Данные - информация - знания

В обиходе эти термины часто отождествляют.

В популярной или научной литературе нет (и быть не может) универсальных определений этих понятий. Можно говорить лишь о некоторых подходах, разделяемых или не разделяемых различными Авторами.

Данные - сведения, представленные в определенной знаковой системе и на определенном материальном носителе для обеспечения возможностей хранения, передачи, приема и обработки.

Информация - это данные, сопровождающиеся смысловой нагрузкой, помещенные в некоторый контекст; данные, как-либо оцениваемые приёмником информации (в частном случае, это может быть человек, малая группа). Как правило, получение информации связывают с уменьшением неопределенности существующего выбора; ответ на какой-либо заданный либо подразумеваемый вопрос. (При этом то, что для одних личностей (или с одной точки зрения) может быть данными, для других вполне может быть информацией).

Знание – зафиксированная и проверенная практикой информация, которая может многократно использоваться людьми для решения тех или иных задач – см. глубинные знания, процедурные знания.

Частный случай знаний – т.н. know-how.


ПРИМЕР. «Слишком часто за информацию принимается просто большой объем данных. Разница между большим объемом данных и информацией примерно такая же, как между телефонной книгой, в которой миллионы фамилий, и фамилией, местом работы и адресом нужного вам человека. Менеджмент обязан усвоить два урока: во-первых, необходимо устранять данные, которые не имеют отношения к нужной теме; во-вторых, данные надо организовать, проанализировать, интерпретировать и только потом использовать для принятия решения о действиях. Ибо мы собираем информацию не для того, чтобы накапливать знания, а для того, чтобы предпринимать правильные действия».

Питер Ф. Друкер, Задачи менеджмента в XXI веке, М., «Вильямс», 2001 г., с. 177-178.


ПРИМЕР. «Появляются некоторые действительно поразительные инструменты маркетинга. Modem Media анализируют трафик в сети; Manna производят аналитические программы; Marketing Analytics разрабатывают алгоритмы для анализа данных продаж; Verbind хранят историю трансакций с клиентами и по этим записям моделируют потребительское поведение; EntertainmentBlvd.com анализируют совершенные покупки в сфере развлечений, чтобы прогнозировать, какие продукты впоследствии могут понравиться клиентам (аналогично Amazon и их рекомендациям относительно книг). Джеральд Зальтман (Gerald Zaitman) из Гарварда разработал ZMET — методику вылавливания тенденций при покупках, о которых сами люди могут не знать. Если все это вам кажется слишком техническим и аналитическим, то так оно и есть. (Эта возможность должна заинтересовать математиков)».

Хилл Сэм, Шестьдесят трендов за шестьдесят минут, СПб, «Крылов», 2004 г., с. 217.