Los datos son los valores alfanuméricos sin procesar obtenidos a través de diferentes métodos de adquisición. Los datos en su forma más simple consisten en valores alfanuméricos sin procesar.
La información se crea cuando los datos se procesan, organizan o estructuran para proporcionar contexto y significado. La información es esencialmente datos procesados.
El conocimiento es lo que sabemos. El conocimiento es exclusivo de cada individuo y es la acumulación de experiencia pasada y perspicacia que da forma a la lente por la cual interpretamos y asignamos significado a la información. Para que el conocimiento resulte en acción, un individuo debe tener la autoridad y la capacidad de tomar e implementar una decisión. Se necesita conocimiento (y autoridad) para producir información procesable que pueda conducir al impacto.
El flujo y las características de estos términos se ilustran en la Figura 1 y la Tabla 1. La Tabla 2 proporciona ejemplos de datos, información y conocimiento para los datos de agua.
Figura 1: El flujo de datos a información al conocimiento.
El flujo de datos a información y conocimiento no es unidireccional. El conocimiento adquirido puede revelar redundancias o brechas en los datos recopilados. Como resultado, una visión procesable puede ser cambiar los datos recopilados, o cómo esos datos se convierten en información, para satisfacer mejor las necesidades del usuario.
Tabla 1: Características de los datos, la información y el conocimiento (adoptados de De Vries 2018).
Tabla 2: Ejemplos de transformación de datos de agua a información al conocimiento que conduce a la acción.
¿Qué es un dato información y conocimiento?
La principal diferencia entre información y conocimiento es que la información significa los datos investigados, revisados y procesados de algo, mientras que el conocimiento es la información útil obtenida a través de la experiencia o el aprendizaje. Estos dos términos son realmente muy similares en cierto modo y es por eso que la mayoría de las personas a menudo se confunden y los usan en su lugar.
La información son los datos organizados, procesados y estructurales que se presentan con un contexto adecuado para una mejor comprensión de cualquier tema o cualquier asunto.
Se transforma aún más en una forma inteligible para un proceso de toma de decisiones mejor y preciso. Las características que definen la información son su relevancia, precisión y, por último, pero no menos importante.
Por otro lado, el conocimiento se refiere a la conciencia de una persona con respecto a cualquier tema en particular. El conocimiento se recopila a través de la experiencia, la capacitación, el aprendizaje o incluso la comprensión práctica.
El conocimiento desarrolla ideas y dibuja interferencias basadas en la experiencia de una persona que ayuda en el proceso de toma de decisiones y finalmente en tomar medidas.
La información podría definirse como el conocimiento obtenido de la investigación, el estudio o la instrucción y el conocimiento se usan indistintamente sin siquiera realizar sus diferencias.
En un sentido general, se procesa, organiza y estructuran datos de información. Permite la toma de decisiones y proporciona contexto para los datos.
También se puede considerar como datos organizados sobre una cosa o una persona obtenida de varios tipos de fuentes que incluyen formas verbales o formas electrónicas como televisión, periódicos, medios de comunicación, etc.
¿Qué diferencia existe entre dato información conocimiento y sabiduría?
Respondí con algunos pensamientos y un extracto de Robert Logan, un físico canadiense que acaba de escribir un libro llamado «¿Qué es información?» Todavía no lo he leído, pero tengo la intención de pronto (aún no está disponible). Aquí hay un extracto de este libro que desglosa estas cuatro categorías:
A menudo hay una falta de comprensión de la diferencia entre la información y el conocimiento y la diferencia entre el conocimiento explícito y tácito, que aquí definimos de la siguiente manera;
• Los datos son hechos puros y simples sin ninguna estructura u organización en particular, los átomos básicos de la información,
• La información son datos estructurados, lo que agrega significado a los datos y le brinda contexto e importancia,
• El conocimiento es la capacidad de utilizar la información estratégicamente para lograr los objetivos de uno,
• La sabiduría es la capacidad de elegir objetivos consistentes con los valores de uno dentro de un contexto social más grande.
Aquí hay un gráfico rápido que acabo de hacer (y no tan agradable como McCandless «, pero tal vez le preste un poco más de atención más tarde). Volteé el triángulo porque los datos son reductivos. La sabiduría es holística.
Los cuatro niveles de conocimiento (datos, información, conocimiento y sabiduría) son similares al trabajo influyente de Gregory Bateson «Las categorías lógicas de aprendizaje y comunicación» publicadas primero en 1964 y luego se incluyen en su libro Pass to a Ecology of Mind (1972).
En medio de la lectura del libro de Frank Leistner «Dominar el flujo de conocimiento organizacional; Cómo hacer que el intercambio de conocimientos funcione ”Su definición de información y conocimiento hace que comprender el concepto sea extremadamente claro al intentar comprender la gestión del conocimiento. Indica que «una vez que está fuera de la gente, es mera información, ya no conocimiento» (Leistner Frank, 2010) elimina el área gris que rodea las definiciones tácitas y explícitas y cómo podemos intentar manejar el conocimiento.
¿Que se entiende por conocimiento?
Informar es un término de origen latino que literalmente corresponde al significado de dar forma, formando. No existe una definición univocal de «información», ni siquiera en fuentes regulatorias, pero puede ser asequible que la información sea una representación de hechos y/o conceptos, expresados utilizando un código lingüístico o signos convencionales (gestual, textual, numérico, musical, musical, musical, etc.), abstractamente adecuado para ser entendido por uno o más destinatarios a quienes se aborda. Puede informar simples noticias (por ejemplo, un directorio telefónico), o presentar una contribución original e innovadora del autor en comparación con los hechos, conceptos o formas de representación preexistentes.
La distinción entre «simples noticias» y obras creativas no siempre está clara: de uno a otro extremo hay muchas gradaciones. Como veremos más adelante, la legislación actual sobre derechos de autor se refiere principalmente a la segunda categoría de productos, pero también cubre algunos tipos de productos del primer tipo. También se distingue entre «datos» (del dato latino, realizado), previamente extendido, que se diseminan con un vehículo nuevo sin hacerles ningún cambio y comentó datos sistematizados. En este caso, el valor agregado coincide con el propósito especulativo de la información, es decir, el conocimiento y la capacitación/influencia de la opinión pública. El simple hecho de recopilar y cumplir con la información aislada ya representa un valor agregado; La información existe antes de combinarse con otros, pero esta operación aumenta su valor. Recopilar y reunir información le permite crear modelos. A los «datos sin procesar», se agrega más potencial de información, a través de la clasificación, selección y organización de la recopilación de información.
La información puede ser transmitida por herramientas que agotan su función en el mismo momento en que se produce el mensaje (la voz del maestro durante una lección de clase), o se puede solucionar en un objeto que también se puede consultar en un tiempo después de eso. de la producción (por ejemplo, el texto escrito, el audio o la grabación de video, la transcripción de esa misma lección de aula). Cualquier objeto, físico o digital, que se puede consultar para tratar con él se llama «documento», un término también de origen latino cuya etimología está docterando, haciéndole saber, enseñanza. A los documentos, a los sistemas adoptados para mantenerlos y encontrarlos y su disponibilidad real para los interesados se les confía una gran parte de nuestra posibilidad de aprender, para aumentar nuestra gran cantidad de experiencias, transmitirlos y volver a elaborarlos. De manera innovadora, produciendo nuevas conceptualizaciones y prácticas de aplicaciones, por lo tanto, nuevos conocimientos.
¿Qué son los datos e información Ejemplos?
En este ejemplo de información, cada hecho se relaciona con otros hechos para formar un concepto, conocido como John Smith. La creación de esta entidad de John Smith permite a las personas razonar, calcular y hacer otras manipulaciones.
John Smith
123 King Street
Londres, Reino Unido
(020) 2656788
Cuando desea algo técnico para lograr un propósito comercial, como almacenar o recuperar valores de manera eficiente, usa datos. Cuando desea hacer algo más abstracto, como crear etiquetas de dirección postal o preparar cartas de ventas y marketing, utiliza información.
Desde una perspectiva de contenido y formato, los datos y la información pueden ser lo mismo. Por ejemplo, puede señalar los mismos valores en dos columnas diferentes en una hoja de cálculo.
Sin embargo, los contenidos y formatos de datos y información no tienen que coincidir. En cualquier caso, utiliza datos e información de manera muy diferente.
Digamos que desea exportar a todos los clientes en su hoja de cálculo que tenga el valor «Londres, Reino Unido» que filtrará datos llamados «Londres» bajo la ciudad y «Reino Unido» bajo el país. Al ver el conjunto de datos resultante presentado, comienza la exportación.
En la misma hoja de cálculo, digamos que quiere saber si los registros de John Smith significan la misma persona. Mira la información en ambas filas y vea, extendido por las columnas:
Usted determina que John Smiths, que vive en Londres, Reino Unido, significa la misma entidad del cliente de la información proporcionada. ¿Son intercambiables los datos y la información? En este caso de un duplicado, ambos John Smith registran ese coincidencia, sí.
