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.

Прежде чем продолжить рассмотрение проблематики управления знаниями важно определиться с ключевыми понятиями этой области: «данные», «информация», «знания».

В литературе, посвященной управлению знаниями, представлены различные подходы к их трактовке. Не претендуя на полномасштабный анализ, попробуем обозначить некоторые важные моменты.

Под данными понимаются неупорядоченные наблюдения, числа, слова, звуки, изображения. Это – набор дискретных, объективных факторов о событиях. При этом в организационном контексте данные трактуются как структурированные записи об актах деятельности. Организации обычно хранят данные в информационных системах, в которые они поступают из различных подразделений и служб.

Когда данные организованы, упорядочены, сгруппированы категоризированы, они становятся информацией . Она трактуется как совокупность данных, упорядоченная с определенной целью, придающей им смысл.

Сообщение - это текст, цифровые данные, изображения, звук, графика, таблицы и др

Сведения – практически синоним понятия “Сообщения”. Они чаще всего носят бытовой характер.

Знание же трактуется как информация, готовая к продуктивному применению, действенная, снабженная смыслом. Оно представляет собой совокупность оформленного опыта, ценностей, контекстуальной информации, экспертного понимания, составляющих основу для оценки и интеграции нового опыта и информации. Оно формируется и применяется в умах людей, а в организациях зачастую оказывается закрепленным не только в документах и в хранилищах, но также в организационных процедурах, процессах, способах выполнения работы и нормах.

В таблице на основе обзора литературных источников приводятся различные определения знания.

В большинстве рассмотренных определений подчеркивается, что знания – понятие более широкое, глубокое и богатое по сравнению с информацией. Они представляют собой подвижное соединение разных элементов – опыта, ценностей, информации и экспертного понимания - и постоянно меняются; они интуитивны; характерны для людей и являются неотъемлемой частью человеческой сущности с ее непредсказуемостью.

Знания в современных компаниях

Компания "Ксерокс" в последние годы позиционирует себя не как производитель копировальных аппаратов, а как компания по обработке документов. Компания "ЗМ" называет себя компаний по инновационному решению задач. "ИБМ" идентифицирует себя как компания, создающая долгосрочные экономические преимущества для клиентов, объединяя свои знания в области бизнеса с широкими технологическими возможностями. Компания Steelcase, которая производит конторское оборудование, утверждает, что она продает собственные знания и услуги, которые позволяют создать лучшие условия пребывания людей на своих рабочих местах. Что добавляет стоимость в деятельность всех этих компаний? Это в основном решения, базирующиеся на знаниях: технические и технологические ноу-хау, дизайн продукта, маркетинговые исследования, выявление истинных нужд клиентов. Именно знания дают устойчивое конкурентное преимущество этим компаниям.

Рассмотрим, в чем отличие знаний от данных и информации. То, что это разные вещи, руководители начинают осознавать особенно ярко после того, как в организации потрачены значительные средства для создания той или иной базы данных, или информационной системы, или же просто эти средства потрачены на компьютеризацию, причем без соответствующего эффекта.

Данные - это совокупность различных объективных фактов. В корпорациях это, например, структурированные записи о трансакциях (в частности, данные обо всех продажах: сколько, когда и кто купил, сколько и когда заплатил и пр.). Эти данные не говорят о том, почему покупатель пришел именно сюда и придет ли он еще раз.

Информация - это иерархическая совокупность данных о тех или иных аспектах реального мира. Информация - это поток сообщений, а знание создается из этого потока, оно находится в зависимости от мнений и убеждений носителя знания.

Информация - это своего рода послание, обычно в форме документа или в видео- либо в аудиоформе. Она имеет получателя и отправителя. Она информирует, т.е. "придает форму", получателю путем изменения его оценок или поведения. Насколько послание является информацией, определяет получатель. Именно он оценивает, насколько полученное сообщение информирует его, а насколько оно представляет собой просто информационный шум.

Данные превращаются в информацию несколькими путями:

• o контекстуализация : мы знаем, для чего эти данные нужны;
• o категоризация : мы разбиваем данные на типы и компоненты;
• o подсчет : мы обрабатываем данные математически;
• o коррекция : мы исправляем ошибки и ликвидируем пропуски;
• o сжатие : мы сжимаем, концентрируем, агрегируем данные.

