Ценность ваших данных - [14]

● Информация состоит из описаний, ответов на вопросы, начинающиеся с таких слов, как «кто», «что», «где», «когда», «сколько». Информационные системы генерируют, запоминают, извлекают и обрабатывают данные. Во многих случаях обработка носит статистический или арифметический характер. В любом случае информация выводится из данных.

● Знание есть ноу-хау, например о том, как система работает. Знание позволяет преобразовать информацию в инструкции. Оно делает возможным контроль над системой.

Знание может быть обретено двумя путями: либо получением его от тех, кто им обладает, либо извлечением из собственного практического опыта. В любом случае приобретение знания есть обучение. Когда программируются компьютеры, они «обучаются», как сделать что-то.

● Мудрость есть способность увеличивать эффективность по цели, (effectiveness), в то время как информация и знание сосредоточены на эффективности по средствам (efficiency)[59].

Мудрость имеет большую ценность благодаря ментальной функции, которую мы называем суждением. Все оценки эффективности основаны на логике, которая может быть определена, а значит, запрограммирована и автоматизирована. Эти принципы общи и объективны. Мы можем говорить об эффективности действия безотносительно к исполнителю. А по отношению к суждению это не так. Ценность действия всегда зависит от того, кто действует, редко когда она одинакова для двух исполнителей, даже если они делают одно и то же. Эффективность по средствам не связана с мотивами деятельности; а эффективность по целям определяется именно этическими и эстетическими ценностями. Они являются уникальными и персональными.

По мнению Акоффа, элементы иерархии DIKW имеют временное измерение. Информация, подобно новостям, довольно быстро стареет. Знание живет дольше, хотя и оно неизбежно устаревает. Мудрость имеет вечную значимость для человечества (если она не утрачивается).

Позже американские эксперты в области теории организаций (Bellinger и др.[60]) выступили с критикой расширения Акоффом иерархии DIKW за счет «понимания»», уточнив, что «понимание» не является отдельным уровнем, а скорее поддерживает переходы с предыдущих уровней на следующие (рис. 2.1).

* Bellinger G., Castro D., Mills A. Data, Information, Knowledge, & Wisdom, 2004. – URL: http://www.systems-thinking.org/dikw/dikw.htm.

Согласно приводимому исследованию данные представляют факты или утверждения о событии без связи с другими вещами.

Пример. Идет дождь.

Информация содержит понимание какой-либо связи, возможно причинно-следственной.

Пример. Температура упала на 15 градусов, а потом пошел дождь.

Знания отражают паттерн, который связывает факты и обычно обеспечивает высокий уровень предсказуемости относительно того, что описано или что произойдет дальше.

Пример. Если влажность очень высокая и температура существенно падает, то влага вряд ли сможет удержатьcя в атмосфере, поэтому обычно идет дождь.

Мудрость воплощает более глубокое понимание фундаментальных принципов, содержащихся в знании, которые, по сути, являются основой знаний. Мудрость носит системный характер.

Пример. Идет дождь, потому что идет дождь. И это включает в себя понимание всех взаимодействий, которые происходят между дождем, испарением, воздушными потоками, температурными градиентами и сопровождающими их изменениями.

Чаще всего иерархия DIKW изображается в виде пирамиды (рис. 2.2). Такое графическое представление впервые появилось в работе[61] (об этом, в частности, сообщается в обзорной статье[62]).

* Hey J. The Data, Information, Knowledge, Wisdom Chain: The Metaphorical link, published at Intergovernmental Oceanographic Commission (UNESCO) – OceanTeacher: a training system for ocean data and information management, 2004. – URL: https://web.archive.org/web/20071202033948/http://ioc.unesco.org/Oceanteacher/OceanTeacher2/02_InfTchSciCmm/DIKWchain.pdf.

2.3. Внутри пирамиды знаний

Чтобы составить достаточно полную картину взаимоотношений между уровнями пирамиды знаний в соответствии с современными общепринятыми взглядами, приведем более подробное описание этих уровней. Для этого воспользуемся сведениями из часто цитируемых обзоров наиболее известных монографий и руководств по информационным системам и управлению знаниями[63][64][65][66].

Начнем с определений.

1. Определение данных.

Чаще всего в определениях данных отмечается следующее:

● Данные – это дискретные, объективные факты или наблюдения, неорганизованные и необработанные, не передающие никакого конкретного смысла.

● Элементы данных – это простейшие записанные фрагменты описаний вещей, событий, действий и транзакций.

Данные не имеют смысла или ценности, потому что они лишены контекста и интерпретации.

Интересно, что выделяется преимущественно то, чего не хватает данным, – они лишены смысла или ценности, не организованы и не обработаны. Ввиду этих особенностей определения информации формулируются в терминах данных.

2. Определение информации.

Определения информации, как правило, опираются на ее взаимосвязь с данными. При этом используются такие понятия, как «формат», «структура», «организация», «смысл» и «ценность».