数据,信息,知识,智慧分析与对比
据、信息、知识与智慧的联系和区别
数据、信息、知识与智慧的联系和区别数据，信息，知识与智慧四者之间有着密切的相关性，它们常被混淆使用。
本文将重点对数据，信息，知识与智慧进行分析和对比。
一、数据数据是知识阶层中最底层也是最基础的一个概念。
数据是形成信息，知识和智慧的源泉。
关于数据的定义，比较典型的我们可以看到以下几种：1.数据是对现实生活的理性描述，尽可能地从数量上反映现实世界。
也包括汇总、排序、比例、等等处理。
2. Applehans [Globe & Laugero,1999]认为数据是一系列外部环境的事实，是未经组织的数字、词语、声音和图像等。
3.据是计算机程序加工的“原料”。
例如，一个代数方程求解程序中所用的数据是整数和实数，而一个编译程序或文本编辑程序中使用的数据是字符串。
随着计算机软，硬件的发展，计算机的应用领域的扩大，数据的含义也扩大了。
例如，当今计算机可以处理的图象，声音等，它都被认为是数据的范畴。
4.数据泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示，以适合于用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。
我们认为第四个定义较符合我们对数据的理解。
例如，水的温度是100℃，礼物的重量是500克，木头的长度是2米，大楼的高度时100层。
在这些表述中：水，温度，100℃，礼物，重量，500克，木头，长度，2米，大楼，高度，100层就是数据。
通过这些数据的描述我们的大脑里形成了对客观世界的清晰印象。
这些数据也可以同过编码被录入到计算机中。
从上面的例子中。
我们看到数据要通过人们约定俗成的字符和定义表现出来。
我们也可以把这些字符和定义称之为关键词，数据就是通过对这些关键词的应用把人类认知的物质世界清晰的描述出来。
我们提到关键词必须是人们约定俗成的。
这就表示不同阶级，不同宗教。
不同国家的人对于关键词的约定必然会有差异。
由此我们可以推导出数据其实也具有一个使用范围。
不同领域的人在描述同一事物是会出现不同的数据。
例如，中国人会称每个星期的最后一天为“星期天”。
数据信息知识与智慧
数据的基本特征
（1）二进制。在计算机中，数据以二进制的形式存储、加工。 （2）语义性。语义是将数据符号解释为客观世界的事物。 （3）分散性。数据是分散的记录，分别记录不同客观事物的运 动状态。 （4）多样性和感知性。数据记录的形式是多样的、可看的、可 听的、可感知的，如图形、图像、视频、音频、文本等。
时效性 信息往往反映的是事物某一特 定时间的状态，它会随着时间 的推移而变化。
共享性
信息是可以共享的（复制分享）。
可处理性，载体依附性 信息是可以加工处理的。 信息是不能独立存在的,表示、传 播、存储需要依附载体
真伪性 战争中的虚假情报。
价值性相对性 信息具有价值因 人而异。
知识
定义：知识是人们运用大脑对获取或积累的信 息进行系统化地提炼、研究和分析的结果，能 够精确地反映事物的本质。知识源于实践，经 过加工提炼，又高于实践。
信息
1、数据是信息的载体，信息则是数据所表示的意义。 2、信息是经加工处理的、具有意义的数据。依附字符、图像和 音频等载体，通过各种途径进行传播，能够帮助获取者了解情况、 形成判断或者作出决策的内容可以称之为信息。
信息
2、信息的特征：
普遍性
只要有数据存在就要信息存在。
传递性
信息的传递打破时间和空间的限 制。我们可以借助计算机、网络、 手机了解发生在世界各地许多事 情
数据、信息、知识、智慧的相互关系
智慧 知识
达到预定目标而运用知识 解决问题的创新思维能力
对获取或积累的信息进行系统 化地提炼、研究和分析的结果
信息
具有意义的数据
数据
dikw模型
DIKW模型DIKW模型是一种学习方法、是一种汇报逻辑、也是看待和阐述世界的不同角度。
•D：data，数据。
•I：information，信息。
