Begrepet informasjon. Informasjon og data

Før du fortsetter å vurdere spørsmålene om kunnskapsledelse, er det viktig å definere nøkkelbegrepene for dette området: "data", "informasjon", "kunnskap".

Litteraturen om kunnskapsledelse presenterer ulike tilnærminger til sin tolkning. Uten å utgi oss for å være en fullskalaanalyse, vil vi prøve å skissere noen viktige punkter.

Under data uordnede observasjoner, tall, ord, lyder, bilder blir forstått. Dette er et sett med diskrete, objektive faktorer om hendelser. Dessuten, i en organisatorisk kontekst, tolkes data som strukturerte registreringer av aktivitetshandlinger. Organisasjoner lagrer vanligvis data i informasjonssystemer der de kommer fra ulike avdelinger og tjenester.

Når data er organisert, ordnet, gruppert, kategorisert, blir det informasjon. Det tolkes som en samling av data arrangert for et bestemt formål som gir det mening.

Beskjed- dette er tekst, digitale data, bilder, lyd, grafikk, tabeller osv.

Intelligens– praktisk talt synonymt med konseptet «Meldinger». De er oftest av hjemlig karakter.

Kunnskap det tolkes som informasjon som er klar for produktiv bruk, effektiv og utstyrt med mening. Det er en samling av formaliserte erfaringer, verdier, kontekstuell informasjon og ekspertforståelse som danner grunnlaget for å evaluere og integrere nye erfaringer og informasjon. Det dannes og brukes i hodet til mennesker, og i organisasjoner er det ofte nedfelt ikke bare i dokumenter og depoter, men også i organisatoriske prosedyrer, prosesser, måter å gjøre ting på og normer.

Tabellen gir ulike definisjoner av kunnskap basert på en gjennomgang av litteraturen.

De fleste definisjonene som diskuteres understreker at kunnskap er et bredere, dypere og rikere begrep sammenlignet med informasjon. De representerer en flytende forbindelse av ulike elementer – erfaring, verdier, informasjon og ekspertforståelse- og stadig endre seg; de er intuitive; er karakteristiske for mennesker og er en integrert del av den menneskelige essensen med dens uforutsigbarhet.

Data er en samling av informasjon som er registrert på et hvilket som helst medium - papir, disk, film. Denne informasjonen må være i en form som er egnet for lagring, overføring og behandling. Ytterligere transformasjon av dataene gjør det mulig å innhente informasjon. Dermed kan informasjon kalles resultatet av dataanalyse og transformasjon. Databasen lagrer ulike data, og kontrollsystemet kan gi den nødvendige informasjonen på en spesifikk forespørsel. Du kan for eksempel finne ut fra skoledatabasen hvilke elever som bor i en bestemt gate eller som ikke har fått dårlig karakter i løpet av året osv. Dataene blir til informasjon når de blir interessert i det. Det kan hevdes at informasjon er data som brukes.

Ordet "informasjon" kommer fra det latinske informatio, "informasjon, presentasjon, forklaring." Informasjon kalles også informasjon om objekter, miljøfenomener, deres egenskaper, som reduserer graden av usikkerhet og ufullstendig kunnskap. Som et resultat av informasjonsutvekslingen dannes en mer fullstendig forståelse av emnet og bevissthetsnivået øker.

Informasjon eksisterer ikke isolert, alene. Det er alltid en kilde som produserer det og som oppfatter det. Ethvert objekt fungerer som en kilde eller mottaker - en person, en datamaskin, et dyr, en plante. Informasjon er alltid ment for et bestemt objekt.

En person mottar informasjon fra en rekke kilder - når han leser, hører på radio, ser på TV, når han berører en gjenstand, smaker på mat. Ulike mennesker kan oppfatte den samme informasjonen forskjellig.

Avhengig av bruksomfanget finnes det vitenskapelig, teknisk, økonomisk og andre typer informasjon. Dette er det sterkeste middelet for å påvirke samfunnet som helhet. Ifølge det velkjente uttrykket eier den som eier mest informasjon om en sak verden, det vil si er i en fordelaktig posisjon sammenlignet med andre. I hverdagen er samfunnsutviklingen, menneskers helse og liv avhengig av informasjon.

I løpet av tusenvis av år har menneskeheten akkumulert enorm kunnskap, som fortsetter å øke. Mengden informasjon i disse dager dobles hvert annet år. I enhver situasjon er selv den mest verdslige, eneste relevante, fullstendige, pålitelige og forståelige informasjonen effektiv. Bare relevant, det vil si informasjon mottatt i tide, kan komme folk til gode. Det er viktig å motta en værmelding eller orkanvarsel dagen før, ikke samme dag.

  • · Informasjon- kunnskap knyttet til konsepter og objekter (fakta, hendelser, ting, prosesser, ideer) i den menneskelige hjernen;
  • · Data- presentasjon av behandlet informasjon egnet for overføring, tolkning eller behandling (datafiler, papirdokumenter, poster i et informasjonssystem).
  • 1. Data og informasjon er nært beslektet.
  • 2. Data er faste, de eksisterer faktisk i hver tidsenhet. Informasjon oppstår kun når disse opplysningene behandles.
  • 3. Data etter transformasjon blir informasjon. Gjentatt verifisert informasjon - kunnskap.
  • 4. Informasjon er, i motsetning til data, et målbart stoff.

Modellering av ledelsens beslutningsprosess lar oss ta et betydelig skritt mot kvantitative vurderinger og kvantitativ analyse av resultatene av beslutninger som er tatt. Opprettelsen og bruken av modeller for beslutningsprosessen gjør at selv kvalitativt vurderte ledelsessituasjoner kan vurderes kvantitativt ved bruk av spesielt introduserte verbalt-numeriske skalaer.

Bruken av modellering av ledelsesbeslutningsprosessen lar oss heve den til et kvalitativt nytt nivå, utvikle og introdusere moderne teknologier i praksisen med å ta ledelsesbeslutninger. Det er den profesjonelle bruken av beslutningsprosessmodeller som gjør at lederen av en organisasjon kan kontrollere sin intuisjon og sikre en større grad av konsistens, konsistens og pålitelighet i ledelsesbeslutninger som tas. Men på den annen side gjør bruken av modeller det mulig å mer fullstendig realisere beslutningstakerens intuisjon, erfaring og kunnskap. Det er nødvendig å forstå at modellen lar deg finne en rasjonell løsning bare for den forenklede versjonen av beslutningssituasjonen som brukes i modellen.

Det er tre grunnleggende typer modeller: fysiske, analoge og matematiske

Fysisk(beskrivende eller portrett) - skildrer et objekt eller en situasjon, og viser hvordan det ser ut. For eksempel: kopier av biler, fly, reduserte tegninger av en fabrikk, etc.

Analog- skildring av et objekt eller en situasjon på andre måter, for eksempel: en innsjø på et kart - organisasjonskart i blått; grafer over forholdet mellom ulike indikatorer på virksomhetsaktivitet

Matematisk(symbolsk) - bruk av symboler for å karakterisere et objekt i form av matematiske ligninger

Med utgangspunkt i disse grunnmodellene utvikles ulike typer modeller og metoder for å ta ledelsesbeslutninger. La oss se på de vanligste

Spill teori- brukes til å vurdere virkningen av en beslutning på konkurrenter. I næringslivet brukes spillmodeller for å forutsi reaksjonene til konkurrenter på endringer i priser, salg og nye produkter. Denne rustikkmodellen er ganske sjelden.

Teorien om kø, eller optimal service- brukes til å bestemme det optimale antallet forbrukertjenestekanaler i forhold til deres behov. Det grunnleggende problemet er å balansere kostnadene ved tilleggskanaler med tjenester og tap fra tjeneste på et lavere nivå enn optimalt.

Lagerstyringsmodell- brukes til å bestemme tidspunktet for bestilling av ressurser og deres mengder, samt massen av ferdige produkter på lager. Hensikten med modellen er å minimere tap fra mangel eller overforsyning av varelager.

Lineær programmeringsmodell- brukes til å bestemme den optimale måten å fordele knappe ressurser på i nærvær av konkurrerende behov (planlegging av differensiering av tjenester, fordeling av arbeidere, etc.)

Simuleringsmodellering- imitasjon av en spesifikk prosess eller modell, dens eksperimentelle bruk for å bestemme endringer i den virkelige situasjonen

Økonomisk analyse- vurdering av kostnader, fortjeneste og lønnsomhet til en virksomhet bruker ofte break-even metoden, dvs. bestemme øyeblikket fra hvilket virksomheten går i balanse

Konsept, struktur, klassifisering, funksjoner ved intelligente systemer.

Et system kalles intelligent hvis det implementerer 3 grunnleggende funksjoner:

1. Representasjon og bearbeiding av kunnskap.

2. Resonnement.

3. Kommunikasjon.

Bruker


Funksjonelle mekanismer Kunnskapsbase

Strukturell kunnskap – kunnskap om driftsmiljøet. Metkunnskap er kunnskap om kunnskapens egenskaper.

1. Biokjemisk (alt relatert til hjernen);

2. Programvarepragmatisk retning (skrive programmer som erstatter funksjoner).

1. Lokal (oppgave) tilnærming: for hver oppgave er det spesielle programmer som oppnår resultater som ikke er verre enn en person.

2. Systematisk tilnærming basert på kunnskap – opprettelse av automatiseringsverktøy, opprettelse av selve programmene.

3. En tilnærming som bruker metoden for prosedyreprogrammering - å lage algoritmer på naturlige språk.

Hovedseksjoner av IIT:

1. Kunnskapsledelse.

2. Formelle språk og semantikk.

3. Kvantesemantikk.

4. Kognitiv modellering.

5. Konvergerende (konvergerende) beslutningsstøttesystemer.

6. Evolusjonære genetiske algoritmer.

7. Nevrale nettverk.

8. Maur- og immunalgoritmer.

9. Ekspertsystemer.

10. Uklare sett og beregninger.

11. Ikke-monotoniske logikker.

12. Aktive multiagentsystemer.

13. Naturlig språkkommunikasjon og oversettelse.

14. Mønstergjenkjenning, spille sjakk.

Kjennetegn på problemområder der bruk av er nødvendig:

1. Kvalitet og effektivitet i beslutningstaking.

2. Uklare mål.

3. Kaotisk, fluktuerende og kvantisert oppførsel av miljøet.

4. Mangfold av faktorer som erstatter hverandre.

5. Svak formaliserbarhet.

6. Unikhet (ikke-stereotypisk) av situasjonen.

7. Latens (skjulthet) av informasjon.

8. Avvik i gjennomføringen av planer, samt betydningen av små handlinger.

9. Paradoksal beslutningslogikk.

Ustabilitet, mangel på fokus, kaotisk miljø


Begrepet data, informasjon og kunnskap. Egenskaper til kunnskap og deres forskjell fra data.

Informasjon er:

· all informasjon mottatt og overført, lagret av ulike kilder;

· dette er hele settet med informasjon om verden rundt oss, om alle slags prosesser som skjer i den som kan oppfattes av levende organismer, elektroniske maskiner og andre informasjonssystemer;

· dette er viktig informasjon om noe, når presentasjonsformen også er informasjon, det vil si at den har en formateringsfunksjon i samsvar med sin egen natur;

· dette er alt som kan legges til vår kunnskap og forutsetninger.

Data er informasjon av saklig karakter som beskriver objekter, prosesser og fenomener i fagområdet, samt deres egenskaper. I databehandlingsprosesser gjennomgår data følgende stadier av transformasjon:

· den opprinnelige formen for dataeksistens (resultater av observasjoner og målinger, tabeller, oppslagsverk, diagrammer, grafer, etc.);

· presentasjon på spesielle språk av beskrivelser av data beregnet på inndata og behandling av kildedata til en datamaskin;

· databaser på datamaskinlagringsmedier.

Kunnskap - i teorien om kunstig intelligens og ekspertsystemer - er et sett med informasjon og slutningsregler (fra et individ, samfunn eller et AI-system) om verden, egenskapene til objekter, mønstrene til prosesser og fenomener, også som reglene for å bruke dem til beslutningstaking. Hovedforskjellen mellom kunnskap og data er deres struktur og aktivitet; opptreden av nye fakta i databasen eller etablering av nye forbindelser kan bli en kilde til endringer i beslutningstaking.

