डेटा बनाम सूचना के बीच अंतर
डेटा बनाम सूचना की वास्तविक अवधारणा पर जाने से पहले हम सभी को वास्तव में पता होना चाहिए कि डेटा क्या है और वास्तव में क्या जानकारी दर्शाती है।
इसलिए संक्षिप्त और सरल शब्दों में, डेटा केवल उन तथ्यों और आंकड़ों के लिए खड़ा होता है जिनमें जानकारी के टुकड़े, पूरी जानकारी या कोई जानकारी नहीं हो सकती है। अब जानकारी में आ रहा है, जब डेटा को संसाधित, व्याख्या, संगठित, संरचित और प्रस्तुत किया जाता है और यह समझ में आता है कि जिसके लिए किसी को जानकारी की आवश्यकता है, तो उसे केवल सूचना कहा जाता है।
जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, सूचना को डेटा के उस रूप के रूप में वर्णित किया जाता है जो संसाधित, संगठित, विशिष्ट, संरचित होता है और आवश्यकता के अनुसार कुछ अर्थ सूचनाओं का अनुमान लगाने के लिए प्रस्तुत किया जाता है। यह जानकारी अर्थ को जोड़ती है और डेटा की विश्वसनीयता में सुधार करती है, समझ को सुनिश्चित करती है और अनिश्चितता को कम करती है।
डेटा से जानकारी को बदलने या निकालने के लिए उसे अनावश्यक विवरण या सारहीन चीजों से मुक्त करना होगा, जिसका आवश्यकता के अनुसार कुछ मूल्य है।
चूंकि डेटा को इसकी जानकारी निकालने के लिए व्याख्या और विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है, इसलिए यह बहुत संभव है कि यह गलत तरीके से व्याख्या की जाएगी जिससे गलत निष्कर्ष निकलता है, इस प्रकार डेटा से अनुमानित ऐसी जानकारी के बारे में कहा जाता है कि डेटा गलत हो रहा है। अपूर्ण डेटा या संदर्भ की कमी के कारण इस तरह के परिदृश्य सबसे अधिक हैं।
उदाहरण के लिए, आजकल शेयर बाजारों में आपका निवेश आम है। इसलिए निवेश करने से पहले किसी को उपलब्ध डेटा से जानकारी निकालनी होगी जो गलत हो सकती है और इससे निवेशक को नुकसान उठाना पड़ता है, इसके पीछे कई कारण हो सकते हैं लेकिन हमारे विषय के संदर्भ में, कारण यह हो सकते हैं कि डेटा उपलब्ध नहीं है या अपूर्ण है संदर्भ के।
एक और उदाहरण हम ले सकते हैं, उदाहरण के लिए, तारीखों की एक सूची को डेटा कहा जा सकता है जो बिना जानकारी के व्यर्थ है जिसे हम छुट्टियों की सूची या सप्ताहांत या राष्ट्रीय छुट्टियों की सूची जैसे डेटा से निकाल सकते हैं। ।
इसी तरह, किसी भी स्थान के तापमान रीडिंग के इतिहास को केवल डेटा कहा जाता है। यदि एक ही डेटा को व्यवस्थित और विश्लेषण किया जाता है और फिर आवश्यकता के अनुसार उस अवधि के लिए अधिकतम तापमान और न्यूनतम तापमान को खोजने के लिए प्रस्तुत किया जाता है, तो हम इसे जानकारी के रूप में कह सकते हैं।
हम अनुसरण के रूप में डेटा को द्विभाजित कर सकते हैं:
1) प्राथमिक डेटा
- गुणात्मक तथ्य।
- मात्रात्मक डेटा।
2) माध्यमिक डेटा।
- आंतरिक डेटा।
- बाहरी डेटा।
डेटा बनाम सूचना (इन्फोग्राफिक्स) के बीच हेड टू हेड तुलना
नीचे डेटा बनाम सूचना के बीच शीर्ष 15 अंतर है
डेटा बनाम सूचना के बीच महत्वपूर्ण अंतर
दोनों डेटा बनाम सूचना बाजार में लोकप्रिय विकल्प हैं; आइए डेटा बनाम सूचना के बीच कुछ प्रमुख अंतर पर चर्चा करते हैं:
- डेटा किसी भी स्थिति, घटना, विचार, इकाई या किसी भी प्रकार की चीजों में एकत्र किए गए कच्चे तथ्य हैं जिनके लिए किसी भी जानकारी को समाप्त करने की आवश्यकता होती है।
- वे तथ्य जो हम किसी विशेष घटना या विषय से समाप्त करते हैं, जिसके लिए हम बेकार डेटा को समाप्त करके डेटा को फ़िल्टर करते हैं और आवश्यक डेटा रखते हैं जो जानकारी बनाता है।
- डेटा सरल पाठ या संख्याओं की तरह कुछ भी हो सकता है
- सूचना डेटा का संसाधित और व्याख्यायित रूप है।
- डेटा असंगठित, बेतरतीब ढंग से एकत्र किए गए तथ्य और आंकड़े हैं जिन्हें आवश्यकता के अनुसार निष्कर्ष निकालने के लिए संसाधित किया जा सकता है।
- समान डेटा का संगठित रूप जो समझ में आता है उसे सूचना कहा जाता है।
- डेटा को टिप्पणियों और रिकॉर्ड के आधार पर एकत्र किया जाता है, जो कंप्यूटर में या बस कागजों में या किसी अन्य माध्यम से संग्रहीत होते हैं।
- सूचना को अधिक विश्वसनीय माना जाता है क्योंकि डेटा को सूचना में बदलने के लिए उचित विश्लेषण किया जाता है।
डेटा बनाम सूचना तुलना तालिका
आइए डेटा बनाम सूचना के बीच तुलना की चर्चा करते हैं:
| डेटा बनाम सूचना के बीच तुलना का आधार | डेटा | सूचना |
| विवरण | कच्चे तथ्य और आंकड़े जो विचारों या निष्कर्ष को विकसित करने में मदद करते हैं। | डेटा से निष्कर्ष / विश्लेषण जो आवश्यकता के अनुसार सार्थक जानकारी बनाते हैं। |
| स्वरूप | वर्ण, अक्षर, संख्या या किसी भी चीज के रूप में हो सकता है। | विचारों और अनुमानों को डेटा से निकाला गया और ठीक से व्यवस्थित किया गया। |
| प्रतिनिधित्व | संरचना, सारणीबद्ध डेटा, चित्र, रंग कोड या कुछ भी। | जरूरत के अनुसार रेखांकन वाली भाषा। |
| अर्थ | कोई अर्थ नहीं है। | इसका उचित अर्थ है। |
| आपसी संबंध | सूचना का संग्रह। | डेटा से संसाधित। |
| फ़ीचर | डेटा कच्चे रूप में है और इसका कोई मतलब नहीं है। | अप्रासंगिक डेटा को फ़िल्टर करने के बाद डेटा का संग्रह जो समझ में आता है। |
| निर्भरता | कोई निर्भरता नहीं। | डेटा पर निर्भर करता है। |
| UOM | बिट्स या बाइट्स या किलोबाइट्स में मापा जाता है और इसी तरह। | समय, गुणवत्ता आदि के पहलू पर मापा गया। |
| निर्णय लेने के लिए समर्थन | निर्णय लेने के लिए उपयोग नहीं किया जा सकता। | निर्णय लेने के लिए उपयोग किया जाता है। |
| शामिल | कच्चा डेटा। | अर्थ सूचना। |
| ज्ञान का स्तर | निम्न स्तर | मध्यम स्तर। |
| विशेषता | कुछ डेटा संगठन को वर्गीकृत किए जाते हैं और सार्वजनिक रूप से वितरित करने के लिए प्रतिबंधित होते हैं।
हालाँकि, कुछ डेटा जनता के लिए भी उपलब्ध हैं। |
बिक्री के लिए उपलब्ध है जिसका जनता के लिए कुछ महत्व है। |
| महत्व | अकेले डेटा का कोई महत्व नहीं है। | यह अपने आप में महत्वपूर्ण है। |
| उपयोगिता | मई उपयोगी नहीं हो सकता है क्योंकि इसमें अप्रासंगिक डेटा भी हो सकता है। | यह उपयोगी और मूल्यवान है क्योंकि यह डेटा से अनुमानित है। |
| उदाहरण | किसी विशेष क्षेत्र के तापमान के बारे में डेटा। | डेटा का विश्लेषण जो एक महीने के लिए अधिकतम या न्यूनतम तापमान जैसे अनुमानित तथ्यों की जानकारी को मूल्यवान बनाता है। |
निष्कर्ष
इसलिए हम इस बिंदु पर चर्चा कर सकते हैं कि डेटा असंगठित सूचना है और सूचना है जो हमें डेटा के प्रसंस्करण और विश्लेषण के बाद मिलती है। दोनों डेटा बनाम सूचना की शर्तें बहुत करीब हैं। तकनीकीता के संदर्भ में, डेटा का अर्थ है इनपुट जो कुछ अर्थ पूर्ण आउटपुट उत्पन्न करने के लिए उपयोग किया जाता है जिसे हमने सूचना के रूप में कहा है।
डेटा तथ्य और विवरण हैं जिनसे जानकारी निकाली जा सकती है। अकेले डेटा का कोई अर्थ नहीं है कि सूचना प्राप्त करने के लिए डेटा से सही जानकारी प्राप्त करने के लिए डेटा को फ़िल्टर करना है, डेटा केवल संख्याओं, शब्दों, प्रतीकों का एक संग्रह है या यह ऐसा कुछ भी हो सकता है जहां से विश्लेषण करके जानकारी निकाली जा सकती है। डेटा का कोई मतलब नहीं है, लेकिन इससे निकाली गई जानकारी पहले ही चर्चा के अनुसार समझ में आ जाती है।
डेटा फिर से कच्चे और असंगठित तथ्य और आंकड़े हैं जिन्हें इसे सार्थक बनाने के लिए संसाधित करने की आवश्यकता होती है जिसे सूचना कहा जाता है।
इसलिए हमें पता चला कि डेटा कुछ भी हो सकता है और इसमें कुछ मूल्यवान जानकारी हो सकती है या ऐसा नहीं हो सकता है जिससे जानकारी प्राप्त करने के लिए इसका विश्लेषण करने की आवश्यकता हो। अकेले डेटा का कोई महत्व नहीं है लेकिन सूचना का है।
सूचना में डेटा पर निर्भरता है लेकिन डेटा पर निर्भरता नहीं है।
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यह डेटा बनाम सूचना के बीच शीर्ष अंतर के लिए एक मार्गदर्शक रहा है। यहां हम इन्फोग्राफिक्स, और तुलना तालिका के साथ डेटा बनाम सूचना प्रमुख अंतरों पर भी चर्चा करते हैं। अधिक जानने के लिए आप निम्नलिखित लेखों पर भी नज़र डाल सकते हैं –
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