We use the words "data," "informati

We use the words "data," "information," and "system" almost daily. Understanding what these terms mean, both generally and in the business context, is necessary if you are to use information effectively in your career.


Data VS. Information

The terms "data" and "information" do not mean the same thing. The word data is derived from the Latin datum, literally a given or fact, which might take the form of a number, a statement, or a picture. Data is the raw material in the production of information. Information, on the other hand, is facts or conclusions that have meaning within a context. Raw data is rarely meaningful or useful as information. To become information, data is manipulated through tabulation, statistical analysis, or any other operation that leads to greater understanding of a situation.


Data Manipulation

Here's a simple example that demonstrates the difference between data and information. Assume that you work for a car manufacturer. Last year, the company introduced a new vehicle to the market. Because management realizes that keeping a loyal customer base requires continuously
improving products and services, it periodically surveys large samples of buyers. It sends out questionnaires that include 30 questions in several categories, including demographic data (such as gender, age, and annual income); complaints about different performance areas (such as ease of handling, braking, and the quality of the sound system); features that satisfy buyers most; and courtesy of the dealer's personnel.
Reading through all this data would be extremely time consuming and not very helpful. However, if the data is manipulated, it might provide highly useful information. For example, by categorizing complaints by topic and totaling the number of complaints for each type of dissatisfaction and each car model, the company might be able to pinpoint a car's weaknesses. The marketing analysts then can pass the resulting information along to the appropriate engineering or manufacturing unit.
Also, the company might already have sufficient data on dealers who sold cars to the customers surveyed, the car models they sold, and the financing method for each purchase. But with the survey results, the company can generate new information to improve its marketing. For instance, by calculating the average age and income of current buyers and categorizing them by the car they purchased, marketing executives can better target advertising to groups most likely to purchase each car. If the majority of buyers of a particular type of car do not ask for financing, the company might wish to drop this service option for that car and divert more loan money to finance purchases of other cars. In this way, the company generates useful information from data.



Generating Information
In the examples just cited, calculating totals and averages of different complaints or purchasers' ages may reveal trends in buying habits. These calculations are processes. A process is any manipulation of data, usually with the goal of producing information. Hence, while data is essentially raw materials, information is output. Just as raw materials are processed in manufac- turing to create useful end products, so raw data is processed in information systems to create useful information (see Figure 1.1). Some processes, however, produce yet another set of data.

Kết quả (Việt) 1:

Chúng tôi sử dụng các từ "dữ liệu", "thông tin", và "hệ thống" hầu như hàng ngày. Sự hiểu biết những gì những điều khoản có nghĩa, nói chung và trong bối cảnh kinh doanh, là cần thiết nếu bạn muốn sử dụng thông tin hiệu quả trong sự nghiệp của bạn.Dữ liệu VS. Thông tinCác điều khoản "dữ liệu" và "thông tin" không có nghĩa là cùng một điều. Dữ liệu từ có nguồn gốc từ tiếng Latin datum, nghĩa là một nhất định hoặc thực tế, có thể đi theo hình thức của một số, một tuyên bố, hoặc một hình ảnh. Dữ liệu là nguyên liệu sản xuất thông tin. Thông tin, mặt khác, là sự kiện hoặc kết luận có ý nghĩa trong một bối cảnh. Dữ liệu thô là hiếm khi có ý nghĩa hoặc hữu ích như là thông tin. Để trở thành thông tin, dữ liệu thao tác thông qua tabulation, thống kê phân tích, hoặc bất kỳ hoạt động nào dẫn đến sự hiểu biết lớn hơn của một tình huống.Thao tác dữ liệuĐây là một ví dụ đơn giản thể hiện sự khác biệt giữa các dữ liệu và thông tin. Giả sử rằng bạn làm việc cho một nhà sản xuất xe hơi. Năm ngoái, công ty giới thiệu một chiếc xe mới cho thị trường. Bởi vì quản lý nhận ra rằng giữ một khách hàng trung thành cơ bản yêu cầu liên tục nó cải thiện sản phẩm và dịch vụ, định kỳ khảo sát lớn mẫu của người mua. Nó sẽ gửi ra câu hỏi bao gồm 30 câu hỏi trong một số loại, bao gồm các dữ liệu nhân khẩu học (chẳng hạn như giới tính, tuổi tác, và thu nhập hàng năm); khiếu nại về các khu vực khác nhau hiệu suất (chẳng hạn như dễ dàng xử lý, phanh, và chất lượng của hệ thống âm thanh); tính năng đáp ứng người mua đặt; và lịch sự của các đại lý của nhân viên.Đọc qua tất cả các dữ liệu này sẽ là cực kỳ tốn thời gian và không phải rất hữu ích. Tuy nhiên, nếu các dữ liệu được chế tác, nó có thể cung cấp thông tin rất hữu ích. Ví dụ, bởi phân loại khiếu nại của chủ đề và tổng cộng số lượng khiếu nại đối với từng loại hình của sự bất mãn và mỗi mô hình chiếc xe, công ty có thể có thể để xác định điểm yếu của một chiếc xe hơi. Các nhà phân tích tiếp thị sau đó có thể vượt qua thông tin kết quả cùng với kỹ thuật thích hợp hoặc đơn vị sản xuất.Ngoài ra, công ty đã có thể có đủ dữ liệu trên các đại lý người bán xe cho khách hàng khảo sát, các mô hình xe họ bán, và các phương pháp tài chính cho mỗi mua. Nhưng với kết quả khảo sát, công ty có thể tạo ra các thông tin mới để cải thiện tiếp thị của nó. Ví dụ, bằng cách tính toán độ tuổi trung bình và thu nhập của người mua hiện tại và phân loại chúng bằng xe hơi họ mua, marketing nhân viên điều hành có thể tốt hơn nhắm mục tiêu quảng cáo để nhóm có nhiều khả năng mua mỗi chiếc xe. Nếu phần lớn người mua của một loại hình cụ thể của xe hơi không yêu cầu tài chính, công ty có thể thể thả này lựa chọn dịch vụ cho chiếc xe đó và chuyển hướng thêm cho vay tiền để tài trợ cho việc mua bán của những chiếc xe khác. Bằng cách này, công ty tạo ra các thông tin hữu ích từ dữ liệu.Tạo ra thông tinTrong ví dụ chỉ trích dẫn, tính toán số tổng cộng và trung bình khác nhau khiếu nại hoặc lứa tuổi người mua có thể tiết lộ các xu hướng mua thói quen. Những tính toán này là quá trình. Một quá trình là bất kỳ thao tác dữ liệu, thường với mục tiêu sản xuất thông tin. Do đó, trong khi dữ liệu là về cơ bản nguyên liệu, thông tin là kết quả. Cũng giống như nguyên liệu được thực hiện trong nhà-turing để tạo ra hữu ích sản phẩm cuối cùng, dữ liệu vì vậy thô được xử lý hệ thống thông tin để tạo ra các thông tin hữu ích (xem hình 1.1). Một số quy trình, Tuy nhiên, sản xuất một tập hợp các dữ liệu.

Kết quả (Việt) 2:

Chúng tôi sử dụng các từ "dữ liệu", "thông tin", và "hệ thống" gần như hàng ngày. Hiểu những điều này, cả hai nói chung và trong bối cảnh kinh doanh, là cần thiết nếu bạn sử dụng thông tin một cách hiệu quả trong sự nghiệp của bạn. VS. liệu Thông tin Các thuật ngữ "dữ liệu" và "thông tin" không có nghĩa giống nhau. Các dữ liệu từ có nguồn gốc từ mốc Latin, nghĩa là một hoặc thực tế nhất định, mà có thể mang hình thức của một số, một câu hay một bức tranh. Dữ liệu là nguyên liệu sản xuất thông tin. Thông tin, mặt khác, là sự thật, kết luận rằng có ý nghĩa trong một bối cảnh. Dữ liệu thô là hiếm khi có ý nghĩa hoặc có ích như thông tin. Để trở thành thông tin, dữ liệu được xử lý thông qua các bảng dữ liệu, phân tích thống kê, hoặc bất kỳ hoạt động khác mà dẫn đến sự hiểu biết hơn về một tình huống. Xử lý dữ liệu Dưới đây là một ví dụ đơn giản để minh họa sự khác biệt giữa dữ liệu và thông tin. Giả sử rằng bạn làm việc cho một nhà sản xuất xe hơi. Năm ngoái, công ty đã giới thiệu một mẫu xe mới ra thị trường. Bởi vì quản lý nhận ra rằng việc giữ một cơ sở khách hàng trung thành đòi hỏi phải liên tục cải tiến sản phẩm và dịch vụ, định kỳ các cuộc điều tra mẫu lớn người mua. Nó sẽ gửi bảng câu hỏi bao gồm 30 câu hỏi trong một số chuyên mục, bao gồm cả dữ liệu cá nhân (như giới tính, tuổi tác, và thu nhập hàng năm); khiếu nại về lĩnh vực hoạt động khác nhau (chẳng hạn như dễ xử lý, phanh, và chất lượng của hệ thống âm thanh); các tính năng đáp ứng hầu hết những người mua; và lịch sự của nhân viên của đại lý. Đọc qua tất cả các dữ liệu này sẽ là vô cùng tốn thời gian và không phải là rất hữu ích. Tuy nhiên, nếu các dữ liệu được xử lý, nó có thể cung cấp thông tin rất hữu ích. Ví dụ, bằng cách phân loại khiếu nại theo chủ đề và nâng tổng số người khiếu nại đối với từng loại sự bất mãn và mỗi chiếc xe mô hình, công ty có thể có thể để xác định điểm yếu của xe. Các nhà phân tích thị thì có thể vượt qua các thông tin kết quả cùng với các kỹ thuật hay đơn vị sản xuất thích hợp. Ngoài ra, công ty có thể đã có đủ dữ liệu về các đại lý đã bán xe cho khách hàng được khảo sát, các mô hình chiếc xe mà họ bán, và các phương pháp tài chính cho mỗi lần mua hàng . Nhưng với kết quả khảo sát, các công ty có thể tạo ra thông tin mới để cải thiện tiếp thị của mình. Ví dụ, bằng cách tính toán độ tuổi và thu nhập của người mua hiện nay trung bình và phân loại chúng theo những chiếc xe mà họ mua, giám đốc điều hành tiếp thị có thể nhắm mục tiêu tốt hơn quảng cáo cho các nhóm có nhiều khả năng để mua mỗi chiếc xe. Nếu đa số người mua của một loại xe không xin tài trợ, công ty có thể muốn thả tùy chọn dịch vụ này cho chiếc xe đó và chuyển tiền cho vay nhiều hơn để tài trợ mua xe ô tô khác. Bằng cách này, các công ty tạo ra các thông tin hữu ích từ dữ liệu. Tạo thông tin trong các ví dụ chỉ trích dẫn, tính tổng và trung bình của các khiếu nại khác nhau hoặc tuổi mua 'có thể cho thấy xu hướng trong thói quen mua sắm. Những tính toán các quá trình. Một quá trình là bất kỳ thao tác dữ liệu, thường là với các mục tiêu sản xuất thông tin. Do đó, trong khi dữ liệu cơ bản là nguyên liệu, thông tin là đầu ra. Cũng như nguyên liệu được chế biến tại Turing manufac để tạo ra sản phẩm cuối cùng hữu ích, vì vậy dữ liệu thô được xử lý trong hệ thống thông tin để tạo ra các thông tin hữu ích (xem hình 1.1). Một số quy trình, tuy nhiên, sản xuất thêm một tập hợp các dữ liệu.