सूचना और डेटा के बीच अंतर

डेटा क्या है?

डेटा एक कच्चा और असंगठित तथ्य है जिसे सार्थक बनाने के लिए संसाधित किया जाना आवश्यक है। जब तक यह व्यवस्थित न हो, डेटा असंगठित समय पर सरल हो सकता है। आम तौर पर, डेटा में तथ्यों, टिप्पणियों, धारणाओं की संख्या, वर्ण, प्रतीक, छवि आदि शामिल होते हैं।

डेटा की व्याख्या हमेशा एक मानव या मशीन द्वारा की जाती है, जिसका अर्थ प्राप्त करना है। तो, डेटा अर्थहीन है। डेटा में कच्चे रूप में संख्याएँ, कथन और वर्ण होते हैं।

सूचना क्या है?

सूचना डेटा का एक समूह है जिसे दी गई आवश्यकता के अनुसार सार्थक तरीके से संसाधित किया जाता है। जानकारी को संसाधित, संरचित या प्रस्तुत संदर्भ में इसे सार्थक और उपयोगी बनाने के लिए प्रस्तुत किया गया है।

यह संसाधित डेटा है जिसमें संदर्भ, प्रासंगिकता और उद्देश्य के डेटा शामिल हैं। इसमें कच्चे डेटा का हेरफेर भी शामिल है।

सूचना अर्थ प्रदान करती है और डेटा की विश्वसनीयता में सुधार करती है। यह अवांछनीयता को सुनिश्चित करने में मदद करता है और अनिश्चितता को कम करता है। इसलिए, जब डेटा को जानकारी में तब्दील किया जाता है, तो इसका कोई बेकार विवरण नहीं होता है।

कुंजी प्रसार

• डेटा एक कच्चा और असंगठित तथ्य है जिसे सार्थक बनाने के लिए संसाधित करने की आवश्यकता होती है, जबकि सूचना डेटा का एक समूह है जिसे दी गई आवश्यकता के अनुसार सार्थक तरीके से संसाधित किया जाता है।
• डेटा का कोई विशिष्ट उद्देश्य नहीं है जबकि सूचना का अर्थ है कि डेटा की व्याख्या करके असाइन किया गया है।
• अकेले डेटा का कोई महत्व नहीं है जबकि सूचना अपने आप में महत्वपूर्ण है।
• डेटा कभी भी सूचना पर निर्भर नहीं होता है जबकि सूचना डेटा पर निर्भर है।
• बिट्स और बाइट्स में मापा गया डेटा, दूसरी ओर, सूचना समय, मात्रा आदि जैसे सार्थक इकाइयों में मापा जाता है।
• डेटा संरचित, सारणीबद्ध डेटा, ग्राफ़, डेटा ट्री हो सकता है जबकि सूचना दी गई डेटा के आधार पर भाषा, विचार और विचार है।

डेटा बनाम। जानकारी

मापदंडों	डेटा	जानकारी
विवरण	गुणात्मक या मात्रात्मक चर जो विचारों या निष्कर्षों को विकसित करने में मदद करता है।	यह डेटा का एक समूह है जो समाचार और अर्थ को वहन करता है।
शब्द-साधन	डेटा एक लैटिन शब्द, डेटम से आया है, जिसका अर्थ है "कुछ देने के लिए।" एक समय में "डेटा" डेटाल का बहुवचन बन गया है।	सूचना शब्द में पुरानी फ्रांसीसी और मध्य अंग्रेजी मूल है। इसे "सूचित करने का कार्य" कहा गया है। यह ज्यादातर शिक्षा या अन्य ज्ञात संचार के लिए उपयोग किया जाता है।
प्रारूप	डेटा संख्याओं, अक्षरों या अक्षरों के समूह के रूप में होता है।	विचार और निष्कर्ष
में प्रतिनिधित्व किया	यह संरचित, सारणीबद्ध डेटा, ग्राफ, डेटा ट्री आदि हो सकता है।	दिए गए डेटा के आधार पर भाषा, विचार और विचार।
जिसका अर्थ है	डेटा का कोई विशेष उद्देश्य नहीं है।	इसका अर्थ है कि डेटा की व्याख्या करके असाइन किया गया है।
आपसी संबंध	जानकारी जो एकत्र की जाती है	जानकारी जो संसाधित है।
फ़ीचर	डेटा एक एकल इकाई है और कच्चा है। इसका कोई मतलब नहीं है।	सूचना उत्पाद और डेटा का समूह है जो संयुक्त रूप से एक तार्किक अर्थ लेकर चलता है।
निर्भरता	यह कभी भी सूचना पर निर्भर नहीं करता है	यह डेटा पर निर्भर करता था।
मापन इकाई	बिट्स और बाइट्स में मापा जाता है।	समय, मात्रा आदि जैसी सार्थक इकाइयों में मापा जाता है।
निर्णय लेने के लिए समर्थन	इसका उपयोग निर्णय लेने के लिए नहीं किया जा सकता है	यह निर्णय लेने के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।
शामिल	अपरिष्कृत कच्चे कारक	सार्थक तरीके से प्रक्रिया की गई
ज्ञान का स्तर	यह निम्न स्तर का ज्ञान है।	यह ज्ञान का दूसरा स्तर है।
विशेषता	डेटा एक संगठन की संपत्ति है और जनता के लिए बिक्री के लिए उपलब्ध नहीं है।	जानकारी बिक्री के लिए जनता के लिए उपलब्ध है।
निर्भरता	डेटा डेटा एकत्र करने के लिए स्रोतों पर निर्भर करता है।	जानकारी डेटा पर निर्भर करती है।
उदाहरण	दौरे पर एक बैंड पर टिकट की बिक्री।	क्षेत्र और स्थल द्वारा बिक्री रिपोर्ट। यह जानकारी देता है कि कौन सा स्थान उस व्यवसाय के लिए लाभदायक है।
महत्व	अकेले डेटा का कोई संकेत नहीं है।	सूचना अपने आप में महत्वपूर्ण है।
जिसका अर्थ है	डेटा रिकॉर्ड और टिप्पणियों पर आधारित है, और जिन्हें कंप्यूटर में संग्रहीत किया जाता है या किसी व्यक्ति द्वारा याद किया जाता है।	सूचना को डेटा से अधिक विश्वसनीय माना जाता है। यह शोधकर्ता को एक उचित विश्लेषण करने में मदद करता है।
उपयोगिता	शोधकर्ता द्वारा एकत्र किया गया डेटा उपयोगी नहीं हो सकता है या नहीं।	जानकारी उपयोगी और मूल्यवान है क्योंकि यह उपयोग के लिए शोधकर्ता के लिए आसानी से उपलब्ध है।
निर्भरता	डेटा कभी भी उपयोगकर्ता की विशिष्ट आवश्यकता के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है।	सूचना हमेशा आवश्यकताओं और अपेक्षाओं के लिए विशिष्ट होती है क्योंकि परिवर्तन प्रक्रिया के दौरान सभी अप्रासंगिक तथ्य और आंकड़े हटा दिए जाते हैं।

DIKW (डेटा सूचना ज्ञान बुद्धि)

DIKW वह मॉडल है जिसका उपयोग डेटा, सूचना, ज्ञान, ज्ञान और उनके अंतर्संबंधों की चर्चा के लिए किया जाता है। यह डेटा, सूचना, ज्ञान और ज्ञान के बीच संरचनात्मक या कार्यात्मक संबंधों का प्रतिनिधित्व करता है।

उदाहरण: