Основные виды информационных ресурсов организации: данные, информация, знания. Критерии оценки информации.
Тема 1. Информационные ресурсы организации и подходы к их систематизации
Основные виды информационных ресурсов организации: данные, информация, знания. Критерии оценки информации.
Термин "информация" происходит от латинского слова INFORMATION – сведения, сообщения. В кибернетике под информацией понимают только те сведения, сообщения, которые несут что-то новое, ранее неизвестное.
Информация – мера устранения неопределенности в отношении исхода интересующего нас процесса.
Информация не существует сама по себе, она подразумевает наличие объекта (источника), воспроизводящего информацию, и субъекта (приемника), воспринимающего ее. Информацию можно хранить, передавать, преобразовывать и пр.
Одним из признаков классификации информации является вид обслуживаемой ею человеческой деятельности: научная, производственная, управленческая (социально-экономическая), медицинская, экологическая, правовая и др. Каждый из видов информации имеет свои особенные технологии обработки, смысловую ценность, формы представления и отображения на физическом носителе, требования к точности, достоверности, оперативности отражения фактов, явлений, процессов.
Наиболее важным свойством информации является качество информации - обобщенная характеристика, отражающая ее полезность для пользователя. Рассмотрим критерии оценки информации.
· Релевантность – соответствие нуждам (запросам) потребителя.
· Полнота – исчерпывающая (для данного потребителя) совокупность параметров отображаемого объекта и/ или процесса.
· Своевременность – соответствие запросам потребителя в нужный момент времени.
· Достоверность – отсутствие скрытых ошибок.
· Доступность- возможные получения данным пользователем.
· Защищенность – невозможность несанкционированного использования или изменения.
· Эргономичность – удобство формы и объема с точки зрения данного пользователя.
Понятие "информации" следует отделять от понятия "данные".
Данные – это материальные объекты произвольной формы, выступающие в качестве средства представления информации.
Преобразование и обработка данных позволяет извлечь информацию, т.е. знание о том или ином предмете, процессе или явлении. Другими словами, данные служат исходным "сырьем" для получения информации. От сюда следует, что одни и те же данные могут нести разную информацию для разных пользователей.
Данные – представленная в формализованном виде конкретная информация об объектах предметной области, их свойствах и взаимосвязях, отражающая события и ситуации в этой области.
В настоящее время в мире широко представлены компьютерные информационные системы, которые характеризуются огромными объемами хранимых данных, сложной их организацией, необходимостью удовлетворять разнообразные требования пользователей.
В основе такой информационной системы лежит база данных.
База данных – поименованная совокупность структурированных данных, относящихся к данной предметной области.
Хорошо спроектированная база данных содержит совокупность не избыточных, непротиворечивых данных, защищенных от несанкционированного доступа.
Пользователями компьютерной базы данных могут быть прикладные программисты, специалисты в данной предметной области (экономисты, бухгалтера, библиотекари и.т.д.), выступающие в роли потребителей или источников информации.
Каждая область человеческой деятельности связана со "своей" информацией. Экономическая наука, экономическая деятельность общества оперируют информацией, которая называется экономической.
Для решения сложных, трудно формализуемых научных, производственных экономических задач и тиражирования профессионального опыта применяются системы искусственного интеллекта. Существует направление развития кибернетики – ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ. Один из его разделов – представление знаний и разработка систем, основанных на них. Типичным представителем этого направления являются экспертные системы.
Знания – это выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы) , позволяющие решать задачи в этой области.
Переход от данных к знаниям – логическое следствие развития и усложнения информационно-логических структур, обрабатываемых с помощью компьютера.
Особенностями знаний, отличающих их от данных являются:
- Интерпретируемость. Знания всегда понятны человеку и содержательны, в отличии от данных, которые без обработки не имеют смысла.
- Структурированность. При подготовке выполняется декомпозиция сложных объектов на более простые и установление связей между ними.
- Связанность. Отражает причинно-следственные связи между фактами, процессами, явлениями.
