Текст книги "Ценность ваших данных"
Автор книги: Сергей Кузнецов
Жанр: Базы данных, Компьютеры
сообщить о неприемлемом содержимом
Текущая страница: 3 (всего у книги 35 страниц) [доступный отрывок для чтения: 12 страниц]
2.2. Подготовка прогнозов на основе данных.
3. Контроль качества данных.
3.1. Единые стандарты хранения и обработки данных.
3.2. Контроль соблюдения единых стандартов данных.
В качестве ключевых целей внедрения решения «Цифровой профиль гражданина» можно выделить следующие:
● сокращение расходов бюджета – путем обработки и аналитики данных выявление неэффективного расходования средств;
● аргументированное принятие решений – повышение качества данных, на основе которых принимаются ключевые решения.
При объединении сведений о гражданах из различных источников государственные органы неминуемо столкнутся с конфликтами в данных, что позволит выявить либо недобросовестных граждан, получающих поддержку государства, которая им не положена, либо граждан, имеющих право на господдержку, но по каким-то причинам ее не получающим.
Также «Цифровой профиль гражданина» обеспечивает взаимодействие граждан и государства в режиме онлайн, предоставляя предиктивные услуги и всевозможные сервисы по информированию.
Отдельно стоит отметить использование данных в спорте – особой сфере деятельности как общества, так и государства, которое обеспечивает и формирует среду для активного образа жизни.
Управление спортом, если его рассматривать как информационную систему, имеет много общего с аналогичными системами из других областей, но здесь есть и свои отраслевые отличия. Если говорить о спорте, то наверняка каждый читатель сразу назовет большое количество категорий данных: это различные спортивные дисциплины, федерации, тренеры, спортсмены, медицинский персонал, спортивные объекты и сооружения, разряды, названия спортивных соревнований и мероприятий, результаты, научные и методические работы. Каждая категория включает в себя сотни атрибутов и тысячи показателей. Многие из них взаимосвязаны, что позволяет на основе данных и выявленных в ходе их анализа закономерностей планировать и реализовывать политику в области управления спортом.
Литература к главе 1• DAMA International. DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge: 2nd Edition. Technics Publications, 2017. (Русский перевод: DAMA-DMBOK: Свод знаний по управлению данными. Второе издание / Dama International. – М.: Олимп-Бизнес, 2020.)
• Laney D. B. Infonomics: How to Monetize, Manage, and Measure Information as an Asset for Competitive Advantage; Routledge; 1st edition, 2017. (Русский перевод: Даглас Лейни. Инфономика: информация как актив: монетизация, оценка, управление. – М.: Точка, 2020. – [Библиотека «Айтеко»].)
• Stephens-Davidowitz, S. Everybody lies. Big Data, New Data, and What the Internet Can Tell Us About Who We Really Are. 2017.
Глава 2. От данных к мудрости
2.1. Данные и информацияПрежде чем начать разбираться в вопросах управления и извлечения ценности из данных, стоит подробнее остановиться на терминах «данные» (data) и «информация» (information) и их значениях. Применительно к сфере управления данными эти термины часто используют как синонимы, но во многих случаях значения различают[27]27
DAMA International. DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge: 2nd Edition. Technics Publications, 2017. (Русский перевод: DAMA-DMBOK: Свод знаний по управлению данными. Второе издание / Dama International. – М.: Олимп-Бизнес, 2020.)
[Закрыть][28]28
Laney D. B. Infonomics: How to Monetize, Manage, and Measure Information as an Asset for Competitive Advantage; Routledge; 1st edition, 2017. (Русский перевод: Д. Лейни. Инфономика: информация как актив: монетизация, оценка, управление. – М.: Точка, 2020. – [Библиотека «Айтеко»].)
[Закрыть]. Понять разницу поможет экскурс в историю их происхождения.
