Explore

Kim tự tháp tri thức - DIKW

⁠

Kim tự tháp Dữ liệu-Thông tin-Kiến thức-Trí tuệ (DIKW) minh họa quá trình phát triển của dữ liệu thô thành những hiểu biết có giá trị. Nó cung cấp cho bạn một khuôn khổ để thảo luận về mức độ ý nghĩa và tiện ích trong dữ liệu. Mỗi cấp độ của kim tự tháp được xây dựng trên các cấp độ thấp hơn và để đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu một cách hiệu quả, bạn cần có cả bốn cấp độ.

Trí tuệ là khả năng đưa ra quyết định sáng suốt và hành động hiệu quả dựa trên sự hiểu biết về kiến thức cơ bản.

Kiến thức là kết quả của việc phân tích và giải thích thông tin để khám phá các mẫu, xu hướng và các mối quan hệ. Nó cung cấp sự hiểu biết về "làm thế nào" và "tại sao" một số hiện tượng xảy ra.

Thông tin được tổ chức, cấu trúc và dữ liệu theo ngữ cảnh. Thông tin hữu ích để trả lời các câu hỏi cơ bản như "ai", "cái gì", "ở đâu" và "khi nào".

Dữ liệu đề cập đến các sự kiện và số liệu thô, chưa được xử lý mà không có ngữ cảnh. Nó là nền tảng cho tất cả các lớp tiếp theo nhưng giữ giá trị hạn chế trong sự cô lập.

Ví dụ về cuộc sống hàng ngày: Theo dõi tập thể dục

Các thiết bị theo dõi tập thể dục thu thập dữ liệu về sức khỏe và hoạt động của bạn, nhưng mục tiêu cuối cùng của bạn là sử dụng dữ liệu đó để đưa ra quyết định về cách tập luyện hoặc cách quản lý sức khỏe của bạn.

Sự nhạy bén : Hiểu được những mô hình này cho phép bạn đưa ra quyết định sáng suốt về việc điều chỉnh thói quen tập thể dục, thói quen ngủ và các yếu tố lối sống khác để cải thiện sức khỏe và thể lực của bạn.

⇧

Kiến thức : Phân tích và giải thích thông tin có thể tiết lộ các mẫu, chẳng hạn như số bước tăng dẫn đến chất lượng giấc ngủ được cải thiện hoặc mối tương quan giữa nhịp tim và cường độ tập luyện.

⇧

Thông tin : Ứng dụng đồng hồ thông minh sắp xếp và cấu trúc dữ liệu, hiển thị dữ liệu ở định dạng dễ hiểu, chẳng hạn như số bước hàng ngày, nhịp tim trung bình và số giờ ngủ mỗi đêm.

⇧

Dữ liệu : Đồng hồ thông minh thu thập dữ liệu thô như số bước đã thực hiện, nhịp tim và thời lượng ngủ.

Ví dụ tiếp thị: Chiến dịch tiếp thị kỹ thuật số

Các công cụ theo dõi trang web thu thập dữ liệu về lượt xem và lượt nhấp, nhưng mục tiêu cuối cùng của nhóm tiếp thị là đưa ra quyết định về cách tối ưu hóa lợi tức đầu tư của một chiến dịch quảng cáo.

Trí tuệ : Hiểu sở thích của khách hàng và xu hướng thị trường cho phép nhóm tiếp thị đưa ra quyết định sáng suốt về việc nhắm mục tiêu các phân khúc đối tượng cụ thể, điều chỉnh thông điệp và phân bổ nguồn lực để tối đa hóa lợi tức đầu tư (ROI) của chiến dịch.

⇧

Kiến thức : Phân tích và giải thích thông tin từ chiến dịch này, đồng thời so sánh thông tin đó với các chiến dịch trước đây, khám phá các mẫu như định dạng quảng cáo hiệu quả nhất, thời gian đăng tối ưu và các thuộc tính chính của khách hàng có khả năng chuyển đổi cao.

⇧

Thông tin : Dữ liệu được sắp xếp và cấu trúc, cung cấp các số liệu như tỷ lệ nhấp (CTR), tỷ lệ chuyển đổi, số lần hiển thị và giá mỗi chuyển đổi (CPA) trên mỗi kênh tiếp thị.

⇧

Dữ liệu : Dữ liệu thô cho chiến dịch bao gồm các tương tác của người dùng cá nhân với các tài liệu tiếp thị, chẳng hạn như số lần nhấp, lượt xem, lượt thích, lượt chia sẻ và lượt mua.

Ví dụ bán hàng: Quản lý quan hệ khách hàng

Phần mềm CRM ghi lại các tương tác với khách hàng, nhưng mục tiêu cuối cùng của nhóm bán hàng là đưa ra quyết định về cách tối ưu hóa doanh thu từ khách hàng tiềm năng.

