정보와 데이터의 차이점
데이비드 카터
데이터 란?
데이터는 의미 있게 만들기 위해 처리해야 하는 원시적이고 체계적이지 않은 사실입니다. 데이터는 체계적이지 않으면 단순하면서도 체계적이지 않을 수 있습니다. 일반적으로 데이터는 사실, 관찰, 인식, 숫자, 문자, 기호, 이미지 등으로 구성됩니다.
데이터는 항상 의미를 도출하기 위해 인간이나 기계에 의해 해석됩니다. 따라서 데이터는 의미가 없습니다. 데이터는 숫자, 문장, 문자를 원시 형태로 포함합니다.
정보란 무엇입니까?
정보는 주어진 요구사항에 따라 의미 있는 방식으로 처리되는 데이터 세트입니다. 정보는 의미 있고 유용하게 만들기 위해 주어진 맥락에서 처리, 구조화 또는 제시됩니다.
맥락, 관련성, 목적을 지닌 데이터를 포함하는 가공된 데이터입니다. 또한 원시 데이터 조작도 포함됩니다.
정보는 의미를 부여하고 데이터의 신뢰성을 향상시킵니다. 바람직하지 않음을 보장하고 불확실성을 줄이는 데 도움이 됩니다. 따라서 데이터가 정보로 변환될 때 쓸모없는 세부 정보가 절대 없습니다.
주요 차이점
- 데이터는 의미 있는 처리가 필요한 원시적이고 조직화되지 않은 사실인 반면, 정보는 주어진 요구 사항에 따라 의미 있는 방식으로 처리되는 데이터 세트입니다.
- 데이터에는 특별한 목적이 없지만 정보는 데이터를 해석하여 부여된 의미를 전달합니다.
- 데이터만으로는 아무런 의미가 없지만 정보 자체는 중요합니다.
- 정보는 데이터에 의존하는 반면 데이터는 결코 정보에 의존하지 않습니다.
- 데이터는 비트와 바이트로 측정되는 반면, 정보는 시간, 양 등과 같은 의미 있는 단위로 측정됩니다.
- 데이터는 구조화된 표 형식의 데이터, 그래프, 데이터 트리일 수 있는 반면, 정보는 주어진 데이터를 기반으로 한 언어, 아이디어, 생각입니다.
데이터 대. 정보
| 파라미터 | Data | 정보 |
|---|---|---|
| 기술설명 | 아이디어나 결론을 발전시키는 데 도움이 되는 질적 또는 양적 변수. | 뉴스와 의미를 담고 있는 데이터의 집합체이다. |
| 어원 | 데이터(Data)는 라틴어 데이텀(Datum)에서 유래했는데, 이는 '무언가를 주다'라는 뜻이다. 시간이 지나면서 “데이터”는 데이텀의 복수형이 되었습니다. | 정보 단어는 고대 프랑스어와 중세 영어에서 유래되었습니다. “알리는 행위”를 언급했습니다. 주로 교육이나 기타 알려진 통신에 사용됩니다. |
| 형성 | 데이터는 숫자, 문자 또는 문자 집합의 형태입니다. | 아이디어와 추론 |
| 대표 | 구조화, 표 형식 데이터, 그래프, 데이터 트리 등이 될 수 있습니다. | 주어진 데이터를 바탕으로 언어, 아이디어, 생각이 탄생합니다. |
| 의미 | 데이터에는 특별한 목적이 없습니다. | 데이터를 해석하여 부여된 의미를 담고 있습니다. |
| 상호관계 | 수집되는 정보 | 처리되는 정보입니다. |
| 특색 | 데이터는 단일 단위이며 원시입니다. 그것만으로는 아무런 의미가 없습니다. | 정보는 논리적인 의미를 함께 전달하는 데이터의 산물이자 그룹입니다. |
| 의존 | 결코 정보에 의존하지 않습니다. | 데이터에 의존했습니다. |
| 측정 단위 | 비트와 바이트 단위로 측정됩니다. | 시간, 수량 등과 같은 의미 있는 단위로 측정됩니다. |
| 의사결정 지원 | 의사결정에 사용할 수 없습니다. | 의사결정에 널리 사용됩니다. |
| 포함 | 처리되지 않은 원시 요소 | 의미있는 방식으로 처리됨 |
| 지식 수준 | 낮은 수준의 지식입니다. | 그것은 지식의 두 번째 수준이다. |
| 특성 | 데이터는 조직의 자산이므로 대중에게 판매할 수 없습니다. | 정보는 대중에게 판매될 수 있습니다. |
| 의존 | 데이터는 데이터 수집 소스에 따라 달라집니다. | 정보는 데이터에 따라 달라집니다. |
| 예시 | 투어 중인 밴드의 티켓 판매. | 지역 및 장소별 판매 보고서입니다. 해당 사업에 어떤 장소가 수익성이 있는지 정보를 제공합니다. |
| 의미 | 데이터만으로는 아무런 의미가 없습니다. | 정보는 그 자체로 중요합니다. |
| 의미 | 데이터는 기록과 관찰을 기반으로 하며 컴퓨터에 저장되거나 사람이 기억합니다. | 정보는 데이터보다 더 신뢰할 수 있는 것으로 간주됩니다. 이는 연구자가 올바른 분석을 수행하는 데 도움이 됩니다. |
| 유용성 | 연구자가 수집한 데이터는 유용할 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다. | 정보는 연구자가 쉽게 사용할 수 있으므로 유용하고 가치가 있습니다. |
| 의존 | 데이터는 결코 사용자의 특정 요구에 맞게 설계되지 않습니다. | 변환 과정에서 관련 없는 모든 사실과 수치가 제거되므로 정보는 항상 요구 사항과 기대에 구체적입니다. |
DIKW(데이터 정보 지식 지혜)
DIKW는 데이터, 정보, 지식, 지혜 및 이들의 상호 관계를 논의하는 데 사용되는 모델입니다. 이는 데이터, 정보, 지식 및 지혜 간의 구조적 또는 기능적 관계를 나타냅니다.
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