Преподаватель который помогает студентам и школьникам в учёбе.

Информация в материальном мире (Понятия и сущность данных)

Содержание:

Введение

Данная работа рассматривает определение данных, информации в материальном мире и их взаимосвязь между собой. Будут рассматриваться операции с данными и свойство информации. Подробно разъяснены основные структуры данных, формы существования информации, и её передачи.

Информация является динамическим объектом, образующимся в момент взаимодействия объективных данных и субъективных методов. Как и всякий объект, она обладает свойствами (объекты различимы по своим свойствам). Характерной особенностью информации, отличающей ее от других объектов природы и общества, является отмеченный выше дуализм: на свойства информации влияют как свойства данных, составляющих ее содержательную часть, так и свойства методов, взаимодействующих с данными в ходе информационного процесса. По окончании процесса свойства информации переносятся на свойства новых данных, то есть свойства методов могут переходить на свойства данных.

Можно привести немало разнообразных свойств информации. Каждая научная дисциплина рассматривает те свойства, которые ей наиболее важны. С точки зрения информатики наиболее важными представляются следующие свойства: объективность, полнота, достоверность, адекватность, доступность и актуальность информации.

Целью данной работы является изучение информации в материальном мире.

Для реализации поставленной цели необходимо выполнить ряд задач:

- Рассмотреть виды и типы данных;

- Изучить основные структуры данных;

- Рассмотреть передачу и обработка информации;

- Изучить взаимосвязь данных и информации и т.д.

Глава 1. Понятия и сущность данных

1.1 Виды и типы данных

Само слово «данные» происходит от латинского слова data, что означает информация. Таким образом, в самом общем значении это слово обозначает информацию, которая передаётся в каком-либо формализованном виде: слова, цифры, коды. Из всего многообразия подходов к определению понятия "данные" справедливо то, которое говорит о том, что данные несут в себе информацию о событиях, произошедших в материальном мире, поскольку они являются регистрацией сигналов, возникших в результате этих событий. Однако данные не тождественны информации. Станут ли данные информацией, зависит от того, известен ли метод преобразования данных в известные понятия.^[1]

То есть, чтобы извлечь из данных информацию необходимо подобрать соответствующий форме данных адекватный метод получения информации. Данные, составляющие информацию, имеют свойства, однозначно определяющие адекватный метод получения этой информации. Причем необходимо учитывать тот факт, что информация не является статичным объектом - она динамически меняется и существует только в момент взаимодействия данных и методов. Все прочее время она пребывает в состоянии данных. Информация существует только в момент протекания информационного процесса. Все остальное время она содержится в виде данных.

Одни и те же данные могут в момент потребления представлять разную информацию в зависимости от степени адекватности взаимодействующих с ними методов.

По своей природе данные являются объективными, так как это результат регистрации объективно существующих сигналах, вызванных изменениями в материальных телах или полях. Методы являются субъективными. В основе искусственных методов лежат алгоритмы (упорядоченные последовательности команд), составленные и подготовленные людьми (субъектами). В основе естественных методов лежат биологические свойства субъектов информационного процесса. Таким образом, информация возникает и существует в момент диалектического взаимодействия объективных данных и субъективных методов.^[2]

Данные могут быть представлены следующими видами:

целыми и действительными числами;
текстом;
мультимедийными (графическими объектами, звуковыми сигналами, цветными изображениями).

В зависимости от вида данных, они могут подразделяться на следующие типы:

байтовый тип;
целочисленные типы простой и двойной точности;
типы действительных чисел простой и двойной точности;
типы даты и времени;
строковый тип;
логический тип;
тип объектов.

Данные представляют собой определенным образом полученные и зафиксированные наблюдения относительно окружающей действительности.
Исходя из того, для каких целей были собраны данные, их можно разделить на первичные и вторичные. Первичными являются такие данные, которые собраны для решения целей данного исследования. Соответственно, вторичными являются данные, собранные в рамках другого исследования, то есть для решения целей, отличных от целей данного исследования.^[3]

Принято начинать с анализа вторичных данных, а уже в случае их недостаточности переходить к сбору первичных.

Stacks Image 83

Рисунок 1

Поскольку вторичные данные собираются в рамках других исследовательских проектов, всегда существует проблема их качества. Критериями его оценки являются следующие:

Таблица 1

Критерии качества

Критерии	Ключевые факторы
Процедура и методика сбора	Метод сбора данных, процент ответов, способ формирования выборки, размер выборки, объем и логика анкеты, полевой этап, анализ данных.
Ошибки и точность	Сравнение данных, полученных из разных источников.
Своевременность	Временной промежуток между сбором данных и их публикацией, частота обновления (если исследование предполагает несколько этапов).
Степерь соответствия цели исследования
Содержание данных	Ключевые переменные, шкалы измерения, исследуемые связи.
Надежность	Компетентность, достоверность, репутация и надежность источника информации.