•K：knowledge，知识。
•W：wisdom，智慧。
这个模型的历史可以追溯于托马斯·斯特尔那斯·艾略特所写的诗－《岩石》（The Rock）。
在首段，他写道：“知识中的智慧我们在哪里丢失？资讯中的知识我们在哪里丢失？”（Where is the wisdom we have lost in knowledge? / Where is the knowledge we have lost in information?）作者提出智慧、知识、信息，三者相去甚远。
智慧源于知识，知识源于信息，但是知识和智慧相比，缺失了很多内容；信息和知识相比，也缺失很多。
数据作为所有内容的支撑，它具有涉及面广、内容多、客观存在、孤立的数字和事实等特点。
数据的获取来源众多，对于它的最佳处理方式是集中汇总，不要缺失。
举例说明，以下是四条数据：A城市本周下雨三天，多云四天；B城市本周七天都是晴天。
A城市本周平均温度是18℃；B城市本周平均温度是25℃。
信息作为数据的上一层级，它的特征是客观性、组织性、以及开始具备独立表达的能力。
但是它并非完美，因为信息往往也是孤立的，而且是不适用的，信息的价值量不大。
它是对客观事实的提炼描述，但是除了描述外也是无能为力。
举例说明，以下是从四条数据中提炼的两条信息：B城市和A城市相比晴天的天数更多；B城市比A城市的平均温度要高7℃。
数据和信息都是客观存在的，数据是客观事物的直接表述，信息是客观事物的结构化表述。
但是无论如何，它们都是在描述客观事实。
而知识，就开始有所不同，它开始掺杂主观意识和分析。
举例说明，我们从两条信息中，可提炼出一点知识：天气和温度可能存在某种关联。
智慧智慧，区别于知识，可以理解为对于未来的预判。
即知识是对过往经验的积累和总结，智慧是通过已有的知识总结对未来做预判。
1.2数据、信息及知识
2、数据是信息的载体。 例如：居民身份证号码可以反映出常住户口所在地的行政 区划、出生日期和性别等信息。 任务二：查阅并了解：二代身份证都包含什么信息？使用 了什么技术？设想一下三代身份证会是什么样的？会使用什 么技术？ 二代：采用非接触式IC卡技术制作，具备视读和机读两种功能 三代：里面的非接触式IC卡智能芯片更智能，功能更齐全。 可自行挂失，一卡多用，可用当手机卡，网上购物、指纹识别
3、数据是可处理、可加工的。 例如：数据“147175270170360172"单独看很难说出它的实际意 义。 当把数据填写到表格中时，就能 判断出它表示的是什么了。可见， 对于所获得的原始数据，还需要 在具体情境下，按照一定的规则， 选用恰当的工具进行处理，才能 获得有意义的信息。
身份证号 总结：数据是描述事物状态的原始记录，是信息的载体，是 计算工具识别、存储和加工的对象。
智慧 知 识 信 息
数据
小结：
数据［抽象的内容 独立时无含义］处理后 信息［经过收集和处理的 数据］ 转化为知识［经 过人为的解读和经验 充实的信息］ 内化 为 智慧［以直觉和深 邃的洞察力为前提产 生的辨析判断、发明 创造能力］
三者关系
数据 信息
知识
智慧
作业： 选择某一学科的知识要点，绘制思维导 图，梳理知识结构体系。
四、数据、信息和知识的关系
2.1.8 数据、信息、知识、智慧
数据作为对事物状态的一种 原始记录，经过处理并被赋予某 种意义后，才会转化为信息。人 们对信息进行提炼和归纳后，获 得实践中解决问题的观点、经验 和技能，信息才会内化为知识。 人们综合运用知识和技能，创造 性地解决问题、发明创造或预测 未来时，知识就升华为智慧。
第2章 数据、信息、知识、智慧
知识信息数据三者的演进关系是
知识信息数据三者的演进关系是
数据、信息、知识这三者是依次递进的关系，代表着人们认知的转化过程。
其实后面还可以加上智慧。
数据指的是未经加工的原始素材，表示的是客观的事物。
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。
2.1知识与智慧
2.每种方法的学科代表及特征是？
理论方法
• 学科代表：数学学科
• 特征：推理、演绎
实验方法
• 学科代表：物理学科
• 特征：实验、观察、总结
计算方法
• 学科代表：计算机
• 特征：计算发现、预测规律
三、课堂小结
对信息进行提炼的结果
知识
来源于实践、又高于实践
知识与智慧
智慧
运用知识解决问题的创新思维能力
A.方法
四、课堂练习
3.以下关于数据、信息和知识相互关系的理解，不正确的是（ B）。
A.数据是原始事物现象的符号记录
B.信息等同于知识
C.信息是经加工处理的、具有意义的数据
D.知识是人们运用大脑对获取或积累的信息进行系统化地提炼、研究和分析的结果
C.通过实验，我们验证了I=U/R这一知识
D.经过实验验证，我们得出电流I与电阻R成反比例关系，这是智慧
2.随着移动互联网和物联网的飞速发展，现实世界的各种事物都变得可感知、可
度量，从而生成数量庞大的数据或数据群，依靠（C）发现和预测规律成为科学研究
的第三种方法，它是一种主要以计算机学科为代表，以设计和构造为特征的方法。
信息：经过加工处理的，具有意义的数据
知识：人们运用大脑对信息进行系统化地提炼、研究和分析的结果
智慧：为了达到预定目标而运用知识解决问题的创新思维能力
二、智慧
【知识讲解】数据、信息、知识与智慧之间的关系。
主观意识
运用知识，解决问题的能力
分析、研究信息的结果
加工处理，具有意义的数据
客观存在
客观事物的符号记录
✓ 呼气式酒精测试仪利用欧姆定律，测量酒精气体浓度。其原理是酒精测试仪中装
《数据分析与可视化实践(第三版)》大数据思维与技术
1．2．1 认识大数据
❖ 5．大数据的战略地位
大数据的国家战略
2012年3月29日，
美国政府宣布“大数据研究 和发展计划”
2015年10月， 党的十八届五中全会正式提 出“实施国家大数据战略， 推进数据资源开放共享”
2013 年是大数据应用之年
2018年5月， 中国国际大数据产业博览会
1．2．2 大数据思维的特点
更杂
由精准思维到模糊思维
因果思维到关联思维
更智
由自然思维到智能思维
1．2．3 大数据技术
数据交互技术
除了各类PC设备和移动终端上的 鼠标、键盘与屏幕的交互技术形 式，可能还包括语音、指纹等交 互技术。
数据表达模型 技术
数据可视化表达模型描述了数据 展示给用户所需要的语言文字和 图形图像等符号信息，以及符号 表达的逻辑信息和数据交互方式 信息等
1．2．4 习题与实践
❖ 1. 简答题
（1）大数据现象是怎样形成的？ （2）大数据给人类带来哪些变革？ （3）列举大数据的作用。 （4）简述大数据的战略意义。
传统的商业智能已经应用了数据仓库、线上分 析处理、数据挖掘和数据展现技术，对企业自身 的数据进行存储、清理、索引和分析，并能够提 供包括客户价值评价、客户满意度评价、服务质 量评价、营销效果评价、市场需求评估等各种基 于简单统计和关联挖掘的报表以实现商业价值。
1．2．1 认识大数据
❖ 3．大数据时代的商业变革
数据科学是利用计算机的运算能力对数据进行处理，从 数据中提取信息，进而形成“知识”
1.1数据信息知识与智慧
站台、橘子、微胖
语义性
张三，高一15班 李四，身高170cm 王五，体重50kg
分散性
1.1.2 数据的基本特征（P7）
【项目三】如果要制作主题为“辉煌70载”欢庆国庆的宣传视频，快速阅读 《活动手册》P4-5,数据一、二、三，根据以下提示，回答问题一、二、三。
案例
主要内容四号成功着陆，对研究月球和太阳系早期 历史具有重要价值
3
分享思想
4
点击短信链接，自动安装不明程序
5
对运动数据进行数据分析得出分析报告
主要的信息特征
传递性 价值相对性
共享性 真伪性 可处理性
启示
2.1.2 数据、信息、知识、智慧的关系（P27）
【项目五】快速阅读《数据与计算》P27,勾画并完善以下关键词。
加工处理
数据
信息
实践检验 科学验证
知识
运用知识 解决问题
智慧
拓展活动
