Information ဆိုတာ Knowledge မဟုတ်ပါဘူး (W. Edwards Deming ရဲ့ အမြင်)

ဒီနေ့မှာတော့ Information နဲ့ Knowledge ကို ဂဃနဏ ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြပေးထားတဲ့ YouTube Video တစ်ခုလေ့လာခဲ့ရတယ်။ ဒီ Video ထဲမှာ W. Edwards Deming ရဲ့ "Theory of Knowledge" ကို အခြေခံပြီး ရှင်းပြထားပါတယ်။

သတင်းအချက်အလက် (Information)

ကျွန်တော်တို့ဟာ နေ့စဉ် ဆုံးဖြတ်ချက်တွေ ချနိုင်ဖို့ Information တွေ အများကြီးကို ရရှိနေကြတယ်။ Information ဆိုတာ ဘယ်သူ၊ ဘယ်အချိန်၊ ဘယ်မှာ၊ ဘာဖြစ်တယ် အစရှိတဲ့ နောက်ခံအကြောင်းအရာ (Context) ပါဝင်တဲ့ အချက်အလက်တွေကို ခေါ်တာပါ။

နေ့စဉ် တစ်ဦးနဲ့တစ်ဦး စကားပြောတာတွေ၊ Meeting တွေ လုပ်ကြတာတွေ၊ အစီအစဉ်တွေ ဆွဲကြတာတွေကနေ Information တွေ အများကြီး စုဆောင်းရရှိနိုင်ပါတယ်။

Information တွေဟာ Knowledge (အသိပညာ) ဖြစ်လာဖို့ တစ်ခါတစ်လေ အထောက်အကူ ပေးချင်ပေးမယ် ပေးချင်မှ ပေးမယ် ထည့်သွင်းစဉ်းစားစရာ များသာဖြစ်တယ် ဆိုတာကို Video ထဲမှာ ရှင်းပြထားတယ်။

အသိပညာ (Knowledge)

အကျိုးနဲ့အကြောင်းကို သိရှိပြီး လက်ခံထားခြင်းကို Theory လို့ ခေါ်နိုင်ပါတယ်။ Information နဲ့ Knowledge ကိုတော့ အဓိက မတူညီတဲ့ အချက် (၂) ချက်နဲ့ ခွဲခြားနိုင်ပါတယ်။

၁​ အနာဂတ်ကို ခန့်မှန်းနိုင်ခြင်း (Prediction)
Knowledge ဆိုတာ အနာဂတ်မှာ ဘာဖြစ်လာမလဲဆိုတာကို ခန့်မှန်းနိုင်ပါတယ်။ ဥပမာ - ပစ္စည်းတစ်ခုကို လက်ထဲက လွှတ်ချလိုက်ရင် မြေကြီးပေါ် ပြုတ်ကျမယ်ဆိုတာဟာ Knowledge ဖြစ်ပါတယ်။

၂ Theory အပေါ်မှာ အခြေခံခြင်း
Knowledge တွေဟာ Theory တွေအပေါ်မှာ အခြေခံပါတယ်။ ဥပမာ - လက်ထဲက ပြုတ်ကျခြင်းဆိုတဲ့ 'အကျိုး' ဟာ ကမ္ဘာမြေကြီးမှာ ဆွဲငင်အားရှိတယ်ဆိုတဲ့ 'အကြောင်း' (Theory) ကြောင့် ဖြစ်ပါတယ်။

ဒါကြောင့် ဒုတိယအချက်ဖြစ်တဲ့ Theory ရပ်တည်ချက်ကသာ ပြောင်းလဲသွားစရာ အကြောင်း ရှိတယ်ဆိုရင် သူအပေါ်တည်နေတဲ့ Knowledge တစ်ခုလုံးဟာလည်း ပြောင်းလဲသွားနိုင်ပါတယ်။

Edwards Deming ပေးခဲ့တဲ့ ကြက်ဖကြီး ဥပမာ -

ကြက်ဖကြီးတစ်ကောင်ဟာ မနက်တိုင်း အောက်အီးအီးအော် တွန်တယ်။ အဲ့လို တွန်တဲ့အခါ နေထွက်လာတယ်လို့ သူမှာ Knowledge ရရှိထား/ယူဆထားတယ်။ ဒါကြောင့် သူသိထားတဲ့အတိုင်း နေ့တိုင်း မနက်ဆို အောက်အီးအီးအော် တွန်တယ်၊ တွန်ပြီးတော့ နေထွက်လာတယ်။

တစ်နေ့မနက်မှာတော့ သူ မတွန်ဖြစ်လိုက်ဘူး။ သူ မတွန်ပင်မဲ့လဲ နေကတော့ ထွက်မြဲအတိုင်း ထွက်လာတာပါပဲ။ ဒီတော့ သူ့ ယူဆထားတဲ့ Theory ဟာ လွဲမှားသွားပြီး၊ သူဟာ နေထွက်တာကို ထိန်းချုပ်လို့မရဘူးဆိုတဲ့ Theory အသစ်တစ်ခု ရလာပါတော့တယ်။

စနစ် (System)

System တွေမှာ အနာဂတ်ကို တွက်ဆခန့်မှန်းနိုင်ဖို့က အရေးကြီးဆုံးပါပဲ။ ရှုပ်ထွေးတဲ့ Web Application တွေရဲ့ လုပ်ဆောင်ပုံတွေ၊ အလိုအလျောက် အလုပ်လုပ်တဲ့ Deployment System တွေကို တည်ဆောက်တဲ့အခါ အနာဂတ်မှာ ဖြစ်လာနိုင်တာတွေကို ကြိုတင်တွက်ဆဖို့ လိုအပ်သလိုမျိုးပေါ့။ ဒီတော့ Knowledge တွေလိုပဲ System ကိုလည်း Theory တွေအပေါ်မှာ တည်ဆောက်ကြရပါတယ်။

Deming ပြောခဲ့တဲ့အထဲမှာ အရေးကြီးဆုံးအချက်ကတော့ Knowledge နဲ့ System တွေ ဆက်လက်တိုးတက်ဖို့အတွက် "မသိသေးသော အရာများ (Unknowns)" နဲ့ "မသိနိုင်သော အရာများ (Unknowables)" ဖြစ်ပါတယ်။ ဒီအရာတွေအတွက် ဘယ်လို Information မှ အတိအကျ ရနိုင်မှာ မဟုတ်ပါဘူး။

ဒါကြောင့် Theory တစ်ခု မှန်ကန်နေသေးသရွေ့တော့ တည်ဆောက်ထားတဲ့ System ဟာ ဆက်လက်လည်ပတ်နေနိုင်ပေမယ့်၊ ကျွန်တော်တို့ဟာ လက်ရှိ Theory တွေကို အမြဲတမ်း ပြန်လည်သုံးသပ် စစ်ဆေးနေဖို့ လိုအပ်မှာ ဖြစ်ပါတယ်။

ပုည