Данные – это сырые факты; информация – это то, что вы получаете, когда эти факты обрабатываются и приобретают смысл.

Понимание разницы между данными и информацией необходимо для принятия обоснованных решений, будь то управление бизнесом, управление командой или попытка разобраться в цифровом мире вокруг вас.

О чем раскрывается этот материал:

• Основные различия между данными и информацией
  
  
• Простые определения и реальные примеры каждого из них
  
  
• Как данные становятся информацией – и в конечном итоге знанием
  
  
• Примеры использования данных и информации в бизнесе
  
  
• Почему важно качество данных
  
  
• Управление данными против управления информацией
  
  
• Наука о данных против информационных технологий

В чем разница между информацией и данными?

Разница между информацией и данными заключается в том, что данные представляют собой сырые, необработанные факты, в то время как информация – это данные, которые были организованы и контекстуализированы для придания им смысла.

Данные похожи на отдельные фрагменты пазла – по отдельности они мало что вам сообщают. Но как только вы начинаете соединять их в размышленной манере, вы получаете полную картину – это информация. Например, электронная таблица с цифрами представляет собой данные; отчет, суммирующий эти числа для показа тенденции или поддержки решения, является информацией.

Понимание этого различия имеет значение, потому что оно определяет наш подход к решению проблем и принятию решений. По сути, данные подают информацию, а информация питает понимание.

Мы поглубже рассмотрим информацию и данные в следующих разделах.

Что такое данные?

Данные состоят из сырых, необработанных фактов и цифр, собранных через наблюдения, эксперименты или измерения. Эти факты лишены контекста и интерпретации, что делает их основными строительными блоками для генерации значимой информации. Существует множество типов данных, которые можно классифицировать как качественные или количественные.

Качественные данные захватывают субъективные качества происходящего, такие как результаты опросов или интервью. Количественный тип, с другой стороны, является числовым и может быть измерен и количественно оценен, предлагая большую точность и объективность. Эти фундаментальные элементы необходимы в самом широком спектре областей – будь то научные исследования или бизнес-аналитика, данные служат отправной точкой для процессов, которые предоставляют информированные, насыщенные контекстом идеи.

Примеры данных

• Сырые цифры: Сюда включены данные о продажах, детализирующие выручку компании, результаты переписи населения или метрики успеха в спортивной статистике.
• Текст: Это может быть письменный контент из книг, статей, электронных писем или сообщений на платформах социальных медиа.
• Изображения: Примеры включают фотографии, снятые цифровыми камерами, снимки экрана, сделанные на компьютере, или отсканированные исторические документы.
• Аудио- и видеозаписи: Эта категория охватывает все, начиная с записей выступлений и публичных мероприятий и заканчивая видеозаписями наблюдения и домашними видео, запечатлевающими личные моменты.

Что такое информация?

Представьте информацию как данные, которые получили макияж. Она была обработана, организована и структурирована, чтобы действительно что-то значить. Когда мы добавляем контекст к сырым данным, мы преобразуем их в информацию, что делает её гораздо более полезной для принятия решений, понимания сложных ситуаций или создания новых знаний.

Это не просто о том, чтобы сделать числа красивыми – это о превращении этих чисел в идеи, которые могут рассказать нам что-то убедительное. Будь то в бизнесе, науке или повседневной жизни, такая информация происходит из смешивания различных наборов данных для ответа на конкретные вопросы или удовлетворения конкретных потребностей. Это то, что помогает нам перейти от "просто фактов" к "а что это значит?"

Примеры информации

• Отчеты: Возьмем, к примеру, финансовый отчет о деятельности бизнеса. Он собирает различные данные, такие как продажи, расходы и прибыль, чтобы ясно представить общую картину финансового состояния компании.
• Сводки: Это Краткое содержание для более крупных документов. Исполнительное резюме, например, выделяет основные моменты из обширного отчета, делая кучу данных легкими для понимания с первого взгляда.
• Визуализации: Здесь вещи становятся визуальными — думайте о диаграммах и графиках, которые отображают данные, чтобы показать тренды и закономерности. Это не просто более удобно для глаз, чем сырые цифры; они делают историю легкой для понимания и быстрой для усвоения.

Различия между данными и информацией

Информация против данных: в чем разница? По сути, данные и информация различаются по своей основной форме: данные являются сырыми и необработанными, как ингредиенты, с которыми вы начинаете в кухне, когда готовите. Информация, с другой стороны, похожа на готовое блюдо — аккуратно приготовленная и готовая к подаче, наполненная контекстом и целью. Преобразование данных в информацию включает организацию и уточнение этих сырых ингредиентов, чтобы они имели смысл и могли быть полезными.

Связь между данными и информацией

Представьте себе данные как строительные блоки — простые, обычные и самостоятельно малоинформативные, например, яйца и мука на столешнице. Но когда вы смешиваете эти ингредиенты продуманно, следуя рецепту, они превращаются в вкусный торт, или в нашем случае, полезную информацию. Эта трансформация необходима, потому что она превращает разрозненные, бессмысленные цифры и факты в четкие, полезные идеи, которые могут направлять решения и вдохновлять идеи.

Различия в том, как используются данные и информация

Полезность данных по сравнению с информацией — это еще одно ключевое различие. Сырые данные, как таблица с числами, имеют потенциал, но сами по себе не предлагают руководства. Только после анализа данных и их интерпретации, превращения этих чисел в тенденции или поведенческие характеристики клиентов, они становятся инструментом, который можно использовать для принятия обоснованных решений.

В то время как данные являются важным сырьем, именно тщательная обработка данных в информацию разблокирует их истинный потенциал. Понимание различий и связей между этими двумя помогает нам лучше использовать их мощь во всем, начиная от бизнес-стратегии до научных исследований, улучшая нашу способность делать обоснованные решения и эффективно планировать.

