美高梅官方娱乐平台的事物。而我们通过对大量的数据进行分析，可以从中提取出信息，帮助我们决策。用信息论的奠基者香农的话说就是“信息是用来消除随机性的不确定性的东西”。
当人们有了大量的信息的时候，我们对信息再进行总结归纳，将其体系化，就形成了知识，写在了书本上。所以，我们翻开课本是学知识的嘛。
而智慧呢，则是在我们有了大量的理论知识，加上我们的亲自实践，得出的人生经验或者对世界的看法，这就带有很多人的主观色彩了。比如孔子、孟子这些先贤，我们一般不会称他们是有知识的人（当然他们肯定是有知识的），我们通常会称他们为有智慧的人，因为他们给我们留下的东西带有他们强烈的主观色彩。而像牛顿，我们一般评价他是有知识的人，因为他的物理学理论是一种客观的描述世界的方法。
大家都在说现在是所谓的“大数据时代”，其实就是由于科技的发展，信息基础设施的完善能够搜集到大量的、多维度的数据，然后再用一些数据分析、机器学习的算法从中得到信息，来为我们的生产生活服务。大数据的转化的过程也就是上述四个要素的转化过程。
2、将数据赋予意义，叫做信息，也就是说，如果把样本各列最上面作为列名的那一行汉字去掉，那就是数据，加上那行汉字后，那一列列的就叫做信息了
3、信息压缩、提炼，从中找出的规律，叫做知识，其中能离开现场进行传播、教授的是知识，无法离开现场的叫做经验
简单的说，我们用知识对数据进行识别、赋能、处理、联动的过程，就是信息化。
数据本身没有价值。但通过处理数据，你得到了信息。信息之于数据，就如同葡萄酒之于葡萄园：那是美味醇厚的经过提取和蒸馏之后的产物。面对着这如山的信息，就和面对数据超载一样，你有了同样的疑问：你花了那么多钱来收集信息，意义在哪里？信息本身变成了一个问题，而不是一项解决方案。所以，你投入了那么多，从那么多数据中提取出了那么多信息，为的是什么呢？你用自己对数据的投入来类比，以证明自己是对的。你在数据上投入了很多，然后从数据中提炼出了信息；现在你期望，能够从信息中提炼出更有价值的什么东西。你得为这个“什么东西”命名。叫它“知识” 怎么样？这样，知识管理开始流行起来了。它许诺企业，将会帮助它们从那些如山的信息中识别出最有价值的信息，并予以分享。 当然，为了让知识看起来像是信息的产出，你就不得不从根本上重新定义知识。
理解知识，需要区分三个核心概念:数据，信息，知识！——陈春花《价值共生》
数据，在没有经过任何处理之前，就仅仅是一些数字而已，没有任何用处，经过加工处理之后，就变成了信息，而将这些信息用来决策，判断，就变成了知识！数据是客观存在的，而不同的人将其经过不同的加工处理，得到不同的信息，而不同的人用相同的信息，也会做出不同的决策。
这个月业绩做了50万，这是一个数据。员工A拿上个月业绩对比，得出结论，业绩增长了10%，这是个信息。员工B拿去年同期对比，得出结论，业绩下降了5%，这也是个信息。同一个数据，可以得出不同的信息。老板说对比去年下降了5%，你们有何行动？员工A说受疫情影响，经济复苏缓慢，等经济复苏了就可以恢复了，员工B说，受疫情影响，很多人转成线上购买，我们是否也考虑做线上，提升业绩？同样是业绩下降5%，受疫情影响，相同的信息，做出不同的决策！
1.知识你知不知道，它就在那里，但是可以帮你查询所需的数据，从数据中提取有用的信息
2.信息可以转化为可调用的数据如参数/代码/公式。知识可运用这些数据为工作生产服务
3.数据是海量的具有细节的知识，人脑很难在短时间内提取和调用，它是被计算机和相关硬件控制的
看了一遍本问题的答案，基本上都是基于DIKW的升序，但是前几天浏览了关于DIKW主题的一些文章，发现【信息】其实不是一开始就夹在【数据】和【知识】之间，而是【物质】、【能量】、【信息】三要素并存，也就是说【信息】才是最底层的。
【数据】是记录的【信息】数据信息，【知识】是有组织的可验证的【信息】，所以说自然语言会有分歧，不同语境不同意义。
广义的【信息】，是认识论意义上的【信息】，就是一切已经认知或者可能认知的【信息】，狭义上的【信息】，根据DIKW的逻辑，是在数据的基础上，被赋予了意义，【信息】=【数据】+【意义】。
看懂了下面这张图（特别是左上角的信息收敛三角），你就完全明白了数据、信息和知识的关系。
各种生物，包括动物、植物，都有着相同或不同的信息表达、交流。对人类而言，对信息体系化、系统化，形成了信息体系，即知识。数据是什么？载体！是我们人类选择的一种特殊的信息呈现方式，其与计算技术的产生和发展紧密关联。数据是一种信息载体，你赋予这个数据什么样的信息，它就有什么样的属性。比如，一个部门的私有数据，其承载的是信息的私有性。一个产品化的数据，则是产品化的信息。所以数字化与信息化是不同的。信息化有许多种形式和方法，只是我们当前主流选择了数字化实现。