​​DIKW模型通过四个层级（数据→信息→知识→智慧）揭示知识转化规律，其核心价值在于将原始数据升华为决策智慧。​​ 例如，医疗诊断中，患者体温数据（Data）经整合为健康指标（Information），结合临床经验形成治疗方案（Knowledge），最终由医生制定个性化管理计划（Wisdom），实现精准医疗。

​​数据层（Data）​​：原始事实的集合，如银行交易记录中的数字、医院监测的血压值。这些孤立数据需经加工才能产生意义，例如将用户消费金额按时间排序，初步识别异常交易。

​​信息层（Information）​​：结构化数据的逻辑关联。电商平台将用户浏览时长、点击行为转化为“潜在购买偏好”，或财务系统将报销单据分类为“营销费用”，均是通过分析数据关系提升决策效率。

​​知识层（Knowledge）​​：系统性认知的构建。厨师通过菜谱（信息）反复实践，掌握火候与调味配比；或企业基于历史欺诈案例建立风控模型，将信息提炼为可复用的策略框架。

​​智慧层（Wisdom）​​：预见性决策能力。教师运用DIKW模型时，不仅教会学生寓言故事的寓意（知识），更引导其将“防微杜渐”的智慧迁移至生活决策，如通过早期信号预判学业风险。

​​提示​​：DIKW模型的应用需结合领域特性——金融关注风险预判，教育侧重认知迁移，而AI训练本质是模拟人类从数据到智慧的升华过程。