Знания - понятие более глубокое и широкое, чем просто данные или информация. Каждое предприятие в ходе своей деятельности осуществляет сбор данных, их структуризацию и генерирование нового знания. Чаще всего это знание касается технологии, если речь идет о материальном производстве, а также технологии работы с клиентами и технологии взаимодействия друг с другом, если речь идет о предприятии, осуществляющем обслуживание клиентов. Также это может быть знание относительно окружающей среды предприятия - о демографических, макроэкономических, социальных, макроэкономических, технологических и конъюнктурных трендах.

Отличие знаний от информации и данных: пример

У компании Chrysler имеется собрание компьютерных файлов, которые носят название "Книга инженерных знаний" и представляют собой исчерпывающие данные и информацию о создании автомобилей этой компании, которыми может пользоваться каждый разработчик новых автомобилей. Когда управляющий получил данные о проведенных крэш-тестах, то он отказался их поместить в файлы без соответствующей обработки. Он предложил ответить на следующие вопросы:

• o почему эти тесты проводились;
• o каковы результаты по сравнению другими аналогичными тестами данной компании других лет и конкурентов;
• o какие выводы дачи тесты для конструкции автомобиля и его основных узлов?

Аналогичные вопросы трансформируют информацию в знания; более того, ответы на эти вопросы добавляют информации ценность, или, говоря другими словами, добавляют стоимость. На практике встречаются противоположные примеры, когда путем добавления ненужной, пустой информации исходная информация теряет в своей цене. Происходит потеря стоимости за счет размывания нужной информации в потоке информационного шума.

Знание - это комбинация опыта, ценностей, контекстной информации, экспертных оценок, которая дает общие рамки для оценки и инкорпорирования нового опыта и информации. Знание существует в сознании тех, кто знает. В организациях оно фиксируется не только в документах, но и в процессах, процедурах, нормах, в целом в практике деятельности.

Точно так же как информация возникает из данных, так и знания возникают из информации путем:

• o сравнения, определения области применения (как и когда мы можем применить информацию об этом явлении к другому, аналогичному);
• o установления связей (как эта информация соотносится с другой информацией);
• o оценки (как можно оценить данную информацию и как ее оценивают другие);
• o определения области применения (какое применение имеет эта информация к тем или иным решениям или действиям).

Процесс трансформации данных в информацию, а информации в знания показан на рис. 14.1.

Рис. 14.1.

Различают индивидуальные и групповые знания. Традиционные представления исходят из того, что знания - это прерогатива отдельных людей, при этом группа - это лишь простая сумма членов этой группы, а групповое знание - сумма их знаний.

Существует другая, современная точка зрения, в соответствии с которой группа людей формирует новую сущность со своей уникальной спецификой. В рамках этого представления можно говорить о групповом поведении и о групповом знании соответственно. Это новое представление широко используется в рамках науки об управлении знаниями. Таким образом, знание может быть не только у отдельного человека, но и у группы людей. Тогда говорят о том, что что-то знает организация в целом, что-то знает группа, бригада и т.д.

Билл Гейтс в своей книге "Бизнес со скоростью мысли" пишет о необходимости повышения корпоративного IQ. При этом он имеет в виду не только количество умных сотрудников, но и накопление знаний в компании в целом и свободное распространение информации, которое позволяет сотрудникам пользоваться идеями друг друга.

Знание может быть явным и неявным. Явное знание может быть выражено в виде слов и цифр и может передаваться в формализованном виде на носителях. Это относится к тем видам знаний, которые передаются в форме предписаний, инструкций, книг, на различных носителях, в виде памятных записок и пр.

Неявное знание в принципе не формализуется и может существовать лишь вместе с его обладателем - человеком или группой лиц.

Существует два вида неявного знания. Первое - это технические навыки, которые проявляются у мастеров своего дела и выступают, как правило, результатом многолетней практики. Второе - это верования, идеалы, ценности и ментальные модели, которые мы используем, не задумываясь о них.

