Diferența dintre date și informații. Conceptul de informare. Informații și date. Diferențele dintre conceptele de informație și date
Date- aceasta este, de asemenea, cunoaștere, dar cunoaștere de un gen cu totul special. Într-o primă aproximare, datele sunt rezultatul înregistrării lingvistice a unei singure observații, experiment, fapt sau situație. Exemple de date ar putea fi:
a) „la cutare și cutare dată, cutare an, în momentul în care ploua într-o anumită zonă” (date meteorologice)”;
b) „prețul lemnului comercial într-o zi a unui an, conform informațiilor de la un astfel de schimb, a fost atât de mulți dolari pe tonă” (date comerciale);
c) „deficitul bugetului de stat într-o țară cutare a constituit cutare și cutare miliarde de dolari într-un anume an” (dată financiară);
d) „într-un asemenea moment, laboratorul automat îndreptat spre Jupiter s-a abătut de la traiectoria calculată cu atâtea grade, atâtea mii de kilometri într-o direcție oarecare” (date din domeniul tehnologiei spațiale).
Din punct de vedere tehnologic, unii experți definesc de obicei conceptul de „date” ca fiind informații care sunt stocate în baze de date și prelucrate de programe de aplicație, sau informații prezentate ca o secvență de caractere și destinate procesării într-un computer, adică. datele includ doar acea parte a cunoștințelor care este formalizată într-o asemenea măsură încât procedurile de prelucrare oficializate pot fi efectuate asupra lor folosind diverse mijloace tehnice.
Datele sunt informații prezentate într-o formă formalizată adecvată pentru prelucrare automată cu posibilă participare umană. Datele sunt informații scrise (codificate) în limba mașinii. Datele sunt fapte individuale care caracterizează obiectele, procesele și fenomenele din domeniul subiectului, precum și proprietățile acestora.
Există o diferență între informații și date; Datele pot fi considerate semne sau observații înregistrate care din anumite motive nu sunt folosite, ci doar stocate. În consecință, la un moment dat ele nu influențează comportamentul sau luarea deciziilor. Cu toate acestea, datele se transformă în informații dacă există un astfel de impact.
De exemplu, corpul principal de date computerizate este format din caracteristici care nu afectează comportamentul. Cu excepția cazului în care aceste date sunt organizate în mod corespunzător și reflectate sub forma unei ieșiri, astfel încât managerul să acționeze în conformitate cu aceasta, nu sunt informații. Acestea raman date pana cand angajatul le acceseaza in legatura cu implementarea anumitor actiuni sau in legatura cu o decizie pe care este obligat sa o ia.
Datele se transformă în informație atunci când sensul lor este realizat. Se mai poate spune că atunci când este posibil să folosiți datele pentru a reduce incertitudinea cu privire la ceva, datele se transformă în informații.
Ciclurile de viață ale datelor
La fel ca materia și energia, datele pot fi colectate, procesate, stocate și modificate în formă. Cu toate acestea, au câteva caracteristici. În primul rând, datele pot fi create și dispărute. De exemplu, datele despre un animal dispărut pot dispărea atunci când o bucată de cărbune cu amprentele sale este arsă. Datele pot fi șterse, pot pierde acuratețea etc. Datele pot fi caracterizate printr-un ciclu de viață (Fig. 1.9), în care trei aspecte sunt de importanță primordială – generarea, procesarea, stocarea și regăsirea.
Reproducerea și utilizarea datelor pot avea loc în diferite momente ale ciclului lor de viață și, prin urmare, nu sunt prezentate în diagramă.
Orez. 1.9. Ciclul de viață al datelor
Atunci când sunt procesate pe un computer, datele sunt transformate, trecând condiționat prin următoarele etape:
1) date ca rezultat al măsurătorilor și observațiilor:
2) date privind mediile tangibile (tabele, protocoale, directoare);
3) modele de date (structuri) sub formă de diagrame, grafice, funcții;
4) date în calculator într-un limbaj de descriere a datelor;
5) baze de date pe suport informatic.
