Sự khác biệt giữa dữ liệu và thông tin. Khái niệm về thông tin. Thông tin và dữ liệu. Sự khác biệt giữa khái niệm thông tin và dữ liệu
Dữ liệu- đây cũng là kiến thức, nhưng là kiến thức thuộc một loại rất đặc biệt. Theo phép tính gần đúng đầu tiên, dữ liệu là kết quả của việc ghi lại ngôn ngữ của một quan sát, thí nghiệm, sự kiện hoặc tình huống duy nhất. Ví dụ về dữ liệu có thể là:
a) “vào ngày nọ, năm kia, vào thời điểm t ở một khu vực nào đó đang mưa” (dữ liệu khí tượng)”;
b) “giá gỗ thương mại vào ngày đó của năm đó, theo thông tin từ sàn giao dịch đó, là rất nhiều đô la mỗi tấn” (dữ liệu thương mại);
c) “thâm hụt ngân sách nhà nước ở một quốc gia nào đó lên tới hàng tỷ đô la trong một năm” (số liệu tài chính);
d) “Tại thời điểm đó, phòng thí nghiệm tự động hướng về Sao Mộc đã lệch khỏi quỹ đạo tính toán rất nhiều độ, hàng nghìn km theo hướng như vậy” (dữ liệu từ lĩnh vực công nghệ vũ trụ).
Từ quan điểm công nghệ, một số chuyên gia thường định nghĩa khái niệm “dữ liệu” là thông tin được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu và được xử lý bởi các chương trình ứng dụng hoặc thông tin được trình bày dưới dạng một chuỗi ký tự và được dùng để xử lý trong máy tính, tức là. Dữ liệu chỉ bao gồm phần kiến thức được chính thức hóa đến mức các quy trình xử lý chính thức có thể được thực hiện trên đó bằng các phương tiện kỹ thuật khác nhau.
Dữ liệu là thông tin được trình bày dưới dạng chính thức phù hợp để xử lý tự động với sự tham gia của con người. Dữ liệu là thông tin được ghi (mã hóa) bằng ngôn ngữ của máy. Dữ liệu là các sự kiện riêng lẻ mô tả các đối tượng, quá trình và hiện tượng trong lĩnh vực chủ đề cũng như các thuộc tính của chúng.
Có sự khác biệt giữa thông tin và dữ liệu; Dữ liệu có thể được coi là dấu hiệu hoặc những quan sát được ghi lại mà vì lý do nào đó không được sử dụng mà chỉ được lưu trữ. Do đó, tại một thời điểm nhất định, chúng không ảnh hưởng đến hành vi hoặc việc ra quyết định. Tuy nhiên, dữ liệu sẽ biến thành thông tin nếu có tác động như vậy.
Ví dụ: phần dữ liệu chính của máy tính bao gồm các tính năng không ảnh hưởng đến hành vi. Trừ khi dữ liệu này được tổ chức phù hợp và phản ánh dưới dạng đầu ra để người quản lý hành động theo nó thì đó không phải là thông tin. Chúng lưu giữ dữ liệu cho đến khi nhân viên truy cập chúng liên quan đến việc thực hiện một số hành động nhất định hoặc liên quan đến một số quyết định mà anh ta có nghĩa vụ phải đưa ra.
Dữ liệu biến thành thông tin khi ý nghĩa của nó được nhận ra. Cũng có thể nói rằng khi có thể sử dụng dữ liệu để giảm bớt sự không chắc chắn về điều gì đó thì dữ liệu sẽ biến thành thông tin.
Vòng đời dữ liệu
Giống như vật chất và năng lượng, dữ liệu có thể được thu thập, xử lý, lưu trữ và thay đổi dưới dạng. Tuy nhiên, chúng có một số tính năng. Trước hết, dữ liệu có thể được tạo ra và biến mất. Ví dụ: dữ liệu về một loài động vật đã tuyệt chủng có thể biến mất khi một mẩu than có dấu vết của nó bị đốt cháy. Dữ liệu có thể bị xóa, mất độ chính xác, v.v. Dữ liệu có thể được mô tả bằng một vòng đời (Hình 1.9), trong đó ba khía cạnh có tầm quan trọng hàng đầu - tạo, xử lý, lưu trữ và truy xuất.
Việc sao chép và sử dụng dữ liệu có thể xảy ra ở các điểm khác nhau trong vòng đời của chúng và do đó không được hiển thị trong sơ đồ.
Cơm. 1.9. Vòng đời của dữ liệu
Khi được xử lý trên máy tính, dữ liệu được chuyển đổi có điều kiện trải qua các giai đoạn sau:
1) dữ liệu là kết quả của các phép đo và quan sát:
2) dữ liệu trên phương tiện hữu hình (bảng, giao thức, thư mục);
3) mô hình dữ liệu (cấu trúc) ở dạng sơ đồ, đồ thị, hàm số;
4) dữ liệu trong máy tính bằng ngôn ngữ mô tả dữ liệu;
5) cơ sở dữ liệu trên phương tiện máy tính.
