Аналитика — важная область, необходимая для развития большинства сфер общества. Благодаря ей можно делать выводы об определенных явлениях, событиях или предметах, прогнозировать дальнейшее развитие. При этом в инструментах аналитики фигурируют разные термины и понятия, которые не всегда может различить обыватель. Например, многие люди задаются вопросом, чем данные отличаются от информации, есть ли между ними разница. Именно об этом будет подробно рассказано далее.
Содержание
Как взаимосвязаны?
Данные определяются как совокупность отдельных фактов или показателей статистики. Они могут поступать в виде текста, наблюдений, цифр, изображений, графиков или символов. Например, могут включать в себя индивидуальные цены, веса, адреса, возраст, названия, температуру, даты или расстояния.
Факты могут быть простыми и даже бесполезными до тех пор, пока они не будут проанализированы, организованы и интерпретированы. Так, для правильного понимания термин разделили на две категории:
- Количественные. Любые сведения, представленные в числовой форме, статистике или процентах.
- Качественные. Указывают на определенные свойства предмета или явления.
Это сведения, которые просто несут факт существования определенного количества, качества или явления. В дальнейшем они используются для глубокого понимания определенной информации.
Информация определяется как знания, полученные в результате изучения, общения, исследований или обучения. По сути, она является результатом анализа и интерпретации фрагментов. В то время как данные — это отдельные фигуры, числа или графики, а информация восприятие целой картины определенного явления.
Например, набор сведений может включать показания температуры в одном месте в течение нескольких лет. Без какого-либо дополнительного контекста эти температуры не имеют смысла. Однако, анализируя и структурируя эти показатели, можно получить информацию о климатических условиях местности и дальнейшем изменении среды.
Для лучшего понимания, что такое данные и чем они отличаются от информации следует изучить следующие примеры:
- В ресторане сумма чека одного клиента — это данные. Однако, когда владельцы ресторанов собирают несколько чеков в течение определенного промежутка времени, они могут предоставить ценную информацию, например, какие пункты меню наиболее популярны и достаточно ли полученной суммы для покрытия поставок, накладных расходов и заработной платы.
- Цены конкурентов — это отдельные элементы, просто данные. Но обработка этих показателей может указать, где конкуренты имеют преимущество, где их пробелы на рынке и как компания может подняться выше.
Таким образом эти термины тесно связаны друг с другом и без одного, невозможно существовать другому.
Откуда берутся данные, что собой представляют?
С древних времен люди получали факты об определенных предметах или явлениях несколькими способами. В основном это:
- Наблюдение. Человек следил за изменением окружающей среды, фиксировал показатели и записывал их для дальнейшего анализа. Это самый простой способ получения сведений, так как для него необязательно пользоваться инородными средствами или специальными аппаратами.
- Использование высоких технологий. В настоящее время большинство данных приходит к людям посредством использования различного рода аппаратуры. Она фиксирует, например, расстояние между небесными телами или показатели состава крови.
- Эксперимент. Также является важным способом получения фактов.
Возникновение крепко связано с методами исследования, которые часто применяются для получения различных видов сведений. Классификация, измерение или тестирования ключевые процедуры, позволяющие в дальнейшем получить важную информацию.
Разница между структурированными и неструктурированными
Термин структурированные данные относится к сведениям, которые находятся в фиксированном поле в файле или записи. Они обычно хранятся в реляционной базе (RDBMS). Может состоять из цифр или текста, а поиск происходит автоматически или вручную, если он находится в структуре СУБД. Это зависит от создания модели, определения того, какие типы включены, а также от способа хранения и обработки.
Языком программирования, используемым для структурированных данных, является SQL (Structured Query Language). Разработанный IBM в 1974 году, SQL обрабатывает реляционные базы. Типичными примерами структурированных являются:
- Имена.
- Адреса.
- Номера кредитных карт.
- Геолокация и так далее.
Неструктурированные данные — это все остальные, которые пока не были разложены и классифицированы. Несмотря на то, что неструктурированные данные могут иметь собственную внутреннюю структуру, они не структурированы заранее определенным образом. Модель данных отсутствует, они хранятся в собственном формате.
Объем неструктурированных намного больше, чем у структурированных. Они составляют колоссальные 80 % или более всех корпоративных, и процент продолжает расти. Это означает, что компании, не принимая во внимание неструктурированные факты, упускают много ценной бизнес-аналитики.
Как данные становятся информацией?
