Home » » 1.1 දත්ත තොරතුරු සහ දැනුම

1.1 දත්ත තොරතුරු සහ දැනුම

Written By Saman Bandara Herath on Friday, April 11, 2014 | 7:52 AM

1.1 දත්ත තොරතුරු හා දැනුම
විකිපීඩියා, නිදහස් විශ්වකෝෂය වෙතින්
යම් අර්ථාන්විත බවකින් තොර සහ නොසැකසූ විවිධ දෑ ගැන විස්තර දත්ත ලෙස යෙන් හැඳින්විය හැක. විවිධ ද්‍රව්‍ය, පුද්ගලයින්, ස්ථාන, සිදුවීම් සහ ක‍්‍රියාකාරකම් වැනි ඒවායේ විස්තර සැකසීමට ප‍්‍රථමයෙන් දත්ත ලෙස පවතී. දත්ත අමු කරුණු‍්‍ර/ද්‍රව්‍ය (raw materials) ලෙස සළකයි.
උදා  : පාසල් සිසුවෙන් හා අදාළ දත්ත
   නම, විෂය ධාරාව, ශ්‍රේණිය, පාසල
   දත්ත විවිධ ආකාර (forms) වලින් පැවතිය හැක. ඊට උදාහරණ වශයෙන් ලිවීමට හා කියවීමට (read&write) යොදා ගන්නා වගන්ති (text) ශ‍්‍රව්‍ය නාද (audio) සහ රූප දැක්විය හැක.
   1.    වගන්ති  (text)                      උදා :-
       a) සංඛ්‍යාත්ම අගයන් (numericl)               0, 1, ------ 9
       b) අක්‍ෂර (letters)                       a,b,…y,z,…….A,B, …….. Y,Z
       c) විරාම ලකුණු (Punctuation marks)         ., :, , , !, ?                   
       d) විශේෂ ලකුණු (Special token)            $, #, @, ^, *, \
       e) පාලන අක්‍ෂර (Control Characters)
   2.    ශ‍්‍රව්‍ය නාද (Audio)                        කඩහඬ, විවිධ නාද
   3.    රූප (Image)                            තිත් රේඛා, හැඩතල (shapes) පින්තූර (images), රූපසටහන් (diagrams)

දත්ත වර්ගීකරණය (Classification of Data)
   මූලික වශයෙන් දත්ත කොටස් 2 කට බෙදා වෙන්කර දැක්විය හැක.
   1.     සංඛ්‍යාත්මක ආකාරයට (numerical) ප‍්‍රකාශ කළ හැකි දත්ත (Quantitative)
          දිග, ස්කන්ධය, උස, කාලය, දිනය
   2.     සංඛ්‍යාත්මකව ඉදිරිපත් කළ නොහැකි දත්ත (Qualitative)
          හැඩය (shape) සෞඛ්‍ය තත්වය, පැහැය

දත්තවල ස්වභාවය (Nature of data)
1. දත්ත එක්රැුස් කරගෙන ගබඩා කළ හැක. 2. දත්ත ගබඩා කර ඇති මාධ්‍යයකින් (Storage medium) නැවත ලබාගත හැක. 3. සන්නිවේදනය කළ හැක. (Communicated) 4. සැකසීමට හැක. (Process)

දත්ත සැකසීම (Data Processing)
   සංඛ්‍යාත්මක දත්ත (numerical data) සමූහයක් විවිධ ආකාර වලින් සැකසීමට (Process) හැක. එම ආකාර වලින් කිහිපයක් පහත දැක්වේ.
   1.    අංක ගණිතමය සැකසීම (Arithmetical process)
   2.    දත්ත සංවිධානය (Organizing)
   3.    සංඛ්‍යාලේඛන සැකසීම (statistical)
ඉහත සඳහන් සැකසීම් ආකාර ප‍්‍රධාන විධි දෙආකාරයකට කරගත හැක. ඒවා නම්, අතින් සිදු කිරීම (manual) සහ තාක්‍ෂණික (technical) අයුරින් සැකසීමයි. දත්ත සැකසීමට තාක්‍ෂණය යොදා ගැනීමෙන් එය ඉතා වේගවත්, නිරවද්‍ය සහ වඩා විශ්වාසදායී අයුරින් සිදුකර ගත හැක.

තොරතුරු (Information)
   අමු දත්ත (raw data) සැකසීමෙන් ලබා ගන්නා අර්ථාන්විත (meaningful) දත්ත සඳහා ‘‘තොරතුරු’’ යන පදය භාවිතා වේ. මෙය පහත රූපසටහන මඟින් පැහැදිලි කළ හැක.

තොරතුරු සඳහා අරමුණක් ඇත. යම්කිසි තොරතුරක් සඳහා එහි අවශ්‍යතාවය ඇති පුද්ගලයෙකුට, ඒ සඳහා ප‍්‍රවේශ වීමට හැකි විය යුතුය. යම් තොරතුරක් යම්කිසි අයෙකුට අදාළ නොවීමට ද, වෙනත් පුද්ගලයෙකුට අදාළ වීමට ද හැක. උදාහරණයක් වශයෙන් දෛනික විනිමය අනුපාත පිළිබඳ විස්තර රූපලාවන්‍ය ශිල්පිනියකට අදාල නොවිය හැක.

තොරතුරුවල ලාක්‍ෂණික
1. අර්ථාන්විතය (meaningful) 2. මුල් දැනුම යළි අළුත් හා ස්ථිර කරයි. 3. ඇතැම් විට ආර්ථිකමය සම්පතක් (economic resources) ලෙස සැලකේ. 4. ගනුදෙනු (transaction) වල දී පමණක් හවුල් කරගැනීමට (share) හැකි අතර, හුවමාරු (exchange) කිරීම සිදු නොවේ. 5. සාපේක්‍ෂය (relative) 6. කි‍්‍රයාවකට පොළඹවයි. (Action motivator)
තොරතුරු වල ඇති අර්ථාන්විත බව පිළිබඳ ව ඔබ දැනටමත් අසා ඇත. එනමුත්, ඒවායේ තත්වය (Quality) වැඩිදියුණු කිරීමට ද හැකියාව ඇත. පහත දැක්වෙන්නේ තොරතුරු වල තත්වය වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා අදාළ වන සාධකයි. (factors)
   1.    අදාළත්වය (Relavance)
   2.    පූර්ණ බව (Completeness)
   3.    නිරවද්‍යතාව (Accuracy)
   4.    පැහැදිලි බව (Clarity)
   5.    කාල සීමාවක් (time line)
   6.    සන්නිවේදනය යොදා ගැනීම (communication)

   යම් තොරතුරකට වටිනාකම (Value) නිර්ණය කරනු ලබන්නේ එහි අදාළත්වය (relavance) පදනම් කර ගෙනය. තොරතුරු වල වටිනාකම කාලයත් සමඟ අඩුවන බව තේරුම් ගත යුතුය. ඒවායේ ඉහළම වටිනාකම ඇත්තේ ඒවා සැකසූ සැණින්ය. මේ අනුව අපට තොරතුරු සඳහා ‘‘ස්වර්ණමය නීතිය’’  ("Golden Rule") අර්ථ දැක්විය හැක.

දැනුම (Knowledge)

  • අධ්‍යාපනයෙන් හෝ පලපුරුද්දෙන් පුද්ගලයෙකු ලබන දක්ෂතා සහ විශේෂඥ බවයි.
  • විෂයයක් ප්‍රායෝගිකව භාවිතයේදී හා න්‍යායාත්මකව තේරුම් ගැනීමේදී මනසේ සංරක්ෂණය වන්නා වූ යම් දෙයකි.

The Differences between Data, Information and Knowledge


We frequently hear the words Data, Information and Knowledge used as if they are the same thing.You hear people talking about the Internet as a “vast network of human knowledge” or that they’ll “e-mail through the data.”

By defining what we mean by data, information and knowledge – and how they interact with one another – it should be much easier.

Knowledge


Firstly, let’s look at Knowledge. Knowledge is what we know. Think of this as the map of the World we build inside our brains. Like a physical map, it helps us know where things are – but it contains more than that. It also contains our beliefs and expectations. “If I do this, I will probably get that.” Crucially, the brain links all these things together into a giant network of ideas, memories, predictions, beliefs, etc.

It is from this “map” that we base our decisions, not the real world itself. Our brains constantly update this map from the signals coming through our eyes, ears, nose, mouth and skin.

You can’t currently store knowledge in anything other than a brain, because a brain connects it all together. Everything is inter-connected in the brain. Computers are not artificial brains. They don’t understand what they are processing, and can’t make independent decisions based upon what you tell them.

There are two sources that the brain uses to build this knowledge - information and data.

 

Data


Data is/are the facts of the World. For example, take yourself. You may be 5ft tall, have brown hair and blue eyes. All of this is “data”. You have brown hair whether this is written down somewhere or not.

In many ways, data can be thought of as a description of the World. We can perceive this data with our senses, and then the brain can process this.

Human beings have used data as long as we’ve existed to form knowledge of the world.
Until we started using information, all we could use was data directly. If you wanted to know how tall I was, you would have to come and look at me. Our knowledge was limited by our direct experiences.

 

Information


Information allows us to expand our knowledge beyond the range of our senses. We can capture data in information, then move it about so that other people can access it at different times.

Here is a simple analogy for you.

If I take a picture of you, the photograph is information. But what you look like is data.
I can move the photo of you around, send it to other people via e-mail etc. However, I’m not actually moving you around – or what you look like. I’m simply allowing other people who can’t directly see you from where they are to know what you look like. If I lose or destroy the photo, this doesn’t change how you look.

So, in the case of the lost tax records, the CDs were information. The information was lost, but the data wasn’t. Mrs Jones still lives at 14 Whitewater road, and she was still born on 15th August 1971.

The Infogineering Model (below) explains how these interact…

Infogineering Model

In Brief

Data: Facts, a description of the World
Information: Captured Data and Knowledge
Knowledge: Our personal map/model of the World

http://www.infogineering.net/data-information-knowledge.htm



0 comments:


Post a Comment

Related Posts Plugin for WordPress, Blogger...
Related Posts Plugin for WordPress, Blogger...