Mô hình dữ liệu
Mô hình dữ liệu là cốt lõi của bất kỳ cơ sở dữ liệu nào. Sự xuất hiện của thuật ngữ này vào đầu những năm 70 của thế kỷ XX gắn liền với các công trình của nhà điều khiển học người Mỹ E.F. Codd, phản ánh khía cạnh toán học của mô hình dữ liệu được sử dụng theo nghĩa cấu trúc dữ liệu. Trước nhu cầu phát triển công nghệ xử lý dữ liệu trong lý thuyết ngân hàng thông tin tự động (ABI), nửa cuối thập niên 70, khía cạnh công cụ của mô hình dữ liệu xuất hiện, nội dung của thuật ngữ này bao gồm các hạn chế áp đặt lên dữ liệu. cấu trúc và hoạt động với chúng.
Theo cách giải thích hiện đại mô hình dữ liệuđược định nghĩa là một bộ quy tắc để tạo cấu trúc dữ liệu trong cơ sở dữ liệu, các thao tác trên chúng, cũng như các ràng buộc toàn vẹn xác định các kết nối và giá trị dữ liệu được phép cũng như trình tự thay đổi của chúng.
Do đó, mô hình dữ liệu biểu thị một tập hợp các cấu trúc dữ liệu, các ràng buộc toàn vẹn và các thao tác thao tác dữ liệu. Dựa trên điều này, định nghĩa làm việc sau đây có thể được xây dựng: Mô hình dữ liệu là một tập hợp các cấu trúc dữ liệu và các hoạt động xử lý.
Hiện tại, có ba loại mô hình dữ liệu chính: phân cấp, mạng và quan hệ. Mô hình dữ liệu phân cấp tổ chức dữ liệu dưới dạng cấu trúc cây và là việc thực hiện các kết nối logic: quan hệ chung hoặc quan hệ “toàn bộ - một phần”. Ví dụ, cấu trúc của một cơ sở giáo dục đại học là hệ thống phân cấp nhiều cấp độ (xem Hình 1.10).
Cơm. 1.10. Ví dụ về cấu trúc phân cấp
Cơ sở dữ liệu (cây) phân cấp bao gồm một tập hợp các cây được sắp xếp; chính xác hơn là từ một tập hợp có thứ tự gồm nhiều trường hợp của cùng một loại cây. Trong mô hình này, các phần tử ban đầu tạo ra các phần tử khác và các phần tử này lần lượt tạo ra các phần tử tiếp theo. Mỗi phần tử con chỉ có một phần tử cha. Cơ cấu tổ chức, danh sách tài liệu, mục lục trong sách, kế hoạch dự án, lịch họp và nhiều bộ dữ liệu khác có thể được trình bày dưới dạng phân cấp.
Nhược điểm chính của mô hình này là: a) sự phức tạp trong việc hiển thị mối quan hệ giữa các đối tượng thuộc loại “nhiều với nhiều”; b) nhu cầu sử dụng hệ thống phân cấp là cơ sở của cơ sở dữ liệu trong quá trình thiết kế. Nhu cầu tổ chức lại dữ liệu liên tục (và thường là không thể tổ chức lại được) đã dẫn đến việc tạo ra một mô hình tổng quát hơn - mô hình mạng.
Cách tiếp cận mạng để tổ chức dữ liệu là một phần mở rộng của cách tiếp cận phân cấp. Mô hình này khác với mô hình phân cấp ở chỗ mỗi phần tử con có thể có nhiều phần tử cha. Một ví dụ về mô hình dữ liệu mạng được hiển thị trong Hình 1.11.
Vì cơ sở dữ liệu mạng có thể biểu diễn trực tiếp tất cả các loại mối quan hệ vốn có trong dữ liệu của tổ chức tương ứng nên dữ liệu này có thể được điều hướng, khám phá và truy vấn theo nhiều cách khác nhau, tức là. mô hình mạng không bị ràng buộc bởi chỉ một hệ thống phân cấp. Tuy nhiên, để đưa ra yêu cầu tới cơ sở dữ liệu mạng, bạn cần đi sâu vào cấu trúc của nó (có sẵn lược đồ của cơ sở dữ liệu này) và phát triển cơ chế điều hướng cơ sở dữ liệu của riêng bạn, đây là một nhược điểm đáng kể của mô hình cơ sở dữ liệu này .
Cơm. 1.11. Cấu trúc mạng ví dụ
Một trong những nhược điểm của các mô hình dữ liệu được thảo luận ở trên là trong một số trường hợp, với cách biểu diễn mạng và phân cấp, sự phát triển của cơ sở dữ liệu có thể dẫn đến vi phạm cách biểu diễn logic của dữ liệu. Những tình huống như vậy phát sinh khi người dùng mới, ứng dụng mới và loại yêu cầu xuất hiện, có tính đến các kết nối logic khác giữa các thành phần dữ liệu. Mô hình dữ liệu quan hệ tránh được những nhược điểm này.
Cơ sở dữ liệu quan hệ là cơ sở dữ liệu trong đó tất cả dữ liệu được trình bày cho người dùng dưới dạng bảng hình chữ nhật chứa các giá trị dữ liệu và tất cả các thao tác trên cơ sở dữ liệu được giảm xuống thành các thao tác với bảng.
Một bảng bao gồm các cột (trường) và hàng (bản ghi); có một tên duy nhất trong cơ sở dữ liệu. Bảng phản ánh loại đối tượng (thực thể) trong thế giới thực và mỗi hàng của nó đại diện cho một đối tượng cụ thể. Do đó, bảng phần Thể thao chứa thông tin về tất cả trẻ em tham gia vào một phần thể thao nhất định và các hàng của nó biểu thị một tập hợp các giá trị thuộc tính cho từng đứa trẻ cụ thể. Mỗi cột trong bảng là một tập hợp các giá trị cho một thuộc tính cụ thể của một đối tượng. Ví dụ, cột Cân nặng thể hiện tổng số tất cả các hạng cân nặng của trẻ em tham gia vào phần này. Cột Giới tính chỉ có thể chứa hai giá trị khác nhau: “nam”. và "nữ tính". Các giá trị này được chọn từ tập hợp tất cả các giá trị có thể có cho thuộc tính của một đối tượng, được gọi là miền. Do đó, các giá trị trong cột Trọng số được chọn từ tập hợp tất cả các trọng số con có thể có.
Mỗi cột có một tên, thường được viết ở đầu bảng. Những cột này được gọi lĩnh vực những cái bàn. Khi thiết kế các bảng trong một DBMS cụ thể, có thể chọn cho từng trường kiểu, những thứ kia. xác định một bộ quy tắc để hiển thị nó, cũng như xác định các thao tác có thể được thực hiện trên dữ liệu được lưu trữ trong trường này. Các tập hợp kiểu có thể khác nhau giữa các DBMS khác nhau.
Tên trường phải là duy nhất trong bảng, nhưng các bảng khác nhau có thể có các trường có cùng tên. Bất kỳ bảng nào cũng phải có ít nhất một trường; Các trường được đặt trong bảng theo thứ tự tên của chúng xuất hiện khi nó được tạo. Không giống như các trường, chuỗi không có tên; thứ tự của chúng trong bảng không được xác định và số lượng của chúng là không giới hạn về mặt logic. Các dòng được gọi là Hồ sơ những cái bàn.
Vì các hàng trong bảng không được sắp xếp theo thứ tự nên không thể chọn hàng theo vị trí của nó - không có hàng "đầu tiên", "thứ hai" hoặc "cuối cùng" trong số đó. Bất kỳ bảng nào cũng có một hoặc nhiều cột, các giá trị trong đó xác định duy nhất từng hàng của nó. Cột này (hoặc tổ hợp các cột) được gọi là khóa chính. Trong bảng phần Thể thao, khóa chính là cột Họ và tên. (Hình 1.12).
Việc lựa chọn khóa chính này có một nhược điểm đáng kể: không thể ghi hai con trong một phần có cùng giá trị trong trường Họ và tên, điều này không quá hiếm trong thực tế. Đó là lý do tại sao trường nhân tạo thường được đưa vào các bản ghi số trong bảng. Ví dụ, một trường như vậy có thể là số nhật ký của mỗi trẻ, điều này có thể đảm bảo tính duy nhất của mỗi mục trong bảng. Nếu một bảng thỏa mãn yêu cầu này, nó được gọi là thái độ(mối quan hệ).
Cơm. 1.12. Mô hình dữ liệu quan hệ
Các mô hình dữ liệu quan hệ thường có thể hỗ trợ bốn loại mối quan hệ giữa các bảng:
1) Một đối một(ví dụ: một bảng lưu thông tin về học sinh, một bảng lưu thông tin về tiêm chủng của học sinh).
2) Một đến nhiều(ví dụ: một bảng lưu trữ thông tin về giáo viên, một bảng khác lưu trữ thông tin về học sinh mà những giáo viên này là giáo viên đứng lớp).
3) Nhiều thành một(Ví dụ: chúng ta có thể đưa ra trường hợp trước, xem xét nó từ phía bên kia, cụ thể là từ phía của bảng nơi lưu trữ thông tin về học sinh).
4) Nhiều nhiều(ví dụ: các đơn đặt hàng cung cấp hàng hóa được lưu trữ trong một bảng và trong một bảng khác - các công ty thực hiện các đơn đặt hàng này và một số công ty có thể được kết hợp để thực hiện một đơn hàng /
Biểu diễn dữ liệu theo quan hệ có một số lợi thế. Điều này có thể hiểu được đối với người dùng không phải là chuyên gia lập trình, nó cho phép bạn dễ dàng thêm các mô tả mới về các đối tượng và đặc điểm của chúng, đồng thời có tính linh hoạt cao khi xử lý các truy vấn.
Câu hỏi và nhiệm vụ
1. Định nghĩa khái niệm “dữ liệu”.
2. Vòng đời dữ liệu là gì?
3. Bạn biết những mô hình dữ liệu nào?
4. Liệt kê ưu điểm và nhược điểm của từng mô hình dữ liệu.
QUY TRÌNH THÔNG TIN
Học phần 1 (1,5 tín chỉ): Nhập môn Tin học kinh tế
Chuyên đề 1.1: Cơ sở lý luận của tin học kinh tế
Chủ đề 1.2: Phương tiện kỹ thuật xử lý thông tin
Chủ đề 1.3: Phần mềm hệ thống
Chủ đề 1.4: Phần mềm dịch vụ và thuật toán cơ bản
Thông tin và thông tin kinh tế
1.1. Cơ sở lý luận của tin học kinh tế
1.1.2. Dữ liệu, thông tin và kiến thức
Các khái niệm cơ bản về dữ liệu, thông tin, tri thức.
Các khái niệm cơ bản được sử dụng trong tin học kinh tế bao gồm: dữ liệu, thông tin và tri thức. Những khái niệm này thường được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng có những khác biệt cơ bản giữa các khái niệm này.
Thuật ngữ dữ liệu xuất phát từ dữ liệu từ - thực tế và thông tin (thông tin) có nghĩa là giải thích, trình bày, tức là. thông tin hoặc tin nhắn.
Dữ liệu là tập hợp thông tin được ghi trên một phương tiện cụ thể ở dạng phù hợp để lưu trữ, truyền tải và xử lý lâu dài. Việc chuyển đổi và xử lý dữ liệu cho phép bạn có được thông tin.
Thông tin là kết quả của việc chuyển đổi và phân tích dữ liệu. Sự khác biệt giữa thông tin và dữ liệu là dữ liệu là thông tin cố định về các sự kiện, hiện tượng được lưu trữ trên một số phương tiện nhất định và thông tin xuất hiện do quá trình xử lý dữ liệu khi giải quyết các vấn đề cụ thể. Ví dụ: nhiều dữ liệu khác nhau được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu và theo một yêu cầu nhất định, hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu sẽ cung cấp thông tin cần thiết.
Có những định nghĩa khác về thông tin, ví dụ, thông tin là thông tin về các đối tượng và hiện tượng của môi trường, các tham số, tính chất và trạng thái của chúng, làm giảm mức độ không chắc chắn và kiến thức chưa đầy đủ về chúng.
Kiến thức– đây là thông tin được xử lý được ghi lại và kiểm tra thực tế đã được sử dụng và có thể được sử dụng nhiều lần để ra quyết định.
Kiến thức là một loại thông tin được lưu trữ trong cơ sở kiến thức và phản ánh kiến thức của một chuyên gia trong một lĩnh vực chủ đề cụ thể. Kiến thức là vốn trí tuệ.
Tri thức chính thức có thể ở dạng văn bản (tiêu chuẩn, quy định) quy định việc ra quyết định hoặc sách giáo khoa, hướng dẫn mô tả cách giải quyết vấn đề.
Kiến thức không chính thức là kiến thức và kinh nghiệm của các chuyên gia trong một lĩnh vực chủ đề nhất định.
Cần lưu ý rằng không có định nghĩa chung về các khái niệm này (dữ liệu, thông tin, kiến thức), chúng được diễn giải khác nhau.
Các quyết định được đưa ra dựa trên thông tin nhận được và kiến thức hiện có.
Đưa ra quyết định- đây là sự lựa chọn giải pháp tốt nhất, theo một nghĩa nào đó, từ một tập hợp các giải pháp có thể chấp nhận được dựa trên thông tin có sẵn.
Mối quan hệ giữa dữ liệu, thông tin và kiến thức trong quá trình ra quyết định được thể hiện trong hình.
Cơm. 1.
Để giải quyết vấn đề, dữ liệu cố định được xử lý trên cơ sở kiến thức hiện có, sau đó thông tin nhận được sẽ được phân tích bằng kiến thức hiện có. Dựa trên phân tích, tất cả các giải pháp khả thi đều được đề xuất và kết quả của sự lựa chọn là một quyết định tốt nhất theo nghĩa nào đó sẽ được đưa ra. Kết quả của giải pháp bổ sung thêm kiến thức.
Tùy thuộc vào phạm vi sử dụng, thông tin có thể khác nhau: khoa học, kỹ thuật, quản lý, kinh tế, v.v. Đối với tin học kinh tế, thông tin kinh tế được quan tâm.
Thông tin- đây là thông tin về các đối tượng và hiện tượng của môi trường, các thông số, tính chất và trạng thái của chúng, làm giảm mức độ không chắc chắn và kiến thức chưa đầy đủ về chúng.
Dữ liệu là tập hợp thông tin được ghi lại trên một phương tiện cụ thể ở dạng phù hợp để lưu trữ, truyền tải và xử lý vĩnh viễn. Việc chuyển đổi và xử lý dữ liệu cho phép bạn có được thông tin. Trở thành thông tin khi sử dụng
2.Tính chất của thông tin: khách quan, tin cậy, đầy đủ, phù hợp, đầy đủ, dễ tiếp cận.
Thuộc tính thông tin:
- Tính khách quan của thông tin. Khách quan – tồn tại bên ngoài và độc lập với ý thức con người. Thông tin là sự phản ánh của thế giới khách quan bên ngoài. Thông tin là khách quan nếu nó không phụ thuộc vào phương pháp ghi chép, ý kiến hoặc phán đoán của bất kỳ ai. Ví dụ. Thông báo “Bên ngoài ấm áp” mang thông tin chủ quan, trong khi thông báo “Bên ngoài trời ấm áp 22°C” mang thông tin khách quan. Thông tin khách quan có thể thu được bằng cách sử dụng cảm biến làm việc và dụng cụ đo lường. Được phản ánh trong ý thức của một người, thông tin có thể bị bóp méo tùy theo quan điểm, phán đoán, kinh nghiệm, kiến thức về một chủ đề cụ thể và do đó không còn mang tính khách quan.
- Độ tin cậy của thông tin. Thông tin là đáng tin cậy nếu nó phản ánh đúng thực trạng của sự việc. Thông tin khách quan luôn đáng tin cậy, nhưng thông tin đáng tin cậy có thể vừa khách quan vừa chủ quan. Thông tin đáng tin cậy giúp chúng ta đưa ra quyết định đúng đắn. Thông tin có thể không chính xác vì những lý do sau:
- cố ý hoặc vô ý bóp méo tài sản chủ quan;
- biến dạng do nhiễu và phương tiện sửa chữa không đủ chính xác.
Trong những năm gần đây, công ty Xerox đã định vị mình không phải là nhà sản xuất máy sao chép mà là một công ty xử lý tài liệu. Công ty ZM tự gọi mình là công ty giải quyết vấn đề sáng tạo. IBM tự nhận mình là một công ty tạo ra lợi ích kinh tế lâu dài cho khách hàng bằng cách kết hợp kiến thức kinh doanh của mình với khả năng công nghệ rộng lớn. Công ty thiết bị văn phòng Steelcase cho biết họ bán kiến thức và dịch vụ độc quyền giúp tạo ra trải nghiệm tốt hơn cho mọi người tại nơi làm việc. Điều gì làm tăng thêm giá trị cho tất cả các công ty này? Đây chủ yếu là các giải pháp dựa trên kiến thức: bí quyết kỹ thuật công nghệ, thiết kế sản phẩm, nghiên cứu marketing, xác định nhu cầu thực sự của khách hàng. Chính kiến thức đã mang lại cho các công ty này lợi thế cạnh tranh bền vững.
Hãy xem xét sự khác biệt giữa kiến thức và dữ liệu và thông tin. Các nhà quản lý bắt đầu nhận ra rằng đây là những điều khác nhau, đặc biệt rõ ràng sau khi tổ chức đã chi những khoản tiền đáng kể để tạo ra một cơ sở dữ liệu hoặc hệ thống thông tin này hoặc cơ sở dữ liệu hoặc hệ thống thông tin khác, hoặc đơn giản là chi những khoản tiền này cho việc tin học hóa mà không có bất kỳ tác động tương ứng nào.
Dữ liệu- là một tập hợp các sự kiện khách quan khác nhau. Ví dụ: trong các tập đoàn, đây là bản ghi có cấu trúc về các giao dịch (đặc biệt là dữ liệu về tất cả các giao dịch bán hàng: bao nhiêu, khi nào và ai đã mua, bao nhiêu và khi nào thanh toán, v.v.). Dữ liệu này không cho chúng ta biết lý do người mua đến đây và liệu anh ta có quay lại hay không.
Thông tin là một tập hợp dữ liệu có thứ bậc về các khía cạnh nhất định của thế giới thực. Thông tin là một luồng thông điệp, và kiến thức được tạo ra từ luồng này; nó phụ thuộc vào quan điểm và niềm tin của người mang kiến thức.
Thông tin là một loại tin nhắn, thường ở dạng tài liệu hoặc ở dạng video hoặc âm thanh. Nó có một người nhận và một người gửi. Nó thông báo, tức là "tạo hình" cho người nhận bằng cách thay đổi đánh giá hoặc hành vi của họ. Mức độ mà tin nhắn là thông tin được xác định bởi người nhận. Chính anh ta là người đánh giá mức độ thông báo của tin nhắn nhận được và mức độ nhiễu thông tin đơn giản.
Dữ liệu biến thành thông tin theo nhiều cách:
ồ bối cảnh hóa: chúng tôi biết dữ liệu này dùng để làm gì;
ồ đếm: chúng tôi xử lý dữ liệu theo phương pháp toán học;
ồ điều chỉnh: chúng tôi sửa lỗi và loại bỏ thiếu sót;
ồ nén: chúng tôi nén, tập trung, tổng hợp dữ liệu.
Kiến thức- một khái niệm sâu sắc và rộng hơn chỉ là dữ liệu hoặc thông tin. Mỗi doanh nghiệp, trong quá trình hoạt động của mình, sẽ thu thập dữ liệu, cấu trúc dữ liệu và tạo ra kiến thức mới. Thông thường, kiến thức này liên quan đến công nghệ, nếu chúng ta đang nói về sản xuất vật chất, cũng như công nghệ làm việc với khách hàng và công nghệ để tương tác với nhau, nếu chúng ta đang nói về một doanh nghiệp cung cấp dịch vụ khách hàng. Nó cũng có thể là kiến thức về môi trường của doanh nghiệp - về các xu hướng nhân khẩu học, kinh tế vĩ mô, xã hội, kinh tế vĩ mô, công nghệ và thị trường.
Sự khác biệt giữa kiến thức và thông tin và dữ liệu: một ví dụ
Chrysler có một bộ sưu tập các tập tin máy tính được gọi là Sách Kiến thức Kỹ thuật, cung cấp dữ liệu và thông tin toàn diện về ô tô của công ty để bất kỳ nhà thiết kế ô tô mới nào sử dụng. Khi người quản lý nhận được dữ liệu về các cuộc kiểm tra va chạm đã thực hiện, anh ta đã từ chối đưa chúng vào hồ sơ mà không xử lý thích hợp. Ông đề nghị trả lời các câu hỏi sau:
o tại sao những thử nghiệm này được thực hiện;
o kết quả so với các bài kiểm tra tương tự khác của công ty này từ các năm khác và đối thủ cạnh tranh là gì;
o các kết luận và thử nghiệm đối với thiết kế ô tô và các bộ phận chính của nó là gì?
Những câu hỏi tương tự chuyển đổi thông tin thành kiến thức; Hơn nữa, câu trả lời cho những câu hỏi này sẽ tăng thêm giá trị cho thông tin, hay nói cách khác là tăng thêm giá trị. Trong thực tế, có những ví dụ ngược lại khi bằng cách thêm thông tin trống, không cần thiết, thông tin ban đầu sẽ mất giá trị. Có sự mất giá trị do các thông tin cần thiết bị mờ đi trong luồng thông tin nhiễu.
Kiến thức là sự kết hợp giữa kinh nghiệm, giá trị, thông tin theo ngữ cảnh, đánh giá của chuyên gia, cung cấp khuôn khổ chung để đánh giá và kết hợp kinh nghiệm và thông tin mới. Kiến thức tồn tại trong tâm trí của những người biết. Trong các tổ chức, nó không chỉ được ghi nhận trong văn bản mà còn được ghi lại trong các quy trình, thủ tục, định mức và trong thực tiễn nói chung.
Giống như thông tin phát sinh từ dữ liệu, kiến thức cũng phát sinh từ thông tin bằng cách:
o so sánh, xác định phạm vi (làm thế nào và khi nào chúng ta có thể áp dụng thông tin về hiện tượng này cho hiện tượng khác, tương tự);
o thiết lập các kết nối (thông tin này liên quan như thế nào đến thông tin khác);
o đánh giá (thông tin này có thể được đánh giá như thế nào và người khác đánh giá nó như thế nào);
o xác định phạm vi (thông tin này áp dụng như thế nào đối với các quyết định hoặc hành động nhất định).
Quá trình chuyển đổi dữ liệu thành thông tin và thông tin thành tri thức được thể hiện trên hình 2. 14.1.
Cơm. 14.1. Dữ liệu, thông tin và kiến thức
Có sự khác biệt giữa kiến thức cá nhân và kiến thức nhóm. Các quan điểm truyền thống cho rằng kiến thức là đặc quyền của các cá nhân, trong đó một nhóm chỉ là tổng hợp đơn giản của các thành viên trong nhóm đó và kiến thức của nhóm là tổng hợp kiến thức của họ.
Có một quan điểm hiện đại khác, theo đó một nhóm người hình thành nên một thực thể mới với nét đặc trưng riêng của họ. Trong khuôn khổ khái niệm này, chúng ta có thể nói về hành vi nhóm và kiến thức nhóm tương ứng. Khái niệm mới này được sử dụng rộng rãi trong khoa học quản lý tri thức. Vì vậy, kiến thức không chỉ có thể được tiếp thu bởi một cá nhân mà còn bởi một nhóm người. Sau đó, họ nói rằng toàn bộ tổ chức biết điều gì đó, một nhóm, một lữ đoàn, v.v. biết điều gì đó.
Bill Gates, trong cuốn sách Kinh doanh với tốc độ tư duy, viết về sự cần thiết phải tăng chỉ số IQ của công ty. Bằng cách này, ông không chỉ muốn nói đến số lượng nhân viên thông minh mà còn là sự tích lũy kiến thức trong toàn công ty và luồng thông tin tự do, cho phép nhân viên được hưởng lợi từ ý tưởng của nhau.
