, Knowledge, Understanding, Wisdom) का वर्णन किया। "All wisdoms are knowledge, but not all knowledge is wisdom."
Nonaka & Takeuchi
📅 1995 · The Knowledge-Creating Company
Tacit और Explicit Knowledge का प्रसिद्ध SECI Model — Socialization, Externalization, Combination, Internalization। Knowledge Management में Fundamental Theory।
Harlan Cleveland
📅 1982 · "Information as Resource"
Information की 5 Properties: Expandable, Compressible, Substitutable, Transportable, Diffusive। ये MCQ में बहुत पूछी जाती हैं।
Jennifer Rowley
📅 2007 · Journal of Information Science
"The wisdom hierarchy" paper में DIKW की विस्तृत समीक्षा। विभिन्न Authors के Interpretations का तुलनात्मक विश्लेषण।
Milan Zeleny
📅 1987 · Management Science
Know-Nothing (Data), Know-What (Information), Know-How (Knowledge), Know-Why (Wisdom) के रूप में DIKW को define किया।
T.D. Wilson
📅 2002 · Information Research
DIKW Model की आलोचना (Critical View): Information और Knowledge के बीच की सीमा स्पष्ट नहीं है। यह Critical Perspective NET में पूछा जाता है।

🎯 UGC NET Exam Tips

✅ परीक्षा के लिए सबसे जरूरी Points
1
Russell Ackoff (1989) को DIKW Hierarchy का Founder माना जाता है। यह सबसे अधिक पूछा जाने वाला प्रश्न है।
2
Pyramid में ऊपर जाने पर Volume घटती है और Value बढ़ती है। Wisdom = सबसे कम Volume, सबसे अधिक Value।
3
Tacit vs Explicit Knowledge: Tacit = अनुभव जन्य (लिखना कठिन), Explicit = लिखित (Share योग्य) — Nonaka & Takeuchi का SECI Model।
4
प्रत्येक Level का प्रश्न: Data = कोई नहीं | Information = What/When/Where | Knowledge = How/Why | Wisdom = What is best।
5
Harlan Cleveland की 5 Properties: Expandable, Compressible, Substitutable, Transportable, Diffusive।
6
Library Context: Catalogue = Data | OPAC Result = Information | Reference Service = Knowledge | Policy Making = Wisdom।

❓ Practice Questions (UGC NET Style)

Q.1

DIKW Hierarchy सबसे पहले किसने प्रस्तुत की?
(a) Shannon  (b) Russell Ackoff  (c) Nonaka  (d) Cleveland ✓ Ans: Russell Ackoff (1989)

Q.2

DIKW Pyramid में सबसे ऊपर कौन सा स्तर है?
(a) Data  (b) Information  (c) Knowledge  (d) Wisdom ✓ Ans: Wisdom

Q.3

Tacit और Explicit Knowledge का SECI Model किसने दिया?
(a) Ackoff  (b) Nonaka & Takeuchi  (c) Wilson  (d) Rowley ✓ Ans: Nonaka & Takeuchi

Q.4

DIKW में सबसे अधिक Volume और सबसे कम Value किसकी होती है?
(a) Data  (b) Information  (c) Knowledge  (d) Wisdom ✓ Ans: Data

Q.5

Information की 5 Characteristics (Expandable, Compressible...) किसने बताईं?
(a) Nonaka  (b) Ackoff  (c) Harlan Cleveland  (d) Rowley ✓ Ans: Harlan Cleveland

Q.6

Data और Information में मुख्य अंतर क्या है? Library के उदाहरण सहित समझाएं। (5 Marks)

⚡ Quick Revision — एक नज़र में DIKW

📊
DATA
डेटा / कच्चे आँकड़े
Raw · No Context
Highest Volume · Lowest Value
Answers Nothing
📰
INFORMATION
सूचना / जानकारी
Processed · Has Context
Answers What/When/Where
Shareable
🧠
KNOWLEDGE
ज्ञान
Info + Experience
Answers How/Why
Tacit & Explicit
🌟
WISDOM
विवेक / प्रज्ञा
Knowledge + Ethics
Lowest Volume · Highest Value
Answers What's Best