¿Como los datos se convierten en información Ejemplos?
La transformación de datos es una palabra de moda que escucha con frecuencia en la era de los grandes datos (aunque la importancia de la transformación de datos no se limita solo a Big Data). Y aunque es fácil definir la transformación de datos a un alto nivel, comprender lo que la transformación de datos significa en la práctica puede ser más complicado. Si se ha encontrado reflexionando sobre cómo se ven los ejemplos de transformación de datos, siga leyendo para algunas situaciones del mundo real en las que los datos deben transformarse y qué requiere la transformación.
Como el término implica, la transformación de datos significa tomar datos almacenados en un formato y convertirlos a otro.
Como usuario final de la computadora, probablemente realice transformaciones de datos básicas de forma rutinaria. Cuando convierte un archivo de Microsoft Word en un PDF, por ejemplo, está transformando datos.
Pero la transformación de datos juega un papel más importante y sofisticado en el análisis de big data. Esto se debe a que cuando se trata de grandes volúmenes de datos, diferentes tipos de herramientas de análisis de datos y diferentes sistemas de almacenamiento de datos, es probable que encuentre situaciones en las que se debe transformar una gran cantidad de datos de un formato a otro.
Entonces, esa es la definición de alto nivel de transformación de datos. Para ilustrar el concepto con mayor precisión, echemos un vistazo a algunos ejemplos de transformación de datos.
Los problemas de codificación de caracteres son una razón común para la transformación de datos. Para entender por qué, primero debes entender el punto de codificación de carácter.
¿Qué es un dato y cuáles podrían ser?
Las nuevas tecnologías, favorecidas por el progreso del cifrado, o la aplicación de métodos que sirven para hacer un mensaje comprensible/inteligible solo a las personas autorizadas para leerlo, y por las evoluciones de Internet, están determinando un cambio radical en la economía global. , con particular referencia al sector financiero, desde el punto de vista de los métodos de intercambio de bienes, servicios y cualquier actividad financiera.
Entre las aplicaciones más importantes de la tecnología digital al sector financiero, el nacimiento y la propagación de «criptomonedas» (o «monedas virtuales») se destacan, la más conocida de las cuales es Bitcoin.
El término consta de dos palabras: cripta y moneda. Por lo tanto, es una moneda ‘oculta’, en el sentido de que puede ser visible/utilizable solo conocer un código de computadora específico (las claves de acceso público y privado que llaman así, en un lenguaje aún más técnico).
La criptomoneda no existe en forma física (también por esta razón, se llama ‘virtual’), pero se genera e intercambia exclusivamente electrónicamente. Por lo tanto, no es posible encontrar en circulación de bitcoins en papel o formato metálico.
Algunos conceptos tradicionalmente utilizados para monedas de cursos legales, como el de ‘cartera’, también se han adaptado al contexto de monedas virtuales, donde se habla de ‘billetera digital/electrónica’ (o billetera digital/electrónica o billetera simplemente) .
La criptomoneda, donde existe un consenso entre los participantes en la transacción relativa, se puede intercambiar en modo de igual a igual (es decir, entre dos dispositivos directamente, sin la necesidad de intermediarios) para comprar bienes y servicios (como si fuera legal moneda de curso a todos los efectos).
¿Como un dato se convierte en información Ejemplos?
Una teoría nunca se convierte en un hecho. Es una explicación de uno o más hechos.
Una teoría basada en la evidencia bien soportada se vuelve aceptable hasta que se refiere. Nunca evoluciona a un hecho, y eso es un hecho.
Muchos científicos, incluido el difunto Stephen Hawking, están felices de decir que una teoría nunca se convierte en un hecho. Siempre es una estructura interpretativa que vincula los hechos, que son observaciones experimentales reproducibles.
La «verdad» de una teoría está determinada por su utilidad al vincular el mayor número de hechos y predecir nuevos que aún no se han observado. El descubrimiento de hechos que no se ajustan a la teoría conducirán a la búsqueda de una nueva teoría.
Esta pregunta malinterpreta lo que es una teoría de la misma manera que los creacionistas descartan la evolución como «solo una teoría».
Una teoría no es especulación sobre lo que podría ser cierto. Es un conjunto de proposiciones que buscan explicar un fenómeno particular o un conjunto de hechos. Se puede probar una teoría y demostrar que es precisa o modificada como lo requiere la evidencia. Incluso cuando se acepta una teoría como un hecho, sigue siendo una teoría.
Si bien una teoría científica como la teoría de la gravitación de Isaac Newton hace un número infinito de predicciones, solo puede verificarse por un número finito de observaciones, por lo que nunca puede verse como irrefutablemente correcta. En filosofía, este es el problema de la inducción.
