Читать книгу Ценность ваших данных - Николай Скворцов - Страница 13

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».

● Информация – это форматированные данные, которые могут быть определены как представление реальности.

● Информация – это данные, которые улучшают понимание предмета.

● Информация – это данные, представленные в форме, позволяющей им быть полезными и значимыми для людей.

● Информация – это данные, обработанные с определенной целью.

● Информация – это данные, которым придан смысл посредством добавления контекста.

Таким образом, информация в большинстве случаев определяется в терминах данных и рассматривается как организованные или структурированные данные[67]. Их обработка обеспечивает соответствие данных конкретной цели или контексту и тем самым делает их значимыми, ценными, полезными и релевантными.

3. Определение знаний.

Определения знаний обычно сложнее, чем определения данных или информации, поскольку, как правило, в литературе об управлении знаниями много внимания уделяется расширенному обсуждению природы знаний, а также различным вариантам их представления и проявления. Это делает отбор отличительных свойств знаний труднее, чем свойств данных и информации. В частности, встречаются такие высказывания:

● «Знания – по своей сути неясный и неоднозначный термин».

● «До сих пор нет единого мнения о природе знаний, за исключением того, что они основаны на восприятии, которое может дать им рациональное обоснование».

Тем не менее знания часто определяются в терминах данных и информации.

● «Знания – это совокупность данных и информации, к которым добавляются экспертные мнения, навыки и опыт, в результате чего получается ценный актив, который может быть использован для содействия принятию решений».

● «Знания – это данные и/или информация, которые были организованы и обработаны для передачи понимания, опыта, накопленных результатов обучения и компетенции, так чтобы их можно было применить при решении текущих проблем или в текущей деятельности».

● «Знания основываются на информации, извлеченной из данных. В то время как данные отражают свойства вещей, знания относятся к способностям людей, предрасполагающим их действовать определенным образом».

С точки зрения эпистемологии разделяются неявные знания и явные[68].

К неявным (неформализованным) знаниям (tacit knowledge) относятся опыт, мастерство, культура мышления, интуиция, хранящиеся в нейронных структурах головного мозга как результат генетической наследственности, образования и полученных жизненных уроков. Неявные знания существуют в умах специалистов, развиваясь во времени, через опыт, почерпнутый из профессиональной деятельности, книг, наставничества, а также обучения. Эти знания зависят от жизненных ресурсов личности, от ее биофизических свойств и психологического потенциала. Они заложены в индивиде и не могут быть легко переданы другим.

К явным (формализованным) знаниям (explicit knowledge) относятся описания теорий, методов, методик, технологий, механизмов и машин, конструкций, систем и т. п. Эти знания хранятся на реальных физических носителях. Они представлены в виде книг, бумажных документов, рисунков, схем, фильмов, аудио- и видеозаписей, электронных файлов, баз данных и т. п.

Знания существуют в континууме между неявными и явными знаниями. Явные знания – это неявные знания, которые были задокументированы[69].

Если суммировать встречающиеся определения, то знания можно рассматривать как совокупность данных, информации, понимания, умений, опыта, навыков и ценностей. Важно отметить, что не все авторы упоминают все эти элементы.

4. Определение мудрости.

К слову сказать, далеко не все авторы, описывающие иерархию DIKW, предлагают определение мудрости.

● Мудрость – это накопленные знания, позволяющие понять, как применять идеи и представления из одной области к новым ситуациям или проблемам.

● Мудрость – это высший уровень абстракции вкупе с предвидением и способностью смотреть за горизонт.

● Мудрость – это способность действовать, подходя критически или практически в любой конкретной ситуации. Она основана на этических суждениях, связанных с системой убеждений индивида.

Очевидно, что мудрость – еще более неуловимое и расплывчатое понятие, чем знания. Оно гораздо сильнее связано с человеческой интуицией, пониманием, интерпретацией и действиями, чем с информационными системами. При этом понятия «данные», «информация» и «знания» в определениях мудрости могут и не использоваться.

Наше обсуждение определений из различных источников показывает наличие консенсуса в отношении того, что по крайней мере данные, информация и знания должны определяться в терминах друг друга, хотя в качестве входных материалов для знаний могут выступать и данные, и информация.

Рассмотрев определения элементов иерархии DIKW, коротко обсудим процессы преобразования одного элемента в другой.

1. Преобразование данных в информацию.

Как уже отмечалось, согласно общепринятым представлениям, информация рассматривается как организованные или структурированные данные. Такая обработка обеспечивает соответствие данных конкретной цели или контексту и тем самым делает их значимыми, ценными, полезными и релевантными. Другими словами, структурирование данных в соответствии с некоторой схемой, имеющей значение и актуальность для отдельного человека, сообщества или задачи, наделяет их смыслом или, возможно, потенциалом для осмысления.