Если же говорить о сущностных характеристиках данных, то принято выделять качественные и количественные данные. Можем ли мы редуцировать данные к форме чисел или они могут быть представлены только с помощью слов? Важно проводить различие между этими двумя типами данных, поскольку они определяют способы их получения, фиксации и анализа.

Большое количество научной информации фиксируется в виде чисел. Природа чисел разрешает манипулировать соответствующими данными с помощью методов математической статистики. Такого рода данные являются количественными. Главная проблема сбора количественных данных - разработка точных измерительных инструментов в виде анкетных вопросов, шкал или тестов. Такие измерительные инструменты должны тщательно проверяться на валидность и надежность.

В зависимости от особенностей измеряемых свойств и/или точности самого измерения, количественные данные можно получить с помощью одной из трех измерительных шкал – номинальной, порядковой и метрической.
Вместе с тем, существует важная информация, которую нельзя редуцировать к форме чисел. Мысли, чувства, идеи и традиции людей нуждаются в их словесном выражении.^[4]

Соответствующие данные называют качественными. Вербальные концепты и взаимосвязи между ними являются менее точными, чем числа и соответствующие связи. Это делает качественные исследования более зависимыми от особенностей определения значения слов, разработки понятий и определения взаимосвязей между ними. В отличии от количественных исследований, в качественных не существует общепринятых образцов анализа соответствующих данных, что требует рефлексивности ученого (внимания к возможным субъективным смещениям).

По способу получения, данные можно разделить на четыре типа:

Наблюдение Фиксация случаев, ситуаций или событий, известных из собственного опыта, в том числе с использованием специальных средств (например, камеры, диктофона, микроскопа и т.д.).
Участие Данные получаются благодаря опыту, который может рассматриваться как интенсивная форма наблюдения (например, опыт обучения управлению автомобилем сообщит такие нюансы относительно авто, которые невозможно получить, лишь наблюдая за ним извне).
Измерение Фиксация величины или количества какого-либо параметра (например, демографическая статистика, измерение физических величин и т.д.).
Интерегация Данные получаются посредством вопросов к людям (информация относительно убеждений людей, их мотивации и т.д.).

В data science и области больших данных выделяют много разных типов данных, для каждого из которых требуются свои инструменты и методы. Основные категории данных перечислены ниже.

Структурированные.
Неструктурированные.
На естественном языке.
Машинные.
Графовые.
Аудио, видео и графика.
Потоковые.

Все эти типы данных представляют интерес, и их стоит рассмотреть подробнее. Структурированные данные зависят от модели данных и хранятся в фиксированном поле внутри записи. Соответственно, структурированные данные часто бывает удобно хранить в таблицах, в базах данных или файлах Excel:

Stacks Image 14319

Рисунок 2 База данных

SQL (Structured Query Language, язык структурированных запросов) является основным средством управления и обращения с запросами к данным, хранящимся в базах данных. Также иногда встречаются структурированные данные, которые достаточно трудно сохранить в традиционной реляционной базе данных (один из примеров — иерархические данные, например генеалогическое дерево).

Впрочем, мир не состоит из структурированных данных; просто это представление удобно для человека и машин. Чаще реальные данные хранятся в неструктурированном виде. Неструктурированные данные трудно подогнать под конкретную модель данных, потому что их содержимое зависит от контекста или имеет переменный характер. Один из примеров неструктурированных данных — обычные сообщения электронной почты:

Stacks Image 14323

Рисунок 3 Примеров неструктурированных данных

Хотя сообщение содержит структурированные элементы (отправитель, заголовок, тело), одни и те же задачи могут решаться множеством разных способов, например, существует бесчисленное количество вариантов упоминания конкретного человека в сообщениях.

Проблема дополнительно усложняется существованием тысяч языков и диалектов. Сообщение электронной почты, написанное человеком (наподобие показанного выше), также является идеальным примером данных на естественном языке.^[5]

Данные на естественном языке составляют особую разновидность неструктурированных данных; обработка таких данных достаточно сложна, потому что она требует знания как лингвистики, так и специальных методов data science.

Сообщество обработки данных на естественном языке добилось успеха в области распознавания сущностей, распознавания тематических областей, обобщения, завершения текста и анализа эмоциональной окраски, но модели, адаптированные для одной предметной области, плохо обобщаются для других областей. Даже самые современные методы не смогут расшифровать смысл произвольного фрагмента текста. И этот факт вряд ли кого-то удивит: у людей также возникают проблемы с восприятием естественного языка. Он неоднозначен по своей природе. Сама концепция смысла выглядит спорно. Два человека слушают один разговор; вынесут ли они одинаковый смысл из него? Даже смысл отдельных слов может изменяться в зависимости от настроения говорящего.

К машинным данным относится информация, автоматически генерируемая компьютером, процессом, приложением или устройством без вмешательства человека. Машинные данные становятся одним из основных источников информации, и ситуация вряд ли изменится. Wikibon предсказывает, что рыночная стоимость промышленного Интернета (термин, предложенный компанией Frost&Sullivan для обозначения совокупности сложного физического оборудования с сетевыми датчиками и программным обеспечением) к 2020 году составит приблизительно 540 миллиардов долларов.

По оценкам IDC (International Data Corporation), количество узлов сети к 2020 году в 26 раз превысит численность населения. Эта сеть часто называется Интернетом вещей.

Анализ машинных данных из-за их громадных объемов и скоростей сильно зависит от инструментов с высокой масштабируемостью. К примерам машинных данных относятся журналы веб-серверов, записи детализации звонков, журналы сетевых событий и телеметрии:

Машинные данные на рисунке выше хорошо укладываются в структуру классической базы данных. Это не лучший формат для данных с высокой степенью связности или «сетевых» данных, в которых достаточно значимую роль играют отношения между сущностями.

Термин «графовые данные» может сбить с толку, потому что любые данные могут быть представлены в виде графа. Под «графом» в данном случае имеется в виду понятие графа из математической теории графов — математическая структура для моделирования попарных отношений между объектами. Вкратце, в графовых, или сетевых, данных особое внимание уделяется связям или смежности объектов.

Графовые структуры данных используют узлы, ребра и свойства для представления и хранения графических данных. Графовые данные естественным образом подходят для представления социальных сетей, а их структура позволяет вычислять такие специфические метрики, как влияние участников и кратчайший путь между двумя людьми.

Примеры графовых данных встречаются на многих веб-сайтах социальных сетей. Например, в LinkedIn можно увидеть, кого вы знаете в той или иной компании. Ваш список читателей в Твиттере также является примером графовых данных.

Сила и мощь связанных данных проявляется при анализе нескольких перекрывающихся графов, построенных на одних и тех же узлах. Например, представьте, что ребра обозначают «друзей» на Facebook. А теперь возьмем другой граф с теми же людьми, но связывающий коллег по бизнесу через LinkedIn, и третий граф, основанный на интересе к фильмам на Netflix. Наложение этих трех графов позволит получить ответы на многие интересные вопросы.^[6]

Для хранения графовых данных используются графовые базы данных, а для построения запросов к ним — такие специализированные языки запросов, как SPARQL.

Работа с графовыми данными создает специфические проблемы, причем для компьютера эта задача становится еще сложнее.
Аудио, видео и графика — типы данных, ставящие непростые задачи перед специалистом data science. Задачи, тривиальные с точки зрения человека (например, распознавание объекта на картинке), оказываются сложными для компьютера.

В 2014 году компания MLBAM (Major League Baseball Advanced Media) объявила, что объем записываемых видеоматериалов для одного бейсбольного матча будет увеличен приблизительно до 7 Тбайт с целью проведения оперативного анализа. Высокоскоростные камеры на стадионах записывают движения мяча и спортсменов для того, например, чтобы вычислять в реальном времени траекторию движения защитника.

Недавно компании DeepMind удалось создать алгоритм, который способен обучаться играть в видеоигры. Алгоритм получает на входе содержимое экрана и учится интерпретировать эти данные в сложном процессе глубокого обучения.

Это замечательное достижение, и компания Google приобрела DeepMind для разработки искусственного интеллекта. Алгоритм обучения получает данные, генерируемые компьютерной игрой, т. е. потоковые данные.

Потоковые данные могут принимать почти любую из перечисленных форм, однако у них имеется одно дополнительное свойство. Данные поступают в систему при возникновении некоторых событий, а не загружаются в хранилище данных большими массивами. И хотя формально они не являются отдельной разновидностью данных, мы выделяем их в особую категорию, потому что вам придется приспособить свой рабочий процесс для работы с потоковой информацией.^[7]

Примерами потоковых данных могут служить раздел «Что происходит?» в Твиттере, прямые трансляции спортивных и музыкальных мероприятий и данные биржевых котировок.

1.2 Основные структуры данных

Работа с большими наборами данных автоматизируется проще, когда данные упорядочены, то есть образуют заданную структуру. Существует три основных типа структур данных: линейная, табличная и иерархическая. При создании любой структуры данных необходимо обеспечить решение двух задач: как разделять элементы данных между собой и как разыскивать нужные элементы.

• Линейные структуры – это хорошо знакомые списки. Список – это простейшая структура данных, отличающаяся тем, что каждый элемент данных однозначно определяется своим уникальным номером всписке.

Табличные структуры данных подразделяются на двумерные и многомерные.

• Двумерные табличные структуры данных (матрицы) – это упорядоченные структуры, в которых адрес элемента определяется номером столбца и номером строки, на пересечении которых находится ячейка, содержащая искомый элемент.

• Многомерные таблицы – это упорядоченные структуры данных, в которых адрес элемента определяется тремя и более измерениями. Для отыскания нужного элемента в таких таблицах необходимо знать параметры всех измерений (размерностей).

Линейные и табличные структуры являются простыми. Ими легко пользоваться, поскольку адрес каждого элемента задаётся числом (для списка), двумя числами (для двумерной таблицы) или несколькими числами для многомерной таблицы. Они также легко упорядочиваются. Основным методом упорядочения таких данных является сортировка. Недостатком простых структур данных является трудность их обновления.

• Иерархические структуры – это структуры, объединяющие нерегулярные данные, которые трудно представить в виде списка или таблицы. В иерархической структуре адрес каждого элемента определяется маршрутом, ведущим от вершины структуры к данному элементу. Эти структуры по форме сложнее, чем линейные и табличные, но они не создают проблем с обновлением данных. Их легко развивать путём создания новых уровней.

Недостатком иерархических структур является относительная трудоёмкость записи адреса элемента данных и сложность упорядочения. Поэтому для упорядочения в таких структурах применяется метод предварительной индексации. При этом каждому элементу данных присваивается свой уникальный индекс, который используется при поиске, сортировке и тому подобное. В качестве примера иерархической структуры может служить система почтовых адресов.

Необходимым условием хранения данных в памяти компьютера является возможность преобразования этой информации в подходящий формат в компьютере. В случае, если это условие не выполнено, следует определить структуру, которая подходит к имеющейся информации, что даст необходимое количество возможностей для работы с ней.

Круглый список

Здесь структура заключается в том, чтобы понять способ представления информации, с помощью которого набор отдельных элементов, форма чего-то, из-за их взаимосвязи друг с другом. Упорядоченные по любым правилам и логически связанные друг с другом, данные могут быть обработаны очень эффективно, поскольку общая для них структура предлагает множество возможностей для управления ими – один из способов достижения высоких результатов в решении различных задач. Но не каждый объект представлен в какой-либо форме, и возможно даже для него существует только один метод интерпретации, поэтому несомненным преимуществом программиста является знание всех существующих структур данных.

Таким образом, часто приходится делать выбор между различными способами хранения информации, и от этого выбора зависит производительность продукта. Говоря о вычислениях, мы можем показать, что нет случая, когда информация видна на четкой структуре. Хорошим примером являются книги различного содержания. Они разделены на страницы, абзацы и рисунки, обычно это оглавление, которое является интерфейсом для их использования. В широком смысле структура есть в каждом живом существе, без нее органическое вещество вряд ли может существовать.

Вполне вероятно, что читателю пришлось иметь дело со структурами данных непосредственно из информатики, например, теми, которые построены на языке программирования. Их часто называют типом данных. К ним относятся: массивы, числа, строки, файлы и т. д.

Метод записи информации, называемый "простым", т. е. неделимыми частями, лучше изучать на одном конкретном языке программирования или углубляться в суть своей работы. Поэтому в данном обзоре рассматриваются только "интегрированные" структуры, которые состоят из простых, а именно: массивов, списков, деревьев и графиков.

Глава 2. Понятие информации

2.1 Передача и обработка информации

Существует множество определений и взглядов на понятие "информация". Известно такое определение: информация (от латинского informatio) - это сведения, сообщения о каком-либо событии, деятельности и т.д. В самом общем смысле информация есть обозначение некоторой формы связей или зависимостей объектов, явлений, мыслительных процессов. Информация есть понятие, абстракция, относящееся к определенному классу закономерностей материального мира и его отражения в человеческом сознании. В зависимости от области, в которой ведется исследование, и от класса задач, для которых вводится понятие информации, исследователи подбирают для него различные определения.^[8]

Для инженеров, биологов, генетиков, психологов понятие "информации" отождествляется с теми сигналами, импульсами, кодами, которые наблюдаются в технических и биологических системах. Радиотехники, телемеханики, программисты понимают под информацией рабочее тело, которое можно обрабатывать, транспортировать, так же как электричество в электротехнике или жидкость в гидравлике. Это рабочее тело состоит из упорядоченных дискретных или непрерывных сигналов, с которыми и имеет дело информационная техника.

Носителями информации являются материальные объекты, в том числе процессы и физические поля, в которых сведения находят свое отображение в виде символов, образов, сигналов и технических решений.

Предметы, процессы, явления материального или нематериального свойства, рассматриваемые с точки зрения их информационных свойств, называются информационными объектами.

Основными формами существования информации являются:

• человек - как обладающий свойством накапливать и хранить в своем сознании (памяти) смысловую информацию, а при необходимости выдавать ее другому человеку или техническому устройству. Выдача человеком информации происходит устно при разговоре, письменно в виде документа или путем передачи изделий различного назначения;

• документ - текстовые и графические материалы, выполненные любыми способами, а также перфорированные и магнитные носители, фото-, видео-, кинопленки. Текстовые и графические материалы могут быть написаны от руки, нарисованы, выгравированы, начерчены, напечатаны на машинке, исполнены типографским способом;

• изделие - технические комплексы, системы и образцы различного назначения, их составные части и комплектующие элементы, химические продукты, аппаратура, оборудование и макеты, которые по своим характеристикам и отличительным признакам являются источниками информации. Особую группу изделий составляют технические средства обработки информации (ТСОИ), которые подобно человеку способны накапливать, хранить, преобразовывать и выдавать информацию в виде сообщений. Информация при этом может отображаться на экране дисплея или отпечатываться в виде документа;

• работа (процесс) - боевые действия войск;

• объект - организационное и территориальное объединение сил и средств, предназначенных для совместного осуществления управленческой деятельности.

