在数据的世界里，为了信息，为了知识，为了智慧，最终目标，应该是真正和有意义生活。
这个世界上，失败的人除了天分太差之外，只有以下几点，懒，方向不对，方法不对，没有坚持。你是哪一种呢？
方向、方法是否正确取决于你的知识面、视野、思考(总结)、摸索等，而知识对多数人而言是最重要的成功基础。所以此文值得你多多阅读几遍，理解它。
DIKW体系
中文名
DIKW体系
定义
关于数据信息知识及智慧的体系
作用
常用于资讯科学及知识管理.
提出
简介
DIKW体系就是关于数据、信息、知识及智慧的体系。当中每一层比下一层赋予某些特质。资料层是最基本的。资讯层加入内容。知识层加入“如何去使用”，智慧层加入“什么时候才用”。如此，DIKW体系是一个模型让我们了解分析、重要性及概念工作上的极限。DIKW体系常用于资讯科学及知识管理.
历史
这个模型可以追溯于所写的诗－《岩石》（The Rock）。在首段，他写道：“知识中的智慧我们在那里丢失？资讯中的知识我们在那里丢失？”（Where is the wisdom we have lost in knowledge / Where is the knowledge we have lost in information）。哈蓝·克利夫兰根据这个1982年12月在《未来主义者》杂志中的文章－“资讯有如资源”的基础来建设这个体系。后来这个体系得到米兰·瑟兰尼（Milan Zeleny）及（Russell .L. Ackoff）不断的扩展。
应用
DIKW体系透过以下的步骤来协助研究及分析：
原始观察及量度获得了资料。
分析资料间的关系获得了资讯。这些资讯可以回答简单问题，譬如：谁？什么？哪里？什么时候？为什么？资讯是信息，意味着有听众及目的。
在行动上应用资讯产生了知识。知识可以回答“如何？”的问题。知识是一些可行的关系及习惯工作方式。
透过智者间的沟通及自我反省而利用知识会产生了智慧。我们可以利用智慧解答关于行动的为什么及什么时候的问题。智慧是关心未来。它含有暗示及滞后影响的意味。
DIKW：数据、信息、知识、智慧的金字塔层次体系
2013-10-11 10:38:55来源：CIO时代网
摘要：应用DIKW体系基于对数据、信息、知识进行对比分析，可以得出知识内涵的主要内容，即知识来源于信息，但又不是信息的子集......
关键词：
前言
知识对于个人、组织的重要性已经不言而喻。可以说，管理与应用知识的能力已经成为企业的核心竞争力。
知识如此重要，那么，究竟何为知识呢？目前不论在学术界还是在企业界，对知识的内涵还没有一个统一的认识。关于知识的定义，相信今后很长一段时间，也不会有一致的定义。“知识是什么”这个问题之所以难于回答，一个重要原因在于知识紧密地依赖语境及在这个语境中的知识接收者。
与知识类似，我们通常提到的数据、信息等同样与语境密切关联，而且在实际应用中，这三个词汇经常会被混用，这恰好也为我们提供了另外一个对于知识的内涵进行描述的思路，即通过对数据、信息、知识进行比较分析，来描述而非准确定义知识。而且，幸运的是，在实际应用中，我们同样不必纠结于学术层面知识的准确定义。
本文试图通过数据-信息-知识-智慧的DIKW层次体系，分析四者之间的联系与区别，以及在实际应用中的作用，对知识的内涵和价值进行阐述。
关于DIKW体系
DIKW体系是关于数据、信息、知识及智慧的体系，可以追溯至托马斯·斯特尔那斯·艾略特所写的诗--《岩石》。在首段，他写道：“我们在哪里丢失了知识中的智慧？又在哪里丢失了信息中的知识？”（Where is the wisdom we have lost in knowledge？/ Where is the knowledge we have lost in information？）。1982年12月，美国教育家哈蓝·克利夫兰引用艾略特的这些诗句在其出版的《未来主义者》一书提出了“信息即资源”（Information as a Resource）的主张。其后，教育家米兰·瑟兰尼、管理思想家罗素·艾可夫进一步对此理论发扬光大，前者在1987年撰写了《管理支援系统：迈向整合知识管理》（Management Support Systems: Towards Integrated Knowledge Management ），后者在1989年撰写了《从数据到智慧》（“From Data to Wisdom”，Human Systems Management ）。
DIKW体系将数据、信息、知识、智慧纳入到一种金字塔形的层次体系，每一层比下一层都赋予的一些特质。原始观察及量度获得了数据、分析数据间的关系获得了信息。在行动上应用信息产生了知识。智慧关心未来，它含有暗示及滞后影响的意味。
数据、信息、知识与智慧的关系
通过DIKW模型分析，可以看到数据、信息、知识与智慧之间既有联系，又有区别。数据是记录下来可以被鉴别的符号。它是最原始的素材，未被加工解释，没有回答特定的问题，没有任何意义；信息是已经被处理、具有逻辑关系的数据，是对数据的解释，这种信息对其接收者具有意义。举个例子，
数据：37.5
通过这个你能看出什么吗？估计很难？
信息：姓名：陈浩男年龄：1.5岁
性别：女地址：广东省广州市天河区
时间：2006年6月8日13点20分腋下体温：37.5摄氏度
自述：孩子在楼下玩，回来后看到小脸特别红，测量体温为37.5度
这个时候，这个37.5有意义了，是一个广州的1岁半的小女孩在夏天午后玩了后测试的体温。在这样的背景下，37.5成为了有意义的信息中的一个关键指标。
知识是从相关信息中过滤、提炼及加工而得到的有用资料。特殊背景/语境下，知识将数据与信息、信息与信息在行动中的应用之间建立有意义的联系，它体现了信息的本质、原则和经验。此外，知识基于推理和分析，还可能产生新的知识。最后来看智慧，智慧，是人类所表现出来的一种独有的能力，主要表现为收
集、加工、应用、传播知识的能力，以及对事物发展的前瞻性看法。在知识的基础之上，通过经验、阅历、见识的累积，而形成的对事物的深刻认识、远见，体现为一种卓越的判断力。
整体来看，知识的演进层次，可以双向演进。从噪音中分拣出来数据，转化为信息，升级为知识，升华为智慧。这样一个过程，是信息的管理和分类过程，让信息从庞大无序到分类有序，各取所需。这就是一个知识管理的过程。反过来，随着信息生产与传播手段的极大丰富，知识生产的过程其实也是一个不断衰退的过程，从智慧传播为知识，从知识普及为信息，从信息变为记录的数据。
知识的内涵与价值
应用DIKW体系基于对数据、信息、知识进行对比分析，可以得出知识内涵的主要内容，即知识来源于信息，但又不是信息的子集，它是经过“理解”后，关联了具体情境的、可以指导“如何”行动的信息，它具有如下几个特征：
·隐性特征：需要从信息中进行归纳、总结、提炼；
·行动导向特征：知识是信息的具体应用，能够直接推动人的决策和行为，加速行动过程；
·资本特征：是企业重要资产，可以通过应用获得价值；
·情境特征：在规定的情境下起作用；
·延展生长特征：知识在应用、交流的过程中，被不断丰富和拓展；
·生命特征：知识是有产生、发展、衰退的生命周期。
这种内涵下，知识的价值又是什么呢？如前所述，数据是数字、文字、图像、符号等，在没有被处理之前，本身不代表任何潜在的意义。而当通过某种方式对数据进行组织和分析时，数据的意义才显示出来，从而演变为信息，信息可以对某些简单的问题给予解答，譬如：谁？什么？哪里？什么时候？知识是在对信息进行了筛选、综合、分析等等过程之后产生的。它不是信息的简单累加，往往还需要加入基于以往的经验所作的判断。因此，知识可以解决较为复杂的问题，可以回答“如何？”的问题，能够积极地指导任务的执行和管理，进行决策和解决问题。
综上，在当今海量数据、信息爆炸时代下，知识起到去伪存真、去粗存精的作用。知识使信息变得有用，可以在具体工作环境中，对于特定接收者解决“如何”开展工作的问题，提高工作的效率和质量。同时，知识的积累和应用，对于启迪智慧，引领未来起到了非常重要的作用。