Trí tuệ : Hiểu được hành vi của khách hàng và mô hình bán hàng cho phép nhóm bán hàng đưa ra quyết định sáng suốt để ưu tiên những khách hàng tiềm năng có giá trị cao, điều chỉnh phương pháp bán hàng của họ và phân bổ nguồn lực hiệu quả để tối đa hóa doanh thu và sự hài lòng của khách hàng.

⇧

Kiến thức : Phân tích và giải thích thông tin từ CRM phát hiện ra các mẫu như kỹ thuật bán hàng hiệu quả nhất, thời gian theo dõi tối ưu và các thuộc tính chính của khách hàng có giá trị cao.

⇧

Thông tin : Dữ liệu từ CRM được sắp xếp và cấu trúc, cung cấp các chỉ số như tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng, quy mô giao dịch trung bình, thời lượng chu kỳ bán hàng và giá trị trọn đời của khách hàng (CLV) trong các ngành và phân khúc khách hàng.

⇧

Dữ liệu : Dữ liệu CRM thô bao gồm các tương tác của khách hàng cá nhân với nhóm bán hàng, chẳng hạn như các cuộc gọi điện thoại, email, cuộc họp, đề xuất và giao dịch đã chốt.

Ví dụ về sản phẩm: Phát triển ứng dụng di động

Ứng dụng dành cho thiết bị di động thu thập dữ liệu người dùng và bạn có thể nhận thêm dữ liệu phản hồi từ người dùng nhưng mục tiêu cuối cùng của người quản lý sản phẩm là đưa ra quyết định để cải thiện ứng dụng.

Trí tuệ : Hiểu nhu cầu, sở thích và điểm khó khăn của người dùng cho phép người quản lý sản phẩm đưa ra quyết định sáng suốt để ưu tiên phát triển tính năng, nâng cao trải nghiệm người dùng và phân bổ tài nguyên hiệu quả để tối đa hóa sự hài lòng và giữ chân người dùng.

⇧

Kiến thức : Phân tích và giải thích thông tin từ việc sử dụng ứng dụng và phản hồi của người dùng khám phá các mẫu như các tính năng được yêu cầu thường xuyên, nguyên nhân khiến người dùng thất vọng và các yếu tố chính thúc đẩy mức độ tương tác và lòng trung thành của người dùng.

⇧

Thông tin : Dữ liệu về việc sử dụng ứng dụng và phản hồi của người dùng được sắp xếp và cấu trúc, cung cấp các số liệu như thời lượng phiên trung bình, tần suất sử dụng tính năng, tỷ lệ giữ chân người dùng và các chủ đề phản hồi phổ biến trên các phân khúc người dùng.

⇧

Dữ liệu : Dữ liệu thô bao gồm các tương tác của từng người dùng với ứng dụng, chẳng hạn như số lần nhấp vào nút, lượt xem màn hình và thời gian sử dụng ứng dụng, cũng như phản hồi do người dùng gửi thông qua đánh giá, khảo sát và phiếu hỗ trợ.

Tài chính Ví dụ: Lập kế hoạch tài chính

Mọi doanh nghiệp đều ghi lại các giao dịch tài chính, nhưng mục tiêu cuối cùng của Giám đốc Tài chính là đưa ra quyết định để tối đa hóa lợi nhuận và tăng trưởng.

Trí tuệ : Hiểu được tình hình tài chính và tình hình thị trường của công ty cho phép CFO đưa ra các quyết định sáng suốt để ưu tiên đầu tư, quản lý chi phí và phân bổ nguồn lực hiệu quả nhằm tối đa hóa lợi nhuận và tăng trưởng.

⇧

Kiến thức : Phân tích và giải thích thông tin tài chính phát hiện ra các mẫu như dòng sản phẩm có lợi nhất, trình điều khiển chi phí và các yếu tố chính ảnh hưởng đến doanh thu và chi phí.

⇧

Thông tin : Dữ liệu tài chính được sắp xếp và cấu trúc thành các báo cáo và báo cáo tài chính, cung cấp thông tin chi tiết về các số liệu như doanh thu, thu nhập ròng, dòng tiền, tỷ suất lợi nhuận gộp và lợi tức đầu tư (ROI) giữa các đơn vị kinh doanh và các khoảng thời gian.

⇧

Dữ liệu : Dữ liệu thô bao gồm các giao dịch và hồ sơ tài chính riêng lẻ, chẳng hạn như hóa đơn bán hàng, biên lai chi phí, hồ sơ bảng lương và định giá tài sản.

Want to print your doc?
This is not the way.

Try clicking the ⋯ next to your doc name or using a keyboard shortcut (

CtrlP

) instead.