数据、信息、知识、智慧
57页1、信息、知识与智慧努力/价值 Effort/ Value Trade off数据 Data信息 Information知识 Knowledge企业智慧 Corporate Wisdom时间 Time信息、知识与智慧智慧知识分析信息数据信息系统角度的传统划分数据乔纳森吴(Jonathan Wu)(1) 数据。例如,一个杂货店收集和存储了有关顾客购物的交 易数据,包括如下的数据元素:货物名称、数量、价格、日 期等(见表1.1)。交易处理系统存储了大量的相关数据,为 更高层次的理解奠定了基础。货物名称 数量 价格 日期 登记号 店员ID 会员卡ID尿布 1 4.99 11/1/2000 001 213 1209表1.1 交易数据实例信息系统角度的传统划分信息(2) 信息。例如,不同货物名称、数量和价格就提供 了被购货物的信息,包括货物种类、数量和价格 等。通过计算每种货物的销售额,就可以进行货 物销售额排序。货物名称 数量 价格 销售总额 啤酒 265 6.85 1815.25 谷物 430 3.90 1677.00 面包 850 1.59 1351.50 牛奶 1100 1.20 1320.
2、00 尿布 200 4.99 998.00 表1.2 数据积聚形成信息信息系统角度的传统划分分析(3) 分析。将不同的数据元素积聚形成信息是很有用的,同时, 将数据分离和重新组织将能够提升信息的价值,这就是进行 信息分析的意义。例如,可以对杂货店中存储的信息按照特 定的时间周期进行分析,可以得到有价值的分析结果,尿布 和啤酒的销售受到时间周期的影响,而谷物、面包和牛奶则 保持稳定的销售态势。货物名称 时期1 时期2 时期3 时期4 数量 价格 销售总额啤酒 35 75 100 55 265 6.85 1815.25 谷物 110 110 100 110 430 3.90 1677.00 面包 200 215 235 200 850 1.59 1351.50 牛奶 200 300 300 300 1100 1.20 1320.00 尿布 10 20 50 120 200 4.99 998.00 表1.3 对信息的分析 信息系统角度的传统划分知识(4) 知识。知识不同于数据、信息及分析,它可以来源 于数据、信息和分析的任一层次,同时也可以从现有 知识中通过一定的逻辑推理而得到。商业智能应用
3、具有数据挖掘能力,能够从数据中发现隐 藏的趋势以及不寻常的模式。例如,通过对杂货店的数据进行称为规则归纳的数据挖 掘,可以得到如下一条结论:买尿布的顾客通常有一 半时候也买啤酒。尿布和啤酒初看起来毫无关联,但 是通过数据挖掘得到了这种隐含的模式,这就是知识 。信息系统角度的传统划分智慧(3) 智慧。智慧可以说是基于知识基础上的一种判断、谋略或 行动。(专家与大家有何不同)通过对杂货店数据的挖掘分析,得到了一种隐含的顾客购买 模式。通过这个知识,杂货店主就可以对数据集合进行调 查分析,从而开发一系列的销售模式(见表1.4)。在时期1、2、3,啤酒的销售除了遵循顾客购买模式买 尿布的顾客通常有一半时候也买啤酒的销售量外,还 有额外销售,但在时期4却没有额外销售。这样可以通过 分析时期4相对于时期3的啤酒销售情况,制定特定的销售 策略来提高时期4的啤酒销售量,同时也通过分析时期2的 尿布和啤酒的购买情况,以发现是什么导致了额外啤酒销 售的产生。信息系统角度的传统划分智慧货物名称 时期1 时期2 时期3 时期4 总数量啤酒 35 75 100 55 265尿布 10 20 50 120 200
4、 啤酒的关联购买数 5 15 25 55 100表1.4 识别购买模式识别购买模式 通过利用知识,对于数据的更高层次的理解就被创 造出来了,形成了一种智慧并转化为了价值。信息、知识与智慧数据 (语法)知识 (效用)信息 (语义)智慧 (创造)知识是信息的子集其实,知识不是一个与信息截然不同的概念,信 息一旦经过了个体头脑的处理就将成为知识(称 之为“隐性”知识),这种知识经过清楚地表达并 通过文本、计算机输出结果、口头或书面文字或 其他形式与其他人交流,就又转变成了信息(称 之为“显形”知识)。然后,信息的接受者通过对 信息的认知处理并使其内在化,就又将其转化成 隐性知识了。知识管理 “囤积”大量信息本身是没有多大价值的: 这些信息只有通过反思、启发和学习等过程 被每个个体予以有效处理,才能有用。 知识管理指的就是一个系统的、有组织地 对信息处理予以规定的过程,应用该过程可 以对某些员工的隐性知识和显形知识进行获 取、组织和交流。信息管理信息管理的概念有以下三大特征: 信息管理是以信息为主要工作对象; 信息管理必然要采用通信、计算机等电 、磁、光的先进技术手段: 信息管理的思想、方法与
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