Kiến thức có thể rõ ràng hoặc ngầm. Kiến thức rõ ràng có thể được thể hiện bằng chữ, số và có thể được truyền tải dưới dạng hình thức trên phương tiện truyền thông. Điều này đề cập đến những loại kiến thức được truyền tải dưới dạng đơn thuốc, hướng dẫn, sách, trên các phương tiện khác nhau, dưới dạng bản ghi nhớ, v.v.
Kiến thức ngầm về nguyên tắc, nó không được hình thức hóa và chỉ có thể tồn tại cùng với chủ nhân của nó - một người hoặc một nhóm người.
Có hai loại kiến thức ngầm. Đầu tiên là các kỹ năng kỹ thuật được thể hiện bởi các bậc thầy trong nghề của họ và theo quy luật, là kết quả của nhiều năm thực hành. Thứ hai là niềm tin, lý tưởng, giá trị và mô hình tinh thần mà chúng ta sử dụng mà không cần suy nghĩ về chúng.
Tri thức ngầm được hình thành và phát triển trong quá trình tạo dựng và củng cố văn hóa doanh nghiệp tích cực và thông qua các phương tiện tương tác nhóm (nghỉ dưỡng, nhóm sáng tạo, v.v.).
Thái độ đối với kiến thức rõ ràng và kiến thức ngầm của các doanh nghiệp rất mâu thuẫn. Một mặt, nhiều công ty cố gắng chuyển đổi kiến thức ngầm thành kiến thức rõ ràng. Việc này được thực hiện để một mặt không phụ thuộc vào cá nhân, mặt khác để nhân đôi những thành tựu đáng kể. Đồng thời, các công ty này không quan tâm đến việc thấy lợi thế cạnh tranh cốt lõi của họ được chuyển sang một hình thức sẵn sàng để sao chép. Đó là lý do tại sao nhiều công ty cố gắng duy trì một số lợi thế cạnh tranh của mình bằng những hình thức không thể trùng lặp (đào tạo cụ thể, văn hóa doanh nghiệp, hệ thống dịch vụ đặc biệt, v.v.).
Người mang cả kiến thức rõ ràng và kiến thức tiềm ẩn không chỉ có thể là một cá nhân cụ thể mà còn có thể là một tổ chức.. Do đó, chúng ta có thể nói về kiến thức nhóm ngầm, vốn làm nền tảng cho các mô hình ổn định của phản ứng tập thể và tương tác nội bộ.
Trong văn học phương Tây, thuật ngữ “thường lệ” đôi khi được dùng để biểu thị sự hiểu biết ngầm của nhóm, là những hành động lặp đi lặp lại, những khuôn mẫu hành vi thường xuyên của một tổ chức, công ty. Các thói quen là những gì diễn ra tự động, không có hướng dẫn và không có quy trình lựa chọn; tuy nhiên, các thói quen không thể được mã hóa.
Trong tiếng Nga, thói quen được hiểu là thói quen, thói quen đã được thiết lập, một chế độ nhất định, một khuôn mẫu, những quy tắc đã được thiết lập liên quan đến hoạt động của con người. Đồng thời, khái niệm “thường lệ” còn có một ý nghĩa nữa: đó là một trật tự trơ, tức là. một trật tự hướng về cái cũ, quen thuộc, và do lạc hậu nên không thấm vào cái mới, tiến bộ. Trong trường hợp thuật ngữ “thường lệ” được sử dụng để biểu thị sự hiểu biết ngầm của nhóm thì không có ý nghĩa liên quan đến tính cứng nhắc.
Như vậy, kiến thức ngầm cá nhân trước hết là kỹ năng. Đồng thời, kiến thức ngầm của nhóm trước hết là những thói quen. Các thói quen không tồn tại một cách biệt lập mà hình thành nên sự phụ thuộc lẫn nhau. Một số thói quen có thể được ngầm định đối với một số thành viên của một nhóm (tổ chức) và rõ ràng đối với những người khác. Như vậy, ranh giới giữa tri thức hiện và tri thức tiềm ẩn chỉ mang tính chất tương đối, và chúng ta cũng có thể nói về mức độ ẩn ý của tri thức này. Tỷ lệ kiến thức hiện và kiến thức ẩn, kiến thức cá nhân và kiến thức nhóm được trình bày trong Bảng. 14.1.
Bảng 14.1
Tỷ lệ kiến thức
Sự hiện diện của kiến thức ngầm trong một tổ chức buộc chúng ta phải tiếp cận việc quản lý kiến thức theo một cách khác thường. Theo truyền thống, quản lý kiến thức đề cập đến việc tạo ra, phát triển và sử dụng các cơ sở dữ liệu và kiến thức khác nhau. Sự hiện diện của kiến thức ngầm chuyển sự chú ý sang các phương tiện giao tiếp trực tiếp giữa con người với nhau. Điều quan trọng không chỉ và không quá nhiều là tạo ra một bộ bách khoa toàn thư của công ty ghi lại mọi thứ mà bất kỳ nhân viên nào biết và gặp phải. Trong trường hợp kiến thức ngầm, điều quan trọng hơn là phải có trong tay tọa độ của những người biết công thức và có kinh nghiệm liên quan, để tạo ra văn hóa giao tiếp bằng cách sử dụng các buổi động não, họp, phỏng vấn và các phương tiện giao tiếp thích hợp, chẳng hạn như e-mail, trang web cá nhân, hội nghị từ xa, v.v.
