DIKW - путь от данных к мудрости

Прежде чем строить дэшборды и запускать ML-модели, стоит задать простой вопрос:

а на каком уровне зрелости ваших данных вы вообще находитесь?

DIKW-пирамида помогает понять, как данные превращаются в смысл.

1. Data (Данные)

Сырые факты. Таблицы, CSV, выгрузки, логи. Без контекста, без структуры, просто набор цифр и строк.

Пример: небольшой интернет-магазин выгружает продажи вручную из CRM и считает выручку в Excel. Данных много, но связи между ними нет.

2. Information (Информация)

Данные очищены, связаны между собой, можно ответить на конкретные вопросы: сколько клиентов купили, какой был средний чек, где сезонный пик.

Пример: розничная сеть построила отчёты в Power BI. Руководство видит динамику продаж по регионам и товарам. Это уже информация, а не хаос.

3. Knowledge (Знание)

Аналитика становится системной. Данные обновляются автоматически, живут в хранилище (DWH), на их основе принимаются решения.

Пример: крупная e-commerce компания подключила Data Warehouse, автоматизировала ETL и теперь видит в реальном времени маржинальность и возвраты. Отчёты перестали быть ручной рутиной.

4. Wisdom (Мудрость)

Вы не просто анализируете прошлое - вы прогнозируете будущее.

Машинное обучение помогает предсказывать спрос, определять отток клиентов и оптимизировать цены.

Пример: страховая компания прогнозирует вероятность аварии и предлагает индивидуальные тарифы. Решения принимаются заранее, а не по факту.

Главный инсайт

Можно нанять хоть сотню Data Scientist, но без фундамента в виде данных результата не будет.

Всё начинается с качественного DWH: загрузки из транзакционных БД, CRM и внутренних систем, очистки ошибок и дубликатов. Только потом - витрины, аналитика, ML.

И не забывайте про принцип: Garbage in – Garbage out.

Если данные плохие, никакой красивый дэшборд не спасёт.

Начните с фундамента. Без него любая аналитика превращается в гадание на дэшбордах.