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



204 Comments


margaretscott41566
5 minutes ago

Bài về data to wisdom đọc hơi khó ở chỗ phân biệt dữ liệu với điều đã được hiểu, nhưng mình thấy ý chính khá thuyết phục. Mình từng có những lúc ghi lại rất nhiều thứ rồi không quay lại, đến khi cần thì chỉ nhớ được cảm xúc lúc đó chứ không nhớ chi tiết. Bài viết làm mình nghĩ rằng việc sắp xếp và đặt câu hỏi có thể quan trọng không kém việc thu thập. Mình từng nghe game tài xỉu khi một người quen kể về buổi tối giải trí, đó chỉ là một câu chuyện tình cờ trong lúc mình đang đọc, nên mình chẳng nhớ nội dung cụ thể, chỉ nhớ cảm giác chuyển…

Like

emilyyoung17655
12 minutes ago

Mình đọc phần chuyển từ data sang wisdom thấy đúng, nhưng vẫn đang nghĩ hoài làm sao dữ liệu thành thói quen suy xét. Hồi rảnh mình có đọc vài mục về game bài đổi thưởng, trong đó có tên go88, chủ yếu vì thấy người quanh mình nhắc tới chứ mình chưa dùng. Điều khác biệt có lẽ nằm ở cách người đọc tự hỏi dữ liệu đang dẫn mình đi đâu, chứ không chỉ là có bao nhiêu thông tin. Bài làm mình muốn đọc lại từng đoạn một để xem mình đã bỏ qua bước nào ở giữa.

Like

stephanietaylor125
40 minutes ago

Bài viết về data to wisdom đi từ dữ liệu thô đến việc rút ra điều có nghĩa, nghe đơn giản nhưng thực ra phải qua nhiều bước. Mình không làm nghề phân tích, chỉ đọc như một người ngoài cuộc, nên phần chuyển giữa information và knowledge khiến mình phải đọc lại. Đời thường mình hay ghi chú lung tung vào điện thoại, khi rảnh mới sắp xếp, có lần thấy ai đó nhắc tới go88 khi bàn về Game bài đổi thưởng, mình nghe thoáng qua rồi quên. Điều mình còn lấn cấn là ai quyết định một thông tin đã đủ chắc để trở thành wisdom.

Like

riley91673
an hour ago

Bài viết nói về việc dữ liệu thô không tự nói lên điều gì, phải qua sự chọn lọc và câu hỏi đặt ra thì mới thành tri thức. Tôi thấy đúng, vì dữ liệu nhiều lúc giống một đống thói quen lặp đi lặp lại hơn là một câu trả lời. Có lúc tôi đọc xong vẫn tự hỏi tác giả lấy dữ liệu từ đâu, và các nhóm lại theo tiêu chí nào, nhưng bài không nói rõ. Buổi tối đi ngang mấy quán bài, người ta hay kéo Game bài đổi thưởng ra để tính tỉ lệ thắng thua cũng giống kiểu chỉ nhặt dữ liệu thô rồi tưởng đã hiểu ván bài. Có lẽ khó nhất vẫn…

Like

nancyscott04448
10 hours ago

Chuyển dữ liệu thành tri thức nghe thì gọn mà làm thì đầy thứ phải lo. Bài viết đưa ra vài lỗi phổ biến, tôi đọc và thấy quen thuộc vì chính tôi cũng hay làm hụt mấy bước đó: nhảy vào biểu đồ trước khi biết mình muốn hỏi gì, rồi chọn con số đẹp để kể. Tự thu nhận dữ liệu không khó, cái khó là biết dừng ở đâu. Tôi làm báo cáo cho mấy việc nhỏ trong công việc, mỗi lần đều thấy mình xử lý số liệu như một việc ngang hàng với việc nghĩ. Chính vì thế, câu hỏi đặt ra trước mới quan trọng. Nhiều khi rảnh tôi cũng mở chừng vài trang…

Like
bottom of page