top of page

Data to Wisdom

  • Apr 5, 2023
  • 3 min read

I recently read an article in The Australian about aphorisms, written by social commentator Phillip Adams, which piqued my interest. He reflected on pithy sayings like “easy come, easy go” or “all that glitters is not gold”. But this was the saying that caught my attention:


"Data isn't information. Information isn't knowledge. Knowledge isn't wisdom"

I’m Bruce Grady, the Chief Customer Officer at FloodMapp, and with my personal experience as the former Assistant Director-General, Emergency Management Queensland, I found a strong connection to this idea. Emergency management is first and foremost about people. A flood, for example, in a remote area that doesn’t impact any people is just a natural event. It’s not until people are affected that it becomes a natural disaster. The saying above is also fundamentally about people – data is a passive attribute, it is only when we process, understand, and apply human experience, intellect and history that we have a chance to transform data to wisdom. The definition of wisdom I am working with is the ability to make good judgements based on experience, knowledge and understanding.


This is the primary premise of FloodMapp’s approach to developing flood intelligence tools for emergency managers. As emergency events unfold, we are either overwhelmed by the sheer volume of unstructured data, or scrambling to find some data, any data!


The ‘Lego Model’ (Figure 1) is a great visual to understand this critical transition from data to wisdom. We start with a pile of data that has volume but little form. We then sort that pile into something useful, then to arrange and present visually gets us a step closer to something valuable. The key, however, is the ability to present the data in a way that tells a story that is easily consumed, focuses on the need at hand, and informs evidence-based decisions.


Figure 1: the Lego Model

Ultimately, the goal is to present data in a way that enhances the human dimension of applying experience, knowledge and understanding.


At FloodMapp, we deeply understand this connection between flood impacts, data, and people. Unless emergency managers can rapidly comprehend the situation, convey that understanding to those impacted, and enable the rapid application of their experience to actionable decisions, we cannot hope to effectively respond to floods as they happen.


Our products – ForeCast, NowCast and PostCast – enable those intelligence ‘stories’ to be packaged in a meaningful, visual and easily-digestible way to support decision-makers before, during and after flood events.


Figure 2: the evolution of a flood mapped by ForeCast, NowCast and PostCast.

Using the ‘Lego Model’ in a FloodMapp context looks a little like this:

  • Data: tells us it is likely to rain.

  • Sorted data: indicates the likelihood that rain may lead to flood in a catchment.

  • Arranged data: tells us the expected height of a river at specific locations.

  • Data presented visually: shows us the likely inundation extent within and

  • across catchments as an event unfolds.

Data, in its various forms, is incredibly important and already available to emergency managers however it doesn’t show the specific impact of the flood. It doesn’t look at the flood data and explain it with a visual story. FloodMapp, however, takes data and displays it as a story in the form of a map that shows the flood extent including what specific properties, assets, or roads are impacted. From the impact maps, we can also see the specific locations where responders are needed, what skills and equipment are required, and how to get there. Seeing the story as it unfolds in real-time and being able to answer these questions with timely and rightsized actions is the difference between a best guess and real wisdom.


The journey from data to wisdom is one of many parts. Emergency management wisdom is delivered by great decisions. Those decisions can be powered by FloodMapp’s intelligence tools and interpreted by your experienced people.


If you’re interested in furthering his discussion, contact us at via hello@floodmapp.com



58 Comments


riley91673
19 hours ago

Bài viết phân tích khá hay về quá trình chuyển hóa dữ liệu thô thành tri thức thực tế, làm tôi nhớ đến cách các nền tảng giải trí vận hành hệ thống của họ. Hôm qua trong lúc nghỉ giải lao, tôi thấy đồng nghiệp bàn tán về BJ88 khi họ đang phân tích các chỉ số biến động trong trò chơi, cách họ xử lý thông tin thực sự giống với những gì tác giả đề cập ở đây. Dữ liệu dù nhiều đến đâu cũng chỉ là những con số vô hồn nếu chúng ta không biết cách chọn lọc và đặt chúng vào đúng ngữ cảnh cần thiết để đưa ra quyết định hợp lý. Đây là…

Like

nancyscott04448
19 hours ago

Bài viết phân tích khá hay về cách chuyển đổi từ dữ liệu thô sang trí tuệ thực tế. Đọc đến đoạn tối ưu hóa quyết định, tôi lại nhớ đến cách mà các hệ thống như BJ88 xử lý dữ liệu người chơi để điều chỉnh tỷ lệ cược theo thời gian thực mà thằng bạn tôi từng giải thích lúc nó theo dõi các trận đấu. Bản thân tôi thì chỉ thích đọc về tư duy logic và cách xử lý thông tin hơn là đi sâu vào mấy cái nền tảng giải trí đó. Việc áp dụng tư duy dữ liệu vào đời sống hằng ngày đúng là một kỹ năng cần thiết để tránh những quyết định…

Like

nancyscott04448
19 hours ago

Bài viết phân tích khá hay về quá trình chuyển đổi từ dữ liệu thô sang tri thức hữu ích trong thực tế. Đọc đến đoạn lọc thông tin nhiễu, tôi lại nhớ đến mấy lần ngồi ở quán cà phê, thấy bàn bên cạnh bàn tán sôi nổi về các chỉ số biến động tại BJ88. Lúc đó tôi chỉ thoáng nghe qua rồi cũng bỏ đó, vì bản thân không thực sự dành thời gian tìm hiểu về các cổng game online bao giờ. Tuy nhiên, cách họ quan sát dữ liệu và đưa ra quyết định cũng là một dạng bài học về tư duy logic. Suy cho cùng, dù là trong công việc hay trong bất…

Like

donnahernandez52305
19 hours ago

Chuyển hóa dữ liệu thành trí tuệ là một quá trình đòi hỏi sự kiên nhẫn và kỹ năng phân tích sâu sắc. Đôi khi tôi tự hỏi các nền tảng lớn như BJ88 xử lý lượng dữ liệu khổng lồ của người dùng mỗi ngày ra sao để đưa ra các gợi ý cá nhân hóa như thế. Đó chắc chắn không phải là việc dễ dàng với bất kỳ hệ thống nào. Bài viết cung cấp một góc nhìn khá mới mẻ về việc làm sao để biến những con số khô khan thành thông tin có giá trị thực tiễn cho công việc hàng ngày.

Like

riley91673
20 hours ago

Quá trình chuyển đổi từ dữ liệu thô sang trí tuệ là cả một chặng đường dài. Nhìn vào những con số thống kê mà bài viết đưa ra, tôi chợt liên tưởng đến cách BJ88 quản lý dữ liệu người dùng để cải thiện dịch vụ. Không phải lúc nào dữ liệu cũng dễ đọc, nhưng nếu biết cách phân tích, chúng sẽ trở nên rất hữu ích. Bài viết này cung cấp góc nhìn khá mới mẻ, giúp tôi hiểu rằng thông tin chỉ thực sự có giá trị khi chúng ta biết cách biến chúng thành kiến thức ứng dụng.

Like
bottom of page