Неявные знания формируются и развиваются в процессе создания и укрепления позитивной корпоративной культуры и с помощью средств группового взаимодействия (ретриты, творческие группы и пр.).

Отношение к явному и неявному знанию со стороны коммерческих фирм весьма противоречиво. С одной стороны, многие фирмы стремятся перевести неявное знание в явное. Это делается для того, чтобы, с одной стороны, не зависеть от отдельных личностей, а с другой - продублировать значимые достижения. В то же время эти фирмы не заинтересованы в том, чтобы основные конкурентные преимущества перешли в форму, готовую для дублирования. Именно поэтому многие компании стараются сохранять некоторые из своих конкурентных преимуществ в тех формах, которые не поддаются дублированию (специфические тренинги, корпоративная культура, специальные системы обслуживания и пр.).

Носителем как явного, так и неявного знания может быть не только конкретная личность, но и организация . Следовательно, можно говорить и о неявном групповом знании, которое лежит в основе устойчивых моделей коллективных реакций и внутренних взаимодействий.

В западной литературе для обозначения неявного группового знания иногда используется термин "рутины" (routines), которые есть повторяющиеся по шаблону действия, регулярные поведенческие шаблоны организации или фирмы. Рутины - это то, что происходит автоматически, без инструкций и в отсутствие процедуры выбора; при этом рутины не могут быть кодифицированы.

В русском языке под рутиной понимаются заведенный порядок, установившаяся практика, определенный режим, шаблон, сложившиеся правила, касающиеся занятий людей. В то же время понятие "рутина" имеет еще один опенок: это косный порядок, т.е. такой порядок, который тяготеет к старому, привычному, в силу своей отсталости невосприимчивый к новому, прогрессивному. В тех случаях, когда термин "рутина" применяется для обозначения группового неявного знания, то оттенки, относящиеся к косности, отсутствуют.

Таким образом, персональное неявное знание - это, прежде всего, умения. В то же время групповое неявное знание - это, прежде всего, рутины. Рутины существуют не изолированно, а образуя взаимозависимость. Некоторые рутины могут быть неявными для одних членов группы (организации) и явными для других. Таким образом, границы между явными и неявными знаниями относительны, также можно говорить о степени неявности этих знаний. Соотношение явных и неявных, индивидуальных и групповых знаний представлено в табл. 14.1.

Таблица 14.1

Соотношение знаний

Наличие неявных знаний в организации заставляет подходить к управлению знаниями нетрадиционным способом. Традиционно под управлением знаниями понимают создание, развитие и использование различных баз данных и знаний. Наличие неявных знаний смещает внимание к средствам прямого общения между людьми. Важно не только и не столько создать корпоративную энциклопедию, в которой записано все, что кто-либо из работников знал и с чем сталкивался. В случае с неявными знаниями важнее иметь под рукой координаты людей, которые знают рецепт и имеют соответствующий опыт, создать культуру общения, используя "мозговые штурмы", совещания, "разборы полетов" и соответствующие средства общения, такие как электронная почта, персональные сайты, телеконференции и пр.

Классификация знаний

Трактовки знаний

Представление знаний

Тема 1. Понятие знания

Знание – это проверенный практикой результат познания действительности, отражение в сознании человека.

Знание – закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам решать задачи в этой области.

Знания – это результат, полученный познанием.

Знания – это формализованная информация, на которую ссылаются когда делают различные заключения на основе имеющихся данных с помощью логических выводов.

Знаниями называют хранимую в ЭВМ информацию, формализованную в соответствии со структурными правилами, которую можно использовать при решении проблем.

· Психологическая : Знание – психологические образы или мысленные модели.

· Интеллектуальная : Знания – совокупность сведений о некоторой предметной области, включающих факты об объектах предметной области, о свойствах объекта, и связывающих их отношений, описаний процессов протекающих в данной предметной области и содержащих информацию о решении типовых задач.

· Формально – логическая : Знание – формализованная информация, используемая для получения или вывода новых знаний с помощью специализированных процедур.

· Информационно -технологическая : Знание – структурированная информация, хранящаяся в памяти ЭВМ и используемая при работе интеллектуальных систем.

1. В зависимости от источника:

a. априорные

b. накапливаемые

i. экспертные

ii. наблюдаемые

iii. выводимые

2. В зависимости от характера использования при решении задач:

a. декларативные

b. процедурные

c. метазнания

3. В зависимости от степени достоверности:

a. четкие знания

b. нечеткие знания

4. В зависимости от глубины:

i. поверхностные:

b. знании-копии

c. знания-знакомства

i. глубинные:

1.1. Априорные – закладываются в базу знаний до начала функционирования ИИС включающую эту базу знаний. Кроме того, при работе с базой знаний достоверность содержащихся в ней априорных знании непереоценивается.

1.2. Накапливаемые знания – формируются в процессе работы базы знаний. Источниками этих знаний могут быть эксперты (экспертные), внешние искусственные устройства наблюдатели (наблюдаемые), правила и процедуры вывода и верификация знаний действующих в рамках интеллектуальной системы (выводимые).

2.2. Процедурные знания – информация о способах решения типовых задач в некоторой предметной области.

2.3. Метазнания – знания о знаниях, которые сдержат общие сведения о принципах использования знаний. К уровню метазнаний также относят стратегию управления выбором и применением процедурных знаний.

3. В основе классификации знания в зависимости от степени их достоверности лежат т.н. нефакторы присущие знаниям: неполнота информации о рассматриваемом фрагменте предметной области – это неточность количественных и качественных оценок, неоднозначность правил вывода новых знаний, несогласованность некоторых положений в базе знаний.

4. Поверхностные – знания о видимых взаимосвязях объектов и явлений. Глубинные знания основываются на абстрактных аналогиях позволяющих объяснять суть явлений.

Представление знаний – выражение на к\л формальном языке свойств различных объектов и закономерностей существенных для решения задач.

Основные направления исследований, связанные с представлением знаний:

· разработка методологии построения проблемно-ориентированных математических моделей;

· разработка формального аппарата для описания таких моделей;

· разработка теорий вычислений в таких моделях;

· разработка технологий реализации программной поддержки таких моделей.

При разработке модели представлений знаний могут быть поставлены вопросы: «Что представлять?» и «Как представлять?».

Первый вопрос связан с организацией или выбором структуры знаний.

Второй связан с представлением знаний в выбранной структуре.

Состав знаний ИИС зависит от предметной области от требований и целей пользователя и от назначения структуры системы. При разработке практически любой ИИС требуется иметь следующий минимальный набор знаний:

· знания о процессе решения задач;

· знания о языке общения и способах организации диалога системы с пользователем;

· знания о проблемной области и знания о способах представления и модификации знаний.

Данными называют информацию фактического характера, описывающую объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства.

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.

1. Внутренняя интерпретация – независимость знаний от интерпретирующей программы, возможность отвечать на вопросы, касающиеся содержимого памяти. Она позволяет соотнести данные хранящиеся в памяти с их смысловым содержанием. Ее наличие обеспечивает возможность построения процедур отвечающих от имени компьютера на вопросы человека о содержимом памяти.

2, 3. Наличие внутренних и внешних структур знания . Распространение принципа деления объектов на уже выделенные компоненты целого, позволяет строить многоуровневые иерархические представления. Объекты части могут интерпретироваться независимо друг от друга, т.е. как элементы множества. Если взаимосвязь отдельных элементов частей является существенной, то ее необходимо отражать в базе знаний. На множестве объектов предметной области, как целых, так и их частей вводятся различные семантические отношения (родовидовые отношения, временные. пространственные) описывающие структуру фрагмента предметной области. Такое структурное представление предметной области является очень важным аспектом знаний, т.к. принципы декомпозиции объектов предметной области и выделения системы отношений между ними базируются на подобных механизмах человеческого мышления.

4. Шкалирование. Позволяет сопоставлять и упорядочивать качественно одинаковые, но различающиеся в количественном плане свойства и отношения объектов предметной области. В памяти человека знания об окружающем мире упорядочены, что определяются различными шкалами. Шкала представляет собой последовательность меток с каждой из которых связано значение оценки или значение некоторой величины. Выделяют следующие виды шкал: 1) Метрические, которые делятся на Абсолютные и Относительные; 2) Порядковые шкалы, которые делятся на лингвистические и оппозиционные. В метрических шкалах по расположению точек можно определить степень отличия соответствующих информационных единиц. С помощью метрических шкал можно установить количественные отношения и порядок тех или иных оценок или величин. В абсолютных метрических шкалах начало отсчета никогда не меняется. В относительных шкалах, начало отсчета меняется в каждом случае и определяется ситуацией или текущим моментом времени. В порядковых шкалах фиксируется порядок информационных единиц в лингвистических порядковых шкалах используются квантификаторы, которые служат для введения количественных или качественных мер. Такие квантификаторы как никогда, очень редко, редко, часто и т.д. В оппозиционных порядковых шкалах концы шкалы соответствуют крайним или несовместимым свойствам и отношениям объектов, которые обозначаются парами антонимов, среднее положение считается нейтральным. Примерами таких антонимов могут служить такие пары: медленный – быстрый, сильный – слабый. Шкалы задаются тремя параметрами.

Глава 1 Основные понятия

В этой книге описываются методы обработки информации, представленной в различной форме - в виде «данных», «знаний», «структур» и т. д. В основе анализа всех этих видов информации лежат две процедуры: процедура обнаружения закономерностей, содержащихся в представленной информации, и процедура использования обнаруженных закономерностей для предсказания значения одной части информации по известным значениям другой ее части. Но прежде чем переходить к описанию этих процедур, нужно пояснить смысл употребляемых в книге терминов, в частности таких распространенных, как данные, знания, гипотеза, закономерность и т. п.

§ 1. Чем отличаются «данные» от «знаний»?

Исходная информация, которую нужно обрабатывать, чаще всего имеет вид числовых таблиц (матриц), состоящих из строк и столбцов. Строки отражают информацию об изучаемых объектах или явлениях, а столбцы отражают свойства (признаки, характеристики) этих объектов или явлений. Природа объектов может быть любой - это могут быть физические тела, живые организмы, сигналы, отдельные социальные процессы, заводы, виды спорта, месторождения и т. д. Понятно, что набор признаков, описывающих эти объекты, будет в каждом случае своим и должен отражать их наиболее важные свойства.

На пересечении -й строки и -го столбца указывается значение -го признака у -го объекта. Такой факт (например, что -й дом имеет высоту 12 м) считаем атомарной частью данных о конкретном -м объекте. Полные данные об -м объекте содержатся в совокупности всех элементов -й строки. Информация же о всех заданных свойствах всех изучаемых объектов, записанная в таблице «объект-свойство», и называется таблицей данных. Таким образом, данные представляют собой совокупность отдельных конкретных фактов.

Пусть в таблице данных представлены описания большого количества жилых домов, а нас интересуют только три свойства этих домов: из какого материала они построены, в какой цвет покрашены их стены и какой они высоты. После изучения таблицы данных мы можем обнаружить некоторые закономерности. Например, выясняется, что все панельные дома, окрашенные в серый цвет, имеют высоту от 15 до 25 м, панельные зеленые дома - от 8 до 16 м, а кирпичные, вне зависимости от цвета стен, имеют высоту меньше 10 м. Обозначим признак «вид строительного материала» через . Этот признак принимает два понятных значения: (панель) или (кирпич). Признак «цвет стен», обозначаемый через принимает значения: = серый, = зеленый или = любой. Признак «высота» может принимать любое числовое значение от нуля до 30 м. Тогда обнаруженные закономерности можно сжато записать в виде таких логических высказываний:

Эти высказывания не содержат информации в виде конкретных характеристик каждого отдельного дома, но зато отражают наши знания о некоторых обобщенных характеристиках всех домов, описанных в таблице данных.

Так выглядит переход от данных к знаниям. Знания представляют собой краткое обобщенное описание основного содержания информации, представленной в данных. Знания могут быть представлены в различной форме. В дальнейшем мы будем пользоваться приведенной выше формой в виде логических правил типа «если... то...».