Как получать знания. чем знания отличаются от данных и информации

Знания в современных компаниях

Компания "Ксерокс" в последние годы позиционирует себя не как производитель копировальных аппаратов, а как компания по обработке документов. Компания "ЗМ" называет себя компаний по инновационному решению задач. "ИБМ" идентифицирует себя как компания, создающая долгосрочные экономические преимущества для клиентов, объединяя свои знания в области бизнеса с широкими технологическими возможностями. Компания Steelcase, которая производит конторское оборудование, утверждает, что она продает собственные знания и услуги, которые позволяют создать лучшие условия пребывания людей на своих рабочих местах. Что добавляет стоимость в деятельность всех этих компаний? Это в основном решения, базирующиеся на знаниях: технические и технологические ноу-хау, дизайн продукта, маркетинговые исследования, выявление истинных нужд клиентов. Именно знания дают устойчивое конкурентное преимущество этим компаниям.

Рассмотрим, в чем отличие знаний от данных и информации. То, что это разные вещи, руководители начинают осознавать особенно ярко после того, как в организации потрачены значительные средства для создания той или иной базы данных, или информационной системы, или же просто эти средства потрачены на компьютеризацию, причем без соответствующего эффекта.

Данные - это совокупность различных объективных фактов. В корпорациях это, например, структурированные записи о трансакциях (в частности, данные обо всех продажах: сколько, когда и кто купил, сколько и когда заплатил и пр.). Эти данные не говорят о том, почему покупатель пришел именно сюда и придет ли он еще раз.

Информация - это иерархическая совокупность данных о тех или иных аспектах реального мира. Информация - это поток сообщений, а знание создается из этого потока, оно находится в зависимости от мнений и убеждений носителя знания.

Информация - это своего рода послание, обычно в форме документа или в видео- либо в аудиоформе. Она имеет получателя и отправителя. Она информирует, т.е. "придает форму", получателю путем изменения его оценок или поведения. Насколько послание является информацией, определяет получатель. Именно он оценивает, насколько полученное сообщение информирует его, а насколько оно представляет собой просто информационный шум.

Данные превращаются в информацию несколькими путями:

• o контекстуализация : мы знаем, для чего эти данные нужны;
• o категоризация : мы разбиваем данные на типы и компоненты;
• o подсчет : мы обрабатываем данные математически;
• o коррекция : мы исправляем ошибки и ликвидируем пропуски;
• o сжатие : мы сжимаем, концентрируем, агрегируем данные.

Знания - понятие более глубокое и широкое, чем просто данные или информация. Каждое предприятие в ходе своей деятельности осуществляет сбор данных, их структуризацию и генерирование нового знания. Чаще всего это знание касается технологии, если речь идет о материальном производстве, а также технологии работы с клиентами и технологии взаимодействия друг с другом, если речь идет о предприятии, осуществляющем обслуживание клиентов. Также это может быть знание относительно окружающей среды предприятия - о демографических, макроэкономических, социальных, макроэкономических, технологических и конъюнктурных трендах.

Отличие знаний от информации и данных: пример

У компании Chrysler имеется собрание компьютерных файлов, которые носят название "Книга инженерных знаний" и представляют собой исчерпывающие данные и информацию о создании автомобилей этой компании, которыми может пользоваться каждый разработчик новых автомобилей. Когда управляющий получил данные о проведенных крэш-тестах, то он отказался их поместить в файлы без соответствующей обработки. Он предложил ответить на следующие вопросы:

• o почему эти тесты проводились;
• o каковы результаты по сравнению другими аналогичными тестами данной компании других лет и конкурентов;
• o какие выводы дачи тесты для конструкции автомобиля и его основных узлов?

Аналогичные вопросы трансформируют информацию в знания; более того, ответы на эти вопросы добавляют информации ценность, или, говоря другими словами, добавляют стоимость. На практике встречаются противоположные примеры, когда путем добавления ненужной, пустой информации исходная информация теряет в своей цене. Происходит потеря стоимости за счет размывания нужной информации в потоке информационного шума.

Знание - это комбинация опыта, ценностей, контекстной информации, экспертных оценок, которая дает общие рамки для оценки и инкорпорирования нового опыта и информации. Знание существует в сознании тех, кто знает. В организациях оно фиксируется не только в документах, но и в процессах, процедурах, нормах, в целом в практике деятельности.