Явление нуждается в интерпретации и контексте, чтобы стать полноценным знанием. В противном случае это просто факты и цифры. Таким образом основной способ преобразования показателей в полноценную информацию это:
- Обработка — сбор, запись, организация и хранение информации, например, в CRM.
- Интерпретация — понимание фактов и цифр, предоставление им контекста, чтобы они могли стать значимыми для бизнеса.
Важным параметром также является организация. Это структурирование данных таким образом, чтобы их можно было использовать в дальнейшем, например, путем синхронизации с другими приложениями.
Основные критерии отличия данных от информации
Термины иногда ошибочно используются взаимозаменяемо, когда на самом деле между ними существует четкое разграничение. Основное и фундаментальное различие между данными и информацией заключается в значении и ценности, приписываемых каждому из них.
Факты сами по себе бессмысленны, но после обработки и интерпретации они становятся информацией, наполненной смыслом. Ниже сравнительная таблица, которая поможет определить ключевые различия между терминами. Разобравшись в ней, каждый сможет отличить одно от другого.
Таблица №1: Данные и информация, отличия между терминами.
Критерии | Данные | Информация |
Значение | Необработанные факты, которые являются строительными блоками для информации. | Объединенные данные, наполненные актуальностью и значимостью. |
Форма | Неорганизованные. | Организованные. |
Основа | Записи и наблюдения. | Анализ. |
Зависимость | Не зависит от информации. | Зависит от данных. |
Измерения | Биты и байты. | Значимые параметры, такие как время, количество, даты и т. д. |
Значимость и полезность | Данные сами по себе не имеют значения. | Информация всегда важна, полезна и актуальна. |
Конкретный | Нет. | Да. |
Таким образом на основе полученных фактов можно выделить следующие ключевые различия между ними. Например:
- Данные — это совокупность фактов, в то время как информация — это целый комплекс методов, перерабатывающий сведения в контекст.
- Они являются необработанными и неорганизованными, информация организована.
- Точки данных индивидуальны, а иногда и не связаны между собой. Информация отображает эти данные, чтобы получить большое представление о том, как все это связано между собой.
- Факты сами по себе бессмысленны. Когда они анализируются и интерпретируются, тогда они обретают значимый смысл.
- Они не зависят от информации, однако информация зависит от полученных фактов.
- Сведения обычно поступают в виде графиков, чисел, цифр или статистики. Информация передается через слова, язык, мысли и идеи.
- Данных недостаточно для принятия решений, но на основе информация уже возможно принять определенное действие или сделать вывод.
Термины решают реальные проблемы во многих сферах, на которые они оказывают влияние, привнося знания в процесс принятия решений. От космических программ, медицинских приложений, образования, розничной торговли, финансовых услуг и разработки программного обеспечения, и это лишь некоторые из отраслей, которым, необходимо получение приведенных терминов.
Эти две взаимосвязанные концепции являются краеугольным камнем ценных идей, которые приводят к разумным решениям и успешным результатам как для бизнеса, так и для организаций.
Примеры данных и информации в бизнесе
Организации, которые уделяют приоритетное внимание сбору фактов и их интерпретации, могут получить значительные преимущества. При правильном использовании данных и вычленении из них информации предприниматели выбирают более разумные и быстрые бизнес-решения.
Отличия данных и информации, примеры этого можно найти во многих областях бизнеса. Например, компания собирает данные об эффективности своей рекламы или контента. Они могли бы организовать и интерпретировать эти данные, чтобы получить множество аналитической информации, например:
- Какие продукты или услуги наиболее привлекательны для клиентов.
- Какое влияние оказывают слоганы и рекламы.
- Формирование алгоритмов и прогнозов развития предприятия.
Это только небольшие возможности данных для бизнеса. Они также могут развить более полноценное понимание целевой аудитории, что помогает в принятии решений о будущих предложениях, брендинге и коммуникационных предпочтениях.
Чтобы создать действительно эффективную стратегию, основанную на данных, очень важно, чтобы предприниматель поддерживал и централизовал структурированную информацию в одном источнике, доступном для всей организации. Например, система управления знаниями.
Видео по теме статьи
Чем знания отличаются от данных и информации подробно рассказано в видеоролике ниже.
Заключение
Данные и информация являются важнейшими элементами в принятии бизнес-решений. Понимая, как эти компоненты работают вместе, можно продвинуть бизнес к современным тенденциям, основанные на аналитике данных.