Auf dem Weg zum Wissen, reicht aber das Gewinnen von Daten nicht aus. Weder die Zahl der Gänseblümchen in einem Garten noch die Steigung sind Wissen, sondern Daten. Um Wissen zu erzeugen, müssen erst viele Daten gesammelt werden. Erst, wenn wir von verschiedenen Gärten die Steigung und die Zahl der Gänseblümchen in Erfahrung gebracht habe, können wir damit beginnen Wissen zu erzeugen.
Um nun aber mit den Daten etwas anfangen zu können, müssen diese in eine gewisse Struktur gebracht werden. Hierdurch entstehen Dateien. Solche Strukturen können sehr starr sein, wie Tabellen, dann entstehen sog. Datenbanken. Es kann aber auch eine flexiblere Art von Struktur sein, die sich mehr für qualitative Beschreibungen eignet.
Die Datenverarbeitung, also der Umgang mit den Daten, ist dabei sehr stark verbunden mit elektronischen Systemen, die in der Lage sind, auch sehr komplexe Strukturen und große Datenmengen zu halten. Hierbei ist es besonders wichtig, eine Struktur zu finden, die es erlaubt, die Daten weiter auswerten zu können. Daher hat Knowledge Science auch einen Bezug zur IT. Ein Knowledgescientist sollte daher verschiede Möglichkeiten der Strukturierung kennen und entscheiden, welche Struktur für die Generierung von Wissen am sinnvollsten ist.