В английском языке слово information появилось гораздо раньше, чем слово data, – в конце XIV века. Слово пришло из старофранцузского языка. Французские information, informateur – производные от informer – «осведомлять, сообщать, делать известным». Первоисточник – латинское informatio – «разъяснение, истолкование, сообщение». От in – «в, к, в направлении» + forma – «форма». Истоки слова «форма» неизвестны[29]29
https://www.etymonline.com/word/information.
[Закрыть][30]30
https://ecanet.ru/word/Информация.
[Закрыть].
Во второй половине XV века за словом information закрепилось значение «переданные сведения, относящиеся к определенной теме». Сфера применения постепенно расширялась. В частности, в XX веке слово стало появляться в документальных источниках в связи с передачей телевизионных сигналов – с 1937 года, применением перфокарт – c 1944-го, анализом ДНК – с 1953-го. Термин «теория информации» (information theory) используется с 1950 года, «информационная технология» (information technology) – с 1958-го (впервые появился в журнале Harvard Business Review), «информационная революция» (information revolution) – с 1966-го, «информационная перегрузка» (information overload) – с 1967-го.
В русский язык слово «информация» пришло из западноевропейских языков при Петре I – в начале XVIII века (но в словарях появляется лишь во второй половине XIX века). Основные значения – «сообщения, сведения, пояснения».
Что же касается слова data, то оно в английском языке стало использоваться (в значении, близком к сегодняшнему) в 1640-х годах – более чем на два столетия позже слова information.
Слово data произошло от латинского datum – «данная вещь» (от латинского dare – «давать»). Оно применяется как во множественном, так и в единственном числе, однако в научной литературе для единственного числа может использоваться термин datum.
1640-е годы – время начала Английской гражданской войны, открывшей путь к промышленной революции XVIII–XIX веков. Одновременно это было время осуществления первой научной революции и возникновения классической европейской науки. Слова data и datum в значении «данные или предоставленные факты» впервые появились в работах английского священника Генри Хаммонда (Henry Hammond), который, как и многие представители его профессии в то время, участвовал в формировании основ классической науки[31]31
https://circa-navigate.corsairs.network/a-daring-history-of-data-4ae39ba9459.
[Закрыть][32]32
В частности, Хаммонд перевел на английский язык ряд сочинений французского ученого и философа Блеза Паскаля.
[Закрыть].
Начиная с работ Хаммонда слово information стало все чаще и чаще дублироваться словом data, чему способствовала научная революция, наступление «Века разума» (The Age of Reason) и эпохи Просвещения. Появилось (благодаря быстрому распространению книгопечатания, изобретенного Гуттенбергом в 1450 году) большое количество книг по уже существовавшим и вновь появляющимся отраслям науки. Таким образом, был создан и активно обрабатывался огромный объем совместно используемых сведений. Для обозначения таких сведений, предоставляемых для обсуждения и осмысления, начал применяться термин data (сначала в классическом значении – «факты, данные в качестве основы для вычислений при решении математических задач»), более подходящий в данном случае, чем термин information[33]33
https://circa-navigate.corsairs.network/the-history-of-data-5663fc4f1398.
[Закрыть].
Необходимо отметить еще одно важное слово, появление которого оказало существенное влияние на дальнейшее распространение термина «данные». В 1798 году Джон Синклер[34]34
Сэр Джон Синклер (Sir John Sinclair) – шотландский политический деятель и экономист, первый президент Совета сельского хозяйства Шотландии.
[Закрыть] в своем «Статистическом отчете о Шотландии» ввел в английский язык термин «статистика». По определению Синклера, статистика – это собрание фактов, которые совершенно не обязательно должны были быть представлены (и даже в основном не были представлены) в числовом виде. Однако с 1829 года слово statistics стало употребляться в английских документальных источниках в более строгом значении – «собранные и классифицированные числовые данные». С этого момента изучение любого предмета стало сопровождаться проведением всеобъемлющих подсчетов[35]35
https://www.etymonline.com/word/statistics.
[Закрыть].
Широкое распространение статистических методов привело к тесной смысловой привязке термина data к термину statistics. В 1897 году в документальных источниках на английском языке слово data стало использоваться в новом значении – «факты в числовом виде, собранные для дальнейшего использования».
В XX веке спектр значений cлова data существенно расширился.
В 1946 году появилось значение «передаваемая и хранимая информация, с помощью которой осуществляется выполнение компьютерных операций»[36]36
В это время в США проводились работы по созданию первого в мире лампового компьютера, в ходе которых была предложена и реализована знаменитая «архитектура фон Неймана», основанная на принципе совместного хранения команд и данных в компьютерной памяти и применяемая сегодня в подавляющем большинстве вычислительных машин.
[Закрыть].
Стали использоваться новые термины: «обработка данных» (data processing) – с 1954 года, «база данных» (database) – с 1962 года, «ввод данных» (data entry) – с 1970 года[37]37
https://www.etymonline.com/word/data.
[Закрыть].
В русском языке слово «данные» – производное от «дать», «давать». Родственно древнеиндийскому слову datis – «дар». Данные – то, что дано, найдено. В толковом словаре Даля «данныя, данности – известное, бесспорное, очевидное, верное, все, что служит основанием для какого-либо вывода, расчета, заключения»[38]38
https://ecanet.ru/word/Данные.
[Закрыть]. В энциклопедическом словаре Брокгауза и Ефрона приведено следующее определение: «В вопросах математики данные суть величины, значения которых известны или предполагаются известными; зная их, требуется в рассматриваемом вопросе определить искомые неизвестные величины.
Данные (Δεδόμενα) есть заглавие одного из сочинений Эвклида, составляющего продолжение его “Элементов”. Можно указать несколько изданий этой книги: Гарди в 1625 году с греческим текстом и Баррова в 1659 году Эвклид называет данным все то, что на основании теорем, заключающихся в элементах, непосредственно следует из условий задачи. Например, если проводим из данной точки прямую, касательную к данному кругу, то эта прямая есть данная по величине и положению»[39]39
http://1slovar.ru/d/brokgauz_efron/122384/.
[Закрыть].
Приведем несколько современных определений.
Согласно «Оксфордскому словарю современного английского языка»[40]40
Oxford Dictionary of Current English / Edited by Della Thompson: 2nd Edition, Oxford University Press, 1993.
[Закрыть]:
● Data: 1) Известные факты, используемые для вывода или расчета. 2) Числовые и нечисловые значения характеристик кого-либо (чего-либо), с которыми выполняет операции компьютер или какое-нибудь другое подобное устройство.
● Information: 1) a) Что-то, что было сообщено; знания. б) Элементы знаний; новости. 2) Обвинение или жалоба, поданная в суд и т. п.
Согласно «Новому словарю русского языка»[41]41
Ефремова Т. Ф. Новый словарь русского языка. Толково-словообразовательный. В 2 т. – М.: Русский язык, 2000.
[Закрыть]:
● Данные: 1) Сведения, факты, характеризующие кого-либо, что-либо, необходимые для каких-либо выводов, решений. 2) Свойства, способности, качества как условия или основания, необходимые для чего-либо.
● Информация: 1) Сообщение о положении дел где-либо, о состоянии чего-либо. 2) а) Сведения об окружающем мире и протекающих в нем процессах, воспринимаемые человеком или специальными устройствами. б) Обмен такими сведениями между людьми и специальными устройствами. в) Обмен сигналами в животном и растительном мире. 3) То же, что: информирование.
Все это позволяет понять разницу между понятиями «данные» и «информация» и очертить преимущественные сферы их применения.
Следует заметить, что здесь в отношении термина «информация» мы ограничиваемся его общепринятыми нестрогими определениями и не обсуждаем научные определения, используемые в теории связи, теории информации и кибернетике и связанные с понятием количества информации. Отметим только, что известны два основных сугубо научных подхода к определению этого термина[42]42
Шамис А. Л. Модели поведения, восприятия и мышления: курс лекций. – М.: Интуит НОУ, 2016. – URL: https://intuit.ru/studies/courses/2191/423/info.
