Чем отличаются данные от знаний. Данные, информация и знания

Знания в современных компаниях

Компания "Ксерокс" в последние годы позиционирует себя не как производитель копировальных аппаратов, а как компания по обработке документов. Компания "ЗМ" называет себя компаний по инновационному решению задач. "ИБМ" идентифицирует себя как компания, создающая долгосрочные экономические преимущества для клиентов, объединяя свои знания в области бизнеса с широкими технологическими возможностями. Компания Steelcase, которая производит конторское оборудование, утверждает, что она продает собственные знания и услуги, которые позволяют создать лучшие условия пребывания людей на своих рабочих местах. Что добавляет стоимость в деятельность всех этих компаний? Это в основном решения, базирующиеся на знаниях: технические и технологические ноу-хау, дизайн продукта, маркетинговые исследования, выявление истинных нужд клиентов. Именно знания дают устойчивое конкурентное преимущество этим компаниям.

Рассмотрим, в чем отличие знаний от данных и информации. То, что это разные вещи, руководители начинают осознавать особенно ярко после того, как в организации потрачены значительные средства для создания той или иной базы данных, или информационной системы, или же просто эти средства потрачены на компьютеризацию, причем без соответствующего эффекта.

Данные - это совокупность различных объективных фактов. В корпорациях это, например, структурированные записи о трансакциях (в частности, данные обо всех продажах: сколько, когда и кто купил, сколько и когда заплатил и пр.). Эти данные не говорят о том, почему покупатель пришел именно сюда и придет ли он еще раз.

Информация - это иерархическая совокупность данных о тех или иных аспектах реального мира. Информация - это поток сообщений, а знание создается из этого потока, оно находится в зависимости от мнений и убеждений носителя знания.

Информация - это своего рода послание, обычно в форме документа или в видео- либо в аудиоформе. Она имеет получателя и отправителя. Она информирует, т.е. "придает форму", получателю путем изменения его оценок или поведения. Насколько послание является информацией, определяет получатель. Именно он оценивает, насколько полученное сообщение информирует его, а насколько оно представляет собой просто информационный шум.

Данные превращаются в информацию несколькими путями:

• o контекстуализация : мы знаем, для чего эти данные нужны;
• o категоризация : мы разбиваем данные на типы и компоненты;
• o подсчет : мы обрабатываем данные математически;
• o коррекция : мы исправляем ошибки и ликвидируем пропуски;
• o сжатие : мы сжимаем, концентрируем, агрегируем данные.

Знания - понятие более глубокое и широкое, чем просто данные или информация. Каждое предприятие в ходе своей деятельности осуществляет сбор данных, их структуризацию и генерирование нового знания. Чаще всего это знание касается технологии, если речь идет о материальном производстве, а также технологии работы с клиентами и технологии взаимодействия друг с другом, если речь идет о предприятии, осуществляющем обслуживание клиентов. Также это может быть знание относительно окружающей среды предприятия - о демографических, макроэкономических, социальных, макроэкономических, технологических и конъюнктурных трендах.

Отличие знаний от информации и данных: пример

У компании Chrysler имеется собрание компьютерных файлов, которые носят название "Книга инженерных знаний" и представляют собой исчерпывающие данные и информацию о создании автомобилей этой компании, которыми может пользоваться каждый разработчик новых автомобилей. Когда управляющий получил данные о проведенных крэш-тестах, то он отказался их поместить в файлы без соответствующей обработки. Он предложил ответить на следующие вопросы:

• o почему эти тесты проводились;
• o каковы результаты по сравнению другими аналогичными тестами данной компании других лет и конкурентов;
• o какие выводы дачи тесты для конструкции автомобиля и его основных узлов?

Аналогичные вопросы трансформируют информацию в знания; более того, ответы на эти вопросы добавляют информации ценность, или, говоря другими словами, добавляют стоимость. На практике встречаются противоположные примеры, когда путем добавления ненужной, пустой информации исходная информация теряет в своей цене. Происходит потеря стоимости за счет размывания нужной информации в потоке информационного шума.

Знание - это комбинация опыта, ценностей, контекстной информации, экспертных оценок, которая дает общие рамки для оценки и инкорпорирования нового опыта и информации. Знание существует в сознании тех, кто знает. В организациях оно фиксируется не только в документах, но и в процессах, процедурах, нормах, в целом в практике деятельности.

Точно так же как информация возникает из данных, так и знания возникают из информации путем:

• o сравнения, определения области применения (как и когда мы можем применить информацию об этом явлении к другому, аналогичному);
• o установления связей (как эта информация соотносится с другой информацией);
• o оценки (как можно оценить данную информацию и как ее оценивают другие);
• o определения области применения (какое применение имеет эта информация к тем или иным решениям или действиям).

Процесс трансформации данных в информацию, а информации в знания показан на рис. 14.1.

Рис. 14.1.

Различают индивидуальные и групповые знания. Традиционные представления исходят из того, что знания - это прерогатива отдельных людей, при этом группа - это лишь простая сумма членов этой группы, а групповое знание - сумма их знаний.

Существует другая, современная точка зрения, в соответствии с которой группа людей формирует новую сущность со своей уникальной спецификой. В рамках этого представления можно говорить о групповом поведении и о групповом знании соответственно. Это новое представление широко используется в рамках науки об управлении знаниями. Таким образом, знание может быть не только у отдельного человека, но и у группы людей. Тогда говорят о том, что что-то знает организация в целом, что-то знает группа, бригада и т.д.

Билл Гейтс в своей книге "Бизнес со скоростью мысли" пишет о необходимости повышения корпоративного IQ. При этом он имеет в виду не только количество умных сотрудников, но и накопление знаний в компании в целом и свободное распространение информации, которое позволяет сотрудникам пользоваться идеями друг друга.

Знание может быть явным и неявным. Явное знание может быть выражено в виде слов и цифр и может передаваться в формализованном виде на носителях. Это относится к тем видам знаний, которые передаются в форме предписаний, инструкций, книг, на различных носителях, в виде памятных записок и пр.

Неявное знание в принципе не формализуется и может существовать лишь вместе с его обладателем - человеком или группой лиц.

Существует два вида неявного знания. Первое - это технические навыки, которые проявляются у мастеров своего дела и выступают, как правило, результатом многолетней практики. Второе - это верования, идеалы, ценности и ментальные модели, которые мы используем, не задумываясь о них.

Неявные знания формируются и развиваются в процессе создания и укрепления позитивной корпоративной культуры и с помощью средств группового взаимодействия (ретриты, творческие группы и пр.).

Отношение к явному и неявному знанию со стороны коммерческих фирм весьма противоречиво. С одной стороны, многие фирмы стремятся перевести неявное знание в явное. Это делается для того, чтобы, с одной стороны, не зависеть от отдельных личностей, а с другой - продублировать значимые достижения. В то же время эти фирмы не заинтересованы в том, чтобы основные конкурентные преимущества перешли в форму, готовую для дублирования. Именно поэтому многие компании стараются сохранять некоторые из своих конкурентных преимуществ в тех формах, которые не поддаются дублированию (специфические тренинги, корпоративная культура, специальные системы обслуживания и пр.).

Носителем как явного, так и неявного знания может быть не только конкретная личность, но и организация . Следовательно, можно говорить и о неявном групповом знании, которое лежит в основе устойчивых моделей коллективных реакций и внутренних взаимодействий.

В западной литературе для обозначения неявного группового знания иногда используется термин "рутины" (routines), которые есть повторяющиеся по шаблону действия, регулярные поведенческие шаблоны организации или фирмы. Рутины - это то, что происходит автоматически, без инструкций и в отсутствие процедуры выбора; при этом рутины не могут быть кодифицированы.

