データと情報の主な違いは、データが生で未加工であるのに対し、情報は加工され、組織化され、構造化されていることです。

データと情報は、私たちが一緒に使っている2つの言葉です。

どちらも推論、計算、意思決定を行う上で重要です。

しかし、データと情報には明確な違いがあります。

情報は常にデータに依存していることを知ることが重要です。

データとは

データとは、個々の統計、事実、または情報の項目の集まりです。

技術的には、データの単数形はdatumであるが、日常的な言葉ではほとんど使われない。

データは生の状態であり、有用な情報を抽出するためには整理し解釈する必要がある。

つまり、データはそれ自体では何の意味も目的も持ちません。

しかし、私たちは、研究調査、金融、企業経営、ガバナンスなど、あらゆる人間活動にデータを利用しています。

さらに、データは、テキスト、グラフ、数値、画像など、どのような形でもあり得る。

例えば、日付、気温、テストの点数、商品の価格、名前のリストなどです。

しかし、このデータ単体では、何の意味も持たないかもしれない。

データとは、推論、計算、議論に利用できる事実情報の最小単位と表現することができる。

具体的な測定値から抽象的な統計値まで、さまざまなものがあります。

さらに、データは量的データと質的データの2つに大別される。

量的データは価格、重量、温度など数値的なものであり、質的データは記述的であるが数値的でないものです。

質的なデータとは、例えば、名前、住所、人物の身体的特徴などです。

また、特に研究に関しては、データを一次データと二次データに分類することができる。

前者は研究者が初めて収集したデータであり、後者は研究者が作成した既に存在するデータです。

情報とは

情報とは、処理され、整理され、構造化されたデータのことである。

情報はデータに文脈を与え、意思決定プロセスに大きく貢献する。

データは個々の数字や数値であるのに対し、情報はそこから得られる知識です。

例えば、生徒一人ひとりのテスト用紙の点数をデータとして記述することができます。

しかし、全生徒の点数を集計すれば、その科目の平均点や、その科目が得意な人、不得意な人などの情報が得られます。

意思決定において、情報は非常に重要です。

しかし、私たちは情報の質も考慮しなければならない。

以下に、質の良い情報の特徴をいくつか挙げる。

関連性 – 情報は意思決定に関連したものであるべきだ。

適時性 – 情報は時間内に受信者に到達する必要があります。

正確性 – 情報は誤りや間違いがなく、明確でなければならない。

公平性 – 情報には偏りがあってはならない。

完全性 – 情報は完全であるべきで、不完全な情報は誤った判断を招く可能性がある。

データと情報の違い

定義

データとは、個々の統計、事実、または情報の項目の集まりであり、情報とは、データを処理し、整理し、構造化したものです。

自然

データは生の状態で、加工されておらず、構造化されていないのに対し、情報は加工され、構造化されている。

意味

データはそれ自体では意味がないかもしれないが、情報には常に意味があります。

相互依存性

情報はデータに依存するが、データは情報に依存しない。

フォーム

データは数字、数値、統計などの形で、情報は通常、言葉、思考、アイデアなどの形で提供されます。

理解度

データを理解するのは難しいが、情報を理解するのは比較的簡単です。

例

あるクラスの生徒の点数はデータの一例であり、そのクラスの生徒の平均点数はデータから得られる情報です。

結論

意思決定には、データと情報の両方が重要です。

データは生の事実や統計であり、それ単体では意味がない場合もあります。

しかし、情報とはデータを加工し、構造化したものです。

情報は理解しやすく、データに文脈を与えるものです。

これがデータと情報の大きな違いです。

さらに重要なことは、情報は常にデータに依存しているということです。