Точно так же как информация возникает из данных, так и знания возникают из информации путем:

• o сравнения, определения области применения (как и когда мы можем применить информацию об этом явлении к другому, аналогичному);
• o установления связей (как эта информация соотносится с другой информацией);
• o оценки (как можно оценить данную информацию и как ее оценивают другие);
• o определения области применения (какое применение имеет эта информация к тем или иным решениям или действиям).

Процесс трансформации данных в информацию, а информации в знания показан на рис. 14.1.

Рис. 14.1.

Различают индивидуальные и групповые знания. Традиционные представления исходят из того, что знания - это прерогатива отдельных людей, при этом группа - это лишь простая сумма членов этой группы, а групповое знание - сумма их знаний.

Существует другая, современная точка зрения, в соответствии с которой группа людей формирует новую сущность со своей уникальной спецификой. В рамках этого представления можно говорить о групповом поведении и о групповом знании соответственно. Это новое представление широко используется в рамках науки об управлении знаниями. Таким образом, знание может быть не только у отдельного человека, но и у группы людей. Тогда говорят о том, что что-то знает организация в целом, что-то знает группа, бригада и т.д.

Билл Гейтс в своей книге "Бизнес со скоростью мысли" пишет о необходимости повышения корпоративного IQ. При этом он имеет в виду не только количество умных сотрудников, но и накопление знаний в компании в целом и свободное распространение информации, которое позволяет сотрудникам пользоваться идеями друг друга.

Знание может быть явным и неявным. Явное знание может быть выражено в виде слов и цифр и может передаваться в формализованном виде на носителях. Это относится к тем видам знаний, которые передаются в форме предписаний, инструкций, книг, на различных носителях, в виде памятных записок и пр.

Неявное знание в принципе не формализуется и может существовать лишь вместе с его обладателем - человеком или группой лиц.

Существует два вида неявного знания. Первое - это технические навыки, которые проявляются у мастеров своего дела и выступают, как правило, результатом многолетней практики. Второе - это верования, идеалы, ценности и ментальные модели, которые мы используем, не задумываясь о них.

Неявные знания формируются и развиваются в процессе создания и укрепления позитивной корпоративной культуры и с помощью средств группового взаимодействия (ретриты, творческие группы и пр.).

Отношение к явному и неявному знанию со стороны коммерческих фирм весьма противоречиво. С одной стороны, многие фирмы стремятся перевести неявное знание в явное. Это делается для того, чтобы, с одной стороны, не зависеть от отдельных личностей, а с другой - продублировать значимые достижения. В то же время эти фирмы не заинтересованы в том, чтобы основные конкурентные преимущества перешли в форму, готовую для дублирования. Именно поэтому многие компании стараются сохранять некоторые из своих конкурентных преимуществ в тех формах, которые не поддаются дублированию (специфические тренинги, корпоративная культура, специальные системы обслуживания и пр.).

Носителем как явного, так и неявного знания может быть не только конкретная личность, но и организация . Следовательно, можно говорить и о неявном групповом знании, которое лежит в основе устойчивых моделей коллективных реакций и внутренних взаимодействий.

В западной литературе для обозначения неявного группового знания иногда используется термин "рутины" (routines), которые есть повторяющиеся по шаблону действия, регулярные поведенческие шаблоны организации или фирмы. Рутины - это то, что происходит автоматически, без инструкций и в отсутствие процедуры выбора; при этом рутины не могут быть кодифицированы.

В русском языке под рутиной понимаются заведенный порядок, установившаяся практика, определенный режим, шаблон, сложившиеся правила, касающиеся занятий людей. В то же время понятие "рутина" имеет еще один опенок: это косный порядок, т.е. такой порядок, который тяготеет к старому, привычному, в силу своей отсталости невосприимчивый к новому, прогрессивному. В тех случаях, когда термин "рутина" применяется для обозначения группового неявного знания, то оттенки, относящиеся к косности, отсутствуют.

Таким образом, персональное неявное знание - это, прежде всего, умения. В то же время групповое неявное знание - это, прежде всего, рутины. Рутины существуют не изолированно, а образуя взаимозависимость. Некоторые рутины могут быть неявными для одних членов группы (организации) и явными для других. Таким образом, границы между явными и неявными знаниями относительны, также можно говорить о степени неявности этих знаний. Соотношение явных и неявных, индивидуальных и групповых знаний представлено в табл. 14.1.

Таблица 14.1

Соотношение знаний

Наличие неявных знаний в организации заставляет подходить к управлению знаниями нетрадиционным способом. Традиционно под управлением знаниями понимают создание, развитие и использование различных баз данных и знаний. Наличие неявных знаний смещает внимание к средствам прямого общения между людьми. Важно не только и не столько создать корпоративную энциклопедию, в которой записано все, что кто-либо из работников знал и с чем сталкивался. В случае с неявными знаниями важнее иметь под рукой координаты людей, которые знают рецепт и имеют соответствующий опыт, создать культуру общения, используя "мозговые штурмы", совещания, "разборы полетов" и соответствующие средства общения, такие как электронная почта, персональные сайты, телеконференции и пр.

Отличия знаний от данных

Информация, данные, знания

Информация существует в трех видах: в виде данных (Data ), собственно информации (Information ) и знаний (Knowledge ).

При компьютерной обработке информации исходные данные понимаются как данные , и должны быть представлены в форме, которую можно хранить, обрабатывать, передавать.

Данные – зафиксированные наблюдения, которые в данный момент времени не оказывают воздействия на принятие решения.

Данные обычно представлены в форме, которая позволяет использовать их для компьютерной обработки и передачи, то есть, закодированы, могут храниться.

Примеры данных: словарь – упорядоченный набор текстовых данных, энциклопедия – упорядоченный набор данных, произвольный текст (статья, конспект).

Из данных можно извлечь информацию.

Информация – это обработанные данные, которые представлены в виде, пригодном для принятия получателем решения.

Примеры информации: извлеченное из словаря толкование слова, извлеченное из энциклопедии значение термина.

Информацией является содержание, значение данных, или факты, которые используются для принятия решения.

Знания – факты, сообщения об окружающей среде, процедуры и правила манипулирования фактами, а также информация о том, когда и как следует применять эти процедуры и правила.

В целом, знания – это проверенный практикой результат познания действительности, вид информации, которая отображает знания человека, специалиста в предметной области.

Знания различаются: есть декларативные (факты) и процедурные (правила). Декларативные, это знания об определенных явлениях, событиях, свойствах объектов («Я знаю, что…»). Процедурные, это знания о действиях, которые нужно предпринять для достижения какой-либо цели («Я знаю, как…»).

Отличия знаний от данных

1. Интерпретация . Хранимые данные могут быть интерпретированы только человеком или программой. Данные не несут информации. Знания содержат как данные, так и их описание (правила интерпретации).

2. Наличие связей классификации . Данные не имеют эффективного описания связей между различными типами данных. Знания структурированы, так как можно установить соответствие между единицами знаний.

3. Наличие ситуационных связей . Связи описывают множество текущих ситуаций объекта. Данные трудно поддаются анализу. Из структуры и состава знаний по ситуации возможно построение процедур анализа знаний.

Подходы к определению количества информации
(способы измерения информации)

В теории информации доказано, что информация допускает количественную оценку, то есть может быть измерена объективно.

Очевидно, что для этого нужно сделать допущения: в определенных условиях можно пренебречь качественными особенностями информации. Тогда количество информации может быть измерено числом, следовательно, можно сравнить количество информации, содержащейся в различных сообщениях.

При изучении интеллектуальных систем традиционно возникает вопрос - что же такое знания и чем они отличаются от обычных данных, десятилетиями обрабатываемых ЭВМ. Можно предложить несколько рабочих определений, в рамках которых это становится очевидным.

Данные - это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства.

При обработке на ЭВМ данные трансформируются, условно проходя следующие этапы:

1. данные как результат измерений и наблюдений;

2. данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы, справочники);

3. модели (структуры) данных в виде диаграмм, графиков, функций;

4. данные в компьютере на языке описания данных;

5. базы данных на машинных носителях информации.

Знания основаны на данных, полученных эмпирическим путем. Они представляют собой результат мыслительной деятельности человека, направленной на обобщение его опыта, полученного в результате практической деятельности.

Знания - это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области.

При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным.

1. знания в памяти человека как результат мышления;

2. материальные носители знаний (учебники, методические пособия);

3. поле знаний - условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, их связывающих;

4. знания, описанные на языках представления знаний (продукционные языки, семантические сети, фреймы - см. далее);

5. база знаний на машинных носителях информации.

Часто используется такое определение знаний:

Знания - это хорошо структурированные данные, или данные о данных, или метаданные.

В базе данных идёт поиск по ключевому слову, условно говоря – это ответ на вопрос “что?”. Например, задаём поисковый запрос “нанотрубки”. База данных выдаст всё, что касается этого запроса: и синтез, и окисление, и биоразложение, и спектральные характеристики. Число ссылок перевалит за тысячи. Можно задавать поиск по двум, трём и более ключевым словам. Это сократит вал ссылок, но может отсечь нужные. В базе знаний поиск проводится по нескольким вопросам, например: “Что?”, “Чем?”, “Как?”. При этом появляется следующий момент. В настоящее время написаны миллионы статей и патентов по всем областям знания. Но решений, отвечающих принципу базы знаний, только порядка 30 – 35 тысяч. Прирост числа решений, в отличие от прироста вала статей, протекает медленно. Подавляющее большинство статей – это лишь небольшие нюансы какого-либо решения. Например: закалка металла. Решение – что: металл, чем: охлаждающий материал, как: быстро. Это решение охватывает и все металлы и сплавы, и все типы закалочных жидкостей или газов, и все способы подачи хладагента. Далее из этого запроса может быть сформирована база данных, например, по типам хладагента (вода, масло, рассолы), вторая – по способам подачи материала (насосы, окунание детали, распыление раствора), третья – по маркам сталей. Может быть сформирована дополнительная база ссылок по второстепенным процессам: окислению поверхности металла, удалению нагара после закалки, специальным методам закалки. Поиск по базе знаний отличается от поиска по базе данных, для этого используются так называемые “ресурсы”. Ресурсы в понимании баз знаний – это материалы, катализаторы, поля и воздействия, приводящие к получению решения. Базы знаний могут обрабатывать также поисковые вопросы. Например, запрос “синтезировать сложный эфир” заданный в базу данных будет истолкован только по ключевому слову “сложный эфир”. В базе знаний можно также задать термины “синтез”, “распад”, “биоразложение” и семантические алгоритмы поиска по глаголам.

Теперь немного о минусах этой системы. Базы данных – это устоявшиеся правила формирования ключевых слов, единые (с небольшими вариациями) для всех научных изданий и унифицированные с алгоритмами поиска. Базы знаний необходимо будет создавать с нуля. Это немалая работа, ведь для того, чтобы вычленить ресурсы необходимо полное понимание процессов описанных в статье или патенте, что сильно усложняется при обработке мультидисциплинарных статей и защищённых от реинжиниринга патентов. Второй минус – базы знаний сейчас создаются “под инженеров”, то есть в основном прикладной направленности. Фундаментальные исследования, таким образом, в них не попадают.

Теперь немного о плюсах. Создание базы знаний – это великолепный процесс обучения. “Побочным продуктом” является значительное повышение уровня знаний разработчиков и получение высококлассных специалистов, умеющих решать поставленныезадачи. Второй плюс – при определённом алгоритме формирования запросов база знаний может быть источником новых решений, не описанных и ещё не созданных. Например, при запросе по закалке металла база знаний может выдать список ресурсов, которые обладают необходимыми свойствами (температура, текучесть) и подтолкнуть к созданию новых решений, таких как закалка в расплавах полимеров, закалка с одновременным окислением поверхности, точечная и неравномерная закалка. Третий плюс. Вероятно, многие даже не задумывались, что суть процессов изложенных в научной статье или патенте формулируется не более чем в сотне слов. В то же время, объём статей исчисляется минимум несколькими страницами, а патентов – до нескольких сотен страниц. Переработка материала под систему базы знаний позволит в дальнейшем не тратить время на чтение малозначащих подробностей и отличий от аналогов, непременно описываемых в исходных материалах.

