In den letzten Jahren wurden unterschiedliche Definitionen und Herangehensweisen entwickelt, die sich mit Daten-, Informations- und Wissens-Management beschäftigen.
Es bietet sich an, dies im Gesamtkontext eines Unternehmens oder einer Institution zu betrachten. Das folgende Diagramm zeigt den gesamten, sich wiederholenden Zyklus unter Berücksichtigung von Zwischenphasen.
Zur Erläuterung schauen wir uns die Phasen näher an und starten dabei mit der Phase „Data“.
- Data – Daten sind erfasste Werte, die durch eine Meta-Beschreibung in strukturierter Form vorliegen.
- Information – Daten in Verbindung mit einem Kontext, der die Bedeutung der Daten erklärt.
- Knowledge – Wissen ist Information, die eine kognitive Verarbeitung durch Domain-Experten erfährt und anschließend in strukturierter Form (explicit) vorliegt. Nicht erfasstes Wissen, welches z.B. durch Intuition und Erfahrung erworben wurde, nennt man implicit.
- Wisdom & Insight– für Entscheidungen und Aktionen ist eine Intelligenz (Klugheit) zusammen mit dem Einblick und dem Verständnis erforderlich, die durch Wissen validiert und angewendet werden kann.
- Vision – Wissen in Verbindung mit der Intelligenz bildet die Grundlage für eine vorausschauende Planung, die Umsetzung der Vision.
Während des Prozesses des Daten-Managements werden anfänglich Discrete Data in Connected Data transformiert. Connected Data lassen sich durch einen Knowledge Graph oder einen Knowledge Forest beschreiben und verwalten.