Важно заметить, что все данные (как только они собраны или переданы на хранение) в информационных системах и нашем сознании наделяются определенной структурой. Информационные системы всегда кодифицируют любой элемент данных для того, чтобы поместить его в базу данных, а затем найти для последующего использования. Люди, собирающие данные, должны разобраться в них, чтобы обеспечить их хранение с учетом взаимосвязей с уже накопленной информацией. Таким образом, если информация от данных отличается наличием структуры, то получается, что мы храним как в нашем сознании, так и в наших информационных системах именно информацию.

С другой стороны, смысл, который тот или иной элемент данных в базе данных имеет для конкретного человека, команды или организации, зависит от соответствия между структурой данных и внутренней когнитивной схемой человека, команды или организации. Если мы утверждаем, что в сознании человека хранится информация (а не данные), то подразумеваем, что признак, отличающий информацию от данных, это прежде всего смысл, а не структура. С этой точки зрения все, что хранится в информационных системах, – это данные.

В литературе можно встретить различные взгляды на роли структуры и смысла при преобразовании данных в информацию. Ясной общепринятой позиции по этому вопросу пока не выработано.

В ряде работ определены основные процессы, c помощью которых данные превращаются в информацию:

● классификация;

● перестановка/сортировка;

● агрегирование;

● выполнение вычислений;

● отбор.

При этом важно еще раз отметить, что именно получатель данных определяет, является сообщение данными или информацией. Смысл данных часто определяется через ассоциации с опытом или установление связей с другими данными. Понятие смысла субъективно, и то, что один человек считает ценной информацией, другой может воспринимать как данные, не имеющие особого значения.

2. Преобразование информации в знания.

Итак, информация обычно рассматривается как данные, обработанные таким образом, чтобы быть значимыми (имеющими смысл), ценными и подходящими для конкретной цели. В то же время знания рассматриваются как информация, применимая на практике (имеющая практическое значение), или информация в сочетании с пониманием и возможностями. Но, поскольку в основе определений информации лежит смысл, а для его выявления необходимо понимание, использовать практическую применимость или понимание в качестве признаков, отличающих знания от информации, кажется затруднительным.

Кроме того, различение явного знания и информации кажется еще менее оправданным. Если знания являются достоянием людей и воплощают в себе предшествующее понимание, опыт и результаты обучения, то трудно утверждать, что явные знания, зафиксированные в документах и информационных системах, чем-то отличаются от информации.

Часто выделяют следующие процессы, преобразующие информацию в знания:

● объединение информации из многих источников в течение определенного времени;

● структурирование убеждений;

● изучение предмета и приобретение опыта;

● организация и обработка информации для передачи понимания, опыта, накопленных результатов обучения и компетенции;

● интернализация[70] с обращением к внутренним когнитивным структурам.

3. Преобразование знаний в мудрость.

Если попытаться сформулировать суммарное определение мудрости на основе приведенных выше соображений, то можно сказать, что это способность действовать наиболее подходящим образом с учетом того, что известно (знания) и что приносит наибольшую пользу (социально-этические нормы).

Мы уже говорили, что мудрость – еще более неуловимое и расплывчатое понятие, чем знания. Оно сильно связано с человеческой интуицией, пониманием, интерпретацией и действиями. Поэтому в рамках данной книги, посвященной прежде всего управлению данными, углубляться в эти связи мы не будем. Отметим только, что важность вклада знаний (а следовательно, данных и информации) в формирование мудрости сомнений не вызывает.

На основе проведенного обсуждения можно сделать следующие выводы[71].

1. Иерархия DIKW в явном виде упоминается не всегда, но она подразумевается в определениях данных, информации, знаний и мудрости в большинстве источников. Обычно информация определяется в терминах данных, знания – в терминах информации, а мудрость – в терминах знаний.

2. В описании процессов, преобразующих элементы, находящиеся ниже в иерархии, в элементы, стоящие над ними, наблюдается меньшая согласованность, и из этого вытекает недостаточная четкость определений. В частности, в отношении следующих аспектов:

– Поскольку в качестве признаков, отличающих данные от информации, выделяются структура и смысл, точки зрения на то, хранится информация в информационных системах и в умах людей, или она образуется только в умах, могут расходиться[72].

– Определения информации (как данных, обработанных для того, чтобы быть значимыми, ценными и подходящими для конкретной цели) и знаний (как информации, имеющей практическое значение) частично совпадают. В связи с этим вопрос соотношения этих понятий нуждается в дальнейшем исследовании.

– Явные знания по своей сути практически не отличаются от информации.

Можно выделить следующие основные характеристики элементов иерархии DIKW, значения которых изменяются при переходе с уровня на уровень:

● ценность;

● cмысл;

● структура;

● широта применения;

● возможность передачи;

● необходимость участия человека при вводе (возможность автоматического ввода);

● возможность программируемой обработки;

● возможность передачи.

Изменение значений характеристик отражено на рисунке 2.3.

Уровни пирамиды знаний могут быть сопоставлены с классами информационных систем, которые преимущественно используются для работы с ними (рис. 2.4).

* 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.