【项目六】打开桌面Jupyter Notebook，参考微课“用jupyter notebook 处理 数据”讲解，运行素材文件里的“绘制散点图.ipynb”、“绘制曲线图.ipynb”、 “拟合曲线图.ipynb”三个程序，体验利用数字化学习工具解决问题的过程。
数据一：主要是什么数据？数字 数据二：基本国策——对外开放 数据三：战略——科技强国
体现了数据的什么特征？语义性、分散性 还需要查找哪些数据？
1.3.2 信息的基本特征（P16）
【项目四】快速阅读《活动手册》P9-10，结合《数据与计算》P16，分析五 个信息应用实例分别体现了信息的什么特征，并将分析结果填写在相应的表格中。
数据就是数字？
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数据，信息，知识，智慧分析与对比随着人类社会从工业经济时代进入知识经济时代，知识管理的出现为21世纪知识经济时代的企业组织提供必须的管理基础。
以彼得.德鲁克博士（Peter F. Drucker）和斯威比博士为代表提出的理论为知识管理领域的开拓和发展作出了杰出贡献。
知识管理（ Knowledge Management, KM ）是识别组织中的知识资产、并充分发挥知识资产的杠杆作用，来帮助企业获取竞争优势的过程。
毫无疑问，我们已经生活在知识经济和知识管理的环境当中。
每时每刻，我们身边都充满了各种各样的数据。
但只有将这些杂乱无章的数据，转换为信息和知识，才能帮助我们做出聪明的选择。
可见知识是从数据到智慧划分为不同层次的。
由于数据，信息，知识与智慧四者之间有着密切的相关性，他们常被混淆使用。
本文将重点对数据，信息，知识与智慧进行分析和对比。
一。
数据2.数据(Data) [Applehans, Globe&Laugero,1999]认为数据是一系列外部环境的事实，是未经组织的数字、词语、声音和图像等。
3.据是计算机程序加工的撛蠑。
例如，一个代数方程求解程序中所用的数据是整数和实数，而一个编译程序或文本编辑程序中使用的数据是字符串。
随着计算机软，硬件的发展，计算机的应用领域的扩大，数据的含义也扩大了。
例如，当今计算机可以处理的图象，声音等，它都被认为是数据的范畴。
4.数据泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示，以适合于用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。
我们认为第四个定义较符合我们对数据的理解。
例如，水的温度是100℃，礼物的重量是500克，木头的长度是2米，大楼的高度时100层。
在这些表述中：水，温度，100℃，礼物，重量，500克，木头，长度，2米，大楼，高度，100层就是数据。
通过这些数据的描述我们的大脑里形成了对客观世界的清晰印象。
这些数据也可以同过编码被录入到计算机中。
从上面的例子中。
我们看到数据要通过人们约定俗成的字符和定义表现出来。
我们也可以把这些字符和定义称之为关键词，数据就是通过对这些关键词的应用把人类认知的物质世界清晰的描述出来。
我们提到关键词必须是人们约定俗成的。
这就表示不同阶级，不同宗教。
不同国家的人对于关键词的约定必然会有差异。
由此我们可以推导出数据其实也具有一个使用范围。
不同领域的人在描述同一事物是会出现不同的数据。
例如，中国人会称每个星期的最后一天为斝瞧谔鞊。
美国人会把这一天叫做揝unday敗；浇掏交岢普庖惶煳獡礼拜天?数据的有范围性导致由此建立的信息世界，知识世界在不同的国家。
不同的宗教，不同的阶级中会产生差异。
认识到数据的有范围性可以帮助我们在一个领域进行知识管理时，首先要统一关键词的约定。
最后我们对数据进行这样的定义：数据是使用约定俗成的关键字，对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系进行抽象表示，以适合在这个领域中用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。
