Summary: Daten, Information und Wissen | www.iBusiness-Intelligence.org

Daten, Information und Wissen

„Daten können nicht sprechen – und werden es auch nie tun!“

Daten sind die materielle Repräsentation von Wissen. Wissen stellt einen festgehaltenen Zustand oder festgehaltene Zustände dar und beinhaltet neben den geordneten Erfahrungen zu einem Zustand oder einem Ablauf auch dabei die Erkenntnisse über die betroffenen Objekte. Wissen beinhaltet nicht nur das Fachwissen, sondern auch das methodische Wissen, und ist damit die Grundlage des Handelns. Das Wissen wird dabei in das „Wissen“ im Sinne von Kontext-Wissen; dem Wissen über und zu einem Zustand oder Ablauf, in das Meta-Wissen; dem Wissen über die Erzeugung, Herkunft, Anwendung und Verlässlichkeit des Kontext-Wissen, gegliedert. Daten bezeichnen die gespeicherten Einzelteile des Wissens und sind dadurch die formal festgehaltene Darstellung von Erfahrungen und Erkenntnissen.

Daten können somit nicht sprechen und können auch nicht zum Sprechen gebracht werden. Daten sind in dieser Begrifflichkeit die Wörter der Sprache.
(Widerlegung Aussage IBM Big Data Expert Jeff Jonas, vgl. Kapitel „Big Data  und Big Data Warehouse“, S. 46)

Der Business Intelligence Ansatz sieht die adressatengerechte Wissensaufbereitung und -zustellung innerhalb eines Unternehmens vor. Dabei sind die Daten der Grundstoff und entsprechend das Mittel der Wissensaufbereitung. Daten entstehen durch das Aufzeichnen von Zuständen jeglicher Art – von Wissen. Daten haben dadurch immer zwingend eine Bedeutung – deren Zweck entsteht jedoch erst bei der Adressierung und Verwendung (Widerlegung bzw. Präzisierung von Lehner, 2012, S. 53; vgl. Kapitel „Information“, S. 18). Die Verwendungsorientiertheit ist der wesentliche Bestandteil von adressiertem und zugestelltem Wissen, der Information. Eine Information als die Kombination von zwei Wissensbeständen und als Mittel zum Zweck Wissenserzeugung entsteht auf Grund einer Anfrage an vorhandenes Wissens und basiert auf dem Wissensbedürfnis des Empfängers. Für die Interpretation und Beurteilung einer Information wird deshalb auf das Kontext-Wissen zurückgegriffen, welches das Wissensbedürfnis erzeugt hat. Nur diesem ist es möglich zu beurteilen, ob die vorliegende Information die Anfrage beantwortet. Das Meta-Wissen ist daher bedeutsam für die Aussagefähigkeit von Daten, da sie ihre Bedeutung beschreibt, während das Kontext-Wissen die Aussage der Daten erzeugt. Eine Information stellt demzufolge den Wissensbezug dar und ist die Antwort auf eine Wissensanfrage.



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