[Закрыть].
Согласно первому, информация – это внешнее описание объекта, содержащееся в передаваемом сообщении. Количество информации определяется как мера неопределенности, снимаемой полученным сообщением. Такое представление в 1948 году ввел Клод Шеннон[43]43
Клод Шеннон (Claude Elwood Shannon) – выдающийся американский математик, основатель математической теории информации.
[Закрыть] в своей статье «Математическая теория связи», попутно предложив для обозначения наименьшей единицы информации использовать слово «бит».
Согласно второму подходу, информация не связывается с передаваемым сообщением. Она относится к объекту и есть мера его разнообразия. Автор этого представления – Уильям Эшби[44]44
Уильям Эшби (William Ross Ashby) – английский психиатр, крупный теоретик кибернетики.
[Закрыть].
Указанные научные определения в дальнейшем в этой книге не используются, поскольку ценность информации слабо связана с ее количеством. Важность информации субъективна и зависит от цели ее потребителя. Все способы количественного определения ценности основаны на представлении о цели, достижению которой способствует полученная информация. Чем больше информация помогает достижению цели, тем более ценной она считается[45]45
Чернавский Д. С. Синергетика и информация (динамическая теория информации). 2-е изд., испр. и доп. – М.: Едиториал УРСС, 2004.
[Закрыть]. Массив информации объемом в сотни гигабайт может иметь колоссальную важность для одной организации и нулевую для другой.
Основываясь на приведенных сведениях, можно продолжить обсуждение вопросов, относящихся к ценности данных.
Как уже говорилось выше, применительно к сфере управления данными термины «данные» и «информация» часто используются как синонимы. Кроме того, как видно из приведенных выше определений, термин «информация» иногда заменяется термином «знания».
Всегда ли допустимо такое обобщение и не приводит ли оно к недоразумениям? В частности, к существенному недопониманию между участниками многочисленных проектов по внедрению различного рода информационных систем, а также между участниками их дальнейшей эксплуатации и пользователями. В том числе и по вопросам определения ценности данных.
Для ответа необходимо более подробно обсудить взаимосвязь понятий «данные» и «информация», а также соотнести их с понятиями «знания» (knowledge) и «мудрость» (wisdom).
2.2. Информационная иерархияПри обсуждении взаимосвязи понятий «данные», «информация», «знания» и «мудрость» обычно используется классическое представление – иерархия Data-Information-Knowledge-Wisdom (DIKW). Часто в литературе применяются названия «иерархия знаний», «пирамида знаний» или же «информационная иерархия», «информационная пирамида».
В большинстве исследований, посвященных происхождению иерархии DIKW (например,[46]46
Sharma N. The origin of the data information knowledge wisdom hierarchy, 2005. – URL: https://web.archive.org/web/20051221151426/http://www-personal.si.umich.edu/~nsharma/dikw_origin.htm.
[Закрыть][47]47
Rowley J. The wisdom hierarchy: representations of the DIKW hierarchy. Journal of Information Science, 2007, 33(2), 163–180. DOI: 10.1177/0165551506070706. – URL: http://www-public.imtbs-tsp.eu/~gibson/Teaching/Teaching-ReadingMaterial/Rowley06.pdf.
[Закрыть][48]48
Williams D. Models, Metaphors and Symbols for Information and Knowledge Systems // Journal of Entrepreneurship Management and Innovation (JEMI), 2014, Vol. 10, Iss. 1: 79–107. DOI: 10.7341/20141013. – URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Models%2C-Metaphors-and-Symbols-for-Information-and-Williams/fde0d2b7da419d66f1cdbc7cce8ff37116254cf3.
