轻舞飞扬舞翩跹
现在社会处于信息爆炸的时刻,我们每个人每天都会接触到各种信息,很形象,看到这个词,就可以想想信息量大的那种情景,现在网上热搜,每天都换一拨,我们学习知识管理,就是为了加速我们的判断,那数据,信息,知识,智慧之间这些之间有什么联系呢? 数据是数据,信息是信息,知识是知识,他们之间是不同的,那么之间的区别和联系是什么呢? 数据没有经过组织的文字符号图像等,来源于事实,可以通过原始的信息,仅仅代表本身,可以说,数据是孤独的,比如165 信息是什么呢,当通过某种方式组织处理数据时,进行分析,让数据之间产生关系,可以用来回答一些简单的问题,谁,哪里,也许可以说,信息就是拉帮结伙,有序排列的数据,比如,165后面加上cm就变成身高或者体重,具体是什么,还要结合语境, 知识就是判断信息是否有用的过程,这个过程结合上下文,诠释,反省。信息结合越多,就越容易判断正误。 智慧,做正确判断的能力,和对知识的正确使用,智慧可以回答为什么的问题,判断是非、对错、好坏,关注未来,试图理解过去没有理解的东西,是人类特有的。 比如,榴莲是数据,好吃或不好吃是信息,尝过一下直接实践后得到的经验,这是知识产生的过程,吃过以后有了判断这就是智慧。
subluevoyage
什么是数据,信息,知识和智慧
作者:刘锋
2006年1月份左右,我曾经撰写了一篇涉及数据,信息,知识,和智慧的文章,在科学网看到倪鹏云老师也在探讨这个问题,于是我将原文一些核心的内容整理出来形成这篇文章与大家进行探讨。
在知识管理中,有一个经典的知识阶层图,本文将以这个图作为阐述的顺序依据。
第一,什么是数据?
我们经常说“ 水的温度是100℃,礼物的重量是500克,木头的长度是2米,大楼的高度100层“。通过水,温度,100℃,礼物,重量,500克,木头,长度,2米,大楼,高度,100层这些关键词,我们的大脑里就形成了对客观世界的印象。这些约定俗成的字符或关键词就构成了我们探讨的数据基础,我们提到关键词必须是人们约定俗成的。这就表示不同阶级,不同宗教。不同国家的人对于关键词的约定必然会有差异。由此我们可以推导出数据其实也具有一个使用范围。不同领域的人在描述同一事物会出现不同的数据。例如,中国人会称每个星期的最后一天为”星期天“。美国人会把这一天叫做“Sunday”。基督教徒会称这一天为“礼拜天”. 数据的有范围性导致由此建立的信息世界,知识世界在不同的国家。不同的宗教,不同的阶级中会产生差异。认识到数据的有范围性可以帮助我们在一个领域进行知识管理时,首先要统一关键词或数据的约定。
最后我们对数据进行这样的定义:数据是使用约定俗成的关键词,对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系进行抽象表示,以适合在这个领域中用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。
第二,什么是信息?
作为知识层次中的中间层,有一点可以确认,那就是信息必然来源于数据并高于数据。我们知道象7度,50米,300吨,大楼,桥梁这些数据是没有联系的,孤立的。只有当这些数据用来描述一个客观事物和客观事物的关系,形成有逻辑的数据流,他们才能被称为信息。除此之外,信息事实上还包括有一个非常重要的特性— 时效性。例如新闻说北京气温9摄氏度,这个信息对我们是无意义的,它必须加上今天或明天北京气温9摄氏度。再例如通告说,在会议室三楼开会,这个信息也是无意义的,他必须告诉我们是哪天的几点钟在会议室三楼开会。
注意信息的时效性对于我们使用和传递信息有重要的意义。它提醒我们失去信息的时效性,信息就不是完整的信息,甚至会变成毫无意义的数据流。所以我们认为信息是具有时效性的有一定含义的,有逻辑的、经过加工处理的、对决策有价值的数据流。
第三,什么是知识?
信息虽给出了数据中一些有一定意义的东西,但它的价值往往会在时间效用失效后开始衰减,只有通过人们的参与对信息进行归纳,演绎,比较等手段进行挖掘,使其有价值的部分沉淀下来,并于已存在的人类知识体系相结合,这部分有价值的信息就转变成知识。例如。北京7月1日,气温为30度。在12月1日气温为3度。这些信息一般会在时效性消失后,变得没有价值,但当人们对这些信息进行归纳和对比就会发现北京每年的7月气温会比较高,12月气温比较低,于是总结出一年有春夏秋冬四个季节,因此我们认为知识就是沉淀并与已有人类知识库进行结构化的有价值信息。
第四,什么是智慧?
