Часто данные и информация отождествляются, однако между двумя терминами есть существенное различие:
● Информация - знания, касающиеся понятий и объектов (факты, события, вещи, процессы, идеи) в человеческом мозге;
● Данные - представление переработанной информации, пригодной для передачи, толкования, или обработки (компьютерные файлы, бумажные документы, записи в информационной системе).
Отличие информации от данных состоит в том, что:
1) данные - это фиксированные сведения о событиях и явлениях, которые хранятся на определенных носителях, а информация появляется в результате обработки данных при решении конкретных задач.
Например, в базах данных хранятся различные данные, а по определенному запросу система управления базой данных выдает требуемую информацию.
2)данные - это носители информации, а не сама информация.
3)Данные превращаются в информацию только тогда, когда ими заинтересуется человек. Человек извлекает информацию из данных, оценивает, анализирует ее и по результатам анализа принимает то или иное решение.
Данные превращаются в информацию несколькими путями:
Контекстуализация: мы знаем, для чего эти данные нужны;
Подсчет: мы обрабатываем данные математически;
Коррекция: мы исправляем ошибки и ликвидируем пропуски;
Сжатие: мы сжимаем, концентрируем, агрегируем данные.
Таким образом, если существует возможность использовать данные для уменьшения неопределенности знаний о каком-либо предмете, то данные превращаются в информацию. Поэтому можно утверждать, что информацией являются используемые данные.
4)Информацию можно измерять. Мера измерения содержательности информации связана с изменением степени неосведомленности получателя и основана на методах теории информации.
2. Предметная область - это часть реального мира, данные о которой мы хотим отразить в базе данных. Предметная область бесконечна и содержит как существенно важные понятия и данные, так и малозначащие или вообще не значащие данные. Таким образом, важность данных зависит от выбора предметной области.
Модель предметной области . Модель предметной области - это наши знания о предметной области. Знания могут быть как в виде неформальных знаний в мозгу эксперта, так и выражены формально при помощи каких-либо средств. Опыт показывает, что текстовый способ представления модели предметной области крайне неэффективен. Гораздо более информативными и полезными при разработке баз данных являются описания предметной области, выполненные при помощи специализированных графических нотаций. Имеется большое количество методик описания предметной области. Из наиболее известных можно назвать методику структурного анализа SADT и основанную на нем IDEF0, диаграммы потоков данных Гейна-Сарсона, методику объектно-ориентированного анализа UML, и др. Модель предметной области описывает скорее процессы, происходящие в предметной области и данные, используемые этими процессами. От того, насколько правильно смоделирована предметная область, зависит успех дальнейшей разработки приложений.
3. Ба́за да́нных - 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).
Многие специалисты указывают на распространённую ошибку, состоящую в некорректном использовании термина «база данных» вместо термина «система управления базами данных», и указывают на необходимость различения этих понятий.
Понятие, структура, классификация, особенности интеллектуальных систем.
Система называется интеллектуальной, если в ней реализованы 3 базовые функции:
1. Представление и обработка знаний.
2. Рассуждение.
3. Общение.
Пользователь
Функциональные механизмы База знаний
Структурные знания – знания об операционной среде. Метознания – знания о свойствах знаний.
1. Биохимическое (все, что связано с мозгом);
2. Программно-прагматическое направление (написание программ, заменяющих функции).
1. Локальный (задачный) подход: для каждой задачи специальные программы, достигающие результаты не хуже человека.
2. Системный подход, основанный на знаниях –создание средств автоматизации, создание самих программ.
3. Подход использующий метод процедурного программирования – создание алгоритмов на естественных языках.
Основные разделы ИИТ:
1. Управление знаниями.
2. Формальные языки и семантика.
3. Квантовая семантика.
4. Когнитивное моделирование.
5. Конвергентные (сходящиеся) системы поддержки решений.
6. Эволюционные генетические алгоритмы.
7. Нейронные сети.
8. Муравьиные и иммунные алгоритмы.
9. Экспертные системы.
10. Нечеткие множества и вычисления.
11. Немонотонные логики.
12. Активные многоагентные системы.
13. Естественное языковое общение и перевод.
14. Распознавание образов, игра в шахматы.
Характеристики проблемных областей, где необходимо применение ИИС:
1. Качество и оперативность принятия решений.
2. Нечеткость целей.
3. Хаотичность, флюктуируемость и квантованность поведения среды.
4. Множественность взаимозаменяющих друг на друга факторов.
5. Слабая формализуемость.
6. Уникальность (нестереотипность) ситуации.
