DIKWモデル

データ（Data）、情報（Information）、知識（Knowledge）、知恵（Wisdom）の4段階で、生のデータが意思決定に使える形へ変換されていく過程を表したモデル。データは文脈を与えられて初めて情報になる。

データ（Data）、情報（Information）、知識（Knowledge）、知恵（Wisdom）の4階層で、データが価値を持つまでの過程を表すモデル。事実や数値の集まりであるデータに文脈を与えて情報とし、情報を体系化して知識に、知識を判断や行動に生かせる知恵へと高める。データを意思決定に生かすまでの道筋を説明する枠組みとして使われる。

データ（Data）、情報（Information）、知識（Knowledge）、知恵（Wisdom）の4階層で、データが価値を持つまでの過程を表したモデル。事実を記録しただけのデータが、文脈を与えられて情報になり、体系化されて知識となり、判断や行動に生かされて知恵になる。

個人情報を特定の個人を識別できないように加工し、元の個人情報を復元できないようにした情報。本人の同意なしに第三者提供が可能であり、ビッグデータの利活用促進を目的とする。

個人の日常生活における行動や体験をデジタルデータとして記録・蓄積すること。位置情報、購買履歴、健康データなどが含まれ、行動分析やサービス向上に活用される。

個人から預託されたパーソナルデータを管理し、本人の同意に基づいて第三者に提供する事業。個人はデータ提供の対価として便益を受け、企業はデータを活用したサービス開発が可能となる。

個人が自身のパーソナルデータを蓄積・管理し、第三者への提供を自らコントロールできる仕組み。情報銀行と関連し、個人のデータ主権を実現する基盤として注目される。

行と列の形式で整理され、項目の意味と型が定まっているデータ。表計算やリレーショナルデータベースで扱え、集計や検索が容易である。

文書、画像、音声、動画のように、あらかじめ定まった構造を持たないデータ。そのままでは集計できず、分析にはメタデータの付与や特徴抽出が必要になる。