DIKWモデル

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。

勘や経験だけに頼らず、収集・蓄積したデータの分析結果を根拠として意思決定を行う経営スタイル。実現にはデータの品質確保と、必要なデータに誰もがアクセスできる基盤・ルールの整備が前提となる。

組織が保有するデータを、設備や人材と同様に価値を生む資産として捉える考え方。資産である以上、誰が管理責任を負い、どう維持・更新し、いつ廃棄するかを定める必要がある。

データを資産として活用できる状態に保つための組織的な活動の総称。データモデリング、データ統合、データ品質管理、メタデータ管理、データセキュリティなどの機能から構成される。

データマネジメントの各活動が方針どおりに実施されているかを評価・指示・監視する統制の仕組み。実務を執行するマネジメント機能に対し、ルールを定めて統制する立法・司法の役割にあたる。

顧客、商品、取引先、組織など、業務の基準となる実体を表す変化の少ないデータ。複数システムで重複して保持されやすく、表記ゆれや不整合が生じるため名寄せや統合管理が重要になる。

受注、販売、入出庫など、業務活動の発生に伴って日々増えていくデータ。マスターデータを参照して記録され、分析では集計や時系列分析の対象となる。