很大一部分人认为，能有效区分信息和知识的关键，并不在于信息和知识的内容、结构、精确性或效用的差别。相反，知识是经过每个个体的头脑处理过的信息：它是关于事实、过程、概念、理解、理念、观察和判断（这些事实、过程、概念、理解、理念、观察和判断可能是或可能不是独特的、有用的、精确的或结构化的）的个性化的或主观的信息。知识不是一个与信息截然不同的概念，信息一旦经过了个体头脑的处理就将成为知识（Polanski and Non aka称之为“隐性”知识），这种知识经过清楚地表达并通过文本、计算机输出结果、口头或书面文字或其他形式与其他人交流，就又转变成了信息（Non aka称之为“显性”知识）。然后，信息接受者通过对信息的认知处理并使其内在化，就又将其转化成隐性知识了[4]。这就是所谓的知识的“波粒二相性”。
Davenport和Prussia认为，知识与人紧密相连，信息经人脑处理的结果并存在于人脑中，就是知识，这种结果脱离人脑后的其他存在形式，就是信息。知识并不是静态的，知识的概念中还包括了互动、交谈以及发明创造等活动。与其他持三层次分类法的学者类似，这种观点认为知识包含了人的理解和创新能力，即四层次分类法中的“智慧”的内容。
Tumid对知识、信息和数据的层次结构进行了再思考，并提出了相反的层次结构，指出当知识被语法、语义等结构描述后成为信息，信息被详细定义的数据结构规范后成为数据[5]。数据、信息、知识之间的转换过程大致如下：数据→信息→知识→新数据→新信息→新知识。
如果仔细分析一下这些概念的性质以及它们的产生过程，我们就会发现它们之间的非连续性，而正是这种非连续性使数据、信息、知识和智慧互相之间产生了根本的区别。对照数据、信息、知识和智慧的特性，可以看出，数据是感性认识阶段的产物，而信息、知识和智慧是理性认识阶段的产物。(www.xing528.com)
数据与信息、知识和智慧三者的区别主要在于它是原始的、彼此分散孤立的、未被加工处理过的记录，它不能回答特定的问题。知识与信息的区别主要在于它们回答的是不同层次的问题，信息可以由电脑处理而获取，知识很难由电脑创造出来。智慧与前三类的不同主要在于前三类与过去有关，涉及已经有了什么或已知什么。只有智慧与未来有关，借助智慧，人们能创造未来，而不仅仅是抓住现在和过去。智慧是以知识为基础而产生出来的，与数据、信息和知识并不在同一主干上。智慧强调的是分析和解决问题的能力，要回答的问题层次更高。如果轻视信息、知识与智慧的区别，混淆了数据、信息、知识和智慧的概念与层次，就将它们之间画上等号，这样既没有认清数据、信息、知识和智慧的本质，也不利于知识管理系统的建立与运行。
人类对事物的认识过程是前后联系、连续不断、逐次推进的，是一个从简单到复杂，从显性到隐性的过程。因而，在某些特定情形下，数据、信息、知识和智慧之间是一个连续体，它们之间的边界是模糊的、有叠加的，如信息与知识的交接处，知识端包括少量信息的成分，而信息端包括少量知识的成分。数据、信息、知识和智慧是人类认识客观事物过程中不同阶段的产物。从数据到信息到知识再到智慧，是一个从低级到高级的认识过程，层次越高，外延、深度、含义、概念化和价值越是增加[6]。在数据、信息、知识和智慧中，低层次是高层次的基础和前提，没有低层次就不可能有高层次，数据是信息的源泉，信息是知识的“子集或基石”，知识是智慧的基础和条件。信息是数据与知识的桥梁。知识反映了信息的本质。智慧是知识的应用和生产性使用。数据、信息、知识和智慧之间的联系在于前者是后者的基础与前提，而后者对前者的获取具有一定的影响。
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