[Закрыть]) в качестве одного из наиболее ранних источников, в которых встречается ее описание, обычно упоминается статья Харлана Кливленда[49]49
Харлан Кливленд (Harlan Cleveland) – американский дипломат, педагог и писатель.
[Закрыть] «Информация как ресурс». Она была опубликована в 1982 году в американском журнале The Futurist[50]50
Cleveland H. Information as Resource. The Futurist, 1982. Vol. 16. No. 6, Pp. 34–39.
[Закрыть].
По мнению Кливленда, данные образуются в результате исследований, а также путем создания или сбора или же совершения открытий, в то время как информация имеет контекст. Данные превращаются в информацию с помощью организации их таким образом, чтобы мы могли легко делать какие-либо заключения. Кроме того, они преобразуются в информацию с помощью представления (презентации), например в визуальной или аудиальной (звуковой) форме.
Хотя известно несколько более ранних публикаций других авторов, затрагивающих эту тему[51]51
Williams D. Models, Metaphors and Symbols for Information and Knowledge Systems // Journal of Entrepreneurship Management and Innovation (JEMI), 2014, Vol. 10, Iss. 1: 79–107. DOI: 10.7341/20141013. – URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Models%2C-Metaphors-and-Symbols-for-Information-and-Williams/fde0d2b7da419d66f1cdbc7cce8ff37116254cf3.
[Закрыть], статья Кливленда цитируется особенно часто и примечательна фрагментом из поэмы Томаса Элиота[52]52
Томас Элиот (Thomas Stearns Eliot) – выдающийся английский поэт, лауреат Нобелевской премии по литературе 1948 года.
[Закрыть] «Камень» (The Rock), написанной в 1934 году, в которой отражена иерархическая взаимосвязь понятий «информация», «знания» и «мудрость».
Where is the Life we have lost in living?
Where is the wisdom we have lost in knowledge?
Where is the knowledge we have lost in information?
Где Жизнь, которую мы потеряли в жизни?
Где мудрость, которую, мы потеряли в знаниях?
Где знания, которые мы потеряли в информации?
Кливленд назвал определенную в поэме цепочку понятий «иерархией Элиота». После выхода его статьи в специальной литературе прочно закрепилось мнение о том, что именно Элиоту принадлежит авторство идеи иерархии DIKW (или, по крайней мере, IKW)[53]53
В литературе часто упоминается еще один представитель мира искусств, который описал иерархию IKW до того, как она стала активно обсуждаться специалистами по обработке информации и управлению знаниями, – легендарный американский рок-музыкант Фрэнк Заппа (Frank Zappa). Связанные с этой темой рассуждения приводятся в его песне Packard Goose из альбома Joe’s Garage: Act II & III (1979).
[Закрыть].
Среди академических работ, в которых рассматривается иерархия DIKW, наиболее ранней стала статья Милана Желены[54]54
Милан Желены (Milan Zeleny) – американский экономист чешского происхождения, профессор в области систем управления Фордхемского университета (Fordham University).
[Закрыть] «Системы поддержки управления: На пути к интегрированному управлению знаниями»[55]55
Zeleny M. Management support systems: Towards integrated knowledge management. Human Systems Management, 1987, 7(1), 59–70.
[Закрыть]. В ней описана схема последовательного продвижения от данных к знаниям. Ученый предложил упрощенные определения уровней иерархии, основанные на знании ответов на простые вопросы.
● Данные – «не знаю – ничего» (know-nothing).
● Информация – «знаю – что» (know-what).
● Знания – «знаю – как» (know-how).
● Мудрость – «знаю – почему» (know-why).
В то же время Желены заметил, что, хотя данные и информация (благодаря их атомарной, дробной, нецелостной природе) могут быть сгенерированы без интерпретации человеком, знания и мудрость зависят от человека и контекста и не могут быть рассмотрены без использования процедур оценки и принятия решения человеком.
Автором одного из наиболее систематизированных и целостных описаний взаимосвязи понятий «данные», «информация», «знания» и «мудрость» часто называют Рассела Акоффа[56]56
Рассел Акофф (Russell Lincoln Ackoff) – известный американский ученый и консультант в области исследования операций, теории систем и стратегического менеджмента.
[Закрыть]. В 1989 году был опубликован текст его президентского обращения к Международному обществу общесистемных исследований (International Society for General Systems Research, ISGSR) под заголовком «От данных к мудрости»[57]57
Ackoff R. L. From Data to Wisdom // Journal of Applied Systems Analysis, 1989, 16, 39. (Русский перевод: Р. Акофф. От данных к мудрости // Проблемы управления в социальных системах, 2011. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ot-dannyh-k-mudrosti)
[Закрыть].
Хотя размышления Акоффа относятся к иерархии типов содержания человеческого разума, они справедливы и по отношению к информационным системам. Иерархия описывается следующим образом. «Мудрость» находится на вершине иерархии. Ниже следуют «понимание»[58]58
В иерархию DIKW Р. Акофф добавил еще один элемент – «понимание» (understanding). Он поместил его между «знаниями» и «мудростью» (т. е. получилась иерархия DIKUW). Согласно Акоффу, понимание предполагает вынесение диагноза и предписаний (взаимодействие с физическим миром с помощью навыков и знаний).
[Закрыть], «знание», «информация» и в самом низу – «данные». Каждый из уровней включает содержание уровней, расположенных ниже, – например, не может быть мудрости без понимания и понимания без знания.
Акофф предлагает следующие определения данных, информации, знаний и мудрости, а также связанных с ними процессов трансформации.
● Данные – это символы, представляющие свойства объектов, событий и их окружения. Это результаты наблюдений. Наблюдать означает ощущать. Технология ощущений, ее инструментализация, конечно, высоко развита у человека от природы. Информация, как уже отмечалось, извлекается из данных с помощью их анализа, во многих аспектах которого компьютеры превосходны.
Данные, подобно железной руде, не имеют ценности, пока они не преобразуются в соответствующую полезную форму. Поэтому разница между данными и информацией не структуральная, а функциональная, данные обычно редуцируются при их преобразовании в информацию.
● 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]59
В тексте русского перевода статьи Акоффа есть следующее примечание переводчика: «В английском языке разными словами обозначены “эффективность по достижению промежуточных целей, т. е. в использовании средств достижения конечной цели” – efficiency и “эффективность в достижении самой конечной цели” – effectiveness. В дальнейшем будем переводить эти термины как “эффективность по средствам” и “эффективность по цели”». К этому замечанию можно еще добавить, что efficiency часто переводится как «производительность», а effectiveness – как «действенность» *.
* Ackoff R. L. From Data to Wisdom // Journal of Applied Systems Analysis, 1989, 16, 39. (Русский перевод: Р. Акофф. От данных к мудрости // Проблемы управления в социальных системах, 2011. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ot-dannyh-k-mudrosti)
[Закрыть].
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]60
Bellinger G., Castro D., Mills A. Data, Information, Knowledge, & Wisdom, 2004. – URL: http://www.systems-thinking.org/dikw/dikw.htm.
[Закрыть]) 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]61
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.
[Закрыть] (об этом, в частности, сообщается в обзорной статье[62]62
Williams D. Models, Metaphors and Symbols for Information and Knowledge Systems // Journal of Entrepreneurship Management and Innovation (JEMI), 2014, Vol. 10, Iss. 1: 79–107. DOI: 10.7341/20141013. – URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Models%2C-Metaphors-and-Symbols-for-Information-and-Williams/fde0d2b7da419d66f1cdbc7cce8ff37116254cf3.
[Закрыть]).
* 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.
Правообладателям!
Данное произведение размещено по согласованию с ООО "ЛитРес" (20% исходного текста). Если размещение книги нарушает чьи-либо права, то сообщите об этом.Читателям!
Оплатили, но не знаете что делать дальше?