- Активность. Знания предполагают целенаправленное использование информации, способность управлять информационными процессами по решению определенных задач.
Знания – это проверенный практикой результат изучения реальной действительности, отражающий содержание объектов, процессов и явлений. Знания являются неотъемлемой частью современных интеллектуальных компьютерных средств. С точки зрения психического отражения окружающей среды человеком различают знания осознанные и неосознанные (см. рис. 1.1).
рис. 1.1. Классификация знаний с позиций психического отражения среды человеком.
Осознанные знания материализуются в различных носителях (книги, базы данных, документы и т.д.). В соответствии с взглядами Б. Рассела осознанные знания делятся на те, что получают путем восприятия, известные как декларативные, и те, что получают путем рассуждения – процедурные.
Декларативные отражают факты или наличие свойств у объектов, субъектов, предметов. Примером отражения факта может служить следующее сообщение: ²ООО «Рассвет»² производит арматуру², а примером наличия свойств - следующая констатация: ²арматура - это товар², или ²ООО «Восход» - это поставщик².
Процедурные знания не зависят от происходящих событий, зафиксированных в форме декларативных знаний. Они зависят от целей обработки знаний и способов их представления. Примером такого рода знаний может служить следующее правило: Если прибыль снизилась на 5%, то прекратить выпуск товара. Процедурные знания, часто представляются в форме правил и расчетных формул, используемых для принятия решений.
Неосознанные знания играют немаловажную роль в деятельности человека. Их можно разделить на нейролингвистические, ассоциативные и интуитивные.
Соотношения между понятиями ²знания" и ²информация² такое же, как и между понятиями ²данные² и ²информация². Данные и знания всегда первичны, информация – вторична. Так же как и данные знания, в большинстве случаев, должны быть обработаны для того, чтобы получить необходимую информацию для управления (принятия решений). Вместе с тем, данные и знания различаются существенно по сути: если первые являются одной из форм фиксации фактов или событий, то вторые – результатом осмысленного изучения типовых связей между объектами и процессами с последующей разработкой логических и других правил, предназначенных для получения нужной информации. Связь между знаниями и информацией приведена на рис. 1.2.
рис. 1.2. Связь между информацией, целью и знаниями.
Преобразование знаний в объект обработки на компьютере – это задача информационной технологии ИНЖЕНЕРИИ ЗНАНИЙ.
Инженер по знаниям (аналитик) является главной фигурой при извлечении знаний из источника (эксперта, документации и т.д.). результат его работы отражает структуру представлений и рассуждений специалиста. Инженер по знаниям "извлекает" из экспертов процедуры, стратегии, эмпирические правила, которые используют при решении задач , и встраивают эти знания в экспертную систему.
В результате получается компьютерная программа, которая решает задачи во многом так же как эксперты – люди.
Экспертные системы представляют собой сложные программные комплексы. В этих системах аккумулируются знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражируется их опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей.
Экспертные системы позволяют распознавать создавшуюся ситуацию и определять пути выхода из нее.
Экспертная система включает в себя базу знаний с набором правил и механизм вывода.
База знаний – систематизированная совокупность знаний предметной области, описанных с использованием выбранной формы их представления. В современных экспертных системах чаще всего используются следующие методы представления знаний: правила, семантические сети и фреймы.
Правило – формальный метод определения рекомендаций, указаний или стратегий поведения в формате: ЕСЛИ (предпосылка), ТО (Заключение) ИЛИ (условие), ТО (действие).
Семантическая сеть – метод представления знаний посредством сети узлов, соответствующих понятиям или объектам, связанных дугами, описывающими отношения между узлами.
Фреймы– метод представления знаний, который связывает свойства с узлами, представляющими понятия и объекты.
База знаний содержит факты(данные) предметной области и правила ( или другие представления знаний) , использующие эти факты как основу для принятия решений.
Интерпретатор – это часть механизм вывода, которая решает, каким образом применять предметные знания.
Диспетчер - часть механизма вывода, которая решает, когда и каком порядке применять различные "части" предметных знаний.