信息定义

信息

信息是数据的集合，这些数据能给每个人带来优势，因为它有助于相关人员做出决策。数据是用于描述输入计算机并存储在计算机中的信息的术语。

经过处理（如编辑和打印）的数据可以再次被识别为信息。当信息被收集并用于更好地理解或执行任务时，知识就产生了。

数据-信息-知识-智慧模型展示了这种层次结构。这个金字塔形的模型是为了解释数据如何以各种格式收集、评估并转化为多种形式而开发的。金字塔的各层代表不同的视角或抽象级别，如下所示：

• 关于特定情况的事实是离散的、未处理的，没有任何解释或分析。
• 通过应用描述和含义，数据变得可用。
• 信息已经应用了视角、背景和概念框架，以便可以被识别。
• 通过运用判断并对信息采取行动，知识就变成了智慧。

数据

原始信息称为数据，由软件程序收集并存储在信息技术 (IT) 和计算中。用于构建数据库的字段、记录和其他信息都算作数据，通常存储在数据库中。

它可以在计算机之间快速简便地传输，并且可以通过数字方式访问和修改。数据来自各种来源，包括计算机、设备和传感器，并且经常在商业、科学和工程领域中使用。虽然数据通常以数字形式显示，但它也可以以文本、图像、图形和声音的形式呈现。

通过分析和使用数据，还可以产生仅通过检查原始数据无法获得知识。数据科学中最常见的数据类型如下：

定量数据：数字数据或可以用数学表达的数据被认为是定量数据。定量数据包括离散数据和连续数据。它还包括：

• 标称数据：在统计学中，标称数据是最常见的数据类型。它用于标记或命名一个变量；既不用于量化也不用于排序。种族、性别和眼睛颜色是一些标称数据的例子。
• 顺序数据：顺序数据具有自然顺序，并接受预定范围内的值。收入分类为特定范围，例如 0-50K、50K-75K、75K-100K 等，是顺序数据的常见示例。顺序数据的目的是根据重要性或价值对项目进行排名，并且其值不用于计算。

定性数据：定性数据是无法量化、计数或以数字表示的信息。它是从文本、音频或视觉来源获得的信息，并且可以使用词云、时间线和信息图等数据可视化技术进行分发。它还包括：

• 离散数据：已被划分为离散组或类别、彼此可区分的数据称为离散数据，也称为分类数据。离散数据的可能值数量是有限的，并且不能被细分。例如，一家公司招聘的员工人数是一个离散数据点。
• 连续数据：连续数据是可以在实时中度量和观察的信息。它可以在一个尺度上进行量化，并且可以细分为较小的值范围。一旦定期收集，统计软件经常用于检查连续数据。执行某项活动所需的时间是一个连续数据的例子。

数据处理周期

数据中心管理器使用的框架，用于使数据可供用户使用并有价值，这就是数据处理周期。它是数据生命周期的一个阶段。数据在数据中心处理后，将传递给用户以在商业应用程序中使用。

以下三个阶段构成了数据处理周期这一数据生命周期的一部分：

• 在此阶段，从各种来源收集数据，包括传感器、呼叫中心和销售点。
• 在将数据输入数据库或其他系统之前，对其进行清理、排序和组织。然后，将其转换为用户可以识别和使用的形式。
• 新修改和处理过的数据被提供给用户，并被保存起来，以便他们可以随时访问。

数据到信息的转换

信息和数据是两个不同的东西。数据包括定量和定性的观察。当数据以对接收者有意义的方式提供时，就会创建信息。需要处理和结构化才能将数据转换为信息，信息设计是指以有意义且有价值的方式呈现数据。

它是信息架构和人机交互的关键组成部分。数据库应具备以下五项品质，以确保高质量的信息和数据质量：

• 信息必须来自可信的来源。
• 信息不能缺失或仅不完整。
• 必须实施机制来确保新数据不会使现有数据失效。
• 数据库必须具有独特且有价值的信息。
• 数据库更新必须提供准确且最新的信息。

信息到知识和智慧的转换

经过处理、分析和解释的信息，可用于指导决策，称为知识。知识的概念包括信息和访问它的能力。大多数应用程序中都存在一种存储知识的形式，例如模型和模拟。

信息、知识和经验相结合，创造了智慧，即在实际情况中应用知识的能力。智慧的概念使得理解模式及其根本原因成为可能，并最终使得预测未来事件成为可能。

通过人工智能 (AI)，计算机现在可以学习、解决问题并执行其他传统上需要人类智能的任务。这些技术使计算机能够遵循可用数据显示的最佳行动方案。

专家系统利用 AI 来诊断疾病、买卖股票，甚至在国际象棋中击败人类。然而，信息技术尚未达到可比拟的人类智慧。