El hecho de que la ciencia se basa en fundamentos epistemológicos bastante frágiles lo abre para atacar de los movimientos anti-científicos, por ejemplo, cuando los creacionistas afirman que la evolución darwiniana es «solo una teoría». Toda la ciencia es, hasta cierto punto, «solo una teoría», pero su gran fuerza es que las teorías que no se ajustan a las observaciones del mundo real finalmente se descartan. Esto ha sucedido con la teoría de la gravitación de Newton, ahora que se considera un caso especial de relatividad general.
¿Cuando el proceso convierte datos en información?
Una computadora utiliza hardware y software en las siguientes cuatro funciones para permitirle procesar datos.
Antes de que una computadora pueda procesar algo, los datos deben recibir entrada. Por ejemplo, escribir en un teclado puede ingresar la entrada en la computadora.
A medida que ingresa la información en la computadora, en el nivel más bajo, todo lo que la computadora entiende es el lenguaje binario (0 y 1). Consulte nuestras páginas binarias y de lenguaje de máquina para obtener más información sobre cómo funciona binario.
Después de que una computadora ha recibido datos de entrada, se utiliza un programa para procesar esa información. Un programa típico puede calcular, manipular o organizar los datos para crear información que sea comprensible y presentable para el usuario.
Después de que los datos se procesan en información, se muestra como salida al usuario. Por ejemplo, el programa muestra la información en su monitor cuando usa la calculadora de Windows.
Finalmente, la computadora puede almacenar la información creada para su uso posterior.
Como un ejemplo de la vida real de datos que se procesan en información, imagine el siguiente escenario. Abre un programa de hoja de cálculo en su computadora e ingresa los datos «1.25» en la primera celda. Inicialmente, la computadora comprende estos datos solo como el punto flotante número 1.25. Usando el programa de hoja de cálculo, puede especificar que los datos se formateen como moneda, por lo que la computadora entiende como «$ 1.25» (un dólar y veinticinco centavos).
Puede ingresar los datos «.75» a otra celda, y nuevamente formatear como moneda («$ 0.75»). Luego, podría ingresar una fórmula en una tercera celda que agrega los valores de la información en las dos primeras celdas. Esta fórmula devolvería la nueva información «$ 2.00». O, la fórmula podría convertir la cantidad a otra unidad de divisas. Por ejemplo, si un dólar vale .89 euros, la fórmula podría convertir «$ 2.00» a la nueva información «€ 1.77».
¿Como un dato se puede transformar en información y la información en conocimiento?
Para comprender el papel y la importancia de los datos semánticos, debemos comenzar con una visión general de los pasos utilizados para transformar los datos en conocimiento:
Cuando estos pasos se utilizan en un entorno empresarial, a menudo se denomina proceso o sistema para desarrollar inteligencia empresarial (BI) o gestión del conocimiento (KM). KM generalmente abarca las actividades de BI, pero incluye actividades adicionales relacionadas con la creación de nuevos conocimientos y el intercambio de conocimientos en toda una organización.
Existen muchos tipos diferentes de aplicaciones de usuario final que pueden caer bajo el paraguas de BI o KM, como búsqueda, visualización de datos, minería de datos, procesamiento analítico en línea y administración de contenido, por nombrar algunos. Pero, todas estas aplicaciones son tan efectivas como los datos que los alimentan desde el paso de curación de datos (#2 anterior).
La contextualización de sus datos le facilita descubrir información y que la información lo descubra. Si los datos no se contextualizan antes del paso de descubrimiento de datos (#3), los usuarios de datos de su empresa pasarán más tiempo buscando los datos que necesitan y menos tiempo generando información e información útil.
Los avances en el área de la efectividad del descubrimiento de datos pueden tener un impacto sustancial en la productividad. La investigación muestra que los trabajadores del conocimiento pueden gastar entre el 20% y el 30% de su tiempo buscando información, equiparando a millones de dólares en costos de productividad perdidos para empresas individuales.
¿Cuando los datos se convierten en información?
- Un datos es una representación objetiva y no interpretada de la realidad, lo que está presente inmediatamente al conocimiento. Por ejemplo, se proporciona el número de una factura, su cantidad, la fecha de emisión, etc.
- La información es una visión de la realidad derivada de la elaboración e interpretación de los datos, el significado que asociamos con los datos.
En breve
Los datos y la información a menudo se usan como sinónimos, pero en realidad los dos términos, desde un punto de vista de TI, tienen un significado diferente; De hecho, la información es el resultado del procesamiento de datos.