Информация может существовать в самых разнообразных формах:

• в виде текстов, рисунков, чертежей, фотографий;

• в виде световых или звуковых сигналов;

• в виде радиоволн;

• в виде электрических и нервных импульсов;

• в виде магнитных записей;

• в виде жестов и мимики;

• в виде запахов и вкусовых ощущений;

• в виде хромосом, посредством которых передаются по наследству признаки и свойства.

Информация передаётся в виде сообщений от некоторого источника информации к её приёмнику посредством канала связи между ними. Источник посылает передаваемое сообщение, которое кодируется в передаваемый сигнал. Этот сигнал посылается по каналу связи. В результате в приёмнике появляется принимаемый сигнал, который декодируется и становится принимаемым сообщением. Передача информации по каналам связи часто сопровождается воздействием помех, вызывающих искажение и потерю информации.

Обработка информации - получение одних информационных объектов из других информационных объектов путем выполнения некоторых алгоритмов. Обработка является одной из основных операций, выполняемых над информацией, и главным средством увеличения объёма и разнообразия информации. Средства обработки информации - это всевозможные устройства и системы, созданные человечеством, и в первую очередь, компьютер - универсальная машина для обработки информации.

Компьютеры обрабатывают информацию путем выполнения некоторых алгоритмов. Живые организмы и растения обрабатывают информацию с помощью своих органов и систем.

В процессе человеческого развития происходит постоянное совершенствование механизмов, с помощью которых передается информация. Способы хранения и передачи данных достаточно различны, поскольку существует ряд систем, в которых происходит обмен информацией. Система передачи данных имеет три направления: она передается от одного человека к другому, от одного человека к другому компьютеру и от одного компьютера к другому.

Исходные данные, которые получают с помощью органов чувств-зрения, слуха, обоняния, вкуса и осязания. Для передачи информации на близком расстоянии, это язык, который позволяет передавать информацию другому лицу. Кроме того, вы можете передать что-то другому человеку, написав письмо или во время шоу, а также при разговоре по телефону. Хотя последний пример использования средств связи, представляющий собой устройство среднего уровня, позволяет передавать данные непосредственно контакту.^[9] Передача данных людям компьютер необходимо ввести его в память устройства. Информация может быть разной формы, о чем будет рассказано более подробно. Перенос с одного компьютера на другие промежуточные устройства (флэш-карты, интернет, диск и др.)).

Обработка данных после получения необходимой информации, ее необходимо хранить и передавать. Методы передачи и обработки информации четко представляют этапы человеческого развития. В начале своего развития, обработка данных состоит из перенести их на бумагу с чернилами, ручку, карандаш и т. д.

Однако недостатком такого способа обработки является ненадежность хранения. Если говорить о способах хранения и передачи данных, то хранение бумаги - это определенный промежуток времени, который определяется в книге жизни, а также условиями ее эксплуатации. Следующий шаг-механические, информационные технологии, в которых используется пишущая машинка, телефон, запись. Далее на смену механической системе обработки информации пришла силовая, ведь способы связи постоянно развиваются. Такими средствами являются электронные пишущие машинки, переносной диктофон, копиры.

Тип информации и способ передачи данных различаются в зависимости от ее содержания. Эта информация может быть текстовой, устной или письменной, а также символической, музыкальной или графической. Современные типы данных, включая видеоданные.

Каждую из этих форм хранения информации человек предлагает ежедневно. Средства передачи данных информация может быть устной или в письменной форме. Устные способы иметь, например, выступления, встречи, презентации, доклады. При использовании этого метода можно рассчитывать на быструю реакцию противника. Использование других невербальных средств в процессе обсуждения может усилить речь. Такими средствами являются, например, мимика, жесты. Однако, в то же время, устная информация не является долгосрочным эффектом.

Письменные СМИ-статьи, отчеты, письма, записки, распечатки и др. не нужно рассчитывать на быстрый ответ. Однако преимущество заключается в том, что полученные данные можно считывать повторно, усваивая таким образом информацию. Как известно, информация может быть представлена в различных формах, что, однако, не меняет ее содержания. Например, дом может быть представлен в виде слова или графического отображения. Способ представления и передачи данных можно представить в виде, где приведен следующий перечень: текстовая информация. Она позволяет предоставить наиболее полные данные, но может содержать большой объем информации, что способствует ее плохому усвоению.

Изображения-это график, диаграмма, график, гистограмма, счетчик программное обеспечение и т. д. Они позволяют кратко представить информацию, создать логические связи, причинно-следственные связи. Кроме того, на данных в графическом формате можно найти решения различных задач. Шоу является красочным иллюстративным примером того, как представлена информация. Он может совмещать как текстовые данные, так и графическое отображение, что является другим типом представления данных.

Понятие коммуникации называется системой взаимодействия между несколькими объектами. В общем смысле, это передача информации из одного места в другое. Общение является ключом к успеху организации.

Методы передачи данных (коммуникации) выполняют следующие функции: организационную, интерактивную, экспрессивную, мотивационную, восприятие способности. Функция организации обеспечивает систему взаимоотношений между сотрудниками; интерактивность позволяет подключаться к настроению окружающих; выразительность красок настроения окружающих; мотивацию призывов к действию; аккуратность взгляда с помощью различных собеседников, понимание друг друга.^[10]

Современные методы передачи данных самые современные методы передачи знаний заключаются в следующем. Интернет содержит огромное количество информации. Это позволяет черпать много информации самому, без труда, для того, чтобы исследовать книги и другие бумажные источники. Однако, кроме того, она включает в себя методы и средства передачи информации, аналогичные исторически старым моделям.

Это аналогично традиционной почте-e-mail, или e-mail. Простота использования данного вида почты заключается в скорости передачи письма, поэтапном отказе от доставки. Сегодня практически у каждого есть адрес электронной почты, и контакты многих организаций поддерживают этот метод информационного потока.

2.2 Взаимосвязь данных и информации

Между данными и информацией существует тесная связь, что существование одного без другого либо невозможно, либо просто бессмысленно. Так как данные – это совокупность сведений, которые зафиксированы на каком-либо носителе – бумаге, диске, пленке. Эти сведения должны быть в форме, пригодной для хранения, передачи и обработки. Дальнейшее преобразование данных позволяет получить информацию. Таким образом, информацией можно назвать результат анализа и преобразования данных.

В ходе информационного процесса данные преобразуются из одного вида в другой с помощью методов. Обработка данных включает в себя множество различных операций. В структуре возможных операций с данными можно выделить следующие операции:

• сбор данных – накопление информации с целью обеспечения достаточной полноты для принятия решения;

• форматизация данных – приведение данных, поступающих из разных источников, к одинаковой форме, чтобы сделать их сопоставимыми между собой, то есть повысить их уровень доступности;

• фильтрация данных – отсеивание тех данных, в которых нет необходимости для принятия решения; при этом должны возрастать достоверность и адекватность информации;

• сортировка данных – упорядочение данных по заданному признаку с целью удобства их использования; при этом должна повышаться доступность информации;

• архивация данных – организация хранения данных в удобной и легкодоступной форме; служит для снижения экономических затрат по хранению данных и повышает общую надёжность информационного процесса в целом;

• преобразование данных – перевод данных из одной формы в другую или из одной структуры в другую;

• защита данных – комплекс мер, направленных на предотвращение утраты, воспроизведения и модификации данных;

• транспортировка данных – приём и передача данных между удалёнными участниками информационного процесса.

• преобразование данных — перевод данных из одной формы в другую или из одной структуры в другую. Преобразование данных часто связано с изменением типа носителя, например, книги можно хранить в обычной бумажной форме, но можно использовать для этого и электронную форму, и микрофотопленку.

Необходимость в многократном преобразовании данных возникает также при их транспортировке, особенно если она осуществляется средствами, не предназначенными для транспортировки данного вида данных. В качестве примера можно упомянуть, что для транспортировки цифровых потоков данных по каналам телефонных сетей (которые изначально были ориентированы только на передачу аналоговых сигналов в узком диапазоне частот) необходимо преобразование цифровых данных в некое подобие звуковых сигналов, чем и занимаются специальные устройства — телефонные модемы.

2.3 Свойство информации

• Объективность и субъективность информации. Понятие объективности информации является относительным. Это понятно, если учесть, что методы являются субъективными. Более объективной принято считать ту информацию, в которую методы вносят меньший субъективный элемент. Так, например, принято считать, что в результате наблюдения фотоснимка природного объекта или явления образуется более объективная информация, чем в результате наблюдения рисунка того же объекта, выполненного человеком.

В ходе информационного процесса степень объективности информации всегда понижается. Это свойство учитывают, например, в правовых дисциплинах, где по-разному обрабатываются показания лиц, непосредственно наблюдавших события или получивших информацию косвенным путем (посредством умозаключений или со слов третьих лиц).

В не меньшей степени объективность информации учитывают в исторических дисциплинах. Одни и те же события, зафиксированные в исторических документах разных стран и народов, выглядят совершенно по-разному. У историков имеются свои методы для тестирования объективности исторических данных и создания новых, более достоверных данных путем сопоставления, фильтрации и селекции исходных данных. Обратим внимание на то, что здесь речь идет не о повышении объективности данных, а о повышении их достоверности (это совсем другое свойство).^[11]

• Полнота информации. Полнота информации во многом характеризует качество информации и определяет достаточность данных для принятия решений или для создания новых данных на основе имеющихся. Чем полнее данные, тем шире диапазон методов, которые можно использовать, тем проще подобрать метод, вносящий минимум погрешностей в ход информационного процесса.

• Достоверность информации. Данные возникают в момент регистрации сигналов, но не все сигналы являются «полезными» — всегда присутствует какой-то уровень посторонних сигналов, в результате чего полезные данные сопровождаются определенным уровнем «информационного шума».

Если полезный сигнал зарегистрирован более четко, чем посторонние сигналы, достоверность информации может быть более высокой. При увеличении уровня шумов достоверность информации снижается. В этом случае для передачи того же количества информации требуется использовать либо больше данных, либо более сложные методы.

• Адекватность информации — это степень соответствия реальному объективному состоянию дела. Неадекватная информация может образовываться при создании новой информации на основе неполных или недостоверных данных. Однако и полные, и достоверные данные могут приводить к созданию неадекватной информации в случае применения к ним неадекватных методов.

• Доступность информации — мера возможности получить ту или иную информацию. На степень доступности информации влияют одновременно как доступность данных, так и доступность адекватных методов для их интерпретации. Отсутствие доступа к данным или отсутствие адекватных методов обработки данных приводят к одинаковому результату, информация оказывается недоступной. Отсутствие адекватных методов для работы с данными во многих случаях приводит к применению неадекватных методов, в результате чего образуется неполная, неадекватная или недостоверная информация.

• Актуальность информации — это степень соответствия информации текущему моменту времени. Нередко с актуальностью, как и с полнотой, связывают коммерческую ценность информации. Поскольку информационные процессы растянуты во времени, то достоверная и адекватная, но устаревшая информация может приводить к ошибочным решениям. Необходимость поиска (или разработки) адекватного метода для работы с данными может приводить к такой задержке в получении информации, что она становится неактуальной и ненужной.

На этом, в частности, основаны многие современные системы шифрования данных с открытым ключом. Лица, не владеющие ключом (методом) для чтения данных, могут заняться поиском ключа, поскольку алгоритм его работы доступен, но продолжительность этого поиска столь велика, что за время работы информация теряет актуальность и, соответственно, связанную с ней практическую ценность.

Заключение

В данной работе рассматривались: понятия данных, информации и их взаимосвязь между собой; операции с данными и свойство данных. Подробно расписано в каждом пункте.

