360知识网1.数据、信息、智能、知识、智慧的关系如何
我们有必要明确一下一些经常混淆的基本概念。
·数据（Data）=事实的记录，如上季度甲系列产品在华东地区销售额为120万。
·信息=（Information）=数据+意义，如上季度甲系列产品华东地区销售额比去年同期减少了25 %。
·智能（Intelligence）=信息+理解（understanding）与推理（reasoning），如分析原因是华东地区销售单位不行，或甲系列产品进入了衰退期，还是公司整体营销活动落后，竞争者强力促销导致？或是其它原因。
·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交易数据。
数据、信息、智能、知识、智慧、行动与管理活动的关系见下图，事实上它们之间存在多重循环关系。
2.数据、信息、智能、知识、智慧的关系如何
我们有必要明确一下一些经常混淆的基本概念。
·数据（Data）=事实的记录，如上季度甲系列产品在华东地区销售额为120万。 ·信息=（Information）=数据+意义，如上季度甲系列产品华东地区销售额比去年同期减少了25 %。
·智能（Intelligence）=信息+理解（understanding）与推理（reasoning），如分析原因是华东地区销售单位不行，或甲系列产品进入了衰退期，还是公司整体营销活动落后，竞争者强力促销导致？或是其它原因。 ·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交易数据。 数据、信息、智能、知识、智慧、行动与管理活动的关系见下图，事实上它们之间存在多重循环关系。
3.信息、数据、知识之间的关系是什么
信息、数据、知识之间的关系：
数据、信息和知识这三者都是社会生产活动中的一种基础性资源，都可以采用数宇、文宇、符号、图形、声音、影视等多媒体来表示。而且，它们都同时具有客观性、真实性、正确性、价值性、共享性，结构性等特点。
数据、信息和知识是知识工作者对客观事物感知和认识的3个连贯的阶段。
(1)数据的组织阶段。数据是一种将客观事物按照某种测度感知而获取的原始记录，它可以直接来自测量仪器的实时记录，也可以来自人的认识，但是大量的数据多是借助于数据处理系统自动地从数据源进行采集和组织的。数据源是指客观事物发生变化的实时数据。
(2)信息的创造阶段。信息是根据一定的发展阶段及其目的进行定制加工而生产出来的。信息系统就是用于加工、创造信息产品的人机系统。根据对象、目的和加工深度的不同，可以将信息产品分为一次信息、二次信息直至高次信息。
(3)知识的发现阶段。知识是知识工作者运用大脑对获取或积累的信息进行系统化的提炼、研究和分析的结果，知识能够精确地反映事物的本质。
数据、信息、知识3个阶段是螺旋上升的循环周期。人们运用信息系统，对信息和相关的知识进行规律性、本质性和系统性的思维活动，创造新的知识。之后，新的知识又开辟了需要进一步认识的对象领域，然后使人们补充获取新的数据和信息，进人新一轮的上升式循环周期。
4.什么是数据,信息,知识和智慧
有学者说过，万物皆有数。一个苹果是一个，两个苹果是两个，这是以人对事物观察所得出的一种印象，为方便记忆或者其他用途而记录下来就成为数据了。信息的
含义更广一些，是数据概念的一种延伸，其实两者差不多，信息这种用法在一些更高层次的学术研究中出现较多，在意识形态表达上可以不用像数据那么精确。知识
简单讲就是经验，你所学的课本上的，老师啊父母等等教的，都是前人在观察事物经历之后总结的经验，未必是准确的，可以进化的，一种经验积累。智慧就是高大
上的用法了，你想高端大气上档次就使劲用就是了。不过话说会来，我本人对这个词是很尊敬的，一个人可以通过努力获得很多知识，但不一定就具有智慧，智慧是
一种与悟性有关的东西，比如当一个人能窥探到事物本源的时候，就可以说这人是有智慧的。它和金钱职位成就之类的无关，只和你对万物的认识有关。
5.说明数据,信息与知识之间的相互关系,它们在管理上有什么不同
数据管理、信息管理、知识管理间的关系是前者是后者的基础，后者是前者的延伸与发展。
数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程。其目的在于充分有效地发挥数据的作用。
实现数据有效管理的关键是数据组织。随着计算机技术的发展，数据管理经历了人工管理、文件系统、数据库系统三个发展阶段。
信息管理是为了有效地开发和利用信息资源，以现代信息技术为手段，对信息资源进行计划、组织、领导和控制的社会活动。简单地说，信息管理就是人对信息资源和信息活动的管理。
信息管理是指在整个管理过程中，人们收集、加工和输入、输出的信息的总称。信息管理的过程包括信息收集、信息传输、信息加工和信息储存。
知识管理就是为企业实现显性知识和隐性知识共享提供新的途径，知识管理是利用集体的智慧提高企业的应变和创新能力。知识管理包括几个方面工作：建立知识库；促进员工的知识交流；建立尊重知识的内部环境；把知识作为资产来管理。
6.数据,信息和知识的区别与联系
联系：数据和信息之间是相互联系的。数据是反映客观事物属性的记录，是信息的具体表现形式。数据经过加工处理之后，就成为信息；而信息需要经过数字化转变成数据才能存储和传输。
知识也是人类在实践中认识客观世界（包括人类自身）的成果，它包括事实、信息的描述或在教育和实践中获得的技能。知识是人类从各个途径中获得的经过提升总结与凝练的系统的认识。
区别：
一、概念不同
1、数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。
2、信息是数据的内涵，信息是加载于数据之上，对数据作具有含义的解释。
3、知识是符合文明方向的，人类对物质世界以及精神世界探索的结果总和。
二、特点不同
1、信息
1）消息x发生的概率P(x)越大，信息量越小；反之，发生的概率越小，信息量就越大。可见，信息量（我们用I来表示）和消息发生的概率是相反的关系。
2）当概率为1时，百分百发生的事，地球人都知道，所以信息量为0。
2、数据
数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。
3、知识
1）隐性特征
说明：知识具备较强的隐蔽性，需要进行归纳、总结、提炼。
2）行动导向特征
说明：知识能够直接推动人的决策和行为，加速行动过程。
三、分类不同
1、数据
按性质分为
①定位的，如各种坐标数据。
②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）。
③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量。
④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。
2、信息
①信息的表示、传播、储存必须依附于某种载体，载体就是承载信息的事物。
②信息是可以加工和处理的。信息也可以从一种形态转换成另一种形态。
