Dane: Różnice pomiędzy wersjami

Z Encyklopedia Zarządzania
m (Dodanie MetaData Description)
m (cleanup bibliografii i rotten links)
Linia 14: Linia 14:
}}
}}


'''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]].


'''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.
<google>ban728t</google>


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]].
<google>ban728t</google>
==TL;DR==
==TL;DR==
Artykuł omawia różne kategorie danych, źródła danych oraz zjawisko Big Data. Przedstawia również hierarchię pojęć poznawczych - dane, informacje, wiedza i mądrość.
Artykuł omawia różne kategorie danych, źródła danych oraz zjawisko Big Data. Przedstawia również hierarchię pojęć poznawczych - dane, informacje, wiedza i mądrość.
Linia 47: Linia 45:
*''[[Velocity]]''(szybkość): prędkość aktualizacji danych
*''[[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.  
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). ''[http://www.e-mentor.edu.pl/artykul/index/numer/50/id/1016 Big Data: nowe źródło przewag i wzrostu firm]'', E-mentor nr 3 (50)</ref>  
Przetwarzanie wielkich danych tworzy [[wartość]] przez:<ref>Płoszajski P. (2013). ''[http://www.e-mentor.edu.pl/artykul/index/numer/50/id/1016 Big Data: nowe źródło przewag i wzrostu firm]'', E-mentor nr 3 (50)</ref>
* czynienie informacji przejrzystymi i dostępnymi z większą częstotliwością,
* 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 i składowanie większej liczby informacji o transakcjach w formie cyfrowej dla lepszego badania efektywności działań,
Linia 61: Linia 59:


[[Plik:DIKW.jpg|300px|right|thumb|Rys. 1 Piramida informacji, źródło:opracowanie własne]]
[[Plik:DIKW.jpg|300px|right|thumb|Rys. 1 Piramida informacji, źródło:opracowanie własne]]
==Przypisy==
<references />


==Bibliografia==
==Bibliografia==
<noautolinks>
* Czekaj J., ''Podstawy zarządzania informacją'', Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Kraków 2012
* Grabowski M., Zając A. (2010). ''[https://www.uci.agh.edu.pl/uczelnia/tad/PSI11/art/Dane_informacje_wiedza.pdf Dane, informacja, wiedza-próba definicji]'', Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie 798
* Grabowski M., Zając A. (2010). ''[https://www.uci.agh.edu.pl/uczelnia/tad/PSI11/art/Dane_informacje_wiedza.pdf Dane, informacja, wiedza-próba definicji]'', Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie 798
* Czekaj J., ''Podstawy zarządzania informacją'', Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Kraków 2012
* Ochman J., ''Integracja w systemach informatycznych zarządzania'', PWE, Warszawa 1992
* Ochman J., ''Integracja w systemach informatycznych zarządzania'', PWE, Warszawa 1992
* Płoszajski P. (2013). ''[http://www.e-mentor.edu.pl/artykul/index/numer/50/id/1016 Big Data: nowe źródło przewag i wzrostu firm]'', E-mentor nr 3 (50)
* Płoszajski P. (2013). ''[http://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., ''Informacja'', Szkoła Główna Handlowa - Oficyna Wydawnicza, Warszawa 2010
* Stefanowicz B., ''Informacja'', Szkoła Główna Handlowa - Oficyna Wydawnicza, Warszawa 2010
* Wilk J., Pełka M. (2013). ''[https://www.infona.pl/resource/bwmeta1.element.hdl_11089_10317/content/partContents/a7efbd2c-9258-34af-b677-f6345fa51f5a Analiza skupień – dane symboliczne a dane klasyczne]'', Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica nr 286/2013
* Wilk J., Pełka M. (2013). ''Analiza skupień – dane symboliczne a dane klasyczne'', Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica nr 286/2013
* Woźniak K., ''[[System informacji menedżerskiej]] jako instrument zarządzania strategicznego w firmie'', [[praca]] doktorska, Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Kraków 2005
* Woźniak K. (2005), ''System informacji menedżerskiej jako instrument zarządzania strategicznego w firmie'', praca doktorska, Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Kraków
 
</noautolinks>
==Przypisy==
<references/>


{{a|[[Krzysztof Woźniak]], Bartosz Gawor}}
{{a|[[Krzysztof Woźniak]], Bartosz Gawor}}

Wersja z 14:42, 28 paź 2023

Dane
Polecane artykuły

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, procesów, 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 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)

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:[1]

  • 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":[2]

  • 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:[3]

  • 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 usług8,
  • 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).

Rys. 1 Piramida informacji, źródło:opracowanie własne

Przypisy

  1. ↑ Czekaj J., Podstawy zarządzania informacją, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Kraków 2012
  2. ↑ Płoszajski P. (2013). Big Data: nowe źródło przewag i wzrostu firm, E-mentor nr 3 (50)
  3. ↑ Płoszajski P. (2013). Big Data: nowe źródło przewag i wzrostu firm, E-mentor nr 3 (50)

Bibliografia

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


Autor: Krzysztof Woźniak, Bartosz Gawor


Źródło: „https://mfiles.pl/pl/index.php?title=Dane&oldid=144192”