7. Латентность (скрытость) информации.
8. Девиантность реализации планов, а так же значимость малых действий.
9. Парадоксальность логики решений.
Неустойчивость, нецеленаправленность, хаотичность среды
Понятие данных, информации и знаний. Свойства знаний и отличие их от данных.
Информация – это:
· любые сведения, принимаемые и передаваемые, сохраняемые различными источниками;
· это вся совокупность сведений об окружающем нас мире, о всевозможных протекающих в нем процессах, которые могут быть восприняты живыми организмами, электронными машинами и другими информационными системами;
· это значимые сведения о чём-либо, когда форма их представления также является информацией, то есть имеет форматирующую функцию в соответствии с собственной природой;
· это все то, чем могут быть дополнены наши знания и предположения.
Данными называют информацию фактического характера, описывающую объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства. В процессах компьютерной обработки данные проходят следующие этапы преобразований:
· исходная форма существования данных (результаты наблюдений и измерений, таблицы, справочники, диаграммы, графики и т.д.);
· представление на специальных языках описания данных, предназначенных для ввода и обработки исходных данных в ЭВМ;
· базы данных на машинных носителях информации.
Знание - в теории искусственного интеллекта и экспертных систем - совокупность информации и правил вывода (у индивидуума, общества или системы ИИ) о мире, свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, а также правилах использования их для принятия решений. Главное отличие знаний от данных состоит в их структурности и активности, появление в базе новых фактов или установление новых связей может стать источником изменений в принятии решений.
Для того чтобы поместить знания в информационную систему, их необходимо представить определенными структурами данных, соответствующих выбранной среде разработки интеллектуальной системы. Поэтому при разработке информационной системы сначала осуществляются накопление и представление знаний, причем на этом этапе обязательно участие человека, а затем знания представляются определенными структурами данных, удобными для хранения и обработки в ЭВМ.
Знания в ИС существуют в следующих формах:
· исходные знания (правила, выведенные на основе практического опыта, математические и эмпирические зависимости, отражающие взаимные связи между фактами; закономерности и тенденции, описывающие изменение фактов с течением времени; функции, диаграммы, графы и т. д.);
· описание исходных знаний средствами выбранной модели представления знаний (множество логических формул или продукционных правил, семантическая сеть, иерархии фреймов и т. п.);
· представление знаний структурами данных, которые предназначены для хранения и обработки в ЭВМ;
· базы знаний на машинных носителях информации.
Знания являются более сложной категорией по сравнению с данными. Знания описывают не только отдельные факты, но и взаимосвязи между ними, поэтому знания иногда называют структурированными данными. Знания представляют собой результат мыслительной деятельности человека, направленной на обобщение его опыта, полученного в результате практической деятельности.
Знания получаются в результате применения к исходным данным некоторых методов обработки, подключения внешних процедур.
ДАННЫЕ + ПРОЦЕДУРА ОБРАБОТКИ = ИНФОРМАЦИЯ
ИНФОРМАЦИЯ + ПРОЦЕДУРА ОБРАБОТКИ = ЗНАНИЯ
Характерная особенность знаний состоит в том, что они не содержаться в исходной системе. Знания возникают в результате сопоставления информационных единиц, нахождения и разрешения противоречий между ними, т.е. знания активны их появление или недостача приводит к реализации некоторых действий или появлению новых знания. Знания отличаются от данных наличием следующих свойств.
Свойства знаний (из лекций):
· Внутренняя интерпритируемость (данные+методанные). Методанные -структурированные данные, представляющие собой характеристики описываемых сущностей для целей их идентификации, поиска, оценки, управления ими
· Наличие связей (внутренних, внешних), структура связи
· Возможность шкалирования (оценка соотношения между информационными единицами) – количественная
· Наличие семантической метрики (средства оценки плохо формализуемых информационных единиц)
· Наличие активности (неполнота, неточность побуждает их к развитию, пополнению).
Классификация знаний
Знание – форма существования и систематизации результатов познавательной деятельности человека. Знание помогает людям рационально организовывать свою деятельность и решать различные проблемы, возникающие в её процессе.
Знание (в теории искусственного интеллекта и экспертных систем) – совокупность информации и правил вывода (у индивидуума, общества или системы ИИ) о мире, свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, а также правилах использования их для принятия решений.
Главное отличие знаний от данных состоит в их структурности и активности, появление в базе новых фактов или установление новых связей может стать источником изменений в принятии решений.
