هوش تجاری

بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه

اکوسیستم فناوری، داده محور است و یافتن ارزش در داده‌ها برای هر کسب و کار موفق، بسیار مهم خواهد بود. زین سبب موضوع مورد بحث در این مقاله مقایسه داده‌ها (Data)، اطلاعات (Information) و دانش (Knowledge) در نظر گرفتیم. در این راستا، داده‌ها را در مقابل اطلاعات قرار داده و برای درک بهتر وابستگی متقابل، نقاط اختلاف آنها و اینکه چگونه یکی بدون دیگری وجود ندارد، بحث را گسترش خواهیم داد.

داده (data) چیست؟

صرف نظر از نوع صنعت و کسب و کاری که انجام می‌دهیم، داده‌ها آینده را هدایت می‌کنند و تعداد زیادی از فناوری‌ها در چندین صنعت به شدت به پیشرفت این مهم، بستگی دارند. بر اساس تعریف داده‌ها از TechDifferences، داده‌ها “مواد خام، تجزیه و تحلیل نشده، غیر سازمان یافته، غیر مرتبط و بدون وقفه هستند که برای بدست آوردن اطلاعات پس از تجزیه و تحلیل، استفاده می‌شوند.”

اساسا، داده‌ها حقایق، مشاهدات، آمار، کاراکترها، نمادها، تصاویر، اعداد و موارد دیگر هستند که جمع‌آوری می‌شوند و می‌توانند برای تجزیه و تحلیل استفاده شوند. داده‌هایی که به تنهایی رها می‌شوند بسیار آموزنده نیستند و از این لحاظ، نسبتا بی‌معنی خواهند بود، اما پس از تفسیر برای اهمیت یافتن، هدف و جهت می‌یابند.

چه به لحاظ کیفی و چه کمی، داده‌ها مجموعه‌ای از متغیرها هستند که به ساختن نتایج کمک می‌کنند. ویژگی اصلی دیگر داده‌ها این است که مستقل هستند و به هیچ مفهوم دیگری بستگی ندارد، برخلاف اطلاعاتی که فقط به دلیل داده وجود دارد و کاملا به آن وابسته خواهند بود.

داده‌ها و اطلاعات در بیت و بایت (  Bits and Bytes) اندازه‌گیری می‌شوند. می‌تواند در جداول، نمودارها و غیره، به صورت ساختاریافته نشان داده شوند و تا زمانی که تجزیه و تحلیل نشود و پاسخگوی نیازهای خاص کاربر نباشد، از اهمیت خاصی برخوردار نیستند.

اطلاعات (Information) چیست؟

اطلاعات مجموعه داده‌هایی است که قبلا برای کاربردی شدن پردازش، تحلیل و ساختار یافته است. هنگامی که داده‌ها پردازش می‌شوند و به اهمیت می‌رسند، به اطلاعاتی کاملا قابل اعتماد، مطمئن و مفید تبدیل می‌شوند.

مطابق مقاله فوربس، اطلاعات “داده‌های تهیه شده‌ای است که پردازش شده، جمع شده و به شکلی دوستانه‌تر برای انسان فراهم می‌شود که زمینه بیشتری برای دسترسی به عملکرد لازم را فراهم می‌آورد. اطلاعات اغلب به صورت تجسم داده‌ها، گزارش‌ها و داشبورد ارائه می‌شوند”.

اطلاعات نیازهای کاربر را برطرف می‌کند، به او سودمندی می‌بخشد زیرا محصول داده‌ای است که برای ارائه معنای منطقی تفسیر شده است. همانطور که بیان کردیم، اطلاعات بدون بلوک اصلی، “داده‌ها”، نمی‌توانند وجود داشته باشند. هنگامی که داده به اطلاعات تبدیل می‌شود، هیچ جزئیات بی‌فایده‌ای در بر ندارد، زیرا هدف اصلی آن داشتن متن (Contex)، ارتباط و هدف خاص است.

در نهایت هدف از پردازش داده‌ها و تبدیل آنها به اطلاعات، کمک به سازمان‌ها در تصمیم‌گیری بهتر و آگاهانه‌تر است که منجر به نتایج موفقیت‌آمیز می‌شود. برای جمع‌آوری و پردازش داده‌ها، سازمان‌ها از سیستم‌های اطلاعاتی (IS) استفاده می‌کنند که ترکیبی از فناوری‌ها، رویه‌ها و ابزارهایی است که اطلاعات مورد نیاز برای تصمیم‌گیری را جمع آوری و توزیع می‌کند. در ادامه به این مهم خواهیم پرداخت.

دانش (knowledge) چیست؟

دانش به معنای آشنایی و آگاهی فرد، مکان، رویدادها، ایده‌ها، مسائل، روش‌های انجام کارها یا هر چیز دیگری است که از طریق یادگیری، ادراک یا کشف جمع می‌شود. این مسئله، حالت شناختن چیزی با آگاهی از طریق درک مفاهیم، مطالعه و تجربه را بیان می‌کند.

به طور خلاصه، دانش متضمن درک نظری یا عملی مطمئن از موجودیت است، همراه با قابلیت استفاده از آن برای یک هدف خاص. ترکیبی از اطلاعات، تجربه و شهود منجر به دانشی می‌شود که بتواند بر اساس تجربه ما استنباط کرده و بینش ایجاد کند. بنابراین می‌تواند در تصمیم‌گیری و اقدامات لازم و ضروری باشد.

