Pojmy ako sú dáta a informácie sa dnes používajú prakticky všade. Hovoríme o dátovej analytike, dátovej vede, veľkých dátach alebo o rozhodovaní založenom na dátach. V bežnej reči pritom tieto dva pojmy často používame ako synonymá. Z pohľadu dátovej vedy však medzi nimi existuje dôležitý rozdiel.
V mojom minulom článku Dáta som sa venoval tomu, čo sú to dáta, ako vznikajú, aké typy dát poznáme a prečo sú v dnešnom svete také dôležité. V tomto článku na túto tému nadviažeme a pozrieme sa bližšie na to, čo je informácia a aký je rozdiel medzi dátami a informáciami.
Čo sú dáta?
Najskôr si stručne pripomeňme, čo vlastne rozumieme pod pojmom dáta.
Dáta môžeme chápať ako zaznamenané údaje alebo fakty o určitej skutočnosti. Môžu mať podobu čísla, textu, obrázka, zvuku, videa, GPS súradníc alebo napríklad záznamu o nákupe. Ak napríklad vidíme číslo 23, ide o dáta. Samotné číslo nám však veľa nepovie. Môže predstavovať vek človeka, počet objednávok, získanú teplotu alebo napríklad počet návštevníkov nejakej webovej stránky.
Dáta teda nemusia mať bez ďalšieho kontextu jasný význam a práve tu sa dostávame k pojmu informácia.
Čo je informácia?
Informácia je teda význam, ktorý získame z dát ich spracovaním, usporiadaním a interpretáciou v určitom kontexte. Dôležitým prvkom je tu najmä slovo význam. Dáta predstavujú zaznamenané hodnoty, zatiaľ čo informácia nám pomáha pochopiť, čo tieto hodnoty znamenajú a čo z nich môžeme vyvodiť.
Predstavme si napríklad hodnoty 23, 25, 24, 27 a 28. Samotné čísla sú dáta ale ak však vieme, že ide o priemernú dennú teplotu počas piatich dní, potom môžeme povedať, že teplota sa v sledovanom období zvýšila a posledný deň dosiahla až 28 °C. V tomto prípade sme z dát získali informáciu.
Jednoducho si teda môžeme zapamätať, že dáta sú zaznamenané údaje a informácia je význam, ktorý z týchto údajov získame.
Ako sa z dát stávajú informácie?
Medzi dátami a informáciami môžeme vidieť určitý proces. Najskôr máme údaje, ktoré získame z rôznych zdrojov. Následne ich potrebujeme skontrolovať, vyčistiť, usporiadať a analyzovať. Až potom môžeme začať hovoriť o tom, čo nám tieto dáta hovoria.
Predstavme si napríklad webovú stránku www.saperp.sk, ktorá zaznamenáva počet návštevníkov. Máme hodnoty ako 685, 820, 850, 910, 1 240 a 1 380 návštev, pričom samotné čísla sú dáta. Ak po ich analýze zistíme, že návštevnosť v druhej polovici obdobia výrazne rastie, získali sme informáciu. Ak následne zistíme, že práve v deň začiatku rastu bol publikovaný nový článok, môžeme začať skúmať už možnú súvislosť medzi článkom a zvýšenou návštevnosťou.
Treba však byť opatrní, pretože časová súvislosť ešte automaticky neznamená príčinnú súvislosť. Alebo inak povedané, ak sa dve veci stali v rovnakom čase, ešte to neznamená, že jedna spôsobila druhú.
Veľa dát neznamená veľa informácií
Dnes máme k dispozícii obrovské množstvo dát. Každý nákup, kliknutie na webovej stránke, vyhľadávanie alebo pohyb mobilného telefónu môže vytvoriť nový dátový záznam. Viac dát však automaticky nebude znamenať viac užitočných informácií. Firma môže mať napríklad milióny záznamov o svojich zákazníkoch, ale samotná veľkosť databázy však ešte neznamená, že firma má dostatok informácií na správne rozhodovanie. Ak sú dáta nekvalitné, neúplné, duplicitné alebo nesprávne interpretované, veľké množstvo dát môže byť skôr problémom než výhodou.
Pre dátového vedca preto nie je dôležité iba to, koľko dát máme, ale aj to, či sú kvalitné, relevantné a či z nich dokážeme získať odpoveď na konkrétnu otázku.
Informácia musí byť relevantná
Nie každá informácia je automaticky užitočná.
Predstavme si, že by sme chceli zistiť, prečo klesajú predaje určitého produktu. Vieme, že priemerný vek zákazníkov je 38 rokov. Táto informácia môže byť úplne správna, ale nemusí nám pomôcť odpovedať na otázku, prečo predaje klesajú. Oveľa užitočnejšia môže byť informácia, že predaje produktu klesli o 15 % v segmentoch, v ktorých konkurenčný produkt znížil cenu.
Pri dátovej analytike teda nejde iba o získanie nejakej informácie, ale potrebujeme získať informáciu, ktorá je relevantná pre problém, ktorý riešime.
Dáta, informácie a rozhodovanie
Dáta často nie sú konečným cieľom. Ich hodnota spočíva v tom, čo z nich dokážeme zistiť a ako získané informácie využijeme. Najskôr dáta spracujeme a analyzujeme, následne z nich získame informácie, ktoré nám pomôžu lepšie pochopiť danú situáciu a nakoniec sa na ich základe môžeme rozhodnúť.
Firma napríklad zaznamenáva počet objednávok a to sú dáta. Analýzou sa zistí, že počet objednávok v posledných troch mesiacoch rastie a to je informácia. Ak ale zároveň zistí, že najväčší rast pochádza z určitého zákazníckeho segmentu, získava dôležitý poznatok a na jeho základe môže následne upraviť marketingovú stratégiu alebo zvýšiť zásoby.
Takto sa z pôvodných dát postupne stáva podklad pre rozhodovanie.
Na záver by som to zhrnul nasledovne..
Ak by som chcel celý rozdiel zhrnúť do jednej jednoduchej myšlienky, môžeme povedať, že dáta hovoria, čo máme a informácia nám zase pomáha pochopiť, čo to znamená. Dáta sú základným materiálom s ktorým pracujeme, pričom informácia vzniká vtedy, keď týmto dátam porozumieme v správnom kontexte a dokážeme z nich odvodiť význam.
Zaujal Vás článok?
Zvážte možnosť jeho zdieľania na sociálnych sieťach alebo sa podeľte o svoj názor a pripomienky k článku a to odoslaním správy na e-mailovú adresu info@dataspark.sk.