最后，有一点需要补充说明的是，数据、信息、知识依赖于语境、依赖于接收者本身，三者之间的区别并非泾渭分明。某个经过加工的数据对某个人来说是信息，而对另外一个人来说则可能是数据；一个系统或一次处理所输出的信息，可能是另一个系统或另一次处理的原始数据。同时，在某个语境下是知识的内容，在另外的语境中，可能就是信息，甚至是无意义的数据。因此，在进行数据、信息与知识的研究与应用时，要与特定语境（即人、任务等）进行结合才有意义。
数据，信息，知识，智慧分析与对比
随着人类社会从工业经济时代进入知识经济时代，知识管理的出现为21世纪知识经济时代的企业组织提供必须的管理基础。以彼得.德鲁克博士（Peter F. Drucker）和斯威比博士为代表提出的理论为知识管理领域的开拓和发展作出了杰出贡献。
知识管理（Knowledge Management, KM ）是识别组织中的知识资产、并充分发挥知识资产的杠杆作用，来帮助企业获取竞争优势的过程。毫无疑问，我们已经生活在知识经济和知识管理的环境当中。每时每刻，我们身边都充满了各种各样的数据。但只有将这些杂乱无章的数据，转换为信息和知识，才能帮助我们做出聪明的选择。可见知识是从数据到智慧划分为不同层次的。
由于数据，信息，知识与智慧四者之间有着密切的相关性，他们常被混淆使用。本文将重点对数据，信息，知识与智慧进行分析和对比。
一。数据
从图一我们可以看到，数据是知识阶层中最底层也是最基础的一个概念。数据是形成信息，知识和智慧的源泉。
关于数据的定义，比较典型的我们可以看到以下几种：
1.数据是对现实生活的理性描述，尽可能地从数量上反映现实世界。也包括汇总、排序、比例、等等处理。
2.数据(Data) [Applehans, Globe&Laugero,1999]认为数据是一系列外部环境的事实，是未经组织的数字、词语、声音和图像等。
3.据是计算机程序加工的“原料”。例如，一个代数方程求解程序中所用的数据是整数和实数，而一个编译程序或文本编辑程序中使用的数据是字符串。随着计算机软，硬件的发展，计算机的应用领域的扩大，数据的含义也扩大了。例如，当今计算机可以处理的图象，声音等，它都被认为是数据的范畴。
4.数据泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示，以适合于用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。
我们认为第四个定义较符合我们对数据的理解。例如，水的温度是100℃，礼物的重量是500克，木头的长度是2米，大楼的高度时100层。在这些表述中：水，温度，100℃，礼物，重量，500克，木头，长度，2米，大楼，高度，100层就是数据。通过这些数据的描述我们的大脑里形成了对客观世界的清晰印象。这些数据也可以同过编码被录入到计算机中。从上面的例子中。我们看到数据要通过人们约定俗成的字符和定义表现出来。我们也可以把这些字符和定义称之为关键词，数据就是通过对这些关键词的应用把人类认知的物质世界清晰的描述出来。我们提到关键词必须是人们约定俗成的。这就表示不同阶级，不同宗教。不同国家的人对于关键词的约定必然会有差异。由此我们可以推导出数据其实也具有一个使用范围。不同领域的人在描述同一事物是会出现不同的数据。例如，中国人会称每个星期的最后一天为”星期天“。美国人会把这一天叫做“Sunday”。基督教徒会称这一天为“礼拜天”.
数据的有范围性导致由此建立的信息世界，知识世界在不同的国家。不同的宗教，不同的阶级中会产生差异。认识到数据的有范围性可以帮助我们在一个领域进行知识管理时，首先要统一关键词的约定。
最后我们对数据进行这样的定义：数据是使用约定俗成的关键字，对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系进行抽象表示，以适合在这个领域中用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。
二。信息
“信息”是当代使用频率很高的一个概念，由于很难给出基础科学层次上的信息定义。系统科学界曾下决心暂时不把信息作为系统学的基本概念，留待条件成熟后再做弥补。
到目前为止，围绕信息定义所出现的流行说法已不下百种。以下是一些比较典型、比较有代表性的说法。1948年信息论的创始人C.E.香农在研究广义通信系统理论时把信息定义为信源的不定度。1950年控制论创始人N.维纳认为，信息是人们在适应客观世界，并使这种适应被客观世界感受的过程中与客观世界进行交换的内容的名称。
1964年R.卡纳普提出语义信息。语义不仅与所用的语法和语句结构有关，而且与信宿对于所用符号的主观感知有关。所以语义信息是一种主观信息。
80年代哲学家们提出广义信息，认为信息是直接或间接描述客观世界的，把信息作为与物质并列的范畴纳入哲学体系。
90年代以后一些经典的定义有：
1．数据是从自然现象和社会现象中搜集的原始材料，根据使用数据人的目的按一定的形式加以处理，找出其中的联系，就形成了信息。
2．信息（Information）有一定含义的、经过加工处理的、对决策有价值的数据。信息＝数据＋处理3．信息：人们对数据进行系统组织、整理和分析，使其产生相关性，但没有与特定用户行动相关联，信息可以被数字化;
作为知识层次中的中间层，有一点可以确认，那就是信息必然来源于数据并高于数据。我们知道象7度，5 0米，300吨，大楼，桥梁这些数据是没有联系的，孤立的。只有当这些数据用来描述一个客观事物和客观事物的关系，形成有逻辑的数据流，他们才能被称为信息。我们刚才看到一个公式：信息＝数据＋处理，这个公式符合我们的思路，但我们认为它还不够完整。信息事实上还包括有一个非常重要的特性—
时效性。例如新闻说北京气温9摄氏度，这个信息对我们是无意义的，它必须加上今天或明天北京气温9摄氏度。再例如通告说，在会议室三楼开会，这个信息也是无意义的，他必须告诉我们是哪天的几点钟在会议室三楼开会。注意信息的时效性对于我们使用和传递信息有重要的意义。它提醒我们失去信息的时效性，信息就不是完整的信息，甚至会变成毫无意义的数据流。
所以我们认为信息是具有时效性的有一定含义的，有逻辑的、经过加工处理的、对决策有价值的数据流。信息＝数据＋时间+处理。
三．知识
什么是知识？作为比数据，信息更高阶层的知识有哪些特点，在对此进行分析之前我们看一看理论界都有哪些经典的定义：
1．知识是让从定量到定性的过程得以实现的、抽象的、逻辑的东西。知识是需要通过信息使用归纳、演绎得方法得到。知识只有在经过广泛深入地实践检验，被人消化吸收，并成为了个人的信念和判断取向之后才能成为知识，
2．“知识”是一种流动性质的综合体：其中包括结构化的经验、价值、以及经过文字化的信息。在组织中，知识不仅存在文件与储存系统中，也蕴含在日常例行工作、过程、执行与规范中。知识来自于信息，信息转变成知识的过程中，均需要人们亲自参与。知识包括“比较”、“结果”、“关联性”与“交谈”之过程。3．国际经济合作组织组编的《知识经济》（knowledge based economy,1996）中对知识的界定，采用了西方20世纪60年代以来一直流行的说法——知识就是知道了什么（Know-what）、知道为什么（K
now-why）、知道怎么做（Know-how）、知道谁（Know-who）。这样的界定可以概括为“知识是4个W”。
4．Harris(1996)将知识定义为：知识是信息、文化脉络以及经验的组合。其中，文化脉络为人们看待事情时的观念，会受到社会价值、宗教信仰、天性以及性别等影响；经验则是个人从前所获得的知识；而信息则是在数据经过储存、分析以及解释后所产生的，因此信息具有实质内容与目标。知识之所以在数据与信息之上，是因为它更接近行动，它与决策相关。
我们认为这些知识的经典定义都有其价值和意义，信息虽给出了数据中一些有一定意义的东西，但它往往会在时间效用失效后价值开始衰减，只有通过人们的参与对信息进行归纳，演绎，比较等手段进行挖掘，使其有价值的部分沉淀下来，并于已存在的人类知识体系相结合，这部分有价值的信息就转变成知识。例如。北京7月1日，气温为30度。在12月1日气温为3度。这些信息一般会在时效性消失后，变得没有价值，但当人们对这些信息进行归纳和对比就会发现北京每年的7月气温会比较高，12月气温比较低，于是总结出一年有春夏秋冬四个季节，有价值的信息沉淀并结构化后就形成了知识。