В русском языке под рутиной понимаются заведенный порядок, установившаяся практика, определенный режим, шаблон, сложившиеся правила, касающиеся занятий людей. В то же время понятие "рутина" имеет еще один опенок: это косный порядок, т.е. такой порядок, который тяготеет к старому, привычному, в силу своей отсталости невосприимчивый к новому, прогрессивному. В тех случаях, когда термин "рутина" применяется для обозначения группового неявного знания, то оттенки, относящиеся к косности, отсутствуют.

Таким образом, персональное неявное знание - это, прежде всего, умения. В то же время групповое неявное знание - это, прежде всего, рутины. Рутины существуют не изолированно, а образуя взаимозависимость. Некоторые рутины могут быть неявными для одних членов группы (организации) и явными для других. Таким образом, границы между явными и неявными знаниями относительны, также можно говорить о степени неявности этих знаний. Соотношение явных и неявных, индивидуальных и групповых знаний представлено в табл. 14.1.

Таблица 14.1

Соотношение знаний

Наличие неявных знаний в организации заставляет подходить к управлению знаниями нетрадиционным способом. Традиционно под управлением знаниями понимают создание, развитие и использование различных баз данных и знаний. Наличие неявных знаний смещает внимание к средствам прямого общения между людьми. Важно не только и не столько создать корпоративную энциклопедию, в которой записано все, что кто-либо из работников знал и с чем сталкивался. В случае с неявными знаниями важнее иметь под рукой координаты людей, которые знают рецепт и имеют соответствующий опыт, создать культуру общения, используя "мозговые штурмы", совещания, "разборы полетов" и соответствующие средства общения, такие как электронная почта, персональные сайты, телеконференции и пр.

Данные и знания. Основные определения.

Информация, с которой имеют дело ЭВМ, разделяется на процедурную и декларативную. Процедурная информация овеществлена в программах, которые выполняются в процессе решения задач, декларативная информация - в данных, с которыми эти программы работают.

Стандартной формой представления информации в ЭВМ является машинное слово, состоящее из определенного для данного типа ЭВМ числа двоичных разрядов - битов. Машинное слово для представления данных и машинное слово для представления команд, образующих программу, могут иметь одинаковое или разное число разрядов. Одинаковое число разрядов в машинных словах для команд и данных позволяет рассматривать их в ЭВМ в качестве одинаковых информационных единиц и выполнять операции над командами, как над данными. Содержимое памяти образует информационную базу. Машинное слово является основной характеристикой информационной базы, т.к. его длина такова, что каждое машинное слово хранится в одной стандартной ячейке памяти, снабженной индивидуальным именем - адресом ячейки. По этому имени происходит извлечение информационных единиц из памяти ЭВМ и записи их в нее. В языках программирования высокого уровня используются абстрактные типы данных, структура которых задается программистом.

Появление баз данных (БД) знаменовало собой еще один шаг на пути организации работы с декларативной информацией. В базах данных могут одновременно храниться большие объемы информации, а специальные средства, образующие систему управления базами данных (СУБД), позволяют эффективно манипулировать с данными, при необходимости извлекать их из базы данных и записывать их в нужном порядке в базу.

По мере развития исследований в области ИС возникла концепция знаний, которые объединили в себе многие черты процедурной и декларативной информации. В ЭВМ знания так же, как и данные, отображаются в знаковой форме - в виде формул, текста, файлов, информационных массивов и т.п. Поэтому можно сказать, что знания - это особым образом организованные данные. В системах ИИ знания являются основным объектом формирования, обработки и исследования. База знаний, наравне с базой данных, - необходимая составляющая программного комплекса ИИ. Машины, реализующие алгоритмы ИИ, называются машинами, основанными на знаниях, а подраздел теории ИИ, связанный с построением экспертных систем, - инженерией знаний.

Отличия между данными и знаниями:

1. внутренняя интерпретируемость знаний (например: данные – 243849..., знания – предложения естественного языка).

2. активность знаний. Если есть знания, то появления новых знаний может привести к изменению старых знаний и появлению новых.

3. связность знаний. Знания не интересны сами по себе, они интересны в совокупности (система знаний).

4. знания динамичны, а данные как правило статичны.