Dữ liệu và thông tin thường được đánh đồng, nhưng có sự khác biệt đáng kể giữa hai thuật ngữ:
● Thông tin- kiến thức liên quan đến các khái niệm và đối tượng (sự kiện, sự kiện, sự vật, quá trình, ý tưởng) trong bộ não con người;
● Dữ liệu- trình bày thông tin đã được xử lý phù hợp cho việc truyền tải, giải thích hoặc xử lý (tệp máy tính, tài liệu giấy, hồ sơ trong hệ thống thông tin).
Sự khác biệt giữa thông tin và dữ liệu là:
1) dữ liệu là thông tin cố định về các sự kiện và hiện tượng được lưu trữ trên một số phương tiện nhất định và thông tin xuất hiện do quá trình xử lý dữ liệu khi giải quyết các vấn đề cụ thể.
Ví dụ: nhiều dữ liệu khác nhau được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu và theo một yêu cầu nhất định, hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu sẽ cung cấp thông tin cần thiết.
2) dữ liệu là vật mang thông tin chứ không phải bản thân thông tin.
3) Dữ liệu chỉ trở thành thông tin khi một người quan tâm đến nó. Một người trích xuất thông tin từ dữ liệu, đánh giá, phân tích nó và dựa trên kết quả phân tích, đưa ra quyết định này hay quyết định khác.
Dữ liệu biến thành thông tin theo nhiều cách:
Bối cảnh hóa: chúng tôi biết dữ liệu dùng để làm gì;
Đếm: Chúng tôi xử lý dữ liệu theo phương pháp toán học;
Sửa chữa: chúng tôi sửa lỗi và loại bỏ những thiếu sót;
Nén: Chúng tôi nén, tập trung, tổng hợp dữ liệu.
Vì vậy, nếu có thể sử dụng dữ liệu để giảm bớt sự không chắc chắn về kiến thức về một chủ đề thì dữ liệu sẽ biến thành thông tin. Vì vậy, có thể lập luận rằng thông tin là dữ liệu được sử dụng.
4) Thông tin có thể đo lường được. Thước đo đo lường nội dung thông tin gắn liền với sự thay đổi về mức độ thiếu hiểu biết của người tiếp nhận và dựa trên các phương pháp lý thuyết thông tin.
2. Lĩnh vực chủ đề- đây là một phần của thế giới thực, dữ liệu mà chúng tôi muốn phản ánh trong cơ sở dữ liệu. Phạm vi chủ đề là vô hạn và chứa cả các khái niệm và dữ liệu quan trọng về cơ bản cũng như dữ liệu không quan trọng hoặc không quan trọng. Vì vậy, tầm quan trọng của dữ liệu phụ thuộc vào việc lựa chọn tên miền.
Mô hình miền. Mô hình miền là kiến thức của chúng ta về một miền. Kiến thức có thể ở dạng kiến thức không chính thức trong não chuyên gia hoặc được thể hiện một cách chính thức bằng cách sử dụng một số phương tiện. Kinh nghiệm cho thấy cách trình bày mô hình miền bằng văn bản là cực kỳ kém hiệu quả. Nhiều thông tin và hữu ích hơn khi phát triển cơ sở dữ liệu là các mô tả về lĩnh vực chủ đề được thực hiện bằng cách sử dụng các ký hiệu đồ họa chuyên dụng. Có rất nhiều phương pháp để mô tả một lĩnh vực chủ đề. Nổi tiếng nhất bao gồm kỹ thuật phân tích cấu trúc SADT và IDEF0 dựa trên nó, sơ đồ luồng dữ liệu Gein-Sarson, kỹ thuật phân tích hướng đối tượng UML, v.v. Mô hình miền mô tả các quá trình xảy ra trong lĩnh vực chủ đề và dữ liệu được sử dụng bởi các quá trình này. Sự thành công của việc phát triển ứng dụng tiếp theo phụ thuộc vào mức độ chính xác của lĩnh vực chủ đề được mô hình hóa.
3. Cơ sở dữ liệu- một tập hợp các tài liệu độc lập được trình bày dưới dạng khách quan (bài báo, tính toán, quy định, quyết định của tòa án và các tài liệu tương tự khác), được hệ thống hóa theo cách mà các tài liệu này có thể được tìm thấy và xử lý bằng máy tính điện tử (máy tính).
Nhiều chuyên gia chỉ ra lỗi phổ biến khi sử dụng sai thuật ngữ “cơ sở dữ liệu” thay vì thuật ngữ “hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu” và chỉ ra sự cần thiết phải phân biệt giữa các khái niệm này.