Базы знаний исключительно полезны для прикладных разработок, особенно на передовых рубежах науки. Они позволяют получать готовые решения для той или иной задачи. Их создание в то же время, сильно повышает профессиональный уровень разработчиков и позволяет получать отличных специалистов.

Применение баз знаний

Простые базы знаний могут использоваться для создания экспертных систем и хранения данных об организации: документации, руководств, статей технического обеспечения. Главная цель создания таких баз - помочь менее опытным людям найти существующее описание способа решения какой-либо проблемы предметной области.

Онтология может служить для представления в базе знаний иерархии понятий и их отношений. Онтология, содержащая еще и экземпляры объектов не что иное, как база знаний.

Системы основанные на знаниях реализуются на базе следующих интеллектуальных алгоритмов:

• экспертные системы;
• нейронные сети;
• нечёткая логика;
• генетические алгоритмы.

База знаний учебного назначения представляет собой информационную систему, содержащую, во-первых, систематизированные сведения из определенной предметной области, во-вторых, модель конкретной предметной области (определенный объем учебной информации по этой дисциплине), а также данные о формируемых умениях обучаемого и способах использования этих умений.

Учебная информация в базах знаний может быть представлена в виде текста, графиков, иллюстраций, анимационных роликов, видеофрагментов. Данные о формируемых умениях обучаемого обрабатываются в системе управления базами знаний с помощью

специальных языков, что позволяет контролировать процесс обучения и управлять им. По своим возможностям базы знаний представляют собой упрощенный вариант экспертной обучающей системы или ее часть.

Заключение

Зарубежная научная стажировка в ИТМО на кафедре «Прикладного программирования и технологических инноваций» мне очень понравился. Я узнала много интересного в области интелектуальой системы и базы знаний. Выполнял реферат на тему: Переход от базы данных до базы знаний(рис.-7). Общалась с людьми, работающими в области программирования уже много лет и приобрела опыт, который поможет мне в дальнейшем изучении своей диссертационной работе. Научная зарубежная стажировка позволила мне увидеть пропуски в моих знаниях, которые следует восполнить. В ходе прохождения стажировки был ознакомлен с нормативными документами по организации учебного процесса. Ознакомилась с каталогами диссертационных исследований магистрантов, кандидатов, изучила выпускные квалификационные работы, авторефераты, диссертации на соискание ученной степени кандидатов наук по теме магистерской работы.

В ходе практики были приобретены новые знания об особенностях процессов производства на машиностроительном предприятии ОАО НКМЗ. Была разработана блок-схема для моделирования программы, реализация которой осуществляется для определения оптимального количества транспортных тележек с учетом анализа экономической целесообразности разных вариантов закрепления тележек за станками.

Задача описанной блок-схемой модели состоит в необходимости подобрать такое количество тележек, которые перевозили бы готовые узлы на склад с учетом оптимального плана загрузки.

Полученные результаты представляют большой интерес и практическую полезность в перспективе применения их в будущем.

Участвовала в экскурсии по городу. Ознакомился с достопримечательностями города, памятниками, историей города. Также посещал главный музей города «Эрмитаж».

В целом хочется сделать вывод, что зарубежная стажировка была пройдена успешно. итогом продуктивно проделанной работы стал целый блок материалов из фондов хранилищ российских библиотек(рис.-3), собраннй по теме магистерской диссертации. Данный материал активно используется в написании научной работе, конечном итогом который явится магистерская диссертация.По завершению стажировки нам вручили сертификаты об успешном прохождении зарубежной практики в ИТМО. (рис.-4,5)

Список литературы

1. http://innovatika.boom.ru/UZ.htm

На сайте выложена первая глава книги В. П. Баранчеева «Управление знаниями». В. П. Баранчеев – доктор экономических наук, профессор Государственного университета управления (Институт инноватики и логистики, кафедра инновационного менеджмента). В книге рассматриваются современные концепции управления знаниями, неформализованное и формализованное знание, а также базы знаний.

2. http://www.knowbase.ru/

Сайт, посвященный базам данных. На странице вводятся понятия знаний, информации, управление знаниями, познание и т.д. Также описаны некоторые возможности баз знаний, а также рассказывается об их практическом применении и проблемах, связанных с их использованием. Каждому понятию отведена отдельная веб-страница.

