智慧是經歷無數無聊和苦逼之後積累起來的
「知識」是一個再普通不過的辭彙了，但是什麼是知識？知識從哪裡來？怎麼獲取知識？這些基礎的問題恐怕不是每個人都會去思考的問題。思考這些問題有什麼好處么？答案當然是「有好處」，好處就是從中可以獲得認識世界、洞見未來和解決問題的智慧。
曾經有一次和一個前同事吃飯，在聊天的時候不免就提到對公司現狀的一些看法，尤其是當下公司決策層對於市場判斷、產品定義和供應鏈備貨等方面，總是舉棋不定，不斷的推翻重來，一個項目大量的時間浪費在無休止的討論上，等終於弄明白該怎麼做的時候，已經錯過了市場先機。
我這個前同事說，「明明是很簡單的問題，真搞不懂他們為什麼就是想不明白？」
我於是問她「你怎麼覺得那是很簡單的問題呢？產品定義本來就是在猜測市場需要什麼，這其實是很困難的一件事。」
她回答我說，「別的市場我不敢說，但是印度市場我是門清，事後也證明了我當初的想法是正確，只是我沒有決策權，當權者也不願意聽我的意見！」。
然後她告訴了我原因。在這之前大概差不多兩年的時間裡，她每天和每周幾乎都會做同一件事，收集來自印度市場的銷售數據、從這些數據中整理出日出貨量、庫存量、價格、客戶問題反饋等信息。每周還要寫一份報告給當時的公司管理層（前任管理層，不是現任）。日積月累下來，當管理層問她印度市場下一個產品應該怎麼做時，她總是能夠給出準確可行的建議，這些建議包括：諸如產品特徵、預期價格、備貨量、產品周期等，這些建議成為了管理層決策的重要依據。她說，也許就是每天做這些看似無聊、重複的工作，積累了足夠的大數據，從而讓她具有了洞見未來的能力。
這種現象其實在生活中非常多見，例如我們經常談論的所謂工匠精神，這些工匠們都有一個共同的特徵，那就是年復一年地重複著同一件事。藝術家的作品看起來充滿了想像力，但是在創作出優秀作品之前，我們不知道他們經歷了多少反覆無聊的練習。我有一個畫家的遠房叔叔，有一次跟我講在中國美院求學的經歷。求學時一個非常重要的聯繫是臨摹古人的畫，有時候一天下來畫得都想吐。尤其是畫近景的松樹，那麼多松針要一根一根的畫出來，而且每一根都力求和原作在角度、方向、色彩濃淡、重疊關係上保持一致，那簡直是一件要命的事。但是經歷過這些之後，他說自己的水平又提升了一大截。
再回到項目管理上來，項目經理每天要面對動態變化的項目，要想淡定從容的把項目做好，除了學習知識，還應該學習知識的方法、認識知識的本質。要能從看似無聊、重複的工作中，汲取有用的信息，形成自己的知識體系，進而獲得洞見未來的智慧。只有這樣才能完成能力的提升並獲得駕馭項目的成就感。
PMBOK指南第6版中增加了一個過程——管理項目知識，在編寫《PMBOK指南全解讀與PMP考試指導》這本輔導教材時，對「什麼是知識」這樣基本的問題進行了深入的了解和思考，在這個過程中知道了一個DIKW模型，這個模型回答了諸如「什麼知識」這些基本問題，同時關於如何學習知識和獲得智慧給了我很大的啟發，接下來分享給大家。
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DIKW模型
DIKW模型是一個可以很好的幫助我們理解數據（Data）、信息（Information）、知識（Knowledge）和智慧（Wisdom）之間的關係的模型，這個模型還向我們展現了數據是如何逐步轉化為信息、知識、乃至智慧的方式。
這個模型可以追溯於托馬斯·斯特爾那斯·艾略特所寫的詩－《岩石》（The Rock）。在首段，他寫道：「知識中的智慧我們在那裡丟失？資訊中的知識我們在那裡丟失？」。哈藍·克利夫蘭建立了這個體系。並得到米蘭·瑟蘭尼（Milan Zeleny）及羅素·艾可夫（Russell .L. Ackoff）不斷的擴展。接下來我們分別介紹著四層的基本含義。
1、數據建立基本認識
數據（Data）可以是數字、文字、圖像、符號等，它直接來自於事實，可以通過原始的觀察或度量來獲得。例如有10個用戶對產品不滿意，根據這個我們並不能得出關於產品是好還是不好的結論。
2、數據轉化為信息
通過某種方式組織和處理數據，分析數據間的關係，並加入背景和歷史信息，數據就有了意義，這就是信息（Information）。這些信息可以回答一些簡單的問題，譬如：「誰？、什麼？、哪裡？、什麼時候？」。所以信息也可以看成是被理解了的數據，並且可以用來進行判斷好壞，並據此做出決策和行動。
還是客戶滿意度調查，如果一共調查了10個用戶，結果10個都不滿意，即100%不滿意，這說明問題很嚴重。如果調查了10萬個用戶只有10個不滿意，說明產品雖然有問題，但是並不算嚴重。
3、信息轉化為知識
如果說數據是一個事實的集合，從中可以得出關於事實的結論。那麼知識（Knowledge）就是信息的集合，它使信息變得有用。知識是對信息的應用，是一個對信息判斷和確認的過程，這個過程結合了經驗、上下文、詮釋和反省。知識可以回答「如何？」的問題，可以幫助我們建模和模擬。
知識是從相關信息中過濾、提煉及加工而得到的有用資料。特殊背景/語境下，知識將數據與信息、信息與信息在行動中的應用之間建立有意義的聯繫，它體現了信息的本質、原則和經驗。此外，知識基於推理和分析，還可能產生新的知識。最後來看智慧，智慧，是人類所表現出來的一種獨有的能力，主要表現為收集、加工、應用、傳播知識的能力，以及對事物發展的前瞻性看法。在知識的基礎之上，通過經驗、閱歷、見識的累積，而形成的對事物的深刻認識、遠見，體現為一種卓越的判斷力。
假設上述用戶滿意度調查是1000個用戶，有10個不滿意，那麼通過分析用戶不滿意的原因，產品的特性、設計的過程、銷售服務的過程，建立一套提升客戶滿意度的流程和方法，這麼我們就可以說具備了提升產品用戶滿意度的知識。
對於知識我們需要的不僅僅是簡單的積累，還需要理解。根據已經掌握的信息和知識創造新的知識。這一點在「項目知識管理」過程的定義中有充分的體現，即項目知識管理是利用現有知識，創造新知識的過程。
4、數據轉化為智慧
最後來看智慧（Wisdom），智慧是一種外推的、非確定性的、非必然的過程。智慧是哲學探索的本質，是判斷是非、對錯和好壞的過程，它所提出的問題是還沒有答案的問題。與前幾個階段不同，智慧關注的是未來，試圖理解過去未曾理解的東西，過去未做過的事，並且智慧是人類所特有的，是唯一不能用工具實現的。
智慧可以簡單的歸納為做正確判斷和決定的能力，包括對知識的最佳使用。智慧可以回答「為什麼」的問題。
還是用上面的用戶滿意度的例子，基於現有產品的知識，我們如何在未來開發出用戶滿意的產品，如果能夠做出正確的決策，那麼這說明我們具備了智慧。
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DIKW模型的啟示
根據DIKW模型，我們可以獲得以下幾點啟示，當然這僅限於筆者的感悟，讀者可能會有其它的啟示，歡迎分享和討論。
1、知識和智慧需要積累
平時幾乎人人都知道知識可以改變命運，要獲取知識就需要通過學習，這是沒有錯的。但我們平時所談論的這個「知識」其實是廣義的知識，其實包含了DIKW模型的四個層次的內容。
武俠小說中經常有的橋段是：有人去拜師學藝，結果師父就讓他每天擔水、劈柴干體力活，好不容易願意交點拳腳的時候，整天就是扎馬步、打沙包。作為徒弟總是抱怨師父不教真功夫。
我們工作生活中有很多看似無聊、重複和苦逼的工作，我們從這些工作中獲得的實際上是DIKW模型中的數據。數據是信息、知識和智慧的基礎，沒有這些基礎的積累，智慧也無從談起。就像我的那個前同事所說的，每天就是收集和整理市場銷售數據，看似無聊，但最終獲得了對市場洞見的智慧。
網路上有篇文章叫做《牛逼的背後都是苦逼》很好地說明了這一點，正所謂「人心需在事上磨」，都是同樣的道理。這也是支撐我忍受無數個「孤獨寂寞冷」完成《PMBOK全解讀》的信念。智者從無聊和重複中汲取的是智慧，而普通人只是獲得了無聊和抱怨。
2、對於大量數據和信息需要分辨和處理
都說現在是一個知識爆炸的時代，同樣這裡的知識同樣也是廣義的知識。我們每天被各種各樣的數據塞滿生活的每一分鐘： 社交軟體的段子、抖音快手的短視頻、網站的八卦新聞、電視上五花八門的綜藝節目……。從DIKW模型來看，這些僅僅是底層的「數據」，甚至連信息都不算，更不用說從中獲取知識和智慧了。
花一點時間系統安靜的讀一本書、無聊時不是看手機而是深入的思考一些基本的問題，通過學習和實踐構建自己完整的知識體系，去偽存真、摒棄瑣碎恐怕是這個知識大爆炸時代一種非常重要的能力，否則將失去基本的自主判斷的能力，被數據的大潮所裹挾。
3、知識歸一化
從DIKW模型來看，知識是一種典型的金字塔結構，越往上內容越少，這其實是一個歸一化的過程。那麼在平時怎麼樣才能完成知識體系建立並完成歸一化呢？在這裡筆者推薦一個自己常用的一種方法。
我稱這個方法為WWH模型，即What-Why-How模型。
第一先談What。
我們一般時通過讀書和實踐來收集數據和信息，同時期望獲得知識和智慧。以讀書為例，首先搞清楚這本書在講什麼，也就是基本概念和基本邏輯。這是一個完成數據收集和信息獲取的過程。
第二談Why，這是在學習過程之後要做的事情。經過What的過程之後，就書中一些關鍵的概念和邏輯提出「為什麼」的問題。通過問自己為什麼，可以把新學到的知識和自己既有的知識融會貫通。這其實就是在做歸一化的思想實驗。因為「為什麼」之後還有更多的「為什麼」，凡事都架不住多問幾個問什麼。通過問問什麼，可以把這些知識背後的知識挖掘出來，到最後往往就是一個適用性更廣泛的道理。那麼也就實現了知識的歸一化，同時我們對世界的認識也更加透徹。最高深的知識其實解決的都是最基本和原始的問題。
第三談How，所謂How，也就是知識如何應用的問題。我們可以進行思想實驗和實踐活動應用所需的知識。能夠解決實踐中的問題，並且能夠洞見未來，那麼我們就獲得了智慧，同時創造了新的知識。
關於這個模型更詳細的內容可以參考我公眾號的文章《從技術到管理必須掌握的學習方法》。
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