情報と知識: 主な違い

情報と知識の主な違い

  • 情報は洗練されたデータですが、知識は有用な情報です
  • 情報の結果は理解ですが、知識の結果は理解です。
  • 情報は表現を向上させ、知識は意識を向上させます。
  • 情報だけでは予測はできませんが、知識においては必要な経験があれば予測は可能です。
  • 情報は、誰が、いつ、何を、どこでという質問に答えるテキストであり、知識は、なぜ、どのようにという質問に答えるテキストです。
  • 情報は簡単に伝達できますが、知識を伝達するには学習が必要です。
情報対知識
情報対知識

情報とは

情報は、所定の要件に従って意味のある方法で処理されるデータのセットです。 意味のある有用なものにするために、特定のコンテキストで処理、構造化、または提示されます。

情報により意味が与えられ、データの信頼性が向上します。それは望ましくないことを確実にし、不確実性を軽減するのに役立ちます。したがって、データが情報に変換される際に、無駄なデータは一切含まれません。tails。これには、コンテキスト、関連性、および目的を持つデータが含まれます。これには、最終的に知識となる生データの操作も含まれます。

情報とは何か

知識とは?

知識とは、個人または組織に役立つ情報、経験、洞察の組み合わせです。 それは行動に結びついており、ノウハウと理解を意味します。 知識は各個人が所有しており、その経験の結果です。 また、周囲からの新しいインプットを評価するための規範もカバーしています。

情報と知識 – 主な違い

情報と知識の重要な違いは次のとおりです。

その他の情報 知識
情報は洗練されたデータです 知識は役に立つ情報です
データとコンテキスト 情報、経験、直感
理解はその結果です。 理解はその結果です。
簡単に転送可能 転送するには学習が必要です
表現力の向上 意識を高める
すべての情報が知識である必要はありません。 すべての知識は情報です。
情報を再現できます。 知識の再現は不可能です。
情報だけでは予測を立てるのに十分ではありません。 必要な知識があれば予測は可能です。
意味のあるメッセージの流れ これらのメッセージから生まれた信念とコミットメント
受け手の認識を変えるために使用されるメッセージ 経験、価値観、洞察、およびコンテキスト情報が含まれます
誰が、いつ、何を、どこで、という質問に答えるテキスト。 なぜ、どのようにしてという質問に答えるテキスト。
情報とは、インターネット、新聞、テレビなどのさまざまな情報源から取得される、誰かまたは何かに関する組織化されたデータを指します。 知識とは、特定の人の教育または経験から得られる主題の認識または理解を意味します。
情報は、意味を理解するのに役立つ洗練された形式のデータです。 知識とは、開発に役立つ関連情報です。wing 結論
結果を処理すると、表現が改善され、情報の解釈が容易になります。 処理により意識が高まり、主題の知識が高まります。
情報は数字や事実の理解をもたらします。 知識は主題の理解につながります。
情報の伝達はさまざまな手段を使用して簡単に行えます。 それは言語的または非言語的な信号である可能性があります。 知識の伝達は、受け手の側で学習する必要があるため、困難です。

情報の特徴

情報の重要な特徴は次のとおりです。

  • 情報の主な特徴は、正確性、完全性、関連性、可用性です。
  • 情報とは、誰かまたは何かについて提供または学んだ事実であると言われます
  • アイデア間に明確なつながりがない
  • 適切な人が適切なタイミングで利用できるようにする
  • 学習を強化する

知識の特徴

知識の重要な特徴は次のとおりです。

  • 知識は真実の状況を伝えるので正確です。
  • 最も適切かつ正しい意思決定を行うために間に合うように利用できます。
  • 共通のわかりやすい形式で表現されています。
  • 必要なデータがすべて提供されます。
  • 意思決定プロセスに意味があり、役立ちます。
  • 通信および受信情報を含む
  • 不確実性と行動を起こすための見積もりを軽減します

情報の例

データの例を見てください。

  • 4,8,12,16
  • 犬、猫、牛、ボタンインコ
  • 161.2、175.3、166.4、164.7、169.3

コンテキストや意味を割り当てて初めて、データが情報になります。 次のように言われると、すべてが意味を持ちます。

  • 4、8、12、16 は、4 x 表の最初の XNUMX つの答えです
  • 犬、猫、牛は家庭で飼われているペットのリストです
  • 165、175.2、186.3、164.3、169.3は14歳の学生の身長です。

知識の例

この情報を適用してさらなる知識を得る場合、次のように言えます。

  • 4、8、16、24 は 4 × 表の最初の 4 つの答えです (5 × 表は XNUMX から始まり XNUMX ずつ上がっていくため、XNUMX × 表は XNUMX から始まり XNUMX ずつ上がっていく必要があります)
  • トラはリストに載っていないため家庭のペットではなく、野生の森に住んでいます。
  • 一番背の高い生徒は186.3cmです。

DIKW (データ情報知識の知恵)

DIKW は、データ、情報、知識、知恵、およびそれらの相互関係を議論するために使用されるモデルです。 データ、情報、知識、知恵の間の構造的または機能的な関係を表します。

DIKW の例