Интенсиональные знания определяются через понятие более высокого уровня с указанием специфических свойств. Экстенсиональные знания определяются через понятия более низкого уровня, обычно путем их простого перечисления. Как правило экстенсионалы хранятся в базах данных, а интенсионалы в базах знаний. Знания по способу представления различают на декларативные (описывается информация) и процедуральные (записаны в алгоритме). Основное направление движения в области представления знаний – большее использование декларативных знаний.

Классификации знаний и их моделей

Существует много способов классифицировать знания. Остановимся на классификации по носителю знаний. Знания делятся на:

1. Формализованные

· справочные руководства,

· энциклопедии,

· знания в корпоративных информационных системах

2. Персональные

· навыки, связанные с ремеслом,

· спортивные навыки,

· способы мышления, анализа,

· способы выполнения работ

Формализованные знания обычно уже размещены на материальных носителях - книги, брошюры, сайты интернет/интранет, файлы данных, КИС (ERP). Эти способы организации знаний очень хороши и проверены временем. Мы вряд ли сможем их существенно улучшить, чтобы это отразилось на производительности или других экономических показателях вашей организации.

Персональные знания, напротив, обычно содержатся только в умах их носителей. Для того, чтобы сделать их достоянием организации, необходимо, чтобы знания активно передавались между сотрудниками. Для этого издавна существует наставничество, системы внутреннего корпоративного обучения.

Очень многие из персональных знаний могут быть формализованы. Это касается прежде всего методов и способов выполнения работ, принятых и оптимальных в вашей организации. В зависимости от этапа развития организации, методы выполнения работ развиваются от творческих, созданных на рабочих местах методом проб и ошибок до лучших практик в индустрии, закрепленных в документации о бизнес-процессе, ERP-системе и в политике организации.

Определения фрейма. Фрейм как список свойств и как сеть. Иерархия и наследование свойств

Фрейм – это некоторая структура представления знаний, которая при ее заполнении соответствующими значениями превращается в описание конкретного фактора, события или ситуации. Фрейм - это минимальное возможное описание сущности какого-либо явления, события, ситуации, процесса или объекта. Минимальность означает, что при дальнейшем упрощении описания теряется его полнота, она перестает определять ту единицу знаний, для которой предназначено. Фрейм имеет определенную структуру, состоящую из множества элементов – слотов. Каждый слот в свою очередь, представляется определенной структурой данных, процедурой, или может быть связан с другим фреймом. Структуру фрейма можно представить так:

ИМЯ ФРЕЙМА: (имя 1-го слота: значение 1-го слота), (имя 2-го слота: значение 2-го слота), … (имя N-го слота: значение N-гo слота).

Ту же запись представим в виде таблицы, дополнив двумя столбцами.

В качестве значения слота может выступать имя другого фрейма; так образуют сети фреймов, состоящие из выделенных вершин и связей. Верхний уровень фрейма представляет соответствующие понятия, а последующие уровни терминальные слоты, которые содержат конкретные значения. Иерархия объектов реализуется через аппарат исследования свойств, когда классы объектов определенного уровня наследуют строения классов фреймов более высокого уровня. Если объект, кот. описывается некоторой группой фреймов находится в концептуальной связи с верхним и нижним уровнями фреймов, то соотв. ему фреймы конструируются с учетом и иерархических отношений и при этом наследование свойств осущ. через слоты или фреймы с одинаковым именем.

1. В чем отличие знаний от данных.

Информация (данные) явл-ся неотъемлемой частью материального мира, характериз-его его упорядоченность или структуру в мире, обусловлена их способностью распознавать стр-ру окружающего мира и использовать рез-т распознавания (знаний о мире). Знания – это информация, воспринятая из внешнего мира. Знание субъективно. Знание уникально, и обмен знаниями м/у индивидами не происходит без потерь, в отличие от данных, в кот. закодирована информация и кот. м. передаваться без потерь. Знание передается посредством к-л метода представления знаний, типичным естественным языком.

