정보와 데이터의 차이는 사용이 거의없는 철학적 주장이 될 수 있습니다. 그러나 대담하고 어쩌면 바보처럼 우리는 둘 사이의 실질적인 분리를 시도 할 것입니다.
데이터와 정보를 분리하는 이상적인 방법은 데이터와 정보를 검사 점 및 엔드 포인트로 보는 것입니다. 이 관점에서 데이터는 추가 통찰력을 위해 분석 할 수있는 수치, 통계 및 기타 어려운 사실을 나타냅니다. 그런 다음 데이터 처리 및 분석에서 얻은 통찰력은 정보로 간주됩니다. 즉, 이러한 통찰력이 없으면 데이터는 의미가 없으며 정보를 얻을 수 없습니다. 요컨대, 데이터 처리는 정보를 산출합니다.
이 분리는 실제로 작동하지만 약간의 걸림이 있습니다. 때로는 데이터 처리로 인한 정보가 데이터 수준으로 "강등"되고 더 많은 통찰력을 얻기 위해 다시 처리 될 수 있습니다 (추가 정보). 이 작업을 논리적으로 수행하려면 처리 또는 분석되는 대상에 대한 데이터 정의를 확장하고 고려중인 주제 또는 문제에 대한 통찰력을 의미하도록 정보 정의를 강화해야합니다. 이런 의미에서 정보는 언뜻보기에 관찰자에게 의미있는 통찰력을 제공하는 것이지만, 데이터는 통찰력을 얻기 전에 더 많은 처리 또는 분석이 필요한 것입니다.
따라서 데이터와 정보의 차이는 그것을 보는 개인의 목적에 달려 있습니다. 한 사람에게만 제공되는 데이터는 다른 사람에게 중요한 정보 일 수 있습니다. 예를 들어, 특정 주택의 시장 가치는 주택 소유자에게 중요한 정보 일 가능성이 높지만 시간이 지남에 따라 도시의 주택 가격을 추적하는 경제학자에게는 또 다른 데이터 일뿐입니다.