3. http://lingvoworks.org.ua/index.php?option=com_content&view=article&id=57:2009-12-09-11-34-05&catid=2:misc&Itemid=3

В статье рассматриваются вопросы построения, структурирования, описания, классификации и использования онтологических баз знаний. Приведен обзор современных исследований, посвященных различным аспектам создания и использования онтологии. Пристальное внимание в работе уделено разграничению формальных и лингвистических онтологий. Также, предложена достаточно подробная методология построения ресурсов онтологического типа.

4. http://aimatrix.nm.ru/aimatrix/SemanticNetworks.htm

Статья, повященная семантическим сетям. Описывается история создания семантических сетей, а также принципы построения и классификация.

5. http://bibl.tikva.ru/base/B1253/B1253Part12-59.php

Статья о когнитивных картах. Приводится несколько примеров использования когнитивных карт.

6. http://lsdis.cs.uga.edu/projects/glycomics/report/Report2006.html

Сайт научно-исследовательского центра. Можно найти пример визуализации биохимической и биологической онтологии.

7. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.41.1007

Приложение

рис.1- Университет ИТМО

рис.2- Первый день в университете. Ознакомление

рис.3- В очень богатой библиотеке

рис.4- Вручение сертификатов о успешном прохождении зарубежной стажировки. Наш руководитель Супрун Антон Сергеевич.

рис.5- Сертификат

рис.6-Эксурсия по городу. Эрмитаж. Зимний дворец.

рис.7- Готовим презентации для защиты

рис.8-Экскурсия. Ночной город. Развод мостов.

Презентация без названия

Ба́за да́нных определение

Представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов (статей, расчётов, нормативных актов, судебных решений и иных подобных материалов), систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с помощью электронной вычислительной машины (ЭВМ).

База данных - совокупность данных, хранимых в соответствии со схемой данных, манипулирование которыми выполняют в соответствии с правилами средств моделирования данных.

База данных - совокупность данных, организованных в соответствии с концептуальной структурой, описывающей характеристики этих данных и взаимоотношения между ними, причём такое собрание данных, которое поддерживает одну или более областей применения.

База данных - организованная в соответствии с определёнными правилами и поддерживаемая в памяти компьютера совокупность данных, характеризующая актуальное состояние некоторой предметной области и используемая для удовлетворения информационных потребностей пользователей.

База данных - некоторый набор перманентных (постоянно хранимых) данных, используемых прикладными программными системами какого-либо предприятия.

База данных - совместно используемый набор логически связанных данных (и описание этих данных), предназначенный для удовлетворения информационных потребностей организации.

База знаний

База знаний (БЗ; англ. knowledge base, KB) в информатике и исследованиях искусственного интеллекта - это особого рода база данных, разработанная для оперирования знаниями (метаданными). База знаний содержит структурированную информацию, покрывающую некоторую область знаний, для использования кибернетическим устройством (или человеком) с конкретной целью. Современные базы знаний работают совместно с системами поиска информации, имеют классификационную структуру и формат представления знаний.

Полноценные базы знаний содержат в себе не только фактическую информацию, но и правила вывода, допускающие автоматические умозаключения о вновь вводимых фактах и, как следствие, осмысленную обработку информации. Область наук об искусственном интеллекте, изучающая базы знаний и методы работы со знаниями, называется инженерией знаний.

Иерархический способ представления в базе знаний набора понятий и их отношений называется онтологией. Онтологию некоторой области знаний вместе со сведениями о свойствах конкретных объектов также можно назвать базой знаний.

Отличия

База знаний - семантическая модель, описывающая предметную область и позволяющая отвечать на такие вопросы из этой предметной области, ответы на которые в явном виде не присутствуют в базе. База знаний является основным компонентом интеллектуальных и экспертных систем.