Отличаются:

Знания более структурированы;

В знаниях наибольшее зн-ие имеют не атомарные эл-ты знаний, а взаимосвязи м/у ними;

Знания более самоинтерпритируемые, чем данные, т.е. в знаниях содержится информация о том, как их использовать;

Знания активны, в отличие от пассивных данных, т.е. м. порождать действия системы, использующей их.

2. Каковы два основных направления исследований в ИИ

1. Нейронные сети.

Идея. «Единственный объект, способный мыслить – это человеческий мир»; 10 21 нейронов в мозгу, кот. связаны м/у собой. Розенблед, Мак-Каллок – 1936 – 1965 модель percepton

Модель перцетона:

каж. точка предыдущего слоя связана со всеми точками данного слоя

1 слой 2 слой

Распределенная ВС. Индексирование БД. Это синтаксические системы, основанные на формальном подходе. (Модель нервных цепей).

2. Семантические модели.

Идея. Противоположная нейронной идеологии: «не имеет зн-ия, как устроено вычислительное устройство, главное чтобы на заданные входные действия оно реагировало как чел. мозг » - концепция «черного ящика».

Тезис Тьюринга, кот. определил семантический подход (ф-ии мозга).

Языки: Lisp, Fortran.

3. Приведите примеры нечетких знаний.

а)

Молодой б) Пусть S – множество людей. Пусть «высокий» - нечетное подмножество S, кот. ответит на вопрос: «какой человек X явл-ся высоким?». Каж. человеку из области наследования нужно назначить степень принадлежности к нечетному подмножеству «высокий». Для этого используем ф-ию принадлежности, основанную на росте человека:

0, если рост(х)<5 футов;

Высокий(х)= (рост(х) – 5ft)/2ft, если 5 футов<= рост(х) <=7 футов;

1, если рост(х) > 7 футов.

Графически:

4. Приведите пример, характеризующий поверхностные и глубинные знания.

Поверхностные знания:

Я знаю, что на авиазаводе в цехе собирают самолеты;

Y = a 0 x 0 + a 1 (x 0 *2) + a 2 (x 0 *3) + . . .

Глубинные знания:

Я знаю как, с помощью чего собирается самолет;

5. В чем отличие процедурных знаний от декларированных? Приведите примеры.

Процедурные знания – хранят информацию о том, как надо действовать, чтобы получить нужный результат. Декларированные знания – хранят в себе информацию о том, над чем надо выполнить эти действия.

Чтобы собрать самолет необходимо скрепить его основные части (проц. знания), для его сбора необходимы крылья, носовая часть, хвостовая и т.п. и их нужно соединить (декларир. знания).

Различие между декларативным и процедурным предпочтением в том, что последнее определяет не только логические связи между головой предложения и целями в его теле, но еще и порядок в котором эти цели обрабатываются.

6. Охарактеризуйте морфологический, синтаксический, семантический и прагматический анализы в естественных языковых интерфейсах.

a) Морфологический анализ – анализ слова в предложении.

b) Семантический анализ – распознавание смысла в составных частях предложения на основе некоторой предметно - ориентированной БЗ.

c) Синтаксический анализ – анализ распознавания структуры предложения.

d) Прагматический анализ – анализ смысла предложения в реальном контексте на основе собственной БЗ.

7. В чем разница интенсионала и экстенсионала. Пример.

Интенсионал – способствует связи с выделением закономерностей.

Экстенсионал – способ перечисления фактографических сторон (описание на уровне данных)

Пр. : объект (философия): 1. Высокий уровень

2. Примитивный

8. Построить фрейм для следующего примера: “Пингвин и синица- птицы, однако пингвин не умеет летать, о умеет плавать и живет в Антарктиде”.

Прежде чем продолжить рассмотрение проблематики управления знаниями важно определиться с ключевыми понятиями этой области: «данные», «информация», «знания».

В литературе, посвященной управлению знаниями, представлены различные подходы к их трактовке. Не претендуя на полномасштабный анализ, попробуем обозначить некоторые важные моменты.