Modele de date
Modelul de date este nucleul oricărei baze de date. Apariția acestui termen la începutul anilor 70 ai secolului XX este asociată cu lucrările ciberneticii americane E.F. Codd, care reflecta aspectul matematic al modelului de date folosit în sensul structurii datelor. În legătură cu nevoile de dezvoltare a tehnologiei de prelucrare a datelor în teoria băncilor automate de informare (ABI), în a doua jumătate a anilor 70 a apărut aspectul instrumental al modelului de date în cuprinsul acestui termen include restricții impuse datelor; structuri şi operaţiuni cu acestea.
Într-o interpretare modernă Model de date este definit ca un set de reguli pentru generarea structurilor de date în baze de date, operațiunile asupra acestora, precum și constrângerile de integritate care determină conexiunile și valorile de date permise, precum și succesiunea modificărilor acestora.
Astfel, un model de date reprezintă un set de structuri de date, constrângeri de integritate și operații de manipulare a datelor. Pe baza acesteia, se poate formula următoarea definiție de lucru: Un model de date este un set de structuri de date și operațiuni de procesare.
În prezent, există trei tipuri principale de modele de date: ierarhice, de rețea și relaționale. Model ierarhic de date organizează datele sub forma unei structuri arborescente și este implementarea unor conexiuni logice: relații generice sau relații „întreg-parte”. De exemplu, structura unei instituții de învățământ superior este o ierarhie pe mai multe niveluri (vezi Fig. 1.10).
Orez. 1.10. Exemplu de structură ierarhică
O bază de date ierarhică (arboresc) constă dintr-un set ordonat de arbori; mai precis, dintr-un set ordonat de mai multe instanțe ale aceluiași tip de arbore. În acest model, elementele inițiale dau naștere altor elemente, iar aceste elemente, la rândul lor, dau naștere la elemente ulterioare. Fiecare element copil are un singur element părinte. Structurile organizaționale, listele de materiale, cuprinsul în cărți, planurile de proiect, calendarele întâlnirilor și multe alte seturi de date pot fi prezentate într-o formă ierarhică.
Principalele dezavantaje ale acestui model sunt: a) complexitatea afișării relației dintre obiecte de tipul „mulți la mulți”; b) necesitatea utilizării ierarhiei care a stat la baza bazei de date în timpul proiectării. Nevoia de reorganizare constantă a datelor (și adesea imposibilitatea acestei reorganizări) a condus la crearea unui model mai general - modelul de rețea.
Abordarea în rețea a organizării datelor este o extensie a abordării ierarhice. Acest model diferă de cel ierarhic prin faptul că fiecare element copil poate avea mai mult de un element părinte. Un exemplu de model de date de rețea este prezentat în Figura 1.11.
Deoarece o bază de date de rețea poate reprezenta în mod direct tot felul de relații inerente datelor organizației corespunzătoare, aceste date pot fi navigate, explorate și interogate în diferite moduri, de ex. modelul de rețea nu este legat de o singură ierarhie. Cu toate acestea, pentru a face o solicitare către o bază de date de rețea, trebuie să vă aprofundați în structura acesteia (să aveți la îndemână schema acestei baze de date) și să vă dezvoltați propriul mecanism de navigare în baza de date, ceea ce este un dezavantaj semnificativ al acestui model de bază de date. .
Orez. 1.11. Exemplu de structură de rețea
Unul dintre dezavantajele modelelor de date discutate mai sus este că în unele cazuri, cu o reprezentare ierarhică și de rețea, creșterea bazei de date poate duce la o încălcare a reprezentării logice a datelor. Asemenea situații apar atunci când apar noi utilizatori, noi aplicații și tipuri de solicitări, ținând cont de alte conexiuni logice între elementele de date. Modelul de date relaționale evită aceste dezavantaje.
O bază de date relațională este aceea în care toate datele sunt prezentate utilizatorului sub formă de tabele dreptunghiulare cu valorile datelor, iar toate operațiunile din baza de date sunt reduse la manipulări cu tabele.
