Skip to main content
LibreTexts - Ukrayinska

11.2: Дані, інформація та знання

  • Page ID
    10250
    • Anonymous
    • LibreTexts
    \( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)

    Цілі навчання

    Після вивчення цього розділу ви зможете зробити наступне:

    1. Зрозумійте різницю між даними та інформацією.
    2. Знати ключові терміни та технології, пов'язані з організацією та управлінням даними.

    Дані відносяться просто до необроблених фактів і цифр. Поодинці це вам нічого не говорить. Справжня мета полягає в тому, щоб перетворити дані в інформацію. Дані стають інформацією, коли вони представлені в контексті, щоб вони могли відповісти на питання або підтримати прийняття рішень. І саме тоді, коли цю інформацію можна поєднати зі знаннями керівника - їхнім розумінням з досвіду та експертизи - можна приймати більш сильні рішення.

    Довіряючи вашим даним

    Уміння критично дивитися на дані та оцінювати їх достовірність є життєво важливим управлінським навиком. Коли особам, які приймають рішення, представлені невірними даними, результати можуть бути катастрофічними. І ці проблеми можуть посилитися, якщо погані дані подаються в автоматизовані системи. Як приклад, подивіться на серію техногенних та комп'ютерних подій, які призвели до мільярдного краху в акції United Airlines.

    У години однієї неділі вранці у вересні 2008 року, один читач переглядаючи історії на веб-сайті Орландо Сентінел переглянув статтю 2002 про банкрутство United Airlines (UAL збанкрутував у 2002 році, але вийшов з банкрутства через чотири роки). Цей самотній веб-серфер доступ до цієї історії під час такого низького трафіку був достатньо для веб-сервера Sentinel, щоб коротко перерахувати статтю як одну з «найпопулярніших» газет. Google поповзла сайт і підібрала цей «популярний» новинний пункт, подаючи його в Google News.

    Рано того ранку працівник інвестиційної фірми Флориди натрапив на історію Google-Fed, припускаючи, що United ще раз подав заяву про банкрутство, а потім опублікував резюме на Bloomberg. Інвестори сканування Bloomberg стрибнули на те, що виглядало як авторитетне раннє попередження про чергове банкрутство United Звинувачуйте комп'ютери знову - швидке падіння від цих ранніх торгів викликало автоматичні системи продажу (викликана подіями, автоматизована торгівля відповідає за близько 30 відсотків усіх торгів акціями). Після того, як машини взяли на себе, UAL впав, як скеля, впавши з дванадцяти до трьох доларів. Це падіння представляло собою зникнення 1 мільярда доларів багатства, і все це тому, що ніхто не перевіряв дату в новині. Ласкаво просимо в новий світ звернення уваги (Harvey, 2008)!

  • Розуміння того, як організовуються дані: ключові терміни та технології

    База даних - це просто список (або, швидше за все, кілька пов'язаних списків) даних. Більшість організацій мають кілька баз даних, можливо, навіть сотні або тисячі. І ці різні бази даних можуть бути зосереджені на будь-якій комбінації функціональних областей (продажі, повернення продукції, запаси, нарахування заробітної плати), географічних регіонів або бізнес-одиниць. Фірми часто створюють спеціалізовані бази даних для запису транзакцій, а також бази даних, які агрегують дані з декількох джерел з метою підтримки звітності та аналізу.

    Бази даних створюються, підтримуються та маніпулюються за допомогою програм, званих системами управління базами даних (СУБД), іноді їх називають програмним забезпеченням баз даних. Продукти СУБД сильно розрізняються за масштабами і можливостями. Вони включають однокористувацькі, настільні версії Microsoft Access або Filemaker Pro, веб-пропозиції, такі як Intuit QuickBase, та продукти промислової міцності від Oracle, IBM (DB2), Sybase, Microsoft (SQL Server) та інші. Oracle є найбільшим у світі постачальником програмного забезпечення для баз даних, а програмне забезпечення баз даних означало великі гроші для співзасновника та генерального директора Oracle Ларрі Еллісона. Еллісон постійно входить до Топ-10 списку найбагатших американців Forbes 400.

    Абревіатура SQL (часто вимовляється продовження) також з'являється багато, коли говорять про бази даних. Структурована мова запитів (SQL) на сьогоднішній день є найпоширенішою мовою для створення та маніпулювання базами даних. Ви знайдете варіанти SQL, що населяють все, від низького настільного програмного забезпечення, до потужних корпоративних продуктів. База даних високого класу Microsoft навіть називається SQL Server. І, звичайно, є також MySQL з відкритим вихідним кодом (чиє керівництво зараз сидить з Oracle як частина покупки фірми Sun Microsystems). Враховуючи цю популярність, якщо ви збираєтеся вивчити одну мову для використання бази даних, SQL досить хороший вибір. А для невеликого натхнення відвідайте Monster.com або інший сайт роботи і шукайте вакансії зі згадкою SQL. Ви знайдете сторінку за сторінкою списків, припускаючи, що в той час як системи баз даних були хорошими для Еллісона, дізнатися більше про них може бути досить добре для вас, теж.

    Навіть якщо ви не станете програмістом бази даних або адміністратором бази даних (DBA), ви майже напевно будете покликані зануритися і використовувати базу даних. Можливо, вас навіть попросять допомогти визначити вимоги вашої фірми до даних. Досить часто нетехнічні працівники працюють над командами розробників з технічним персоналом, визначаючи бізнес-проблеми, окреслюючи процеси, встановлюючи вимоги та визначаючи види даних, які фірма повинна буде використовувати. Системи баз даних є потужним матеріалом, і їх не уникнути, тому трохи розуміння буде служити вам добре.

    Рисунок 11.1 Спрощена реляційна база даних для системи реєстрації університетських курсів

    Спрощена реляційна база даних для системи реєстрації університетських курсів