Por lo tanto, los datos son un elemento conocido, información cruda o elemental y generalmente se compone de símbolos que deben procesarse y contextualizarse.
Si bien la información es un elemento, que se deriva de la elaboración de múltiples datos, que le permite aprender sobre algo.
En él, el conjunto de datos múltiples se mantiene dentro de archivos o bases de datos, o bases de datos.
Los datos generalmente se almacenan en dispositivos de hardware especiales y organizados dentro de los archivos de la computadora. Estar fácilmente disponible y elaborado.
Los datos se pueden dividir en diferentes categorías:
- Un datos es una representación objetiva y no interpretada de la realidad, lo que está presente inmediatamente al conocimiento. Por ejemplo, se proporciona el número de una factura, su cantidad, la fecha de emisión, etc.
- La información es una visión de la realidad derivada de la elaboración e interpretación de los datos, el significado que asociamos con los datos.
¿Cómo puedo convertir los datos en información?
Ahora, cuando hay un gran volumen de datos disponibles, lo que primero debe hacer es ver cuánto es relevante, válido o preciso. Identifique la cantidad de datos que se pueden utilizar como información para llegar a las decisiones, que ayudan a mejorar los servicios o reducir los costos. Esto también lo ayudará a garantizar que solo se recopilen los datos más válidos y relevantes.
Utilice o emplee herramientas o tecnologías, lo que puede ayudarlo a analizar la información o los datos que recopila. Los datos extraídos de su sistema se pueden cargar en la hoja de Excel según sea necesario y luego transformarse a la información requerida utilizando su herramienta de vanguardia.
Consulte, primero cuán precisos son los datos que tiene en la mano y cuánta diferencia hará en su decisión cuando se usen datos correctos. Los buenos datos son lo que debe usarse. Sin embargo, se requiere analizar los datos y su precisión para el propósito en cuestión o podría pasar tiempo tratando de obtener la precisión de los datos, lo que puede no ser relevante o válido para su propósito.
Cuando tenga un gran volumen de datos disponibles de varios recursos, deberá analizarlo, procesarlos y organizarlos en el formato más relevante, válido y preciso, adecuado para el propósito comercial. Esto combinado con datos adicionales y estrategias comerciales ayuda a las empresas a llegar a información perspicaz que impulsa las campañas de marketing al éxito.
A partir de aquí, puede ver que seguir estos consejos para garantizar que los datos crudos y sin procesar se conviertan en decisiones informadas o campañas de marketing perspicaces ayudarán a las empresas a llegar a decisiones informadas que los guían al éxito.
¿Cómo es que se puede lograr que los datos se conviertan en información y la información en conocimiento?
Ahora que estos términos están definidos, se puede definir el ciclo de información-conocimiento de datos de datos. El ciclo de información de información de datos es el ciclo de los datos, a los datos en contexto, a la información relevante (específica o general), al conocimiento y a los datos cuando se almacena esa información o conocimiento, como se muestra en el diagrama a continuación.
Muchas personas quieren crear el problema, pero cuando se almacenan información y conocimiento, se convierten en parte del recurso de datos de la organización y se administran de acuerdo con conceptos, principios y técnicas de gestión de recursos de datos formales. Si esos datos alguna vez fueron datos sin procesar, información específica o general o conocimiento no hace ninguna diferencia. Todo lo almacenado es parte del recurso de datos de la organización, se considera datos y se gestiona formalmente como datos.
Cuando se almacenan información específica y información general, se convierten en parte del recurso de datos, se tratan como datos y se gestionan como cualquier otro datos. Esos datos solo volverán a convertirse en información cuando se vuelvan relevantes y oportunos. Lo mismo es cierto para el conocimiento. El conocimiento almacenado se convierte en datos y se gestiona como cualquier otro datos. Esos datos solo volverán a convertirse en conocimiento cuando se extrajan como información, combinados con experiencia y retenidos.
Un libro sobre el estante, un documento en un servidor, datos sin procesar, un formulario o documento almacenado, un informe almacenado, etc., se consideran datos y se administran como parte del recurso de datos de la organización. El almacenamiento de información o conocimiento sigue siendo datos para otras personas, y puede o no convertirse o no en información o conocimiento para esas personas.
Al observar la situación al revés, toda la información y el conocimiento eran datos a la vez, si se almacenaban o no en el recurso de datos de la organización. Al volverse relevante y oportuno, esos datos se convirtieron en información. Al combinarse con la experiencia comercial y retenida, esa información se convierte en conocimiento.
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