我们经常看到一个人满腹经纶,拥有很多知识,但不通世故,被称做书呆子。也会看到有些人只读过很少的书,却能力超群,能够解决棘手的问题。我们会认为后者具有更多的智慧。因此我们认为智慧是人类基于已有的知识,针对物质世界运动过程中产生的问题根据获得的信息进行分析,对比,演绎找出解决方案的能力。这种能力运用的结果是将信息的有价值部分挖掘出来并使之成为已有知识架构的一部分。
总结:根据这些定义我们尝试对知识管理提出一些建设性意见:
1。重视数据所使用关键词的统一性和完整性,这样才能避免组织内出现不同的信息和知识体系,避免成员在交流沟通时产生歧义和误会。
2。保持关键字集合的可扩展性,防止由于数据不全导致新信息和新知识无法产生。
3。重视信息的时效性,尽量在信息的时效性消失前挖掘出其有用的价值,并使之沉淀于已有的知识库中。
4。重视信息的可靠性和逻辑性,防止由于错误或逻辑混乱的信息加入到知识库中,降低知识库的质量。
5。关注知识库的结构化问题,尽量避免知识彼此割裂,甚至出现知识孤岛。通过不同领域知识的交叉融合,使它们连通起来,方便组织成员使用知识库时能够快速准确的定位需要的知识。
6。充分理解智慧是一种应用知识和信息处理问题的能力,在选择组织成员时应兼顾其拥有知识和运用知识能力之间的平衡
蘑菇Miranda
我们有必要明确一下一些经常混淆的基本概念。 ·数据(Data)=事实的记录,如上季度甲系列产品在华东地区销售额为120万。 ·信息=(Information)=数据+意义,如上季度甲系列产品华东地区销售额比去年同期减少了25 %。 ·智能(Intelligence)=信息+理解(understanding)与推理(reasoning),如分析原因是华东地区销售单位不行,或甲系列产品进入了衰退期,还是公司整体营销活动落后,竞争者强力促销导致?或是其它原因。 ·智慧(Wisdom) =知识的选择(Selection) 应对的行动方案可能有多种,但(战略)选择哪个靠智慧。行动则又会产生新的交易数据。 数据、信息、智能、知识、智慧、行动与管理活动的关系见下图,事实上它们之间存在多重循环关系。
陆老头11
你好,信息化、数据化、数字化、智能化等概念层出不穷,然而业内没有了权威定义,大家众说纷纭,大有“百花齐放,百家争鸣”之势。尤其非IT专业人士,对这些概念的认知往往是非常困惑。本文将数据化、信息化、数字化、智能化的相关定义抛砖引玉,结合组织定义与行业发展趋势,对四者之间的联系与区别进行解析,便于广大读者更好理解之间的关系,助力于企业数字化转型升级。一数据、信息、知识、智慧四只者之间的关系IBM DIKW数据价值体系从图可以看出,数据是知识阶层中最底层的概念,数据是形成信息、知识和智慧的源泉。企业不同角色对信息需求是不一样的, 需要满足各级主管的信息需求。数据: 是使用约定俗成的关键字,对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系进行抽象表示,以适合在这个领域中用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。信息:是具有时效性的,有一定含义的, 有逻辑的、经过加工处理的、对决策有价值的数据流。知识:通过人们的参与对信息进行归纳、演绎、比较等手段进行挖掘,使其有价值的部分沉淀下来,并于已存在的人类知识体系相结合,这部分有价值的信息就转变成知识。智慧:是人类基于已有的知识,针对物质世界运动过程中产生的问题根据获得的信息进行分析、对比、演绎找出解决方案的能力。这种能力运用的结果是将信息的有价值部分挖掘出来并使之成为知识架构的一部分。二数据与数据化数据的定义大数据时代,能够意识到数据的重要性,但是否真的了解数据的相关定义呢?各机构的定义如下:1维基百科早在1946年,data一词就首次被用于明确表示“可传输和可存储的计算机信息”。根据维基百科,数据的含义已不再局限于计算机领域,而是泛对所有定性或者定量的描述。仅供参考
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