Un tabel este format din coloane (câmpuri) și rânduri (înregistrări); are un nume unic în baza de date. Tabelul reflectă tipul de obiect (entitate) din lumea reală, iar fiecare dintre rândurile sale reprezintă un obiect specific. Astfel, tabelul secțiunii Sport conține informații despre toți copiii implicați într-o anumită secțiune de sport, iar rândurile sale reprezintă un set de valori ale atributelor pentru fiecare copil specific. Fiecare coloană a tabelului este o colecție de valori pentru un anumit atribut al unui obiect. Coloana Greutate, de exemplu, reprezintă totalitatea tuturor categoriilor de greutate ale copiilor implicați în secțiune. Coloana Sex poate conține doar două valori diferite: „masculin”. și „feminin”. Aceste valori sunt selectate din setul de toate valorile posibile pentru atributul unui obiect, numit domeniu. Astfel, valorile din coloana Greutate sunt selectate din setul de toate greutățile posibile ale copiilor.
Fiecare coloană are un nume, care este de obicei scris în partea de sus a tabelului. Aceste coloane sunt numite câmpuri Mese. Când proiectați tabele într-un anumit SGBD, este posibil să selectați pentru fiecare câmp acesta tip, acestea. definiți un set de reguli pentru afișarea acestuia, precum și determinați operațiunile care pot fi efectuate asupra datelor stocate în acest câmp. Seturile de tipuri pot varia între diferitele SGBD.
Numele câmpului trebuie să fie unic în tabel, dar diferite tabele pot avea câmpuri cu același nume. Orice tabel trebuie să aibă cel puțin un câmp; Câmpurile sunt amplasate în tabel în conformitate cu ordinea în care au apărut numele lor când a fost creat. Spre deosebire de câmpuri, șirurile de caractere nu au nume; ordinea lor în tabel nu este definită, iar numărul lor este logic nelimitat. Liniile sunt numite înregistrări Mese.
Deoarece rândurile din tabel nu sunt ordonate, este imposibil să selectați un rând după poziția sa - nu există „primul”, „al doilea” sau „ultimul” printre ele. Orice tabel are una sau mai multe coloane, ale căror valori identifică în mod unic fiecare dintre rândurile sale. Această coloană (sau combinație de coloane) se numește cheie primară. În tabelul secțiunii Sport, cheia principală este coloana Nume complet. (Fig. 1.12).
Această alegere a cheii primare are un dezavantaj semnificativ: este imposibil să înregistrați doi copii într-o secțiune cu aceeași valoare în câmpul Nume complet, ceea ce nu este atât de rar în practică. De aceea, un câmp artificial este adesea introdus în înregistrările numerice din tabel. Un astfel de câmp, de exemplu, ar putea fi un număr de jurnal pentru fiecare copil, care poate asigura unicitatea fiecărei intrări din tabel. Dacă un tabel îndeplinește această cerință, este numit atitudine(relație).
Orez. 1.12. Model de date relaționale
Modelele de date relaționale pot suporta de obicei patru tipuri de relații între tabele:
1) Unu la unu(de exemplu: un tabel stochează informații despre școlari, un alt tabel stochează informații despre vaccinările școlarilor).
2) Unu la Multi(de exemplu: un tabel stochează informații despre profesori, un alt tabel stochează informații despre elevii pentru care acești profesori sunt profesori de clasă).
3) Mulți la Unu(de exemplu, putem oferi cazul anterior, considerându-l din cealaltă parte, și anume din partea tabelului în care sunt stocate informații despre școlari).
4) Multi la Multi(exemplu: comenzile de aprovizionare cu bunuri sunt stocate într-un tabel, iar în altul - companii care execută aceste comenzi, iar mai multe companii pot fi combinate pentru a îndeplini o singură comandă /
Reprezentarea relațională a datelor are o serie de avantaje. Este de înțeles pentru un utilizator care nu este un specialist în programare, vă permite să adăugați cu ușurință noi descrieri ale obiectelor și caracteristicile acestora și are o mare flexibilitate atunci când procesați interogări.
Întrebări și sarcini
1. Definiți conceptul de „date”.
2. Care este ciclul de viață al datelor?
3. Ce modele de date cunoașteți?
4. Enumerați avantajele și dezavantajele fiecărui model de date.
PROCESELE DE INFORMARE
Modulul 1 (1,5 credite): Introducere în Informatica Economică
Tema 1.1: Fundamentele teoretice ale informaticii economice
Tema 1.2: Mijloace tehnice de prelucrare a informaţiei
Subiectul 1.3: Software de sistem
Subiectul 1.4: Software-ul de service și elementele de bază algoritmice
Informatica economica si informatii
1.1. Fundamentele teoretice ale informaticii economice
1.1.2. Date, informații și cunoștințe
Concepte de bază de date, informații, cunoștințe.
Conceptele de bază utilizate în informatica economică includ: date, informații și cunoștințe. Aceste concepte sunt adesea folosite interschimbabil, dar există diferențe fundamentale între aceste concepte.
Termenul de date provine din cuvântul data - fapt, iar informație (informatio) înseamnă explicație, prezentare, i.e. informație sau mesaj.
Date este o colecție de informații înregistrate pe un anumit suport într-o formă adecvată stocării, transmiterii și procesării permanente. Transformarea și prelucrarea datelor vă permit să obțineți informații.
informație este rezultatul transformării și analizei datelor. Diferența dintre informații și date este că datele sunt informații fixe despre evenimente și fenomene care sunt stocate pe anumite medii, iar informațiile apar ca urmare a prelucrării datelor atunci când se rezolvă probleme specifice. De exemplu, diferite date sunt stocate în baze de date, iar la o anumită cerere, sistemul de management al bazei de date oferă informațiile necesare.
Există și alte definiții ale informațiilor, de exemplu, informațiile sunt informații despre obiectele și fenomenele mediului, parametrii, proprietățile și starea acestora, care reduc gradul de incertitudine și cunoașterea incompletă a acestora.
Cunoştinţe– acestea sunt informații procesate înregistrate și testate în practică, care au fost utilizate și pot fi utilizate în mod repetat pentru luarea deciziilor.
Cunoașterea este un tip de informație care este stocată într-o bază de cunoștințe și reflectă cunoștințele unui specialist într-un domeniu specific. Cunoașterea este capital intelectual.
Cunoștințele formale pot fi sub formă de documente (standarde, reglementări) care reglementează luarea deciziilor sau manuale, instrucțiuni care descriu modul de rezolvare a problemelor.
Cunoașterea informală este cunoștințele și experiența specialiștilor într-un anumit domeniu.
Trebuie remarcat faptul că nu există definiții universale ale acestor concepte (date, informații, cunoștințe), ele sunt interpretate diferit.
Deciziile se iau pe baza informațiilor primite și a cunoștințelor existente.
A lua decizii- aceasta este alegerea celei mai bune, într-un anumit sens, opțiune de soluție dintr-un set de acceptabile pe baza informațiilor disponibile.
Relația dintre date, informații și cunoștințe în procesul decizional este prezentată în figură.
Orez. 1.
Pentru a rezolva problema, datele fixe sunt prelucrate pe baza cunoștințelor existente, apoi informațiile primite sunt analizate folosind cunoștințele existente. Pe baza analizei, sunt propuse toate soluțiile fezabile și, ca urmare a alegerii, se ia o decizie care este cea mai bună într-un anumit sens. Rezultatele soluției adaugă cunoștințe.
În funcție de domeniul de utilizare, informațiile pot fi diferite: științifice, tehnice, manageriale, economice etc. Pentru informatica economică interesează informațiile economice.
informație- este vorba de informații despre obiectele și fenomenele mediului, parametrii, proprietățile și stările acestora, care reduc gradul de incertitudine și cunoașterea incompletă a acestora.
Datele sunt o colecție de informații înregistrate pe un anumit suport într-o formă adecvată pentru stocarea, transmiterea și prelucrarea permanentă. Transformarea și prelucrarea datelor vă permit să obțineți informații. Deveniți informații atunci când sunt utilizate
2.Proprietățile informațiilor: obiectivitate, fiabilitate, completitudine, relevanță, adecvare, accesibilitate.
Proprietățile informațiilor:
- Obiectivitatea informației. Obiectiv – existent în afara și independent de conștiința umană. Informația este o reflectare a lumii obiective externe. Informația este obiectivă dacă nu depinde de metodele de înregistrare, de opinia cuiva sau de judecata. Exemplu. Mesajul „E cald afară” poartă informații subiective, în timp ce mesajul „Afară sunt 22°C” poartă informații obiective. Informațiile obiective pot fi obținute folosind senzori de lucru și instrumente de măsură. Reflectate în conștiința unei persoane, informațiile pot fi distorsionate în funcție de opinie, judecată, experiență, cunoștințe despre un anumit subiect și, astfel, încetează să fie obiective.
- Fiabilitatea informațiilor. Informația este de încredere dacă reflectă starea reală a lucrurilor. Informațiile obiective sunt întotdeauna de încredere, dar informațiile de încredere pot fi atât obiective, cât și subiective. Informațiile de încredere ne ajută să luăm decizia corectă. Informațiile pot fi inexacte din următoarele motive:
- denaturarea intenționată sau neintenționată a unei proprietăți subiective;
- denaturare ca urmare a interferenței și a mijloacelor insuficient de precise de fixare a acesteia.
În ultimii ani, compania Xerox s-a poziționat nu ca producător de mașini de copiat, ci ca o companie de procesare a documentelor. Compania ZM se numește o companie inovatoare de rezolvare a problemelor. IBM se identifică ca o companie care creează beneficii economice pe termen lung pentru clienți, combinând cunoștințele sale de afaceri cu capacități tehnologice largi. Compania de echipamente de birou Steelcase spune că vinde cunoștințe și servicii proprietare care ajută la crearea unor experiențe mai bune pentru oamenii la locul lor de muncă. Ce adaugă valoare tuturor acestor companii? Acestea sunt în principal soluții bazate pe cunoștințe: know-how tehnic și tehnologic, design de produs, cercetare de marketing, identificarea adevăratelor nevoi ale clienților. Cunoașterea este cea care oferă acestor companii un avantaj competitiv durabil.
Să luăm în considerare diferența dintre cunoștințe și date și informații. Managerii încep să realizeze că acestea sunt lucruri diferite, mai ales în mod clar după ce organizația a cheltuit fonduri semnificative pentru a crea una sau alta bază de date sau un sistem de informații, sau pur și simplu a cheltuit aceste fonduri pe computerizare, fără niciun efect corespunzător.
Date- este o colecție de diverse fapte obiective. În corporații, acestea sunt, de exemplu, înregistrări structurate ale tranzacțiilor (în special, date despre toate vânzările: cât, când și cine a cumpărat, cât și când a plătit etc.). Aceste date nu ne spun de ce a venit cumpărătorul aici și dacă va mai veni.
informație este o colecție ierarhică de date despre anumite aspecte ale lumii reale. Informația este un flux de mesaje, iar cunoașterea este creată din acest flux depinde de opiniile și convingerile purtătorului de cunoștințe.
Informația este un fel de mesaj, de obicei sub forma unui document sau sub formă video sau audio. Are un destinatar și un expeditor. Acesta informează, adică „dă formă” destinatarului schimbându-i evaluările sau comportamentul. Măsura în care mesajul este informație este determinată de destinatar. El este cel care evaluează cât de mult îl informează mesajul primit și cât de mult este pur și simplu zgomot informațional.