四。智慧。
智慧是知识层次中的最高一级。它同时也是人类区别于其他生物的重要特征。我们经常看到一个人满腹经纶，拥有很多知识，但不通世故，被称做书呆子。也会看到有些人只读过很少的书，却能力超群，能够解决棘手的问题。我们会认为后者具有更多的智慧。这里面有哪些奥秘，我们首先看一下智慧的经典定义。
1.定义智慧时，英国科学家图灵做出了贡献，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的实验，那它就是智慧的，图灵实验的本质就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为时，这个机器就是智慧的。
2.智慧（Wisdom）-知识的选择（Selection）应对的行动方案可能有多种，但（战略）选择哪个靠智慧。行动则又会产生新的智慧。
·
3.Arthur Anderson 管理顾问公司认为智慧乃以知识为根基，加上个人的运用能力、综合判断、创造力及实践能力来创造价值。;
4.迦纳认为智慧是：「一种处理讯息的生理心理潜能，这种潜能在某种文化环境之下，会被引发去解决问题或是创作该文化所重视的作品」
从这些定义中我们可以总结出以下这些共识：
智慧是人类解决问题的一种能力
智慧是人类特有的能力。
智慧的产生需要基于知识的应用
根据这些共识并沿承知识层次的前三个概念--数据，信息，和知识。我们认为智慧是人类基于已有的知识，针对物质世界运动过程中产生的问题根据获得的信息进行分析，对比，演绎找出解决方案的能力。这种能力运用的结果是将信息的有价值部分挖掘出来并使之成为已有知识架构的一部分。
五。总结：
回顾我们对数据，信息，知识和智慧的定义他们分别是：
1．数据是使用约定俗成的关键字，对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系进行抽象表示，以适合在这个领域中用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。
2．信息是具有时效性的，有一定含义的，有逻辑的、经过加工处理的、对决策有价值的数据流。
3。通过人们的参与对信息进行归纳，演绎，比较等手段进行挖掘，使其有价值的部分沉淀下来，并于已存在的人类知识体系相结合，这部分有价值的信息就转变成知识。
4．智慧是人类基于已有的知识，针对物质世界运动过程中产生的问题根据获得的信息尽行分析，对比，演绎找出解决方案的能力。这种能力运用的结果是将信息的有价值部分挖掘出来并使之成为知识架构的一部分
根据这些定义我们尝试对企业应用知识管理提出一些建设性意见：
1。重视数据所使用关键词的统一性和完整性，这样才能避免组织内出现不同的信息和知识体系，避免成员在交流沟通时产生歧义和误会。
2。保持关键字集合的可扩展性，防止由于数据不全导致新信息和新知识无法产生。
3。重视信息的时效性，尽量在信息的时效性消失前挖掘出其有用的价值，并使之沉淀于已有的知识库中。4。重视信息的可靠性和逻辑性，防止由于错误或逻辑混乱的信息加入到知识库中，降低知识库的质量。5。关注企业知识库的结构化问题，尽量避免知识彼此割裂，甚至出现知识孤岛。通过不同领域知识的交叉融合，使它们连通起来，方便组织成员使用知识库时能够快速准确的定位需要的知识。
6。充分理解智慧是一种应用知识和信息处理问题的能力，在选择组织成员时应兼顾其拥有知识和运用知识能力之间的平衡。
DIKW体系就是关于资料、资讯、知识及智慧的体系。当中每一层比下一层赋予某些[特质。资料层是最基本的。资讯层加入内容。知识层加入“如何去使用”，智慧层加入“什么时候才用”。如此，DIKW体系是一个模型让我们了解分析、重要性及概念工作上的极限。DIKW体系常用于资讯科学及知识管理。
应用
DIKW体系透过以下的步骤来协助研究及分析：
原始观察及量度获得了资料。
分析资料间的关系获得了资讯。这些资讯可以回答简单问题，譬如：谁？什么？哪里？什么时候？为什么？资讯是信息，意味着有听众及目的。
在行动上应用资讯产生了知识。知识可以回答“如何？”的问题。知识是一些可行的关系及习惯工作方式。透过智者间的沟通及自我反省而利用知识会产生了智慧。我们可以利用智慧解答关于行动的为什么及什么时候的问题。智慧是关心未来。它含有暗示及滞后影响的意味。
一、定义
1、资料
数据，或称资料，是可定义为意义的实体，它涉及到事物的存在形式。它是关于事件的一组离散的客观的事实描述，是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。
2、信息
信息，又称讯息，普遍存在于自然界和人类社会活动中，它的表现形式远远比物质和能量复杂。但又远比他们简单，其实信息就是“物质和能量，及其自身‘信息’与其属性的标识、表现。
作为一个概念，信息有着多种多样的含义。一般来说，与信息这一概念密切相关的概念包括约束(constraint)、沟通(communication)、控制、数据、形式、指令、知识、含义、精神刺激、模式、感知以及表达。
3、知识
知识是对某个主题确信的认识，并且这些认识拥有潜在的能力为特定目的而使用。认知事物的能力是哲学中充满争议的中心议题之一，并且拥有它自己的分支—知识论。从更加实用的层次来看，知识通常被某些人的群体所共享，在这种情况下，知识可以通过不同的方式来操作和管理
4、智慧
智慧，可以指思考分析、通情达理或寻求真理的能力，它和智力、聪明不同，智慧更重视人生哲学上的能力。
有智慧的人称为智者。中国古代“知”与“智”通，故“知”就是“智慧”。
二、解释
说一说DIKW金字塔
业界有名的“DIKW金字塔”，就是指数据(Data)、信息(Information)、知识(Knowledge)、智慧(Wisdom)构成的层层递进关系图（如下）。
不过一般人都会觉得这种金字塔表示不算准确，因为四者的边界，绝对谈不上层次分明。互相都有包含，另外不同人从不同角度和立场看，其模糊边界差异也会很大。
我时不时琢磨这个图，考虑它对劲和不对劲的地方。比如到底有什么标准，能把数据、信息、知识、智慧定义得更清楚，关系理得更顺。另外，在大数据愈演愈烈的时候，在金字塔底层对大小数据的处理、争抢、挖掘，是必然引导到更高层次的信息、知识、智慧的斗争？还是根本就是会陷入数据的泥潭，不可能升华，而是需要一开始就需要把目光放到更高的层次呢？
对这个金字塔感兴趣的，据考证是英国诗人艾略特，他在一首1934年的诗里写：
Where is the Life we have lost in living
Where is the wisdom we have lost in knowledge
Where is the knowledge we have lost in information
大致的翻译可以如此：
生活中，我们消逝的生命,去了哪里？
知识中，我们舍弃的智慧,去了哪里？
信息中，我们错过的知识,去了哪里？
知名的华裔地理学家段义孚，在1982年的《未来学家》杂志里说，除了智慧、知识、信息，还得加一层数据。所以，虽然有很多人称自己是这个DIKW金字塔的发源，段义孚老先生绝对有一席之地。
若加上“数据”这层,那艾略特的诗就改成这样：
Where is the Life we have lost in living
Where is the wisdom we have lost in knowledge
Where is the knowledge we have lost in information
Where is the information we have lost in data
这几句,若换成不那么文艺、稍显功利的说法，那就是我们从数据里怎么挖到信息，从信息里得到知识，从知识里获取智慧，在生存里有真正的生活...
我从这几句里有过一些启发，原来金字塔尖，不是智慧，而是人。在数据的世界里，为了信息，为了知识，为了智慧，最终目标，应该是真正和有意义生活。
几千年前我们的《道德经》里，就有“知人者智、自知者明”。也就是说，知人知己，才算明智，才算有智慧。这也是为什么午餐会拍卖很高价，因为是与智者的交流。
我们进入大数据时代，数据极大丰富，信息层出不穷，但是，人生的目的，如果是为了贪婪地读取数据和信息，放弃了知识传承、智慧探索，未免悲哀。
困人于斯肯定不妥，君不见金字塔下累累白骨，金字塔里躺着木乃伊。
大数据的从业者，有时也要为了更高一层的目标努力，对数据吞吐自如永远不是目的，一开始就应该本着促进有知识、有智慧、有意义的生活的分享、交流、交换、碰撞、传递的目的。
附录：《现代人的社交注定灭亡》图片
(2013-06-28 12:34:51)
美国新闻聚合网站BuzzFeed用23张照片证明了为什么现代人的社交注定灭亡：移动互联网毁掉了这一切。
1、和老朋友们共进早餐的美好回忆：
2、还记得第一次见面时的约会时的乐趣吗：
3、高中毕业之后，我们终于拜托了程式化的教育束缚，可以充分的释放个性：
4、在看台上为自己支持的球队呐喊助威、感受跌宕：
5、在享受可口的披萨之前，进行的古怪仪式：
6、一个温馨的感恩节晚餐，全家人团聚在一起：
7、一帮最好的朋友，一场横跨美国的长途兜风：
8、享受暑假生活的兴高采烈的少年们：
9、美酒相伴，畅谈工作、爱情以及球赛：
10、十年未见的兄妹，相见时一定有很多话要聊：
11、第一次在艺术馆得以欣赏艺术大师Thomas Cole的作品：
12、让人向往的户外野营体验：
13、跃跃欲试的观众正在观赏今夏最热门的电影大片：
14、一位老人在洗手间里遇到了一名友好的青年：
15、在朋友的生日聚会上：
16、感人的场景，在他向她求婚的数秒钟瞬间：
17、一位年轻的女士在为自己的美国护照拍摄新的证件照：
18、青春期的纯粹而奔放的爱情：
19、女孩子们的欢聚时光：
20、咖啡和汉堡堪称绝世无双的珍稀之物：
21、陪伴孩子玩乐的父亲：
22、你必须通过一个设备来欣赏美丽的日落：
23、这名婴孩正在登录他的第一个社交网络帐号：
数据、信息、知识与智慧的联系和区别 数据，信息，知识与智慧四者之间有着密切的相关性，它们常被混淆使用。本文将重点对数据，信息，知识与智慧进行分析和对比。 一、数据 数据是知识阶层中最底层也是最基础的一个概念。数据是形成信息，知识和智慧的源泉。关于数据的定义，比较典型的我们可以看到以下几种： 1.数据是对现实生活的理性描述，尽可能地从数量上反映现实世界。也包括汇总、排序、比例、等等处理。 2. Applehans [Globe & Laugero,1999]认为数据是一系列外部环境的事实，是未经组织的数字、词语、声音和图像等。 3.据是计算机程序加工的“原料”。例如，一个代数方程求解程序中所用的数据是整数和实数，而一个编译程序或文本编辑程序中使用的数据是字符串。随着计算机软，硬件的发展，计算机的应用领域的扩大，数据的含义也扩大了。例如，当今计算机可以处理的图象，声音等，它都被认为是数据的范畴。 4.数据泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示，以适合于用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。 我们认为第四个定义较符合我们对数据的理解。例如，水的温度是100℃，礼物的重量是500克，木头的长度是2米，大楼的高度时100层。在这些表述中：水，温度，100℃，礼物，重量，500克，木头，长度，2米，大楼，高度，100层就是数据。通过这些数据的描述我们的大脑里形成了对客观世界的清晰印象。这些数据也可以同过编码被录入到计算机中。从上面的例子中。我们看到数据要通过人们约定俗成的字符和定义表现出来。我们也可以把这些字符和定义称之为关键词，数据就是通过对这些关键词的应用把人类认知的物质世界清晰的描述出来。我们提到关键词必须是人们约定俗成的。这就表示不同阶级，不同宗教。不同国家的人对于关键词的约定必然会有差异。由此我们可以推导出数据其实也具有一个使用范围。不同领域的人在描述同一事物是会出现不同的数据。例如，中国人会称每个星期的最后一天为“星期天”。美国人会把这一天叫做“Sunday”。基督教徒会称这一天为“礼拜天”。数据的有范围性导致由此建立的信息世界，知识世界在不同的国家。不同的宗教，不同的阶级中会产生差异。认识到数据的有范围性可以帮助我们在一个领域进行知识管理时，首先要统一关键词的约定。最后我们对数据进行这样的定义：数据是使用约定俗成的关键字，对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系进行抽象表示，以适合在这个领域中用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。 二、信息 “信息”是当代使用频率很高的一个概念，由于很难给出基础科学层次上的信息定义。系统科学界曾下决心暂时不把信息作为系统学的基本概念，留待条件成熟后再做弥补。到目前为止，围绕信息定义所出现的流行说法已不下百种。以下是一些比较典型、比较有代表性的说法。 1948年信息论的创始人C.E.香农在研究广义通信系统理论时把信息定义为信源的不定度。1950年控制论创始人N.维纳认为，信息是人们在适应客观世界，并使这种适应被客观世界感受的过程中与客观世界进行交换的内容的名称。1964年R.卡纳普提出语义信息。语义不仅与所用的语法和语句结构有关，而且与信宿对于所用符号的主观感知有关。所以语义信息是一种主观信息。 80年代哲学家们提出广义信息，认为信息是直接或间接描述客观世界的，把信息作为与物质并列的范畴纳入哲学体系。 90年代以后一些经典的定义有：1．数据是从自然现象和社会现象中搜集的原始材料，根据使用数据人的目的按一定的形式加以处理，找出其中的联系，就形成了信息。
从信息到知识 院（系）名称： 专业名称： 学生姓名： 学号： 二○一三年四月
摘要 从信息到知识的转化主要经历四个步骤，数据、信息、知识到智慧。认清这四者之间的概念和关系。本文分析、归纳了数据、信息、知识和智慧的定义，提出了对这些概念的认识了解，并对他们之间的关系进行了详细分析。本文认为数据通过接受、记忆转化为信息，信息通过分析思考变为知识，而知识通过集成、内化为智慧。 关键词：数据；信息；知识；智慧 从信息到知识 1．数据、信息、知识与智慧的含义 从图中我们可以看到，数据是知识阶层中最底层也是最基础的一个概念。数据是形成信息，知识和智慧的源泉。 关于数据的定义，比较典型的我们可以看到以下几种： 1.数据是对现实生活的理性描述，尽可能地从数量上反映现实世界。也包括汇总、排序、比例、等等处理。 2.数据(Data) [Applehans, Globe&Laugero,1999]认为数据是一系列外部环境的事实，是未经组织的数字、词语、声音和图像等。 3.据是计算机程序加工的“原料”。 4.数据泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示，以适合于用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。以下介绍一个关于数据、信息、知识到智慧的实例： 信息系统角度的传统划分——数据努力/价值 Effort/ Value 数据 Data 信息 Informa 知识 Knowled 企业智慧 Corporate Wisdom 时间 Time
乔纳森?吴(Jonathan Wu) (1)数据。例如，一个杂货店收集和存储了有关顾客购物的交易数据，包括如下的数据元素:货物名称、数量、价格、日期等(见表1.1)。交易处理系统存储了大量的相关数据，为更高层次的理解奠定了基础。 表1.1 交易数据实例 货物名称数量价格日期登记号店员ID会员卡ID 尿布 1 4.99 11/1/2000001 213 1209 信息系统角度的传统划分——信息 (2) 信息。例如，不同货物名称、数量和价格就提供了被购货物的信息，包括货物种类、数量和价格等。通过计算每种货物的销售额，就可以进行货物销售额排序。 表1.2 数据积聚形成信息 货物名称数量价格销售总额啤酒265 6.85 1815.25 谷物430 3.90 1677.00 面包850 1.59 1351.50 牛奶1100 1.20 1320.00 尿布200 4.99 998.00 信息系统角度的传统划分——分析 (3) 分析。将不同的数据元素积聚形成信息是很有用的，同时，将数据分离和重新组织将能够提升信息的价值，这就是进行信息分析的意义。例如，可以对杂货店中存储的信息按照特定的时间周期进行分析，可以得到有价值的分析结果，尿布和啤酒的销售受到时间周期的影响，而谷物、面包和牛奶则保持稳定的销售态势。 表1.3 对信息的分析 货物名称时期1时期2时期3时期4数量价格销售总额啤酒35 75 100 55 265 6.85 1815.25 谷物110 110 100 110 430 3.90 1677.00
1.数据中心设计 数据中心是为人力资源和社会保障信息化提供技术支撑和数据支撑，提供人力资源和社会保障信息化全部数据的构建、保存、更新、集成、分发与共享，以及提供存证、容灾、备份等信息服务的基础环境，是实现数据的存放和集中处理的场所。数据中心从内容上，涉及业务资源数据库、交换资源数据库和宏观决策数据库，分别存放在生产区、交换区和决策区；从层次上，分为市、区/县、社区/镇三级。 1.1数据中心的设计原则 1．源于现系统，高于现系统 数据中心必须以现系统为基础，通过数据中心的建设，使新系统的需求得到满足。数据中心的建设将把现有相对独立的各个相关系统有机地构成一个统一的大系统。 2．业务处理分散，数据相对集中 业务部门办理业务，数据中心管理业务数据是将来系统建设的模式。这种模式满足了系统对数据的稳定性、安全性、完整性等原则的要求。 3．合理利用现有成熟技术原则 通过利用现有的成熟技术来建设数据中心，提高了系统建设的成功率，降低了系统建设的风险。 4．分步实施原则 数据中心的建设是一个阶段性强、计划性强的过程，因此，在数据中心设计时应明确系统建设分为哪几个步骤，每一个步骤包括什么内容，以什么作为阶段标志。分步实施模式可以降低投资风险，将建设资金进行分阶段划分，使每一个时期的资金投入都能够得到保证。 5．四个统一原则 数据中心的建立将解决四个统一的问题，即统一的数据平台、统一的数据接口、统一的数据通道、统一的数据管理。 （1）统一的数据平台就是为各种数据的访问、交换、使用提供一个统一的
物理支撑环境； （2）统一的数据接口就是人力资源和社会保障部门与其他相关部门之间的数据交换文件必须通过数据中心统一实现交换和共享； （3）统一的数据通道就是数据中心纵向沟通了省、市、区县三级人力资源和社会保障部门，横向沟通了人力资源和社会保障各业务部门，为构建统一的人力资源和社会保障系统提供坚实基础； （4）统一的数据管理就是集中人力资源和社会保障各业务部门的基本业务数据，并进行统一的数据安全控制和异地集中备份。 6．效益和效率协调原则 数据中心应满足现有系统向更高的层次发展，实现效益和效率的协调。 1.2数据中心的体系结构 数据中心体系的构成基于以下几点考虑： 第一，数据中心统一管理生产区、交换区、宏观决策区各数据库，以及与相关业务部门交换数据的接口数据文件。通过数据中心，接通了人力资源和社会保障个业务部门及相关业务机构，极大限度地共享了数据资源，使数据中心成为名副其实的数据中心。 第二，接口数据文件可以通过电子邮件、软盘等方式传递，但都存在安全隐患问题，如果通过数据中心转发，可以解决数据传递过程中的安全隐患、单一出/入口问题。 第三，数据集中存储，既方便了数据安全控制，又方便数据的一地集中备份，从而最大限度发挥数据中心统一管理职能的作用。 第四，保证系统现有投资，使各个业务部门存放的数据可以过渡到全市集中。 第五，考虑到将来系统的建设将分步实施，供交换和决策用的数据库将逐步从生产数据库中独立出来，但由于它们也存放在数据中心，这样更能体现数据中心的大集中职能。 1.3数据中心的主要功能 数据中心的主要功能是把各种业务数据纳入统一的管理模式，解决各个地区的数据库分布和相对集中的问题，实现数据的交换和共享。 从目前情况考虑，在保持现有数据系统的情况下，数据中心主要解决生产数据集中管理，以及各种数据库的互联、数据交换、数据共享等问题；数据中心将成为全市人力资源和社会保障信息系统统一应用的基础。 1．生产数据集中管理 在市一级建立集中式资源数据库，或采取将数据通过定期备份的方式集中存放在市级数据中心，可实现生产数据的集中管理，从而方便各业务之间实现信息共享，人力资源和社会保障部门对社会公众提供统一的管理和服务。 2．业务部门的互联互通 数据中心作为一个连接的媒介，接通了人力资源和社会保障信息系统与其他系统，在此基础上实现了人力资源各业务部门、社会保障各业务部门之间的数据共享，同时实现了与其他相关业务部门之间数据文件的接收和发送。
在数据的世界里，为了信息，为了知识，为了智慧，最终目标，应该是真正和有意义生活。 这个世界上，失败的人除了天分太差之外，只有以下几点，懒，方向不对，方法不对，没有坚持。你是哪一种呢？ 方向、方法是否正确取决于你的知识面、视野、思考(总结)、摸索等，而知识对多数人而言是最重要的成功基础。所以此文值得你多多阅读几遍，理解它。 DIKW体系 中文名 DIKW体系 定义 关于数据信息知识及智慧的体系 作用 常用于资讯科学及知识管理. 提出 简介 DIKW体系就是关于数据、信息、知识及智慧的体系。当中每一层比下一层赋予某些特质。资料层是最基本的。资讯层加入内容。知识层加入“如何去使用”，智慧层加入“什么时候才用”。如此，DIKW体系是一个模型让我们了解分析、重要性及概念工作上的极限。DIKW体系常用于资讯科学及知识管理. 历史 这个模型可以追溯于所写的诗－《岩石》（The Rock）。在首段，他写道：“知识中的智慧我们在那里丢失？资讯中的知识我们在那里丢失？”（Where is the wisdom we have lost in knowledge / Where is the knowledge we have lost in information）。哈蓝·克利夫兰根据这个1982年12月在《未来主义者》杂志中的文章－“资讯有如资源”的基础来建设这个体系。后来这个体系得到米兰·瑟兰尼（Milan Zeleny）及（Russell .L. Ackoff）不断的扩展。 应用 DIKW体系透过以下的步骤来协助研究及分析： 原始观察及量度获得了资料。 分析资料间的关系获得了资讯。这些资讯可以回答简单问题，譬如：谁？什么？哪里？什么时候？为什么？资讯是信息，意味着有听众及目的。
数据，信息，知识，智慧分析与对比 随着人类社会从工业经济时代进入知识经济时代，知识管理的出现为21世纪知识经济时代的企业组织提供必须的管理基础。以彼得.德鲁克博士（Peter F. Drucker）和斯威比博士为代表提出的理论为知识管理领域的开拓和发展作出了杰出贡献。 知识管理（ Knowledge Management, KM ）是识别组织中的知识资产、并充分发挥知识资产的杠杆作用，来帮助企业获取竞争优势的过程。毫无疑问，我们已经生活在知识经济和知识管理的环境当中。每时每刻，我们身边都充满了各种各样的数据。但只有将这些杂乱无章的数据，转换为信息和知识，才能帮助我们做出聪明的选择。可见知识是从数据到智慧划分为不同层次的。
由于数据，信息，知识与智慧四者之间有着密切的相关性，他们常被混淆使用。本文将重点对数据，信息，知识与智慧进行分析和对比。 一。数据 2.数据(Data) [Applehans, Globe&Laugero,1999]认为数据是一系列外部环境的事实，是未经组织的数字、词语、声音和图像等。 3.据是计算机程序加工的撛蠑。例如，一个代数方程求解程序中所用的数据是整数和实数，而一个编译程序或文本编辑程序中使用的数据是字符串。随着计算机软，硬件的发展，计算机的应用领域的扩大，数据的含义也扩大了。例如，当今计算机可以处理的图象，声音等，它都被认为是数据的范畴。 4.数据泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示，以适合于用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。 我们认为第四个定义较符合我们对数据的理解。例如，水的温度是100℃，礼物的重量是500克，木头的长度是2米，大楼的高度时100层。在这些表述中：水，温度，100℃，礼物，重量，500克，木头，长度，2米，大楼，高度，100
1.采购部查询库存信息及用户需求，若商品的库存量不能满足用户的需要，则编制相应的采购订货单，并交送给供应商提出订货请求。供应商按订单要求发货给该公司采购部，并附上采购收货单。公司检验人员在验货后，发现货物不合格，将货物退回供应商，如果合格则送交库房。库房管理员再进一步审核货物是否合格，如果合格则登记流水帐和库存帐目，如果不合格则交由主管审核后退回供应商。 画出物资订货的业务流程图。 2．在盘点管理流程中，库管员首先编制盘存报表并提交给仓库主管，仓库主管查询库存清单和盘点流水账，然后根据盘点规定进行审核，如果合格则提交合格盘存报表递交给库管员，由库管员更新库存清单和盘点流水账。如果不合格则由仓库主观返回不合格盘存报表给库管员重新查询数据进行盘点。 根据以上情况画出业务流程图和数据流程图。
