我们平时是不是都有这样一种感觉：
刚看完一本书，没过多久，你再问我书中都讲了啥，我从书中学到了什么？
这……不好意思，几乎都忘了……
还有现在知识付费很流行，自己也买了很多课，听了很多书，但是回想一下自己最获得了哪些知识，自己也说不清楚。
其实，这是一种普遍存在的现象。究其原因，就是知识没有内化。也就是说，知识还在书本上，还在课程中，没有变成自己的。
而真正想要把学习的知识放进自己的储存条中，我们是需要对获取的知识进行管理，而在这个管理的过程中，就是一个知识内化的过程。
你没有听错，知识确实是可以进行管理的。
今天芳哥就给大家介绍一种知识管理工具：DIKW模型
DIKW是4个英文单词的缩写，分别是
D：data，数据
I：information，信息
K：knowledge，知识
W：wisdom，智慧
这是一个点典型的金字塔管理体系。
处在金字塔最底层的就是数据，往上数二层是信息，第三层是知识，最顶层是智慧。这四层结构正好构成了一个我们将陌生东西，内化成自身智慧的一个过程。
大家先不要觉得一说到某种理论就觉得很难。这套DIKW模型真的算是不能再简单的知识管理工具了，而且如果你用的好，会大大提学习的效率。
这会成为一笔难以估量的巨大财富。
为什么这么说？芳哥给你简单举个例子：
如果大家同时学习一种知识，别人用了10天，而你通过DIKW模型了仅仅用了9天。你是不是比别人节省了1天。
不要小看这1天的时间，因为日积月累，这个1天就会变成一个很大的数字，而且我们的一生是需要学习大量的知识的。
这样积累下来，你会发现我们比别人多了什么？
没错，是时间对吧。
而时间背后是什么？
就是财富，想想我们每天做的工作是不是用自己的时间来换取“钱”？
所以说用好一个工具会对我们造成多大的收益。
那么下面芳哥就给大家具体介绍一下DIKW模型。
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D：data，数据
这里所说的数据，并不仅仅是数字数据，还有文字、图像、视频、符号等等。
比如，2019年我国网民规模达到8.92亿。
“2019年我国的网民数”就是一个数据，但是数据放在那里是没有意义的，我们需要对数据进行进一步的加工，这就成为了I：information，信息。
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I：information，信息
当数据被加工成信息，干巴巴的数据就变得有价值了。
我们还拿“2019年我国网民规模达到8.92亿”这个数据为例。如果我们对其进一步加工，分析这个数据中网民的具体分类有哪些，分别都处在哪些年龄段，他们月收入情况怎么样等等。
你看，这样一来，虽然我们还不能看出很明显的价值，但是已经能够感知到这个信息的价值了。
再往下一步就是K：knowledge，知识。
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K：knowledge，知识
在DIKW模型，知识就是对信息的再进行拆解和加工，并总结其中的规律。
比如，对于信息“我国网民月收入在3000-5000元阶段的人数比较多。”我们就要进一步分析，这个阶段内的男女比，年龄分布，职业类型等等。
然后这些信息，汇总，分析，总结出一个成趋势性的规律，作为我们判断的理论依据。这样一来信息就变成了知识。因为我们总结出来的这些规律就可以直接运用到现实工作当中。
最后就到了W：wisdom，智慧的阶段。
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W：wisdom，智慧的阶段
最后智慧这一阶段，有一个非常明显的特征，就是将获得的知识串联起来，对未来的趋势做出自己的判断。
这也是我们平时每天都在干的事情，不是吗？
我们出方案，做计划，推产品，甚至是芳哥在这里写稿子，取标题，都是在对未来进行一种判断，在预判哪个话题，哪个标题朋友们会更喜欢。
但是很多时候，我们会发现自己的预判和现实情况会产生很大的出入，原因就在于我们前面所储备的知识量和知识之间的关联度不够高。
不过智慧这个东西，我们是可以通过练习和积累而习得的。
说到这，朋友们可能就开始产生疑惑了。前面芳哥不是说这个模型很简单吗？但是现在看来我们要是按照这套模型去学习一门网上课程，还不得累死。遇到不懂的问题光去收集数据，整理信息就需要耗费大量的时间，更别说将信息转化成知识了。
在这里，芳哥需要强调一下，DIKW模型是一种知识管理工具，而且它是环环相扣的。学习这个模型是帮助我们掌握关键知识，构架知识体系，实现知识内化的，而非所有的问题都要套用这个模型。
比如我们要学习一名投资课，那我们是不是先要去了解市场上有哪些投资方式，哪些适合自己，适合自己的投资里又是怎样运作的。这些关键知识才是我们需要用DIKW模型去系统的学习和管理的。
如果我们不在这些关键知识上花时间，形成自己的知识体系，那我们就很难从中获得智慧，进而实现收益的。
今天DIKW模型就给大家介绍到这里了，欢迎大家留言提出对于DIKW模型的见解。