Datele se transformă în informații în mai multe moduri:
o contextualizare: știm pentru ce sunt aceste date;
o numara: procesăm datele matematic;
o corecţie: corectăm erorile și eliminăm omisiunile;
o comprimare: comprimăm, concentrăm, agregăm date.
Cunoştinţe- un concept mai profund și mai larg decât doar date sau informații. Fiecare întreprindere, în cursul activităților sale, colectează date, le structurează și generează noi cunoștințe. Cel mai adesea, aceste cunoștințe se referă la tehnologie, dacă vorbim de producția de materiale, precum și de tehnologie de lucru cu clienții și tehnologie de interacțiune între ei, dacă vorbim de o întreprindere care oferă servicii clienților. Pot fi, de asemenea, cunoștințe privind mediul întreprinderii - despre tendințele demografice, macroeconomice, sociale, macroeconomice, tehnologice și ale pieței.
Diferența dintre cunoștințe și informații și date: un exemplu
Chrysler are o colecție de fișiere de computer numită Engineering Knowledge Book, care oferă date și informații cuprinzătoare despre mașinile companiei pentru a fi utilizate de orice proiectant de mașini noi. Atunci când managerul a primit date despre testele de impact efectuate, a refuzat să le introducă în dosare fără o prelucrare corespunzătoare. El a sugerat să răspundă la următoarele întrebări:
o de ce au fost efectuate aceste teste;
o care sunt rezultatele comparativ cu alte teste similare ale acestei firme din alti ani si concurenti;
o care sunt concluziile și testele pentru designul mașinii și componentele sale principale?
Întrebări similare transformă informația în cunoștințe; Mai mult, răspunsurile la aceste întrebări adaugă valoare informațiilor sau, cu alte cuvinte, adaugă valoare. În practică, există exemple opuse când, prin adăugarea de informații inutile, goale, informația originală își pierde valoarea. Există o pierdere de valoare din cauza estompării informațiilor necesare în fluxul de zgomot informațional.
Cunoştinţe este o combinație de experiență, valori, informații contextuale, evaluări ale experților, care oferă un cadru general pentru evaluarea și încorporarea experienței și informațiilor noi. Cunoașterea există în mintea celor care știu. În organizații, este înregistrat nu numai în documente, ci și în procese, proceduri, norme și, în general, în practică.
Așa cum informațiile provin din date, la fel și cunoștințele provin din informații prin:
o comparații, determinarea domeniului de aplicare (cum și când putem aplica informații despre acest fenomen la altul, similar);
o stabilirea de conexiuni (cum se leagă aceste informații cu alte informații);
o evaluări (cum pot fi evaluate aceste informații și cum le evaluează alții);
o determinarea domeniului de aplicare (cum se aplică aceste informații anumitor decizii sau acțiuni).
Procesul de transformare a datelor în informații și a informațiilor în cunoștințe este prezentat în Fig. 14.1.
Orez. 14.1. Date, informații și cunoștințe
Există o distincție între cunoștințele individuale și cele de grup. Părerile tradiționale presupun că cunoașterea este apanajul indivizilor, un grup fiind doar suma simplă a membrilor acelui grup, iar cunoștințele de grup fiind suma cunoștințelor lor.
Există un alt punct de vedere, modern, conform căruia un grup de oameni formează o nouă entitate cu specificul său unic. În cadrul acestui concept, putem vorbi despre comportamentul de grup și, respectiv, despre cunoștințele de grup. Acest nou concept este utilizat pe scară largă în știința managementului cunoștințelor. Astfel, cunoștințele pot fi dobândite nu numai de un individ, ci și de un grup de oameni. Apoi spun că organizația în ansamblu știe ceva, un grup, o brigadă etc. știe ceva.
Bill Gates, în cartea sa Business at the Speed of Thought, scrie despre necesitatea creșterii IQ-ului corporativ. Prin aceasta, el nu se referă doar la numărul de angajați inteligenți, ci și la acumularea de cunoștințe în cadrul companiei în ansamblu și la libera circulație a informațiilor, care le permite angajaților să beneficieze de ideile celuilalt.