从图一我们可以看到，数据是知识阶层中最底层也是最基础的一个概念。
数据是形成信息，知识和智慧的源泉。
关于数据的定义，比较典型的我们可以看到以下几种：1.数据是对现实生活的理性描述，尽可能地从数量上反映现实世界。
也包括汇总、排序、比例、等等处理。
二。
信息撔畔是当代使用频率很高的一个概念，由于很难给出基础科学层次上的信息定义。
系统科学界曾下决心暂时不把信息作为系统学的基本概念，留待条件成熟后再做弥补。
到目前为止，围绕信息定义所出现的流行说法已不下百种。
以下是一些比较典型、比较有代表性的说法。
1948年信息论的创始人C.E.香农在研究广义通信系统理论时把信息定义为信源的不定度。
1950年控制论创始人N.维纳认为，信息是人们在适应客观世界，并使这种适应被客观世界感受的过程中与客观世界进行交换的内容的名称。
1964年R.卡纳普提出语义信息。
语义不仅与所用的语法和语句结构有关，而且与信宿对于所用符号的主观感知有关。
所以语义信息是一种主观信息。
80年代哲学家们提出广义信息，认为信息是直接或间接描述客观世界的，把信息作为与物质并列的范畴纳入哲学体系。
90年代以后一些经典的定义有：1．数据是从自然现象和社会现象中搜集的原始材料，根据使用数据人的目的按一定的形式加以处理，找出其中的联系，就形成了信息。
2．信息（Information）有一定含义的、经过加工处理的、对决策有价值的数据。
信息＝数据＋处理3．信息：人们对数据进行系统组织、整理和分析，使其产生相关性，但没有与特定用户行动相关联，信息可以被数字化;作为知识层次中的中间层，有一点可以确认，那就是信息必然来源于数据并高于数据。
我们知道象7度，50米，300吨，大楼，桥梁这些数据是没有联系的，孤立的。
只有当这些数据用来描述一个客观事物和客观事物的关系，形成有逻辑的数据流，他们才能被称为信息。
我们刚才看到一个公式：信息＝数据＋处理，这个公式符合我们的思路，但我们认为它还不够完整。
信息事实上还包括有一个非常重要的特性?BR> 时效性。
例如新闻说北京气温9摄氏度，这个信息对我们是无意义的，它必须加上今天或明天北京气温9摄氏度。
再例如通告说，在会议室三楼开会，这个信息也是无意义的，他必须告诉我们是哪天的几点钟在会议室三楼开会。
注意信息的时效性对于我们使用和传递信息有重要的意义。
它提醒我们失去信息的时效性，信息就不是完整的信息，甚至会变成毫无意义的数据流。
所以我们认为信息是具有时效性的有一定含义的，有逻辑的、经过加工处理的、对决策有价值的数据流。
信息＝数据＋时间+处理。
三．知识什么是知识？作为比数据，信息更高阶层的知识有哪些特点，在对此进行分析之前我们看一看理论界都有哪些经典的定义：1．知识是让从定量到定性的过程得以实现的、抽象的、逻辑的东西。
知识是需要通过信息使用归纳、演绎得方法得到。
知识只有在经过广泛深入地实践检验，被人消化吸收，并成为了个人的信念和判断取向之后才能成为知识，2．撝稊是一种流动性质的综合体：其中包括结构化的经验、价值、以及经过文字化的信息。
在组织中，知识不仅存在文件与储存系统中，也蕴含在日常例行工作、过程、执行与规范中。
知识来自于信息，信息转变成知识的过程中，均需要人们亲自参与。
知识包括摫冉蠑、摻峁麛、摴亓詳与摻惶笖之过程。
3．国际经济合作组织组编的《知识经济》（knowledge based economy,1996）中对知识的界定，采用了西方20世纪60年代以来一直流行的说法棗知识就是知道了什么（Know-what）、知道为什么（Know-why）、知道怎么做（Know-how）、知道谁（Know-who）。
这样的界定可以概括为撝妒?个W敗?/P>4．Harris(1996)将知识定义为：知识是信息、文化脉络以及经验的组合。
其中，文化脉络为人们看待事情时的观念，会受到社会价值、宗教信仰、天性以及性别等影响；经验则是个人从前所获得的知识；而信息则是在数据经过储存、分析以及解释后所产生的，因此信息具有实质内容与目标。