Под данными понимаются неупорядоченные наблюдения, числа, слова, звуки, изображения. Это – набор дискретных, объективных факторов о событиях. При этом в организационном контексте данные трактуются как структурированные записи об актах деятельности. Организации обычно хранят данные в информационных системах, в которые они поступают из различных подразделений и служб.

Когда данные организованы, упорядочены, сгруппированы категоризированы, они становятся информацией . Она трактуется как совокупность данных, упорядоченная с определенной целью, придающей им смысл.

Сообщение - это текст, цифровые данные, изображения, звук, графика, таблицы и др

Сведения – практически синоним понятия “Сообщения”. Они чаще всего носят бытовой характер.

Знание же трактуется как информация, готовая к продуктивному применению, действенная, снабженная смыслом. Оно представляет собой совокупность оформленного опыта, ценностей, контекстуальной информации, экспертного понимания, составляющих основу для оценки и интеграции нового опыта и информации. Оно формируется и применяется в умах людей, а в организациях зачастую оказывается закрепленным не только в документах и в хранилищах, но также в организационных процедурах, процессах, способах выполнения работы и нормах.

В таблице на основе обзора литературных источников приводятся различные определения знания.

В большинстве рассмотренных определений подчеркивается, что знания – понятие более широкое, глубокое и богатое по сравнению с информацией. Они представляют собой подвижное соединение разных элементов – опыта, ценностей, информации и экспертного понимания - и постоянно меняются; они интуитивны; характерны для людей и являются неотъемлемой частью человеческой сущности с ее непредсказуемостью.

Презентация без названия

Ба́за да́нных определение

Представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов (статей, расчётов, нормативных актов, судебных решений и иных подобных материалов), систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с помощью электронной вычислительной машины (ЭВМ).

База данных - совокупность данных, хранимых в соответствии со схемой данных, манипулирование которыми выполняют в соответствии с правилами средств моделирования данных.

База данных - совокупность данных, организованных в соответствии с концептуальной структурой, описывающей характеристики этих данных и взаимоотношения между ними, причём такое собрание данных, которое поддерживает одну или более областей применения.

База данных - организованная в соответствии с определёнными правилами и поддерживаемая в памяти компьютера совокупность данных, характеризующая актуальное состояние некоторой предметной области и используемая для удовлетворения информационных потребностей пользователей.

База данных - некоторый набор перманентных (постоянно хранимых) данных, используемых прикладными программными системами какого-либо предприятия.

База данных - совместно используемый набор логически связанных данных (и описание этих данных), предназначенный для удовлетворения информационных потребностей организации.

База знаний

База знаний (БЗ; англ. knowledge base, KB) в информатике и исследованиях искусственного интеллекта - это особого рода база данных, разработанная для оперирования знаниями (метаданными). База знаний содержит структурированную информацию, покрывающую некоторую область знаний, для использования кибернетическим устройством (или человеком) с конкретной целью. Современные базы знаний работают совместно с системами поиска информации, имеют классификационную структуру и формат представления знаний.

Полноценные базы знаний содержат в себе не только фактическую информацию, но и правила вывода, допускающие автоматические умозаключения о вновь вводимых фактах и, как следствие, осмысленную обработку информации. Область наук об искусственном интеллекте, изучающая базы знаний и методы работы со знаниями, называется инженерией знаний.

Иерархический способ представления в базе знаний набора понятий и их отношений называется онтологией. Онтологию некоторой области знаний вместе со сведениями о свойствах конкретных объектов также можно назвать базой знаний.

Отличия

База знаний - семантическая модель, описывающая предметную область и позволяющая отвечать на такие вопросы из этой предметной области, ответы на которые в явном виде не присутствуют в базе. База знаний является основным компонентом интеллектуальных и экспертных систем.

База данных - совокупность связанных данных, организованных по определенным правилам, предусматривающим общие принципы описания, хранения и манипулирования, независимая от прикладных программ. База данных является информационной моделью предметной области. Обращение к базам данных осуществляется с помощью системы управления базами данных (СУБД)

Основные свойства