Când te gândești la diferența dintre informații și date, nu poți să nu te întrebi dacă au ceva în comun?

Atat de des inlocuim un cuvant cu altul in vorbire incat nu observam cum afirmatiile noastre devin absurde. Pentru a nu intra într-o situație stupidă, ar trebui să vă dați seama ce înseamnă fiecare dintre ele.

Există o legătură atât de strânsă între date și informații, încât existența uneia fără cealaltă este fie imposibilă, fie pur și simplu lipsită de sens.

Datele sunt baza informațiilor. În esență, sunt doar un set de personaje. Dar după ce au fost interpretate de un sistem de percepție, datele devin informație.

Condiție de apariție

Deci, informația apare doar dacă există o anumită sursă care conține date și, direct, un destinatar. Datele pot fi transformate în informații în mai multe moduri: prin numărare, corectare, compresie, contextualizare și categorizare.

Datele sunt informații înregistrate pe o sursă. Recent, cantitatea de date a atins o creștere incredibilă. Acest lucru a fost cauzat de creșterea rapidă a internetului.

Măsurare

Datele nu pot fi măsurate. De îndată ce începem să numărăm datele, va începe procesul de prelucrare. Aceasta înseamnă că datele se vor muta automat în categoria „informații”. Informațiile pot fi măsurate. Pentru a face acest lucru, este suficient să evaluați nivelul de cunoștințe înainte și după primirea informațiilor.

Rezultatul conversiei

Creierul uman, ca și cel mai avansat computer, prelucrează datele pe care le primim și produce unele informații. Iar atunci când apare nevoia de a-l aplica unui alt proces de gândire, atunci pentru el această informație devine la rândul ei date din care se vor obține informații noi.

Etapa finală de transformare a informațiilor care a suferit procesări repetate într-o anumită perioadă de timp devine cunoaștere.

Site-ul de concluzii

1. Datele și informațiile sunt strâns legate între ele.
2. Datele sunt fixe; ele există de fapt în fiecare unitate de timp. Informațiile apar numai atunci când aceste date sunt prelucrate.
3. Datele după transformare devin informație. Informații verificate în mod repetat - cunoștințe.
4. Informația, spre deosebire de date, este o substanță măsurabilă.

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 formalizate 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 reprezintă 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 dau naștere la rândul lor la elemente ulterioare. Fiecare element copil are un singur element părinte. Structurile organizaționale, listele de materiale, cuprinsul din 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 tip „mulți la mulți”; b) necesitatea utilizării ierarhiei care a stat la baza bazei de date în timpul proiectării. Necesitatea unei reorganizări constante 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 mesele. Când proiectați tabele într-un anumit SGBD, este posibil să selectați pentru fiecare câmp acesta tip, aceste. 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 tabele diferite 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 nu au nume; ordinea lor în tabel nu este definită, iar numărul lor este logic nelimitat. Liniile sunt numite înregistrări mesele.

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 a câmpului Nume complet, ceea ce nu este atât de rar în practică. De aceea, un câmp artificial este adesea introdus în înregistrările numerice dintr-un 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(raport).

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) Mulți la Mulți(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

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.

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.

Informația 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.

Cunoștințele sunt informații procesate, înregistrate și verificate prin practică, care au fost utilizate și pot fi reutilizate 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.

Luarea deciziilor este alegerea celei mai bune, într-un anumit sens, opțiune de soluție dintr-un set de cele acceptabile pe baza informațiilor disponibile. Relația dintre date, informații și cunoștințe în procesul decizional este prezentată în figură.

Relația dintre date, informații și cunoștințe în procesul decizional

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. Informațiile economice sunt de interes pentru informatica economică.

Când te gândești la diferența dintre informații și date, nu poți să nu te întrebi dacă au ceva în comun?
Atat de des inlocuim un cuvant cu altul in vorbire incat nu observam cum afirmatiile noastre devin absurde. Pentru a evita să ajungeți într-o situație stupidă, ar trebui să vă dați seama ce înseamnă fiecare dintre ele.
Există o legătură atât de strânsă între date și informații, încât existența uneia fără cealaltă este fie imposibilă, fie pur și simplu lipsită de sens.
Datele sunt baza informațiilor. În esență, sunt doar un set de personaje. Dar după ce au fost interpretate de un sistem de percepție, datele devin informație.

Condiție de apariție

Deci, informația apare doar dacă există o anumită sursă care conține date și, direct, un destinatar. Datele pot fi transformate în informații în mai multe moduri: prin numărare, corectare, compresie, contextualizare și categorizare.
Datele sunt informații înregistrate pe o sursă. Recent, cantitatea de date a atins o creștere incredibilă. Acest lucru a fost cauzat de creșterea rapidă a internetului.

Măsurare

Datele nu pot fi măsurate. De îndată ce începem să numărăm datele, va începe procesul de prelucrare. Aceasta înseamnă că datele se vor muta automat în categoria „informații”. Informațiile pot fi măsurate. Pentru a face acest lucru, este suficient să evaluați nivelul de cunoștințe înainte și după primirea informațiilor.

Rezultatul conversiei

Creierul uman, ca și cel mai avansat computer, prelucrează datele pe care le primim și produce unele informații. Iar atunci când apare nevoia de a-l aplica unui alt proces de gândire, atunci pentru el această informație devine la rândul ei date din care se vor obține informații noi.
Etapa finală de transformare a informațiilor care a suferit procesări repetate într-o anumită perioadă de timp devine cunoaștere.

Astfel, ImGist evidențiază următoarele diferențe principale între informații și date:

Datele și informațiile sunt strâns legate între ele.
Datele sunt fixe; ele există de fapt în fiecare unitate de timp. Informațiile apar numai atunci când aceste date sunt prelucrate.
Datele după transformare devin informație. Informații verificate în mod repetat - cunoștințe.
Informația, spre deosebire de date, este o substanță măsurabilă.