Выделяют различные виды знания:
Научное,
Вненаучное,
Обыденно-практическое (обыденное, здравый смысл),
Интуитивное,
Религиозное, и др.
Обыденно-практическое знание носит несистемный, бездоказательный, бесписьменный характер. Обыденное знание служит основой ориентации человека в окружающем мире, основой его повседневного поведения и предвидения, но обычно содержит ошибки, противоречия. Научное знание, основанное на рациональности, характеризуется объективностью и универсальностью, и претендует на общезначимость. Его задача – описать, объяснить и предсказать процесс и явление действительности. Вненаучное знание продуцируется определённым интеллектуальным сообществом по отличным от рационалистических нормам, эталонам, имеют свои источники и средства познания.
Классификация знаний
I. по природе. Знания могут быть декларативные и процедурные .
Декларативные знания содержат в себе лишь представление о структуре неких понятий. Эти знания приближены к данным, фактам. Например: высшее учебное заведение есть совокупность факультетов, а каждый факультет, в свою очередь, есть совокупность кафедр. Процедурные же знания имеют активную природу. Они определяют представления о средствах и путях получения новых знаний, проверки знаний. Это алгоритмы разного рода. Например: метод мозгового штурма для поиска новых идей.
II. по степени научности. Знания могут быть научными и вненаучными .Научные знания могут быть:
1) эмпирическими (на основе опыта или наблюдения);
2) теоретическими (на основе анализа абстрактных моделей, аналогий, схем, отображающих структуру и природу процессов, т.е. обобщение эмпирических данных).
Вненаучные знания могут быть:
паранаучными знаниями – учения или размышления о феноменах, объяснение которых не является убедительным с точки зрения критериев научности.
лженаучными – сознательно эксплуатирующие домыслы и предрассудки.
квазинаучными – они ищут себе сторонников и приверженцев, опираясь на методы насилия и принуждения. Квазинаучное знание, как правило, расцветает в условиях строго иерархированной науки, где невозможна критика власть предержащих, где жестко проявлен идеологический режим. (В истории России периоды «триумфа квазинауки» хорошо известны: лысенковщина; фиксизм, и т.д.)
антинаучными – как утопичные и сознательно искажающие представления о действительности.
псевдонаучными – представляют собой интеллектуальную активность, спекулирующую на совокупности популярных теорий (истории о древних астронавтах, о снежном человеке, о чудовище из озера Лох-Несс)
обыденно-практическими – доставлявшими элементарные сведения о природе и окружающей действительности. Обыденное знание включает в себя и здравый смысл, и приметы, и назидания, и рецепты, и личный опыт, и традиции. Оно хотя и фиксирует истину, но делает это не систематично и бездоказательно.
личностными – зависящими от способностей того или иного субъекта и от особенностей его интеллектуальной познавательной деятельности. Коллективное же знание общезначимо (надличностно), предполагает наличие общей для всей системы понятий, способов, приёмов и правил построения. III. по местонахождению
Выделяют личностные (неявные, скрытые, пока неформализованные) знания и формализованные (явные) знания.
Неявные знания – знания людей, которые ещё не формализованы и не могут быть переданы другим людям.
Формализованные на некотором языке (явные) знания:
знания в документах;
знания на компакт-дисках;
знания в персональных компьютерах;
знания в Интернете;
знания в базах знаний;
знания в экспертных системах, извлечённые из неявных знаний людей-экспертов.
Отличительные характеристики знания все ещё являются предметом неопределённости в философии. Согласно большинству мыслителей, для того чтобы нечто считалось знанием, это нечто должно удовлетворять трем критериям:
a) быть подтверждаемым,
b) быть истинным,
c) заслуживающим доверия.
Похожая информация.
Рассуждая над вопросом отличия информации от данных, невольно задумываешься, а есть ли у них что-то общее?
Мы так часто в речи заменяем одно слово другим, что не замечаем, как наши высказывания становятся абсурдными. Чтобы не попадать в глупую ситуацию, следует разобраться, что каждое из них обозначает.
Между данными и информацией существует настольно тесная связь, что существование одного без другого либо невозможно, либо просто бессмысленно.
Данные являются основой информации. По сути, они представляют собой просто набор символов. Но после того, как они прошли операцию интерпретации некой воспринимающей системой, данные становятся информацией.
Условие возникновения
Итак, информация возникает только в том случае, если имеется в наличии некий источник, содержащий данные, и, непосредственно, получатель. Данные могут преобразовываться в информацию несколькими путями: посредством подсчета, коррекции, сжатия, контекстуализации и разбития на категории.
Данные являются зафиксированными на каком-либо источнике сведениями. В последнее время количество данных достигло невероятного роста. Это было вызвано быстрым ростом сети Интернет.
Измерение
Данные измерить нельзя. Как только мы станем подсчитывать данные, начнется процесс обработки. А значит, данные автоматически перейдут в разряд «информации». Информацию измерить можно. Для этого достаточно оценить уровень знаний до поступления информации и после нее.
Результат преобразования
Человеческий мозг, подобно самому совершенному компьютеру, обрабатывает полученные нами данные и выдает некую информацию. А когда возникает необходимость ее применить для другого мыслительного процесса, то для него эта информация в свою очередь становится данными, из которых будет получена новая информация.
Конечной стадией преобразования информации, прошедшей многократную обработку в течении некоторого промежутка времени, становятся знания.
Таким образом, ImGist выделяет следующие основные отличия информации от данных:
Данные и информация тесно взаимосвязаны.
Данные фиксированы, они реально существуют в каждую единицу времени. Информация возникает только при переработке этих данных.
Данные после преобразования становятся информацией. Многократно проверенная информация — знания.
Информация, в отличие от данных, субстанция измеряемая.
- · Информация - знания, касающиеся понятий и объектов (факты, события, вещи, процессы, идеи) в человеческом мозге;
- · Данные - представление переработанной информации, пригодной для передачи, толкования, или обработки (компьютерные файлы, бумажные документы, записи в информационной системе).
- 1. Данные и информация тесно взаимосвязаны.
- 2. Данные фиксированы, они реально существуют в каждую единицу времени. Информация возникает только при переработке этих данных.
- 3. Данные после преобразования становятся информацией. Многократно проверенная информация - знания.
- 4. Информация, в отличие от данных, субстанция измеряемая.
Моделирование процесса принятия управленческих решений позволяет сделать значительный шаг в сторону количественных оценок и количественного анализа результатов принимаемых решений. Создание и использование моделей процесса принятия решений позволяет даже качественно оцениваемые управленческие ситуации оценивать количественно с помощью специально вводимых вербальночисловых шкал.
Использование моделирования процесса принятия управленческих решений позволяет поднять его на качественно новый уровень, разработать и внедрить в практику принятия управленческих решений современные технологии. Именно профессиональное использование моделей процесса принятия решения позволяет руководителю организации контролировать свою интуицию и обеспечивать большую степень непротиворечивости, согласованности и надежности принимаемых управленческих решений. Но с другой стороны, использование моделей позволяет более полно реализовать интуицию, опыт и знания лица, принимающего решение. Необходимо понимать, что модель позволяет найти рациональное решение лишь для того упрощенного варианта ситуации принятия решения, которое используется в модели.
Выделяют три базовых типа моделей: физическая, аналоговая и математическая
Физическая (описательная или портретная) - изображает предмет или ситуацию, показывая как она выглядит. Например: копии автомобилей, самолетов, уменьшенное чертежи завода и т др.
Аналоговая - изображение предмета, или ситуации другими средствами Например: озеро на карте - голубым цветом организационная схема; графики соотношение различных показателей деятельности предприятия
Математическая (символьная) - использование символов для характеристики объекта в виде математических уравнений
На основе этих базовых моделей разрабатываются различные типы моделей и методов принятия управленческих решений. Рассмотрим самые распространенные из них
Теория игр - используется для оценки влияния принятого решения на конкурентов. В бизнесе игровые модели используются для прогнозирования реакции конкурентов на изменение цен, сбыта, новую продукцию Эта модель рустоваться достаточно редкий.
Теория очередей, или оптимального обслуживания - используется для определения оптимального количества каналов обслуживания потребителей относительно их потребностям. Принципиальной проблемой считается уравновешивания расходов на дополнительные каналы обслуживаниями и потерь от обслуживания на уровне ниже, чем оптимальная.
Модель управления запасами - используются для определения времени размещения заказов на ресурсы и их количества, а также массы готовой продукции на складах Цель модели - сведение к минимуму потерь от недостачи или чрезмерного с обеспечения запасами.
Модель линейного программирования - используют для определения оптимального способа распределения дефицитных ресурсов при наличии конкурирующих потребностей (планирование дифференциации услуг, распределение работников и т.д.)
Имитационное моделирование - имитация конкретного процесса или модели, ее экспериментальное использование для определения изменений реальной ситуации
Экономический анализ - оценка издержек, прибыли и рентабельности предприятия часто используют метод безубыточности, т.е. определение момента с которого предприятие становится безубыточным