Cunoașterea poate fi explicită sau tacită. Cunoștințe explicite poate fi exprimat în cuvinte și cifre și poate fi transmis în formă formalizată pe mass-media. Aceasta se referă la acele tipuri de cunoștințe care se transmit sub formă de prescripții, instrucțiuni, cărți, pe diverse medii, sub formă de memorii etc.
Cunoașterea tacităîn principiu, nu este formalizat și poate exista doar împreună cu proprietarul său - o persoană sau un grup de persoane.
Există două tipuri de cunoștințe tacite. Primul este abilitățile tehnice care sunt demonstrate de maeștrii meșteșugurilor lor și sunt, de regulă, rezultatul a mulți ani de practică. Al doilea sunt credințele, idealurile, valorile și modelele mentale pe care le folosim fără să ne gândim la ele.
Cunoștințele tacite se formează și se dezvoltă în procesul de creare și consolidare a unei culturi corporative pozitive și prin mijloace de interacțiune de grup (retrageri, grupuri creative etc.).
Atitudinea față de cunoștințele explicite și tacite din partea firmelor de afaceri este foarte contradictorie. Pe de o parte, multe firme se străduiesc să transforme cunoștințele tacite în cunoștințe explicite. Acest lucru se face pentru, pe de o parte, a nu depinde de indivizi și, pe de altă parte, pentru a duplica realizări semnificative. În același timp, aceste firme nu sunt interesate să-și vadă avantajele competitive de bază transferate într-o formă pregătită pentru duplicare. De aceea multe companii încearcă să-și mențină unele dintre avantajele competitive în forme care nu pot fi duplicate (formare specifică, cultură corporativă, sisteme speciale de servicii etc.).
Deținătorul cunoștințelor atât explicite, cât și implicite poate fi nu numai o anumită persoană, ci și o organizație. În consecință, putem vorbi de cunoștințe de grup tacite, care stau la baza modelelor stabile de reacții colective și interacțiuni interne.
În literatura occidentală, termenul „rutine” este uneori folosit pentru a desemna cunoștințe de grup tacite, care sunt acțiuni repetitive, modele de comportament regulate ale unei organizații sau firme. Rutinele sunt ceea ce se întâmplă automat, fără instrucțiuni și în absența unei proceduri de alegere; cu toate acestea, rutinele nu pot fi codificate.
În rusă, rutina este înțeleasă ca o rutină, o practică stabilită, un anumit regim, un tipar, reguli stabilite cu privire la activitățile oamenilor. În același timp, conceptul de „rutină” are încă un sens: este o ordine inertă, adică. o ordine care gravitează spre vechi, familiar și, datorită înapoierii sale, este impermeabilă la nou, progresiv. În cazurile în care termenul „rutină” este folosit pentru a desemna cunoștințe tacite de grup, conotațiile legate de rigiditate sunt absente.
Astfel, cunoștințele personale tacite sunt, în primul rând, aptitudini. În același timp, cunoștințele tacite de grup sunt, în primul rând, rutine. Rutinele nu există izolat, ci formează interdependență. Unele rutine pot fi implicite pentru unii membri ai unui grup (organizație) și explicite pentru alții. Astfel, granițele dintre cunoștințele explicite și implicite sunt relative și se poate vorbi și despre gradul de tacititate al acestor cunoștințe. Raportul dintre cunoștințele explicite și implicite, individuale și de grup este prezentat în tabel. 14.1.
Tabelul 14.1
Raportul de cunoștințe
Prezența cunoștințelor tacite într-o organizație ne obligă să abordăm managementul cunoștințelor într-un mod neconvențional. În mod tradițional, managementul cunoștințelor se referă la crearea, dezvoltarea și utilizarea diferitelor baze de date și cunoștințe. Prezența cunoștințelor tacite mută atenția către mijloacele de comunicare directă între oameni. Este important nu numai și nu atât de mult să creăm o enciclopedie corporativă care să înregistreze tot ceea ce știa și întâmpina oricare dintre angajați. În cazul cunoașterii tacite, este mai important să aveți la îndemână coordonatele persoanelor care cunosc rețeta și care au experiența relevantă, pentru a crea o cultură a comunicării folosind sesiuni de brainstorming, întâlniri, debriefing-uri și mijloace adecvate de comunicare, precum e-mail, site-uri web personale, teleconferințe etc.