知识之所以在数据与信息之上，是因为它更接近行动，它与决策相关。
我们认为这些知识的经典定义都有其价值和意义，信息虽给出了数据中一些有一定意义的东西，但它往往会在时间效用失效后价值开始衰减，只有通过人们的参与对信息进行归纳，演绎，比较等手段进行挖掘，使其有价值的部分沉淀下来，并于已存在的人类知识体系相结合，这部分有价值的信息就转变成知识。
例如。
北京7月1日，气温为30度。
在12月1日气温为3度。
这些信息一般会在时效性消失后，变得没有价值，但当人们对这些信息进行归纳和对比就会发现北京每年的7月气温会比较高，12月气温比较低，于是总结出一年有春夏秋冬四个季节，有价值的信息沉淀并结构化后就形成了知识。
四。
智慧。
从这些定义中我们可以总结出以下这些共识：智慧是人类解决问题的一种能力智慧是人类特有的能力。
智慧的产生需要基于知识的应用根据这些共识并沿承知识层次的前三个概念--数据，信息，和知识。
我们认为智慧是人类基于已有的知识，针对物质世界运动过程中产生的问题根据获得的信息进行分析，对比，演绎找出解决方案的能力。
这种能力运用的结果是将信息的有价值部分挖掘出来并使之成为已有知识架构的一部分。
智慧是知识层次中的最高一级。
它同时也是人类区别于其他生物的重要特征。
我们经常看到一个人满腹经纶，拥有很多知识，但不通世故，被称做书呆子。
也会看到有些人只读过很少的书，却能力超群，能够解决棘手的问题。
我们会认为后者具有更多的智慧。
这里面有哪些奥秘，我们首先看一下智慧的经典定义。
1.定义智慧时，英国科学家图灵做出了贡献，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的实验，那它就是智慧的，图灵实验的本质就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为时，这个机器就是智慧的。
2.智慧（Wisdom） -知识的选择（Selection）应对的行动方案可能有多种，但（战略）选择哪个靠智慧。
行动则又会产生新的智慧。
?BR> 3.Arthur Anderson 管理顾问公司认为智慧乃以知识为根基，加上个人的运用能力、综合判断、创造力及实践能力来创造价值。
;4.迦納認為智慧是：「一種處理訊息的生理心理潛能，這種潛能在某種文化環境之下，會被引發去解決問題或是創作該文化所重視的作品」五。
总结：2．信息是具有时效性的，有一定含义的，有逻辑的、经过加工处理的、对决策有价值的数据流。
3。
通过人们的参与对信息进行归纳，演绎，比较等手段进行挖掘，使其有价值的部分沉淀下来，并于已存在的人类知识体系相结合，这部分有价值的信息就转变成知识。
4．智慧是人类基于已有的知识，针对物质世界运动过程中产生的问题根据获得的信息尽行分析，对比，演绎找出解决方案的能力。
这种能力运用的结果是将信息的有价值部分挖掘出来并使之成为知识架构的一部分回顾我们对数据，信息，知识和智慧的定义他们分别是：1．数据是使用约定俗成的关键字，对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系进行抽象表示，以适合在这个领域中用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。
根据这些定义我们尝试对企业应用知识管理提出一些建设性意见：1。
重视数据所使用关键词的统一性和完整性，这样才能避免组织内出现不同的信息和知识体系，避免成员在交流沟通时产生歧义和误会。
2。
保持关键字集合的可扩展性，防止由于数据不全导致新信息和新知识无法产生。
3。
重视信息的时效性，尽量在信息的时效性消失前挖掘出其有用的价值，并使之沉淀于已有的知识库中。
4。
重视信息的可靠性和逻辑性，防止由于错误或逻辑混乱的信息加入到知识库中，降低知识库的质量。
5。
关注企业知识库的结构化问题，尽量避免知识彼此割裂，甚至出现知识孤岛。
通过不同领域知识的交叉融合，使它们连通起来，方便组织成员使用知识库时能够快速准确的定位需要的知识。