Zybex: cleanup bibliografii i rotten links

2024-01-04T23:42:46Z

cleanup bibliografii i rotten links

Nowa strona

'''Dane''' zawsze reprezentują fakty. Mogą być one rejestrowane, przetwarzane i przesyłane. Dane przesyła się do odbiorcy w postaci komunikatu, a co za tym idzie każdy komunikat zawiera jakieś dane. Choć dane nie mają znaczenia ani celu, poprzez dobór odpowiednich symboli możemy narzucić lub zasugerować w jaki sposób powinny być one interpretowane. W tym przypadku napis "2017" możemy traktować jako daną, która służy do przekazania więcej niż jednej informacji. Może ona przekazywać [[informacje]] o tym, że czas t = 2017 (rok) lub o tym że odległość między dwiema miejscowościami wynosi 2017 (km). Podobnie napis WARSZAWA możemy traktować jako daną oznaczającą stolice naszego kraju, nazwę hotelu w losowym mieście lub markę samochodu.Dane to jedynie [[zapis]] dotyczący faktów, [[proces]]ów, zdarzeń, przekazów przedstawiony w formie odpowiedniej do ich interpretacji, przekazywania, przetwarzania za pomocą wybranych metod.

Dane nie są uporządkowane, przetworzone ani połączone zgodnie z celem i z zadaniami [[użytkownik informacji|odbiorcy]], charakteryzuję one zaszłości (przeszłe zdarzenia). Dane często błędnie mylone są z informacjami, a są to pojęcia o dwóch różnych poziomach. Dane mogą nieść za sobą informację, jeżeli zostaną dobrze obrobione oraz ustrukturyzowane - zostaną wykorzystane do zbudowania określonych komunikatów. Dane są poziomem niższym od informacji, dlatego terminy te nie mogą być stosowane zamiennie, jako synonimy. Poziom wyższy od informacji i danych stanowi [[wiedza]].

==TL;DR==
Artykuł omawia różne kategorie danych, źródła danych oraz zjawisko Big Data. Przedstawia również hierarchię pojęć poznawczych - dane, informacje, wiedza i mądrość.

==Kategorie danych==
Wyróżnić można wiele różnych kategorii danych, i tak w odniesieniu do formy danych możemy określić dane: alfabetyczne (tekstowe), numeryczne, alfanumeryczne. Mówiąc o sposobie opisu zjawiska: dane identyfikujące i kwantyfikujące. W zależności od ich struktury mamy do czynienia z danymi prostymi i złożonymi. Ze względu na miejsce w procesie przetwarzania, występują dane: wejściowe, wewnętrzne (systemowe) i wyjściowe. W zależności od stopnia przetworzenia danych, występują dane: źródłowe, pośrednie, wynikowe. Oceniając funkcje danych w procesie ich przetwarzania, mamy do czynienia z danymi: testującymi, aktualizującymi, parametryzującymi i sterującymi (J. Ochman 1992, s. 28-29)

<google>n</google>

==Źródła danych==
Za źródła danych uważa się wszelkiego typu procesy, zdarzenia oraz zjawiska, które można zarejestrować w zbiorach informacyjnych, a także [[zasoby]] informacyjne, które podmiot może wykorzystać do prowadzenia działalności. Istnieje wiele kryteriów podziału źródeł danych:<ref>Czekaj J., 2012</ref>
* ze względu na rodzaj wyróżniamy źródła tradycyjne (rozmowa telefoniczna, rozmowa bezpośrednia, źródła papierowe) i elektroniczne (dane w formie plików)
* ze względu na pochodzenie zasobów wyróżniamy źródła własne (rejestracja własnych zdarzeń) i obce (opisujące zdarzenia zachodzące w otoczeniu)
* za względu na pewność źródła wyróżniamy pewne (takie które zawierają tylko dane prawdziwe) i niepewne (takie które nie dają pełnego zaufania)
* ze względu na poziom agregacji zasobów określa się źródła jako pierwotne (dane nieprzetworzone) i zagregowane (dane przetworzone)
* ze względu na kryterium legalności, związane ze sposobem pozyskiwania danych wyróżniamy źródła legalne i nielegalne
* ze względu na kryterium typu zgromadzonych zasobów wyróżniamy dane (opis zdarzeń) i wiedzę (analizy, ekspertyzy)
* ze względu na [[dostępność]] wyróżniamy źródła zamknięte (tylko dla konkretnych użytkowników) i otwarte (takie które są dostępne powszechnie)

==Big Data: nowe źródło przewag i wzrostu firm==
'''[[Big data]]''' jest terminem odnoszącym się do dużych i różnorodnych zbiorów danych, których przetwarzanie i analiza jest procesem złożonym oraz trudnym, ale wartościowym ze względu na możliwość pozyskania nowej wiedzy. Dane zawarte w Big Data pochodzą z różnych źródeł: m.in. transakcji kupna/sprzedaży, postów w sieciach społecznościowych, sensorów meteorologicznych, cyfrowych zdjęć i plików wideo, sygnałów GPS z telefonów komórkowych, publicznych baz danych.

Charakteryzując zbiory Big Data mówimy o tzw. "trzech V":<ref>Płoszajski P. (2013).</ref>
* ''Volume''(ilość): duże dane zaczynają się od petabajtów
* ''Variety''([[różnorodność]]): mowa tutaj o różnych typach danych i plików, dla których tradycyjne bazy danych są niedostosowane, np.: logowania w portalach społecznościowych, pliki wideo i dźwiękowe, linki tekstowe
* ''[[Velocity]]''(szybkość): prędkość aktualizacji danych

Dawniej dane były trudne do zdobycia, a ich analiza pracochłonna oraz bardzo kosztowna, dlatego firmy musiały wybierać jakie dane są im potrzebne. Obecnie zbieranie, analiza i [[magazynowanie]] danych jest bardzo tanie. [[Przetwarzanie danych]] staje się obecnie jednym z najtańszych zasobów, który może rozwiązywać problemy zarządzania.

Przetwarzanie wielkich danych tworzy [[wartość]] przez:<ref>Płoszajski P. (2013). </ref>
* czynienie informacji przejrzystymi i dostępnymi z większą częstotliwością,
* tworzenie i składowanie większej liczby informacji o transakcjach w formie cyfrowej dla lepszego badania efektywności działań,
* tworzenie precyzyjniejszych nisz klienckich i lepiej dopasowanych do nich produktów i usług,
* wspomaganie rozwoju następnych generacji produktów i usług,
* prowadzenie kontrolowanych eksperymentów.

==Hierarchia pojęć poznawczych==
Pojęcie danych, informacji i wiedzy są terminami trudno definiowalnymi z uwagi na swój pierwotny charakter. Pojęciami wyżej wymienionymi szczególnie zajmują się dwie dziedziny: [[zarządzanie]] wiedzą i [[teoria informacji]]. W zależności o której mówimy [[hierarchia]] pojęć poznawczych nosi nazwę piramidy wiedzy lub piramidy informacji. Możemy spotkać także nazwę DIKW (rys. 1) jest to skrót pochodzący od pierwszych liter poszczególnych słów: data (dane), information (informacja), knowledge (wiedza) oraz wisdom (mądrość).

[[Plik:DIKW.jpg|300px|right|thumb|Rys. 1 Piramida informacji, źródło:opracowanie własne]]

{{infobox5|list1={{i5link|a=[[Informacja]]}} — {{i5link|a=[[Wyszukiwarka internetowa]]}} — {{i5link|a=[[Metadane]]}} — {{i5link|a=[[Rodzaje informacji]]}} — {{i5link|a=[[Archiwum]]}} — {{i5link|a=[[Business intelligence]]}} — {{i5link|a=[[Agregacja]]}} — {{i5link|a=[[Potrzeby informacyjne]]}} — {{i5link|a=[[Przetwarzanie informacji]]}} }}

==Przypisy==
<references />

==Bibliografia==
<noautolinks>
* Czekaj J. (2012), ''Podstawy zarządzania informacją'', Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Kraków
* Grabowski M., Zając A. (2009), ''Dane, informacja, wiedza - próba definicji'', Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, nr 798
* Ochman J. (1992), ''Integracja w systemach informatycznych zarządzania'', PWE, Warszawa
* Płoszajski P. (2013), ''[https://www.e-mentor.edu.pl/artykul/index/numer/50/id/1016 Big Data: nowe źródło przewag i wzrostu firm]'', E-mentor nr 3 (50)
* Stefanowicz B. (2010), ''Informacja'', Szkoła Główna Handlowa - Oficyna Wydawnicza, Warszawa
* Wilk J., Pełka M. (2013), ''Analiza skupień - dane symboliczne a dane klasyczne'', Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, nr 286
* Woźniak K. (2005), ''System informacji menedżerskiej jako instrument zarządzania strategicznego w firmie'', praca doktorska, Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Kraków
</noautolinks>

{{a|[[Krzysztof Woźniak]], Bartosz Gawor}}
[[Kategoria:Zarządzanie informacjami]]

{{#metamaster:description|Dane to zapis dotyczący faktów, procesów i zdarzeń, które mogą być przetwarzane i przesyłane. Dowiedz się więcej na naszej stronie.}}

Dane - Historia wersji

Zybex: cleanup bibliografii i rotten links