Что такое пример информации и данных?

Примером данных может быть список сумм покупок клиентов, в то время как примером информации был бы ежемесячный отчет о продажах, который анализирует эти суммы для показа тенденций в покупках.

Предположим, у вас есть эти сырые данные: $45.00, $78.20, $32.50. Это данные — необработанные числа без непосредственного контекста. Но когда вы собираете эти числа со временем и сравниваете их с различными сегментами клиентов или сезонами, начинают проявляться паттерны. Этот паттерн — как "Продажи выросли на 15% в IV квартале среди постоянных клиентов" — это информация.

Данные дают вам строительные блоки; информация рассказывает вам историю.

Что такое информация против данных против знаний?

Данные — это сырые факты, информация — это данные, обработанные для добавления смысла, а знания — это понимание, полученное при интерпретации этой информации.

Вот как они выстраиваются: данные являются отправной точкой — числа, изображения или кусочки текста, которые не были проанализированы. Как только вы организуете и интерпретируете эти данные, чтобы ответить на конкретные вопросы или выявить паттерны, у вас появляется информация. Когда эта информация далее усваивается, связывается с опытом и используется для принятия решений или решения проблем, она становится знанием.

Представьте это как лестницу: данные — это нижний ярус, информация — средний, а знания — верхний, где действительно проживает понимание.

Как бизнес использует данные и информацию

В мире бизнеса преобразование данных из их сырой формы в мощный бизнес-инструмент — это целый процесс. Все начинается со сбора и хранения огромных объемов данных в базах данных и хранилищах данных, которые можно представить как обширные склады для цифровой информации. Отсюда данные проходят через сложный процесс трансформации с использованием таких техник, как data mining, машинное обучение и статистический анализ. Результатом этого процесса является обработанная информация, готовая к использованию.

Эта обработанная информация - это не просто цифры и графики; она играет ключевую роль в принятии решений. Бизнес использует ее для усиления своих стратегий с помощью таких инструментов, как бизнес-аналитика и предсказательная аналитика. Цель заключается не только в том, чтобы идти в ногу с конкурентами, но и опережать их, принимая более разумные и быстрые решения, которые повышают эффективность и укрепляют конкурентные преимущества.

Примеры данных в бизнесе

• История покупок клиента: Это помогает компаниям понять покупательские тенденции для более точной настройки своих маркетинговых усилий.
• Уровни инвентаря: Непрерывное обновление для эффективного управления запасами и прогнозирования будущих потребностей.
• Тенденции рынка: Анализируются для прогнозирования изменений в отрасли и соответствующего приспособления бизнес-стратегий.
• Метрики производительности сотрудников: Используются в HR аналитике для повышения производительности и улучшения удовлетворенности работой.

Важность качества данных

Для того чтобы данные были по-настоящему полезными, они должны быть точными, полными, последовательными и своевременными. Данные высокого качества являются основой надежной информации, которая в свою очередь необходима для эффективного принятия решений и гладких оперативных процессов в любом бизнесе.

Для обеспечения качества важно внедрить строгие проверки и шаги валидации как можно раньше при сборе данных. Это может означать использование передового программного обеспечения для автоматического обнаружения и исправления ошибок или настройки систем, которые обновляются в реальном времени, чтобы поддерживать свежесть.

Регулярные аудиты также критичны — они помогают сохранить чистоту данных и доверие к ним, обеспечивая, что бизнес сможет полагаться на свои исследования, принимая информированные решения с уверенностью.

Управление данными против управления информацией

Управление данными заключается в управлении доступностью, целостностью и безопасностью исходных данных, в то время как управление информацией фокусируется на том, как обрабатываются, используются, распространяются и сохраняются обработанные данные — информация.

Представьте управление данными как установление правил того, как собирать, хранить и защищать данные. Он заботится об точности, согласованности и соответствии, обеспечивая, что исходные данные надежны с момента их поступления в ваши системы. С другой стороны, информационное управление начинает действовать, когда данные превращаются в нечто значимое. Оно включает в себя то, как эта информация классифицируется, кто может к ней обращаться, как долго её следует сохранять и как она соответствует бизнес-целям и юридическим требованиям.

Вместе эти стратегии управления помогают организациям поддерживать контроль, снижать риски и принимать более обоснованные решения как по данным, так и по информации.

Наука о данных против информационных технологий: Что лучше?

Наука о данных и информационные технологии обслуживают разные цели, поэтому что «лучше» зависит от ваших целей — наука о данных идеальна для извлечения идей и прогнозирования тенденций, тогда как ИТ существенны для построения и поддержания систем, управляющих информацией.

Наука о данных сосредотачивается на анализе больших объемов данных для выявления закономерностей, прогнозирования результатов и поддержки стратегического принятия решений. Он сильно опирается на статистику, машинное обучение и продвинутую аналитику. Технологии информационных технологий, тем временем, ориентированы на инфраструктуру — аппаратное и программное обеспечение, сети — которые обеспечивают компаниям эффективный и безопасный способ хранения, обработки и доступа к данным и информации.

Если вы хотите превратить данные в стратегический анализ, наука о данных — ваш выбор. Если вам нужно обеспечить бесперебойную и безопасную работу ваших систем, необходимы ИТ. Большинству современных организаций нужны оба, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Будущее данных и информации

Смотря в будущее, технологии, такие как Интернет вещей (IoT) и достижения в области искусственного интеллекта, предполагают будущее, где понимание данных не просто полезно — оно обязательно. Эти новшества изменят подход к тому, как мы собираем, анализируем и используем данные, чтобы принимать более разумные решения быстрее.

‍

‍