Список использованной литературы

Антенны и фидеры. Передача информации по каналам связи. Контроль и измерения в технике связи / ред. С.В. Бородич. - М.: НИИР, 2017. - 100 c.
Баззел, Р.Д. Информация и риск в маркетинге / Р.Д. Баззел, Д.Ф. Кокс, Р.В. Браун. - М.: Финстатинформ, 2017. - 708 c.
Богнер, Р. Введение в цифровую фильтрацию / Р. Богнер, А. Константинидис. - М.: [не указано], 2015. - 283 c.
Воскобойников, Я.С. Журналист и информация. Профессиональный опыт западной прессы / Я.С. Воскобойников, В.К. Юрьев. - М.: РИА-Новости, 2016. - 208 c.
Гоппа, В.Д. Введение в алгебраическую теорию информации / В.Д. Гоппа. - М.: [не указано], 2012. - 679 c.
Грешилов, А. А. Некорректные задачи цифровой обработки информации и сигналов / А.А. Грешилов. - М.: Университетская книга, Логос, 2012. - 360 c.
Гурский, Ю. Photoshop CS2 и цифровое фото. Лучшие трюки и эффекты / Ю. Гурский, М. Бондаренко, С. Бондаренко. - М.: СПб: Питер, 2016. - 208 c.
Джойнсон Используйте все возможности вашей цифровой камеры / Джойнсон, Саймон. - М.: АСТ, 2013. - 160 c.
Долуханов, М.П. Введение в теорию передачи информации по электрическим каналам связи / М.П. Долуханов. - М.: Книга по Требованию, 2012. - 129 c.
Дядюнов, А. Н. Адаптивные системы сбора и передачи аналоговой информации / А.Н. Дядюнов, Ю.А. Онищенко, А.И. Сенин. - М.: Машиностроение, 2017. - 288 c.
Иванов, Ю.П. Исследование вопросов сопряжения цифровых систем передачи телефонных сигналов и сигналов звукового вещания на сети связи / Ю.П. Иванов. - Л.: ЛЭИС им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, 2016. - 726 c.
Информация президиума правления всероссийского театрального общества (январь-апрель 1980 г.). - М.: Всероссийское театральное общество, 2014. - 656 c.
Йенсен Общество мечты. Как грядущий сдвиг от информации к воображению преобразит ваш бизнес / Йенсен, Ролф. - М.: СПб: Стокгольмская школа экономики в Санкт-Петербурге, 2017. - 272 c.
Кадомцев, Б.Б. Динамика и информация / Б.Б. Кадомцев. - М.: [не указано], 2013. - 328 c.
Ким, Д. 40 лучших приемов цифровой фотографии / Д. Ким. - М.: NT Press, 2012. - 224 c.
Косик, О. В. Голоса из России. Очерки истории сбора и передачи за границу информации о положении Церкви в СССР. 1920-е — начало 1930-х годов / О.В. Косик. - М.: Православный Свято-Тихоновский гуманитарный университет, 2017. - 312 c.
Курилова, А. В. Ввод и обработка цифровой информации. Практикум. Учебное пособие / А.В. Курилова, В.О. Оганесян. - Москва: РГГУ, 2013. - 160 c.
Мосс, Кевин Л. 50 эффективных приемов съемки цифровым фотоаппаратом / Мосс Кевин Л.. - М.: Вильямс, 2014. - 496 c.
Мураховский, В. Азбука цифрового фото: моногр. / В. Мураховский, С. Симонович. - М.: СПб: Питер, 2012. - 144 c.
Остроух, А. В. Ввод и обработка цифровой информации / А.В. Остроух. - М.: Academia, 2012. - 288 c.
Остроух, А. В. Ввод и обработка цифровой информации / А.В. Остроух. - М.: Академия, 2012. - 288 c.
Рихтер, С. Г. Кодирование и передача речи в цифровых системах подвижной радиосвязи / С.Г. Рихтер. - М.: Горячая линия - Телеком, 2016. - 304 c.
Семенов, А. С. Интегральная оптика для систем передачи и обработки информации / А.С. Семенов, В.Л. Смирнов, А.В. Шмалько. - М.: Радио и связь, 2014. - 224 c.
Спивак, М. Восхитительный AMS-TeX: руководство по комфортному изготовлению научных публикаций в пакете AMS-TeX / М. Спивак. - М.: [не указано], 2013. - 890 c.
Хазен, А.М. Введение меры информации в аксиоматическую базу механики / А.М. Хазен. - М.: [не указано], 2017. - 809 c.
Холево, А.С. Введение в квантовую теорию информации / А.С. Холево. - М.: [не указано], 2016. - 128 c.
Хуанг, Т.С.ред. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений. Преобразования и медианные фильтры / Т.С.ред. Хуанг. - М.: [не указано], 2013. - 177 c.
Экслер, А.Б. Архиваторы. Программы для хранения и обработки информации в сжатом виде / А.Б. Экслер. - М.: МП Алекс, 2013. - 150 c.
Ярославский, Л.П. Введение в цифровую обработку изображений / Л.П. Ярославский. - М.: [не указано], 2013. - 672 c.
Ярыгина, И.З. Информация в банковской деятельности. (на примере мирового опыта) / И.З. Ярыгина. - М.: Консалтбанкир, 2014. - 104 c.

Баззел, Р.Д. Информация и риск в маркетинге / Р.Д. Баззел, Д.Ф. Кокс, Р.В. Браун. - М.: Финстатинформ, 2017. - 708 c. ↑
Джойнсон Используйте все возможности вашей цифровой камеры / Джойнсон, Саймон. - М.: АСТ, 2013. - 160 c. ↑
Антенны и фидеры. Передача информации по каналам связи. Контроль и измерения в технике связи / ред. С.В. Бородич. - М.: НИИР, 2017. - 100 c. ↑
Ярыгина, И.З. Информация в банковской деятельности. (на примере мирового опыта) / И.З. Ярыгина. - М.: Консалтбанкир, 2014. - 104 c. ↑
Гурский, Ю. Photoshop CS2 и цифровое фото. Лучшие трюки и эффекты / Ю. Гурский, М. Бондаренко, С. Бондаренко. - М.: СПб: Питер, 2016. - 208 c. ↑
Богнер, Р. Введение в цифровую фильтрацию / Р. Богнер, А. Константинидис. - М.: [не указано], 2015. - 283 c. ↑
Воскобойников, Я.С. Журналист и информация. Профессиональный опыт западной прессы / Я.С. Воскобойников, В.К. Юрьев. - М.: РИА-Новости, 2016. - 208 c. ↑
Курилова, А. В. Ввод и обработка цифровой информации. Практикум. Учебное пособие / А.В. Курилова, В.О. Оганесян. - Москва: РГГУ, 2013. - 160 c. ↑
Рихтер, С. Г. Кодирование и передача речи в цифровых системах подвижной радиосвязи / С.Г. Рихтер. - М.: Горячая линия - Телеком, 2016. - 304 c. ↑
Йенсен Общество мечты. Как грядущий сдвиг от информации к воображению преобразит ваш бизнес / Йенсен, Ролф. - М.: СПб: Стокгольмская школа экономики в Санкт-Петербурге, 2017. - 272 c. ↑
Иванов, Ю.П. Исследование вопросов сопряжения цифровых систем передачи телефонных сигналов и сигналов звукового вещания на сети связи / Ю.П. Иванов. - Л.: ЛЭИС им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, 2016. - 726 c. ↑