3.“进书”主要指新书的验收、分类编号、填写、审核、入库。主要过程：书商将采购单和新书送采购员；采购员验收，如果不合格就退回，合格就送编目员；编目员按照国家标准进行的分类编号，填写包括书名，书号，作者、出版社等基本信息的入库单；库管员验收入库单和新书，如果合格就入库，并更新入库台帐；如果不合格就退回。“售书”的流程：顾客选定书籍后，收银员进行收费和开收费单，并更新销售台帐。顾客凭收费单可以将图书带离书店，书店保安审核合格后，放行，否则将让顾客到收银员处缴费。 画出“进书”和“售书”的数据流程图。 进书业务流程： 进书数据流程： F3.2不合格采购单 售书业务流程：
售书数据流程： 4.背景：若库房里的货品由于自然或其他原因而破损，且不可用的，需进行报损处理，即这些货品清除出库房。具体报损流程如下： 由库房相关人员定期按库存计划编制需要对货物进行报损处理的报损清单，交给主管确认、审核。主管审核后确定清单上的货品必须报损，则进行报损处理，并根据报损清单登记流水帐，同时修改库存台帐；若报损单上的货品不符合报损要求，则将报损单退回库房。 试根据上述背景提供的信息，绘制出“报损”的业务流程图、数据流程图。 报损业务流程图： 业务流程图：
第六章信息系统与数据库 一. 计算机信息系统： (一) 定义：使用各种先进成熟的软件开发工具设计维护的，以提供信息服务为主要目的的数据密集型、人机交 互的计算机应用系统。 (二) 特点： 1. 数据量大：数据一般需存放在辅助存储器（外存）中，内存中设置缓冲区，只暂存当前要处理的一小 部分数据。 2. 数据（绝大部分）持久：不随程序运行的结束而消失，长期保留在计算机系统中。 3. 数据共享 (三) 结构： 1. 基础设施层 2. 资源管理层： 1) 功能：实现信息采集、存储、传输、存取和管理 2) 主要组成：数据库管理系统 3. 业务逻辑层 4. 应用表现层： 功能：通过人机交互方式，向用户展现信息处理结果 (四) 发展趋势： 1. 信息多媒体化 2. 系统集成化：基础通信集成、数据集成、应用集成、业务流程集成、企业与企业或部门与部门之间的 集成 3. 功能智能化 4. 结构分布化： 计算机辅助协同工作（CSCW ）：在分布式信息系统中，用户共享数据等各种计算机资源，并在系统的支持下，合作完成某一任务（如共同决策、共同拟订计划、共同设计产品等）。 二. 信息和数据 (一) 数据表达了一定的内容，即“客观事实、概念或指令”，数据具有一定的格式，可以是数值型数据和非数 值型数据，包括数字、文字、图画、声音、图像 (二) 在信息处理领域中，信息指的是人们要解释的那些数据的含义。 (三) 信息处理的实质是数据处理，数据处理的目的是获取有用的信息。 (四) 信息不是把数据简单的符号化 三. 数据库系统（DataBase System ，DBS ）： (一) 定义：具有管理和控制数据库功能的计算机系统 (二) 特征：统一管理和共享数据（比文件系统管理更多的数据） (三) 组成： 1. 应用程序：利用DBS 资源开发的、解决管理和决策的各种应用软件 2. 计算机支持系统 1) 硬件： 2) 软件：DBMS 、操作系统、应用系统开发工具 3. 数据库（DB ） 1) 定义：按一定的数据模型组织，长期存放在外存上的可共享的相关数据集合 2) 要求：反映应用单位数据本身的内容、数据之间的联系 3) 存储内容： A. 用户直接使用的数据 B. “元数据”：关于数据之间联系的描述，即数据的数据。 各类用户 …
据、信息、知识与智慧的联系和区别
数据、信息、知识与智慧的联系和区别 数据，信息，知识与智慧四者之间有着密切的相关性，它们常被混淆使用。本文将重点对数据，信息，知识与智慧进行分析和对比。 一、数据 数据是知识阶层中最底层也是最基础的一个概念。数据是形成信息，知识和智慧的源泉。关于数据的定义，比较典型的我们可以看到以下几种： 1.数据是对现实生活的理性描述，尽可能地从数量上反映现实世界。也包括汇总、排序、比例、等等处理。 2. Applehans [Globe & Laugero,1999]认为数据是一系列外部环境的事实，是未经组织的数字、词语、声音和图像等。 3.据是计算机程序加工的“原料”。例如，一个代数方程求解程序中所用的数据是整数和实数，而一个编译程序或文本编辑程序中使用的数据是字符串。随着计算机软，硬件的发展，计算机的应用领域的扩大，数据的含义也扩大了。例如，当今计算机可以处理的图象，声音等，它都被认为是数据的范畴。
意义的，他必须告诉我们是哪天的几点钟在会议室三楼开会。注意信息的时效性对于我们使用和传递信息有重要的意义。它提醒我们失去信息的时效性，信息就不是完整的信息，甚至会变成毫无意义的数据流。所以我们认为信息是具有时效性的有一定含义的，有逻辑的、经过加工处理的、对决策有价值的数据流。信息＝数据＋时间+处理。 三．知识 什么是知识？作为比数据，信息更高阶层的知识有哪些特点，在对此进行分析之前我们看一看理论界都有哪些经典的定义： 1．知识是让从定量到定性的过程得以实现的、抽象的、逻辑的东西。知识是需要通过信息使用归纳、演绎得方法得到。知识只有在经过广泛深入地实践检验，被人消化吸收，并成为了个人的信念和判断取向之后才能成为知识， 2．“知识”是一种流动性质的综合体：其中包括结构化的经验、价值、以及经过文字化的信息。在组织中，知识不仅存在文件与储存系统中，也蕴含在日常例行工作、过程、执行与规范中。知识来自于信息，信息转变成知识的过程中，均需要人们亲自参与。
数据、信息、知识与智慧 今天读了夏敬华博士的《知识管理》一书，结合过去NLP的理念，对于什么是知识有如下领悟。 大千世界，林林总总的事物，对我们来说都是数据。（比方说每天的销售数字）但是数据对 我们来说没有任何意义，俗话说“我们只能看到我们想看到的东西”。你过去的成长历史和 知识结构形成了一个内在的过滤器，只有符合这个过滤器的数据才能与你产生共鸣（被你认 知）。通过这种机制，这部分数据被赋予了意义，成为信息。（比方说销量的增长趋势，只 有你知道分析问题时要看这点，你才会去计算它，这种增长趋势就是从数据经过排列组合得 出的信息。） 从大量的信息中，经过归纳法，你可能会发现某种规律，这种规律性的东西就是知识。 （比方说从销量的增长趋势中你发现啤酒和尿布的销量往往同步增长，这就是知识。）对于 规律而言，人们还往往力图发现其背后的产生原因，求得对知识的更深层理解。 一旦对知识有了“知其然，且知其所以然”的理解，人们就可以使用演绎法，将知识应 用在新情况中，形成创新。 有了知识和创新的知识，再结合行动，就能产生效果。效果就是对外在世界作出一定的 改变。从行动过程中，根据效果的大小，人们又可以进一步的检验和丰富已有的知识，形成 一个循环。（比方说你观察到啤酒和尿布销量的正相关性，你还一定要把啤酒摆在尿布附近， 才能真正从知识产生价值）。
那么，什么是智慧呢？智慧是一种高层次的知识。知识以逻辑清晰的方式出现，大多为线性，可以用规则、公式等表现，注重的是因果关系。而智慧大多为非线性（因果关系串成了反馈回路，还加上延迟和扰动），因为智慧有超乎人们意料之外的特点。人的大脑是一个低速的CPU，只能处理一些线性的问题，非线性的问题往往超过了大脑的计算能力（遇到此类问题，人往往会感到头晕与迷茫）。所以知识可以传授，而智慧很难传授。 最后，什么是直觉呢？直觉是右脑的功能，是由蛛丝马迹引起联想，或者画面或者勾起过去的感觉（因为右脑是一个巨大的存储器）。这种类比在逻辑上是不充分的，可能正确也可能错误。如果正确，是因为同样的背后规律会产生类似的场景，所以直觉回忆起过去的类似场景，就可以对当前场景做出推断（这种背后规律有可能是非线性的，所以直觉有时可以达到与智慧同样的效果，但是直觉并不总是正确的）。
第一章信息管理和系统 1.信息的概念：信息是客观世界各种事务的特征的反映；信息是可以通信的；信 息不同于数据，信息是经过加工以后、对客观世界产生影响的数据。 2.信息的分类：按管理层次：战略信息、战术信息、作业信息；按应用领域：管 理信息，社会信息，科技信息；按反映形式：数字信息、图像信息、声音信息， 3.信息的性质：事实性，时效性，不完全性，等级性（战略级，战术级，作业级）， 变换性，价值性。 4.信息量的大小：信息量的大小取决于信息内容消除人们认识的不确定程度，消 除的不确定程度大，则发出的信息量就大，消除的不确定程度小，则发出的信 息量就小。 5.信息量的单位：比特。一比特的信息量是指含有两个独立均等概率状态的事件 所具有的不确定性能被全部消除所需要的信息。 6.系统的概念：系统是由处在一定的环境中相互联系和相互作用的若干组成部分 结合而成并为达到整体目的而存在的集合。 7.系统的特征：整体性，目的性，相关性，环境适应性。 8.信息系统的概念、：信息系统是一个人造系统，它由人、硬件、软件和数据资源 组成，目的是及时、正确地收集、加工、存储、传递和提供信息，实现组织中 各项活动的管理、调节和控制。 9.组织中各项活动表现为物流、资金流、事物流和信息流的运动。信息系统包括 信息处理系统和信息传输系统两个方面。信息处理系统对数据进行处理，使它 获得新的结构与形态或者产生新的数据。信息传输系统不改变信息本身的内容， 作用是把信息从一处传到另一处。 10.