Datele și informațiile sunt adesea echivalate, dar există o diferență semnificativă între cei doi termeni:
● informație- cunoștințe referitoare la concepte și obiecte (fapte, evenimente, lucruri, procese, idei) din creierul uman;
● Date- prezentarea informațiilor prelucrate adecvate pentru transmitere, interpretare sau prelucrare (fișiere informatice, documente pe hârtie, înregistrări într-un sistem informațional).
Diferența dintre informații și date este aceea că:
1) datele sunt informații fixe despre evenimente și fenomene care sunt stocate pe anumite medii, iar informațiile apar ca urmare a prelucrării datelor la rezolvarea unor probleme specifice.
De exemplu, diferite date sunt stocate în baze de date, iar la o anumită cerere, sistemul de management al bazei de date oferă informațiile necesare.
2) datele sunt purtători de informații, nu informațiile în sine.
3) Datele se transformă în informații doar atunci când o persoană devine interesată de acestea. O persoană extrage informații din date, le evaluează, le analizează și, pe baza rezultatelor analizei, ia o decizie sau alta.
Datele se transformă în informații în mai multe moduri:
Contextualizare: știm pentru ce sunt datele;
Numărarea: Prelucrăm datele matematic;
Corectare: corectăm erorile și eliminăm omisiunile;
Comprimare: Comprimăm, concentrăm, agregăm datele.
Astfel, dacă este posibilă utilizarea datelor pentru a reduce incertitudinea cunoștințelor despre un subiect, atunci datele se transformă în informații. Prin urmare, se poate susține că informațiile sunt datele utilizate.
4) Informațiile pot fi măsurate. Măsura de măsurare a conținutului informației este asociată cu o modificare a gradului de ignoranță a destinatarului și se bazează pe metodele teoriei informației.
2. Domeniul de subiect- aceasta este o parte a lumii reale, datele despre care vrem să le reflectăm în baza de date. Tematica este infinită și conține atât concepte și date esențial importante, cât și date nesemnificative sau nesemnificative. Astfel, importanța datelor depinde de alegerea domeniului.
Model de domeniu. Un model de domeniu este cunoștințele noastre despre un domeniu. Cunoașterea poate fi fie sub formă de cunoștințe informale în creierul expertului, fie exprimată formal folosind anumite mijloace. Experiența arată că modul textual de reprezentare a unui model de domeniu este extrem de ineficient. Mult mai informative și mai utile la dezvoltarea bazelor de date sunt descrierile domeniului subiectului realizate folosind notații grafice specializate. Există un număr mare de metode de descriere a unui domeniu. Cele mai cunoscute includ tehnica de analiză structurală SADT și IDEF0 bazată pe aceasta, diagramele de flux de date Gein-Sarson, tehnica de analiză orientată pe obiecte UML, etc. Modelul de domeniu descrie mai degrabă procesele care au loc în domeniul subiectului și datele utilizate. prin aceste procese. Succesul dezvoltării ulterioare a aplicațiilor depinde de cât de corect este modelată domeniul.
3. Baza de date- un set de materiale independente prezentate într-o formă obiectivă (articole, calcule, reglementări, hotărâri judecătorești și alte materiale similare), sistematizate în așa fel încât aceste materiale să poată fi găsite și prelucrate cu ajutorul unui calculator electronic (calculator).
Mulți experți subliniază greșeala comună de a folosi incorect termenul „bază de date” în loc de termenul „sistem de gestionare a bazelor de date” și subliniază necesitatea de a face distincția între aceste concepte.