For å plassere kunnskap i et informasjonssystem, må den representeres av visse datastrukturer som tilsvarer det valgte miljøet for å utvikle et intelligent system. Derfor, når du utvikler et informasjonssystem, blir kunnskap først akkumulert og presentert, og på dette stadiet kreves menneskelig deltakelse, og deretter er kunnskapen representert av visse datastrukturer som er praktiske for lagring og behandling i en datamaskin.

IP-kunnskap finnes i følgende former:

· innledende kunnskap (regler hentet fra praktisk erfaring, matematiske og empiriske avhengigheter som gjenspeiler gjensidige sammenhenger mellom fakta; mønstre og trender som beskriver endringer i fakta over tid; funksjoner, diagrammer, grafer, etc.);

· beskrivelse av innledende kunnskap ved hjelp av den valgte (sett med logiske formler eller produksjonsregler, semantisk nettverk, hierarkier av rammer, etc.);

· representasjon av kunnskap ved datastrukturer som er beregnet for lagring og behandling på en datamaskin;

· kunnskapsbaser om datalagringsmedier.

Kunnskap er en mer kompleks kategori sammenlignet med data. Kunnskap beskriver ikke bare individuelle fakta, men også relasjonene mellom dem, og det er derfor kunnskap noen ganger kalles strukturerte data. Kunnskap er et resultat av en persons mentale aktivitet som tar sikte på å generalisere hans erfaring oppnådd som et resultat av praktisk aktivitet.

Kunnskap oppnås som et resultat av å anvende visse behandlingsmetoder på kildedataene og koble eksterne prosedyrer.

DATA + BEHANDLINGSPROSEDYRE = INFORMASJON

INFORMASJON + BEHANDLINGSPROSEDYRE = KUNNSKAP

Et karakteristisk trekk ved kunnskap er at den ikke finnes i kildesystemet. Kunnskap oppstår som et resultat av å sammenligne informasjonsenheter, finne og løse motsetninger mellom dem, d.v.s. kunnskap er aktiv; dens utseende eller mangel fører til implementering av visse handlinger eller fremveksten av ny kunnskap. Kunnskap skiller seg fra data ved å ha følgende egenskaper.

Kunnskapsegenskaper (fra forelesninger):

· Intern tolkning (data + metodedata). Metodologisk - strukturerte data, som representerer egenskapene til de beskrevne enhetene med henblikk på identifisering, søk, evaluering og styring

· Tilgjengelighet av forbindelser (interne, eksterne), kommunikasjonsstruktur

· Mulighet for skalering (vurdering av forholdet mellom informasjonsenheter) – kvantitativt

· Tilgjengelighet av semantiske beregninger (et middel for å vurdere dårlig formaliserte informasjonsenheter)

· Tilstedeværelsen av aktivitet (ufullstendighet, unøyaktighet oppmuntrer dem til å utvikle seg, etterfylle).


Klassifisering av kunnskap

Kunnskap– en form for eksistens og systematisering av resultatene av menneskelig kognitiv aktivitet. Kunnskap hjelper mennesker rasjonelt å organisere sine aktiviteter og løse ulike problemer som oppstår i prosessen.

Kunnskap(i teorien om kunstig intelligens og ekspertsystemer) - et sett med informasjon og slutningsregler (fra et individ, samfunn eller et AI-system) om verden, egenskapene til objekter, mønstrene til prosesser og fenomener, samt reglene for å bruke dem til beslutningstaking.

Hovedforskjellen mellom kunnskap og data er deres struktur og aktivitet; opptreden av nye fakta i databasen eller etablering av nye forbindelser kan bli en kilde til endringer i beslutningstaking.

Det finnes ulike typer kunnskap:

Vitenskapelig,

Ekstra vitenskapelig,

Vanlig-praktisk (vanlig, sunn fornuft),

Intuitiv,

Religiøse osv.

Praktisk hverdagskunnskap er usystematisk, ubegrunnet og uskreven. Vanlig kunnskap tjener som grunnlaget for en persons orientering i verden rundt ham, grunnlaget for hans daglige oppførsel og framsyn, men inneholder vanligvis feil og motsetninger. Vitenskapelig kunnskap basert på rasjonalitet er preget av objektivitet og universalitet, og hevder å være allmenngyldig. Dens oppgave er å beskrive, forklare og forutsi virkelighetens prosess og fenomen. Ekstravitenskapelig kunnskap produseres av et visst intellektuelt fellesskap i henhold til normer og standarder som skiller seg fra rasjonalistiske; de ​​har sine egne kilder og kunnskapsmidler.

Klassifisering av kunnskap

I. av natur. Kunnskap kan være deklarativ Og prosedyremessig.

Deklarativ kunnskap inneholder bare en idé om strukturen til visse konsepter. Denne kunnskapen er nær data, fakta. For eksempel: en høyere utdanningsinstitusjon er en samling av fakulteter, og hvert fakultet er på sin side en samling av avdelinger. Prosedyremessig kunnskap er av aktiv karakter. De definerer ideer om midler og måter å skaffe ny kunnskap og teste kunnskap på. Dette er forskjellige typer algoritmer. For eksempel: idédugnadsmetode for å finne nye ideer.

II. i henhold til graden av vitenskap. Kunnskap kan være vitenskapelig Og ekstravitenskapelig.Vitenskapelig kunnskap kan være:

1) empirisk (basert på erfaring eller observasjon);

2) teoretisk (basert på analyse av abstrakte modeller, analogier, diagrammer som gjenspeiler strukturen og naturen til prosesser, dvs. generalisering av empiriske data).

Ekstravitenskapelig kunnskap kan være:

 paravitenskapelig kunnskap - lære eller refleksjoner om fenomener, hvis forklaring ikke er overbevisende fra vitenskapelige kriteriers synspunkt.

 pseudovitenskapelig – bevisst utnyttelse av formodninger og fordommer.

 kvasi-vitenskapelig - de leter etter støttespillere og tilhengere, og stoler på metoder for vold og tvang. Kvasivitenskapelig kunnskap blomstrer som regel under forhold med strengt hierarkisk vitenskap, hvor kritikk av makthavere er umulig, hvor det ideologiske regimet er strengt manifestert. (I Russlands historie er periodene med "kvasivitenskapens triumf" velkjent: Lysenkoisme; fiksisme, etc.)

 antivitenskapelig - som utopiske og bevisst forvrengende ideer om virkeligheten.

 pseudovitenskapelig - representerer intellektuell aktivitet som spekulerer på et sett med populære teorier (historier om gamle astronauter, om Bigfoot, om monsteret fra Loch Ness)

 hverdags-praktisk - levere grunnleggende informasjon om naturen og den omkringliggende virkeligheten. Vanlig kunnskap inkluderer sunn fornuft, tegn, oppbyggelse, oppskrifter, personlig erfaring og tradisjoner. Selv om den registrerer sannheten, gjør den det usystematisk og uten bevis.

 personlig – avhengig av evnene til et bestemt emne og egenskapene til hans intellektuelle kognitive aktivitet. Kollektiv kunnskap er generelt gyldig (transpersonlig), forutsetter tilstedeværelsen av begreper, metoder, teknikker og konstruksjonsregler som er felles for hele systemet. III. etter sted

Fremheve personlig(stilltiende, skjult, ennå ikke formalisert) kunnskap og formalisert(eksplisitt) kunnskap.

Taus kunnskap– kunnskap om personer som ennå ikke er formalisert og ikke kan overføres til andre personer.

Formalisert på noe språk (eksplisitt) kunnskap:

 kunnskap i dokumenter;

 kunnskap om CDer;

 kunnskap om personlige datamaskiner;

 Internettkunnskap;

 kunnskap i kunnskapsbaser;

 kunnskap i ekspertsystemer, hentet fra den tause kunnskapen til menneskelige eksperter.

Kunnskapens særtrekk er fortsatt et spørsmål om usikkerhet i filosofien. I følge de fleste tenkere, for at noe skal anses som kunnskap, må det tilfredsstille tre kriterier:

a) bli bekreftet,

b) være sann,

c) pålitelig.


Relatert informasjon.