信息系统的发展阶段：电子数据处理系统（EDPS）----管理信息系统（MIS，高度 集中，定量化，数据库共享）----决策支持系统（DSS）----智能决策支持系统（IDSS）、 群体决策支持系统（GDSS）、电子商贸系统（EBPS）、总裁信息系统。 11.信息系统对职能的支持：对计划职能的支持；对组织职能的支持，对领导职能 的支持，对控制职能的支持。 12.扁平化（理解，趋势）：纵向（金字塔）的官僚体制开始崩溃。 13.决策问题的类型：按问题的结构化程度分为，结构化决策，非结构化决策，半 结构化决策。 14.管理信息系统的社会属性： 第二章管理信息系统概论 1.管理信息系统的定义：管理信息系统是一个由人、计算机等组成的能进行管理 信息收集、传递、储存、加工、维护和使用的系统；管理信息系统不仅是一个 能向管理者提供帮助的基于计算机的人机系统，而且也是一个社会技术系统； 管理信息系统通过对整个供应链上组织内和多个组织间的信息流管理，实现业 务的整体优化，提高企业运行控制和外部交易过程的效率。 2.管理信息系统的特点：它是一个为管理决策服务的信息系统；它是一个对组织 乃至整个供需链进行全面管理的综合系统；它是一个人机结合的系统；它是一 个需要与先进的管理方法和手段相结合的信息系统；它是多学科交叉形成的边 缘学科。 3.基于管理任务的系统层次结构：战略管理，管理控制（战术管理），运行控制， 业务处理。 4.管理信息系统结构的综合：横向综合（把同一管理层次的各种职能综合在一起）、
什么是数据，信息，知识和智慧 2008-07-16 09:58:41| 分类：互联网进化论研究| 标签：|字号大中小订阅作者：刘锋（本文章属作者原创作品，刘锋版权所有，转载引用请注明出处和作者刘锋） 2006年1月份左右，我曾经撰写了一篇涉及数据，信息，知识，和智慧的文章，在科学网看到倪鹏云老师也在探讨这个问题，于是我将原文一些核心的内容整理出来形成这篇文章与大家进行探讨。这个问题的 探讨将在我们未来的研究中起到关键作用-原文地址 --https://www.doczj.com/doc/3d4632112.html,/s/blog_591a83bf010001fe.html 在知识管理中，有一个经典的知识阶层图，本文将以这个图作为阐述的顺序依据。 第一，什么是数据？ 我们经常说“水的温度是100℃，礼物的重量是500克，木头的长度是2米，大楼的高度100层“。通过水，温度，100℃，礼物，重量，500克，木头，长度，2米，大楼，高度，100层这些关键词,我们的大脑里就形成了对客观世界的印象。这些约定俗成的字符或关键词就构成了我们探讨的数据基础，我们提到关键词必须是人们约定俗成的。这就表示不同阶级，不同宗教。不同国家的人对于关键词的约定必然会有差异。由此我们可以推导出数据其实也具有一个使用范围。不同领域的人在描述同一事物会出现不同的数据。例如，中国人会称每个星期的最后一天为”星期天“。美国人会把这一天叫做“Sunday”。基督教徒会称这一天为“礼拜天”.数据的有范围性导致由此建立的信息世界，知识世界在不同的国家。不同的宗教，不同的阶级中会产生差异。认识到数据的有范围性可以帮助我们在一个领域进行知识管理时，首先要统一关键 词或数据的约定。 最后我们对数据进行这样的定义：数据是使用约定俗成的关键词，对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系进行抽象表示，以适合在这个领域中用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。
高一信息技术（选修）复习班级：姓名：座号： 一、数据管理的基本知识 1、数据及数据类型(P6-7) 1）数据是一种重要的信息资源，是对现实世界中客观事物的符号化表示，分为数值型数据和非数值型数据。可以用数字来表示的数据是数值数据,如轻重、高矮、大小等数值型数据，用非数字形式来表示的数据称为非数值数据。如字符、文字、图表、图像、声音等非数数值型数据。 数据与信息的区别和联系：数据是信息的具体描述，是信息的载体 0806） A.记录 B.数值 C.数据 D.数字 2、用一组数据“班级：05；姓名：李想；性别：男；座号：9 ；总分：369”来描述某位学生信息，其中“总分”字段适合的数据类型为（）（0906） A:数字型B:逻辑型C:日期型D:货币型 3、用一组数据“客房编号: 0101,额定人数:4,状态: 即将到达,是否可预定: TRUE”来描述某客房信息，其中“是否可预定” 字段适合的数据类型为（）（0906）A:数字型B:逻辑型C:日期型D:货币型 4、用一组数据"产品名称: 自行车,开始时间:2009-6-29,结束时间: 2009-12-3,需求数量:1010"来描述某生产计划信息，其中"开始时间"数据可设置为（）（0906）A:数字型B:逻辑型C:日期/时间型D:货币型
5、用一组数据“班级：05，姓名：李警，性别：男，座号：9 ”来描述某位学生信息，其中“姓名”数据可设置为（）（0906） A:文本型B:逻辑型C:日期型D:货币型 6、用一组数据“类型编号: BK001；类型名称:管理；可借天数:30”来描述图书类型信息，其中“类型编号”数据可设置为（）（0906） A:数字型B:逻辑型C:日期型D:文本型 7、下列关于数据的叙述，错误的是( ) （0901） A.数据只能以数字形式来表示 B.数据是人类社会的一种重要信息资源 C.数据是的信息的符号化表示 D.数据是对现实世界中客观事物的符号化表示 2、了解数据管理技术的变迁(P8) 发展历程可分为三个阶段：人工管理、文件系统、数据库系统 人工管理特点：没有专门的软件管理数据，数据与应用程序紧密联系，不能共享。 文件系统特点：数据文件与应用程序分离，但独立性、安全性和完整性较差。 ①数据结构化。这是数据库与文件系统的根本区别。数据库中的数据组织形式为二维表。 ②数据共享。数据库中的数据可以通过数据库管理系统为多个用户所共享，冗余度小。 ③数据具有较高的独立性。 ④数据的安全性得到保证。 1、数据管理技术的发展经历了三个阶段，分别为人工管理、数据库管理和（）（0906） A:网络管理B:计算机管理C:文件管理D:软件管理 2、数据管理技术的发展经历了三个阶段，其中最早出现的是（）（0906） A:人工管理阶段B:机器系统阶段C:数据库系统阶段D:文件系统阶段 3、数据管理技术的发展经历了三个阶段，按照先后顺序以下表述正确的是( )（0901） A.文件管理、人工管理、数据库管理 B.数据库管理、文件管理、人工管理 C.人工管理、文件管理、数据库管理 D.人工管理、数据库管理、文件管理 4、下面列出的数据管理技术发展的三个阶段中，有专门的软件对数据进行管理的阶段的是( )（0901） ①人工管理阶段②文件系统阶段③数据库系统阶段 A.只有② B.只有③ C.②和③ D.①和③
数据通信的基础知识概述 数据通信是通信技术和计算机技术相结合而产生的一种新的通信方式。要在两地间传输信息必须有传输信道，根据传输媒体的不同，有有线数据通信与无线数据通信之分。但它们都是通过传输信道将数据终端与计算机联结起来，而使不同地点的数据终端实现软、硬件和信息资源的共享。 数据通信的交换方式及适用范围 1．数据通信的交换方式 通常数据通信有三种交换方式： （1）电路交换 电路交换是指两台计算机或终端在相互通信时，使用同一条实际的物理链路，通信中自始至终使用该链路进行信息传输，且不允许其它计算机或终端同时共亨该电路。 （2）报文交换 报文交换是将用户的报文存储在交换机的存储器中（内存或外存），当所需输出电路空闲时，再将该报文发往需接收的交换机或终端。这种存储—转发的方式可以提高中继线和电路的利用率。 （3）分组交换 分组交换是将用户发来的整份报文分割成若于个定长的数据块（称为分组或打包），将这些分组以存储—转发的方式在网内传输。第一个分组信息都连有接收地址和发送地址的标识。在分组交换网中，不同用户的分组数据均采用动态复用的技术传送，即网络具有路由选择，同一条路由可以有不同用户的分组在传送，所以线路利用率较高。 2．各种交换方式的适用范围 （1）电路交换方式通常应用于公用电话网、公用电报网及电路交换的公用数据网（cSPDN）等通信网络中。前两种电路交换方式系传统方式；后一种方式与公用电话网基本相似，但它是用四线或二线方式连接用户，适用于较高速率的数据交换。正由于它是专用的公用数据网，其接通率、工作速率、用户线距离、线路均衡条件等均优于公用电话网。其优点是实时性强、延迟很小、交换成本较低；其缺点是线路利用率低。电路交换适用于一次接续后，长报文的通信。 （2）报文交换方式适用于实现不同速率、不同协议、不同代码终端的终端间或一点对多点的同文为单位进行存储转发的数据通信。由于这种方式，网络传输