③信息可以脱离它所反映的事物被存储和保留和传播。
④信息是可以传递和共享的。信息可以被重复使用而不会像物质和能源那样产生损耗。
⑤信息具有时效性。
3、知识
①知道是什么的知识（ Know - what） ，主要是叙述事实方面的知识。
②知道为什么的知识（Know - why） ，主要是自然原理和规律方面的知识。
③知道怎么做的知识（Know - how） ，主要是指对某些事物的技能和能力。
④知道是谁的知识（Know - who） ，涉及谁知道和谁知道如何做某些事的知识。
参考资料来源：搜狗百科-数据与信息
参考资料来源：搜狗百科-知识
7.数据,信息和知识有什么关系和区别
原发布者：放飞你们的心情
数据、信息和知识的区别与联系数据、信息和知识的定义数据反映客观事物运动状态的信号通过感觉器官或观测仪器感知，形成了文本、数字、事实或图像等形式的数据。它是最原始的记录，未被加工解释，没有回答特定的问题；它反映了客观事物的某种运动状态，除此以外没有其他意义；它与其它数据之间没有建立相互联系，是分散和孤立的。数据是客观事物被大脑感知的最初的印象，是客观事物与大脑最浅层次相互作用的结果。数据、信息和知识的定义信息利用信息技术对数据进行加工处理，使数据之间建立相互联系，形成回答了某个特定问题的文本，以及被解释具有某些意义的数字、事实、图像等形式的信息。它包含了某种类型可能的因果关系的理解，回答“why（谁）”、“what（什么）”、“where（哪里）”或“when（何时）”等问题。数据、信息和知识的定义知识知识不是数据和信息的简单积累，知识是可用于指导实践的信息，知识是人们在改造世界的实践中所获得的认识和经验的总和。知识又分为显性知识和隐性知识。显性知识是已经或可以文本化的知识，并易于传播。隐性知识是存在于个人头脑中的经验或知识，需要进行大量的分析、总结和展现，才能转化成显性知识。数据、信息、知识的联系与区别数据、信息、知识三者都是对事实的描述，被统一到了对事实的认识过程中。首先，由于人们认识能力的有限性或者所采用的工具的低级性，导致了数据只是对事实的初步认识，甚至存在错误；然后，借助人
8.谁能归纳出数据,信息,知识,智慧的定义
数据（data）是对客观事物的符号表示，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材，如图形符号、数字、字母等。
或者说，数据是通过物理观察得来的事实和概念，是关于现实世界中的地方、事件、其他对象或概念的描述。 在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。
是组成地理信息系统的最基本要素。种类很多，按性质分为：①定位的，如各种坐标数据；②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。
按表现形式分为：①数字数据，如各种统计或量测数据；②模拟数据，由连续函数组成，又分为图形数据（如点、线、面）、符号数据、文字数据和图像数据等。按记录方式分为地图、表格、影像、磁带、纸带。
按数字化方式分为矢量数据、格网数据等。在地理信息系统中，数据的选择、类型、数量、采集方法、详细程度、可信度等，取决于系统应用目标、功能、结构和数据处理、管理与分析的要求。
目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，著名的数据仓库专家w.h.inmon在其著作《building the data warehouse》一书中给予如下描述：数据仓库（data warehouse）是一个面向主题的（subject oriented）、集成的（integrate）、相对稳定的（non-volatile）、反映历史变化（time variant）的数据集合，用于支持管理决策。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
根据数据仓库概念的含义，数据仓库拥有以下四个特点： 1、面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。
主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。 2、集成的。
面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
3、相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。
数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。 4、反映历史变化。
操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点（如开始应用数据仓库的时点）到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。 企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。
数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓库的根本任务。
因此，从产业界的角度看，数据仓库建设是一个工程，是一个过程。 数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。
这种数据集合具有如下特点：尽可能不重复，以最优方式为某个特定组织的多种应用服务，其数据结构独立于使用它的应用程序，对数据的增、删、改和检索由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看，数据库是数据管理的高级阶段，它是由文件管理系统发展起来的。
数据库的基本结构分三个层次，反映了观察数据库的三种不同角度。 （1）物理数据层。
它是数据库的最内层，是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。这些数据是原始数据，是用户加工的对象，由内部模式描述的指令操作处理的位串、字符和字组成。
（2）概念数据层。它是数据库的中间一层，是数据库的整体逻辑表示。
指出了每个数据的逻辑定义及数据间的逻辑联系，是存贮记录的集合。它所涉及的是数据库所有对象的逻辑关系，而不是它们的物理情况，是数据库管理员概念下的数据库。
（3）逻辑数据层。它是用户所看到和使用的数据库，表示了一个或一些特定用户使用的数据集合，即逻辑记录的集合。
数据库不同层次之间的联系是通过映射进行转换的。数据库具有以下主要特点： （1）实现数据共享。
数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，并提供数据共享。 。
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