База данных - совокупность связанных данных, организованных по определенным правилам, предусматривающим общие принципы описания, хранения и манипулирования, независимая от прикладных программ. База данных является информационной моделью предметной области. Обращение к базам данных осуществляется с помощью системы управления базами данных (СУБД)

Основные свойства

Основные определения. Информация, с которой имеют дело ЭВМ, разделяется на процедурную и декларативную. Процедурная информация овеществлена в программах, которые выполняются в процессе решения задач, декларативная информация - в данных, с которыми эти программы работают. Стандартной формой представления информации в ЭВМ является машинное слово, состоящее из определенного для данного типа ЭВМ числа двоичных разрядов - битов. Машинное слово для представления данных и машинное слово для представления команд, образующих программу, могут иметь одинаковое или разное число разрядов. Одинаковое число разрядов в машинных словах для команд и данных позволяет рассматривать их в ЭВМ в качестве одинаковых информационных единиц и выполнять операции над командами, как над данными. Содержимое памяти образует информационную базу. Машинное слово является основной характеристикой информационной базы, т.к. его длина такова, что каждое машинное слово хранится в одной стандартной ячейке памяти, снабженной индивидуальным именем - адресом ячейки. По этому имени происходит извлечение информационных единиц из памяти ЭВМ и записи их в нее. В языках программирования высокого уровня используются абстрактные типы данных, структура которых задается программистом. Появление баз данных (БД) знаменовало собой еще один шаг на пути организации работы с декларативной информацией. В базах данных могут одновременно храниться большие объемы информации, а специальные средства, образующие систему управления базами данных (СУБД), позволяют эффективно манипулировать с данными, при необходимости извлекать их из базы данных и записывать их в нужном порядке в базу. По мере развития исследований в области ИС возникла концепция знаний, которые объединили в себе многие черты процедурной и декларативной информации. В ЭВМ знания так же, как и данные, отображаются в знаковой форме - в виде формул, текста, файлов, информационных массивов и т.п. Поэтому можно сказать, что знания - это особым образом организованные данные. В системах ИИ знания являются основным объектом формирования, обработки и исследования. База знаний, наравне с базой данных, - необходимая составляющая программного комплекса ИИ. Машины, реализующие алгоритмы ИИ, называются машинами, основанными на знаниях, а подраздел теории ИИ, связанный с построением экспертных систем, - инженерией знаний. отличия между данными и знаниями: 1. внутренняя интерпретируемость знаний (например: данные – 243849..., знания – предложения естественного языка) 2. активность знаний. Если есть знания, то появления новых знаний может привести к изменению старых знаний и появлению новых. 3. связность знаний. Знания не интересны сами по себе, они интересны в совокупности (система знаний). 4. знания динамичны, а данные как правило статичны Интенсиональные знания определяются через понятие более высокого уровня с указанием специфических

Прежде чем продолжить рассмотрение проблематики управления знаниями важно определиться с ключевыми понятиями этой области: «данные», «информация», «знания».

В литературе, посвященной управлению знаниями, представлены различные подходы к их трактовке. Не претендуя на полномасштабный анализ, попробуем обозначить некоторые важные моменты.

Под данными понимаются неупорядоченные наблюдения, числа, слова, звуки, изображения. Это – набор дискретных, объективных факторов о событиях. При этом в организационном контексте данные трактуются как структурированные записи об актах деятельности. Организации обычно хранят данные в информационных системах, в которые они поступают из различных подразделений и служб.

Когда данные организованы, упорядочены, сгруппированы категоризированы, они становятся информацией . Она трактуется как совокупность данных, упорядоченная с определенной целью, придающей им смысл.

Сообщение - это текст, цифровые данные, изображения, звук, графика, таблицы и др

Сведения – практически синоним понятия “Сообщения”. Они чаще всего носят бытовой характер.

Знание же трактуется как информация, готовая к продуктивному применению, действенная, снабженная смыслом. Оно представляет собой совокупность оформленного опыта, ценностей, контекстуальной информации, экспертного понимания, составляющих основу для оценки и интеграции нового опыта и информации. Оно формируется и применяется в умах людей, а в организациях зачастую оказывается закрепленным не только в документах и в хранилищах, но также в организационных процедурах, процессах, способах выполнения работы и нормах.

В таблице на основе обзора литературных источников приводятся различные определения знания.

В большинстве рассмотренных определений подчеркивается, что знания – понятие более широкое, глубокое и богатое по сравнению с информацией. Они представляют собой подвижное соединение разных элементов – опыта, ценностей, информации и экспертного понимания - и постоянно меняются; они интуитивны; характерны для людей и являются неотъемлемой частью человеческой сущности с ее непредсказуемостью.