1.举例说明数据与信息之间的关系 数据是信息的载体，而信息是数据的内涵。例如我有一条数据表明一位同学的姓名身高等，而这之间，这个学生的姓名可称为一条信息，这些信息组成起来就是一定数据。区别：数据可表示信息，但不是任何数据都表示信息，同以数据可以有不同的解释。信息是抽象的，同一信息可以有不同的数据表示方式。 2.试述MRP,闭环MRP,MRPII,ERP的原理 MRP：编制零件的生产计划，采购计划。 闭环MRP：根据长期生产计划制定短期主生产计划 MRPII：根据经营目标制定生产计划，实现按需按时进行生产 ERP:供应链管理 3.常见的管理信息系统有哪些，各有什么特点 结构化生命周期法，典型的瀑布模型，具有顺序性和依赖性；运用系统的思想和方法；信息系统有其生命周期及其严格的阶段性； 要求预先严格定义系统的需求；抽象方法；自顶向下，逐步求精；模块化方法 原型法，引入迭代的概念，自始至终强调用户的参与，在用户需求分析，系统功能描述及系统实现等方面具有较大的灵活性；可以用来评价几种不同的设计方案；用来建立系统的某个部分；不排斥传统生命周期法中采用的大量行之有效的方法和工具 面向对象的开发方法，更符合人们认识事物的思维方式；实现软件可重用；实现了数据和过程，数据与算法的融合；容易的用户沟通，从而确定系统需求 4.什么是结构化生命周期法？它对系统开发阶段所划分的每个阶段的任务是什么？ 又称结构化系统开发方法或瀑布模型 B将系统生命周期分解为几个阶段，每个阶段目标明确，任务相对独立，简单，便于不同专业人员分工协作，从而减低软件开发难度 C每个阶段有明确的要求，严格的标准和规范，及与开发的软件系统完全一的高质量致的文档资料
路由器及RIP协议 一、路由器基本原理及功能 路由器是连接不同网络的设备，实现在不同网络中转发数据单元。 1.路由表中包含了下列关键项： 目的地址（Destination）：用来标识IP包的目的地址或目的网络。 网络掩码（Mask）：与目的地址一起来标识目的主机或路由器所在的网段的地址。将目的地址和网络掩码“逻辑与”后可得到目的主机或路由器所在网段的地址 输出接口（Interface）：说明IP包将从该路由器哪个接口转发。 下一跳IP地址（Nexthop）：说明IP包所经由的下一个路由器的接口地址。路由优先级(Priority):也叫距离管理，决定了来自不同路由来源的路由信息的优先权 2.路由信息的来源(Protocol/Owner) 在路由表中有一个Protocol字段：指明了路由的来源，即路由是如何生成的。路由的来源主要有3 种： 链路层协议发现的路由（Direct）：开销小，配置简单，无需人工维护，只能发现本接口所属网段拓扑的路由。链路层一定要ＵＰ 手工配置的静态路由（Static）：静态路由是一种特殊的路由，它由管理员手工配置而成。通过静态路由的配置可建立一个互通的网络。静态路由无开销，配置简单，适合简单拓扑结构的网络。 动态路由协议发现的路由（RIP、OSPF等）：当网络拓扑结构十分复杂时，手工配置静态路由工作量大而且容易出现错误，这时就可用动态路由协议，让其自动发现和修改路由，无需人工维护，但动态路由协议开销大，配置复杂。 3.路由的花费（metric） 标识出了到达这条路由所指的目的地址的代价，通常路由的花费值会受到线路延迟、带宽、线路占有率、线路可信度、跳数、最大传输单元等因素的影响，不同的动态路由协议会选择其中的一种或几种因素来计算花费值（如RIP用跳数来计算花费值）。该花费值只在同一种路由协议内有比较意义，不同的路由协议之间的路由花费值没有可比性，也不存在换算关系。静态路由的花费值为0。 二、路由匹配原则 1.最长匹配原则－使用路由表中达到同一目的地的子网掩码最长的路由。 2.Cost/metric值越小的路由越优先？ 不同的路由协议发现的路由Cost没有比较意义 3.在Router A上被优选的路由，Router B上也一定优选？ 路由选优完全是“单机行为” 三、路由协议原理 1.静态路由 在组网结构比较简单的网络中，只需配置静态路由就可以使路由器正常工作。接口静态路由优先级是0，这意味着它是直接连接网络的路由。
数据->信息->知识->智慧 美国buildingSMART联盟主席Dana K. Smith先生在其BIM专著中提出了一种对BIM 的通俗解释，我觉得非常有趣，摘译如下，供同行分享。 文中讲了“Data, Information, Knowledge, Wisdom”四个名词我们分别译为“数据、信息、 知识、智慧”。 字典上对数据和信息的定义几乎相同，但对于BIM来说这两者的区别非常明显，而且我们把它们放在了“数据-信息-知识-智慧”这样一个链条上，理解这个链条是理解BIM价值以 及有效使用建筑信息的基础。 数据是一组经验观察值和事实，尤其是当它们被组织起来做随后的分析的时候。例如，如果在河边垂直放置一把量尺，并且对河水变动做一个系列的观察，那么这些观察的记录就 是数据。 信息是被用来思考和做出决策或者得出结论的一组事实和观察，从上述水位记录上没有得出任何结论，但是当洪水退去以后，你观察到把制冷和供热设备安装在一层以上的家庭比安装在地下室的家庭更快恢复到居住条件，同时成本也更低。你已经使用信息得出了结论。 知识是从经验和学习中得到的熟悉、认知以及理解。通过洪水对居住建筑的影响这个事实得到的信息，你建议修改建筑规范，要求在洪水泛滥区域新建或改建房屋在设计的时候把供热和制冷系统放在二层或以上。把从对以前情形的观察得来的信息应用到新的情形下显 示出来的就是知识。 智慧是辨别和判断什么是真的、什么是对的、什么可持续的能力，表现为洞察力、常识以及良好的判断能力。你关于洪水影响居住结构的知识没有导致你设计不同的房子，而是选择高出洪水泛滥的地区作为建筑场地。这个良好的判断就是智慧的反应。 BIM本质上就是这样一个机制：把数据转化成信息，从而获得知识让我们智慧地行动。我们从把数据组合成一组事实开始这个过程，这给了我们练习良好判断所需要的意识。
医院信息系统数据维护和管理规定 为加强我院计算机信息系统数据库及基础数据维护和管理，保证医院信息系统数据的安全、稳定、准确，制定本规定。 一、数据库管理 1 .系统维护人员必须管理好数据库和数据库服务器的登录用户名和登录密码，以免被他人盗用。 2 .系统维护人员必须经过专业技术培训，具备相应的专业技术水平方可上岗。 3 .医院各部门工作人员按照医院信息管理系统的使用要求和业务 要求开展工作，规范地录入、接收和移交各类档案数据和各类业务数据。医院有关部门要加强数据质量管理，确保入库数据真实、完整、准确。 4 .医院各类计算机数据统一在数据中心管理保存。系统维护人员 做好数据库审核工作，对收集的各类数据进行完整性和质量检查，对不符合要求的数据，应退回形成部门重新处理。 二、基础数据维护 1.凡需要新增或作废的各项数据，如药品、诊疗项目、一次性材 料，需各相关部门负责人员及科主任签字方可进行相关操作，并自行以时间为序建立变更记录以便核对。 2 .基础数据变更应由各职能科室批准并签章方可执行，主要包括 机构设施变更、人员变更、床位设置变更等。 3 .凡需加入信息科的信息资料须由经办科室主任签字，经办科室 需保留原始记录。
4 .院内各科室需修改业务数据时，凭分管领导批示方可到信息科由系统维护人员修改。 5 .信息科及各职能科室人员可根据工作需要使用信息系统进行数据查询。 6 .为保证各类统计数据的完整性、及时性与准确性，统计数据经使用部门复核后方可使用。 7 .禁止超范围与盗用他人账号进行数据查询，不得私自提供统计数据给其他单位与个人，禁止对数据进行篡改、破坏。
1、大数据概念： 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 2、大数据简介： “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。 早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。且中国物联网校企联盟认为，物联网的发展离不开大数据，依靠大数据可以提供足够有利的资源。 随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 3、大数据的领域： 大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面： 第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。 第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。 第三，价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。 第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。 4、大数据技术： 大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。 大数据技术分为整体技术和关键技术两个方面。