چه تفاوتی بین داده‌ها و اطلاعات وجود دارد؟

با وجود اینکه تمایز واضحی بین این دو وجود دارد، اما بعضی اوقات اصطلاحات به اشتباه به جای هم به کار می‌روند. تفاوت عمده و اساسی بین داده‌ها و اطلاعات، معنا و ارزشی است که به هر یک نسبت داده می‌شود. داده‌ها به خودی خود بی‌معنی هستند، اما پس از پردازش و تفسیر، به اطلاعاتی تبدیل می‌شوند که پر از معنی خواهند بود.

برای قرار دادن آن در متن، داده‌ها را مانند مجموعه‌ای از اعداد و کلمات تصادفی تصور کنید که هیچ معنایی ندارند. مثلا: ۴a 61 6e 65 20 44 6f 65 2c 0a 34 20 53 74 72 65 65 74 2c 0a 44 61 6c 6 c 61 73 2c 20 54 58 20 39 38 31 37 34 0a. اما هنگامی که داده‌های فوق پردازش، تفسیر، قالب‌بندی و سازماندهی شدند، می‌توانید اطلاعات تماس یک فرد را ببینید:

  • Jane Doe
  • ۴ Street
  • Dallas, TX 98174

نمونه بارز دیگر تمایز بین داده‌ها و اطلاعات، قرائت دما از سراسر کره زمین است. یک لیست طولانی از قرائت دما معنای واقعی ندارد تا زمانی که برای کشف اطلاعات مانند روندها و الگوهای دمای کره زمین تجزیه و تحلیل شود. پس از تجزیه و تحلیل داده‌ها، کاربران می‌توانند تشخیص دهند که آیا دما در سال گذشته افزایش یافته است یا روند منطقه‌ای برای بلایای طبیعی خاص وجود دارد یا خیر. این نوع کشفیات اطلاعاتی هستند که با تجزیه و تحلیل داده‌ها استخراج می‌شوند.

یک بیت و یک بایت

بیت و بایت به عنوان مبنای سنجش اطلاعات دیجیتال، در مباحث داده و اطلاعات نقش اساسی دارند. رایانه‌ها با میلیون‌ها مدار و سوئیچ خود، با استفاده از بیت‌ها و بایت‌ها، از سیستم باینری برای نمایش روشن و خاموش یا درست و نادرست استفاده می‌کنند.

بیت، که مخفف عدد باینری است، اساسی‌ترین و کوچکترین واحد اندازه‌گیری داده‌ها در اطلاعات رایانه است و فقط شامل دو مقدار است: ۰ و ۱٫ بیت‌ها معمولا برای ذخیره داده‌ها و اجرای دستورالعمل‌ها در رشته‌های ۸ بیتی طراحی می‌شوند، که بایت نامیده خواهند شد.

اصطلاح بایت، برای اولین بار توسط ورنر بوخولز در سال ۱۹۵۶ ابداع شد و این واحد اندازه‌گیری داده را نشان می‌دهد که طول آن هشت رقم باینری است. همه رایانه‌ها از بایت برای نشان دادن انواع اطلاعات از جمله حروف، اعداد، تصاویر، صدا، فیلم و غیره استفاده می‌کنند. با توجه به اینکه همه اطلاعات در رایانه از یک بیت بزرگتر است، بایت به عنوان اندازه‌گیری جهانی و کوچک‌ترین اندازه‌گیری ذکر شده در سیستم عامل‌ها، شبکه‌ها و غیره در نظر گرفته می‌شود.

حتما بخوانید:  آموزش Power BI Report Server

برای بیان این موضوع و طبق آمارهای TechJury، تا سال ۲۰۲۰، هر شخص فقط در یک ثانیه ۱٫۷ مگابایت داده تولید می‌کند. و مگابایت چیست؟ ۱٫۰۴۸٫۵۷۶ بایت است.

نتیجه سخن

همان‌طور که اشاره شد، اطلاعات داده‌هایی هستند که در متن هر بررسی قرار می‌گیرد. به بیان دیگر، داده‌ها عناصر اولیه در هر تجزیه و تحلیل هستند. اطلاعات داده‌هایی با زمینه معنائی خاص و واضح را به ما نشان می‌دهند. در نهایت، دانش با همان جریان اطلاعات ایجاد می‌شود که به اعتقادات و تعهد دارنده آن، وابسته است.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  9. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  10. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  11. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  12. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  13. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  14. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  15. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  16. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  17. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  18. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  19. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  20. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  21. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  22. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  23. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  24. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  25. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  26. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  27. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  28. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  29. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  30. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  31. آموزش Power BI Report Server
  32. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  33. مسیر شغلی در هوش تجاری
  34. مهندسی داده چیست؟
  35. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  36. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  37. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  38. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  39. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  40. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  41. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  42. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  43. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  44. یادگیری ماشین چیست؟
  45. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  46. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  47. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  48. انبار داده چیست؟
  49. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  50. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  51. مدل‌سازی داده چیست؟
  52. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  53. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  54. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  55. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  56. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  57. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  58. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن