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数据、信息、知识、智慧的区别与联系(注:摘录精选,为了避免歧义,部分定义和示例全文摘录,看上去文字表述和结合不太合理,但本文的关键是让读者能明白四者的区别和联系)4.数据泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示,以适合于用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。我们认为第四个定义较符合我们对数据的理解。例如,水的温度是100,礼物的重量是500克,木头的长度是2米,大楼的高度时100层。在这些表述中:水,温度,100,礼物,重量,500克,木头,长度,2米,大楼,高度,100层就是数据。通过这些数据的描述我们的大脑里形成了对客观世界的清晰印象。这些数据也可以同过编码被录入到计算机中。从上面的例子中。我们看到数据要通过人们约定俗成的字符和定义表现出来。我们也可以把这些字符和定义称之为关键词,数据就是通过对这些关键词的应用把人类认知的物质世界清晰的描述出来。我们提到关键词必须是人们约定俗成的。这就表示不同阶级,不同宗教。不同国家的人对于关键词的约定必然会有差异。由此我们可以推导出数据其实也具有一个使用范围。不同领域的人在描述同一事物是会出现不同的数据。例如,中国人会称每个星期的最后一天为”星期天“。美国人会把这一天叫做“Sunday”。基督教徒会称这一天为“礼拜天”.数据的有范围性导致由此建立的信息世界,知识世界在不同的国家。不同的宗教,不同的阶级中会产生差异。认识到数据的有范围性可以帮助我们在一个领域进行知识管理时,首先要统一关键词的约定。最后我们对数据进行这样的定义:数据是使用约定俗成的关键字,对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系进行抽象表示,以适合在这个领域中用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。90年代以后一些经典的定义有:1数据是从自然现象和社会现象中搜集的原始材料,根据使用数据人的目的按一定的形式加以处理,找出其中的联系,就形成了信息。2信息(Information)有一定含义的、经过加工处理的、对决策有价值的数据。 信息数据处理3信息:人们对数据进行系统组织、整理和分析,使其产生相关性,但没有与特定用户行动相关联,信息可以被数字化;作为知识层次中的中间层,有一点可以确认,那就是信息必然来源于数据并高于数据。我们知道象7度,50米,300吨,大楼,桥梁这些数据是没有联系的,孤立的。只有当这些数据用来描述一个客观事物和客观事物的关系,形成有逻辑的数据流,他们才能被称为信息。我们刚才看到一个公式:信息数据处理,这个公式符合我们的思路,但我们认为它还不够完整。信息事实上还包括有一个非常重要的特性时效性。例如新闻说北京气温9摄氏度,这个信息对我们是无意义的,它必须加上今天或明天北京气温9摄氏度。再例如通告说,在会议室三楼开会,这个信息也是无意义的,他必须告诉我们是哪天的几点钟在会议室三楼开会。注意信息的时效性对于我们使用和传递信息有重要的意义。它提醒我们失去信息的时效性,信息就不是完整的信息,甚至会变成毫无意义的数据流。所以我们认为信息是具有时效性的有一定含义的,有逻辑的、经过加工处理的、对决策有价值的数据流。信息数据时间+处理。1知识是让从定量到定性的过程得以实现的、抽象的、逻辑的东西。知识是需要通过信息使用归纳、演绎得方法得到。知识只有在经过广泛深入地实践检验,被人消化吸收,并成为了个人的信念和判断取向之后才能成为知识, 我们认为这些知识的经典定义都有其价值和意义,信息虽给出了数据中一些有一定意义的东西,但它往往会在时间效用失效后价值开始衰减,只有通过人们的参与对信息进行归纳,演绎,比较等手段进行挖掘,使其有价值的部分沉淀下来,并于已存在的人类知识体系相结合,这部分有价值的信息就转变成知识。例如。北京7月1日,气温为30度。在12月1日气温为3度。这些信息一般会在时效性消失后,变得没有价值,但当人们对这些信息进行归纳和对比就会发现北京每年的7月气温会比较高,12月气温比较低,于是总结出一年有春夏秋冬四个季节,有价值的信息沉淀并结构化后就形成了知识。3.Arthur Anderson 管理顾问公司认为智慧乃以知识为根基,加上个人的运用能力、综合判断、创造力及实践能力来创造价值。;从这些定义中我们可以总结出以下这些共识:智慧是人类解决问题的一种能力智慧是人类特有的能力。智慧的产生需要基于知识的应用根据这些共识并沿承知识层次的前三个概念-数据,信息,和知识。我们认为智慧是人类基于已有的知识,针对物质世界运动过程中产生的问题根据获得的信息进行分析,对比,演绎找出解决方案的能力。这种能力运用的结果是将信息的有价值部分挖掘出来并使之成为已有知识架构的一部分。回顾我们对数据,信息,知识和智慧的定义 他们分别是:1数据是使用约定俗成的关键字,对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系进行抽象表示,以适合在这个领域中用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。2信息是具有时效性的,有一定含义的,有逻辑的、经过加工处理的、对决策有价值的数据流。3。通过人们的参与对信息进行归纳,演绎,比较等手段进行挖掘,使其有价值的部分沉淀下来,并于已存在的人类知识体系相结
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