ما هو الفرق بين البيانات والمعلومات؟

استمع إلى المقال

غالبًا ما يتم الخلط بين مصطلحي “البيانات” و”المعلومات”، خاصة في عالم التقنيات. وذلك على الرغم من وجود اختلافات عدة بين هذين المصطلحين. على سبيل الإيجاز، البيانات هي حقائق فردية، بينما المعلومات هي تنظيم وتفسير لتلك الحقائق.

البيانات

مجموعة من الحقائق أو الإحصائيات الفردية. يمكن أن تأتي على شكل نص أو ملاحظات أو أشكال أو صور أو أرقام أو رسوم بيانية أو رموز. وهي شكل خام من أشكال المعرفة، ليس له أي أهمية. على سبيل المثال قد تتضمن البيانات الأسعار الفردية أو الأوزان أو العناوين أو الأعمار أو الأسماء أو درجات الحرارة أو التواريخ أو المسافات. ولا بد من تفسير وتنظيم وتحليل تلك البيانات حتى تصبح ذات معنى.

هناك نوعان رئيسيان من البيانات:

البيانات الكمية التي تأتي بشكل رقمي، مثل وزن العنصر أو حجمه أو تكلفته.

البيانات النوعية أو الوصفية، وهي غير رقمية، مثل الاسم أو الجنس.

المعلومات

هي المعرفة المكتسبة من خلال الدراسة أو البحث. وهي نتيجة تحليل وتفسير البيانات أو أجزاء منها.

على سبيل المثال، يمكن أن تتضمن مجموعة من البيانات قراءات لكميّات هطول الأمطار في موقع ما على مدى عدة سنوات. كميات هطول الأمطار هذه لا معنى لها. ولكن عند تحليل هذه المعلومات وتنظيمها، يمكننا تحديد أنماط هطول الأمطار الموسمية، أو حتى التوجهات المناخية المستقبلية. فقط عندما يتم تنظيم البيانات وتجميعها بطريقة مفيدة، يمكنها تقديم معلومات مفيدة للآخرين.

البيانات مقابل المعلومات

البيانات	المعلومات
مجموعة من الحقائق	الحقائق في سياقها
أولية وغير منظمة	منظمة
فردية وأحيانًا غير مترابطة	بيانات مخططة توفّر عرض صورة أوضح
لا معنى لها	ذات معنى مفيد
لا تعتمد على المعلومات	تعتمد على البيانات
تأتي عادةً بشكل رسوم بيانية أو أرقام أو إحصائيات	تقدَّم من خلال الكلمات واللغة والأفكار
ليست كافية لاتخاذ القرار	يمكن اتخاذ القرارات بناءً عليها

أمثلة عن البيانات مقابل المعلومات

لمزيد من توضيح الفروقات من الناحية العملية بين البيانات والمعلومات، نورد أمثلة حول كيفية تحويل البيانات إلى رؤى وصور أكثر وضوحًا وفائدًة:

عدد نقرات الإعجاب على منشور ما في وسائل التواصل الاجتماعي يمكن اعتباره عنصراً واحداً من البيانات. ولكن عندما يتم دمج ذلك العنصر مع إحصائيات التفاعل ضمن الوسائط الأخرى الموجودة على المنصة، مثل إحصائيات عدد المتابعين والتعليقات والمشاركات، يمكن للشركة تحديد منصات الوسائط الاجتماعية الأفضل أداءً، والأنظمة الأساسية التي يجب التركيز عليها لإشراك العملاء بشكل أكثر فاعلية.

طرق تجميع البيانات

الاستبيانات

تكون مادية أو رقمية، وعادًة تقوم بجمع البيانات ذي الطبيعة النوعية والكمية.

تتبع مواقع الويب

تُستخدم بهدف جمع البيانات السلوكية، ومن أشهر الأمثلة لها هي برمجيات الكوكيز. بفضل برمجيات من هذا النوع يمكن تتبع سلوك الأفراد عبر الإنترنت عبر مواقع الويب موفرًة نظرة دقيقة على المحتوى الذي يهتمون به ويتفاعلون معه عادًة.

المقابلات ومجموعات التركيز

تركز المقابلات ومجموعات التركيز على التحدث إلى الأفراد وجهاً لوجه حول موضوع أو قضية معينة. وتميل المقابلات إلى أن تكون مع فرد واحد فقط، فيما تتكون مجموعات التركيز من عدة أشخاص. يمكن استخدام المقابلات ومجموعات التركيز سويّةً لجمع البيانات النوعية والكمية.

تتبع وسائل التواصل الاجتماعي

تعد مراقبة منصات التواصل الاجتماعي طريقة فعالة لجمع البيانات المتعلقة باهتمامات الأفراد ودوافعهم. كما تحتوي العديد من منصات التواصل الاجتماعي على خوارزميات تحليل مدمجة مع المنصة، وهناك أيضًا منصات اجتماعية تابعة لجهات خارجية تقدم بيانات أكثر تفصيلاً وتنظيمًا عن المستخدمين.

أنواع معالجة البيانات

النوع	الماهية
المعالجة بالدفعات	يتم جمع البيانات ومعالجتها على دفعات. عادًة تستخدم لمعالجة كميات كبيرة من البيانات.
المعالجة في الوقت الحقيقي	تتم معالجة البيانات في غضون ثوانٍ عند تقديم البيانات. عادًة تستخدم لمعالجة كميات صغيرة من البيانات.
المعالجة عبر الإنترنت	يتم إدخال البيانات تلقائيًا في وحدة المعالجة المركزية بمجرد توفرها. تستخدم في المعالجة المستمرة للبيانات.
المعالجة المتعددة (المعالجة المتوازية)	يتم تقسيم البيانات لتتم معالجتها باستخدام وحدتين أو أكثر من وحدات المعالجة المركزية داخل جهاز كمبيوتر واحد.

طرق معالجة البيانات

المعالجة اليدوية للبيانات

يتم التعامل مع البيانات يدويًا، من خلال التصنيف والفرز والحساب والعمليات المنطقية الأخرى. يؤدي هذه المهمة موظفون دون استخدام أي جهاز إلكتروني أو برامج أتمتة أخرى. لا تتطلب هذه طريقة الكثير من الأدوات، ولكن معدل الخطأ فيها يرتفع كما تزيد تكاليفها وتستهلك الكثير من الوقت.

المعالجة الميكانيكية للبيانات

تُعالج البيانات بشكل ميكانيكي من خلال استخدام الأجهزة والآلات. هذه الأجهزة تشمل الآلات الحاسبة والآلات الكاتبة وما إلى ذلك. يمكن تحقيق عمليات معالجة البيانات البسيطة بهذه الطريقة. معدل الخطأ في هذه الطريقة أقل بكثير منه في المعالجة اليدوية للبيانات. زيادة البيانات تجعل هذه الطريقة معقدة وصعبة للغاية.

المعالجة الإلكترونية للبيانات

تتم معالجة البيانات باستخدام التقنيات الحديثة كبرامج الذكاء الصنعي والتعلم الآلي. بهذه الطريقة يتم إعطاء مجموعة من التعليمات للبرمجيات لمعالجة البيانات والنتائج. هذه الطريقة تعد الأعلى تكلفًة ولكنها توفر سرعة أكبر في المعالجة مع موثوقية عالية ونتائج دقيقة للغاية.