田志刚:数据、信息、知识的区别和联系
作者： 田志刚 摘自：《这样理解知识管理》电子书
在做企业知识管理和知识库的过程中，基础认知是要能清晰的区分出数据、信息和知识的区别和联系。
在AI时代，还需要注意，在人工智能大模型中常说的算力、算法和数据，这里面的数据指的是本文中说的数据、信息和知识，属于不同领域对概念定义的差异。
简单而言，信息是以有意义的形式加以排列和处理的数据，经由对数据的排列赋予数据意义后就成为信息；知识是用于生产的内容，包括了显性知识和隐性知识。从另一个角度言，显性知识也可以被看作一种信息，但并非所有的信息都是显性的知识。
一、什么是数据、信息和知识
用一个例子区分数据、信息和知识：
数据：37.5℃
通过37.5℃你能看出什么吗？你可能说是人体的体温，但是谁的体温，鼠标的温度也可以是37.5，你杯子里水的温度也可以是37.5。这个时候，单纯的37.5℃不能表达意义。
信息：
姓名：陈浩男 年龄：1.5岁 性别：女 地址：广东省广州市天河区
时间：2010年6月8日13点20分 腋下体温：37.5℃
自述：小孩在楼下玩耍，上楼回家后父母观察到小脸特别红，所以为她测量体温，为37.5摄氏度
这个时候，这个37.5℃就有其意义了：是一个广州的一岁半小女孩在夏天（6月份）午后，刚结束玩耍后测试的腋下体温。在这样的背景和环境下，37.5℃成为了有意义的信息中的一个关键指标。
但如果仅有这个信息，你能做什么呢？如果你家的小孩体温达到了37.5℃，你会做什么？
这个时候奶奶问了：孩子是不是发烧，是不是去医院看看?妈妈也手足无措!
该知识出场了。
知识：
正常小儿的基础体温为36.9℃-37.5℃。一般当体温超过基础体温1℃以上时，可认为发热。其中，低热是指体温波动于38℃左右，高热时体温在39℃以上。连续发热两个星期以上称为长期发热。
上述基础体温是指的直肠温度，即从肛门所测得，一般口腔温度较其低0.3℃-0.5℃，腋下温度又较口腔温度低0.3℃-0.5℃。
为什么以上的表述是知识呢？
这些内容几乎在所有的医学或者保健的书和资料中都会看到，但其是知识的原因并不是因为这些东西被写在教科书上或那位权威专家曾经说过，而是因为这是通过众多测量、病例、检验总结出来的：普通人体温都是这样的范围，而超出该范围证明存在问题，这些内容是被公认并经实践检验是正确的。
虽然这些内容基本上成年人都知道，但不能改变其知识属性，只不过该知识点已经成为成年人的常识而已。
以信息为基础，用知识进行判断：
腋下温度37.5，那么体内温度应该是38.1-38.5左右，超过正常小儿的基础体温1度左右，证明小孩体温当前是发热的。
但此刻小孩的体温是否能反映她的正常体温，还需要考虑额外的情况。由于6月份广州的天气已经比较热，小孩玩耍也会出汗，穿的也较多，体温是回家后就测量的，是否能真正反映小孩真实体温？
对策：先减少衣物、喝水、平静一小时后再测量。
决策：一小时后测量36.8度，正常范围，不用去医院。
这里我们可以看出数据、信息、知识的区别：
| 数据：单纯的数据不能表达意义。 |
| 信息：建立了数据的环境：37.5表示腋下量过的体温，六月份、广州天河区、时间为中午，一个一岁半的小女孩的体温等等。信息赋予数据环境，这时候变的有意义了。 |
| 知识：经过实践证明、可以用来决策和行动。 |
二、数据、信息和知识的关系
一个医学专业的博士，毕业后却找不到工作，这个时候他非常郁闷，为什么？博士虽然拥有了丰富的医学知识，但因为没有岗位，就没有人找他看病，则其无法获得关于病人信息的输入。虽然他有知识，但因为没有信息，他的知识就无法发挥作用。
关系一：没有信息时知识无法发挥作用；
在医院体检，需要测各种指标，会拿到许许多多检查的单子。
上面一般包括了你身体的指标、正常的范围值，普通人只要看到在正常值范围内大都知道自己基本正常。但对于超出正常范围的情况，尤其几十项指标异常的时候，你即便拿到这些报告的单子，普通人有限的医学知识对复杂的身体状况，大都无发判断。因为我们普通人缺乏翔实的有关身体方面的专业知识。
关系二：只有数据和信息，没有知识来参与判断，数据和信息无用；
在以上案例中，我们得到的信息是一个小女孩的体温记录。深入想一下，如果哪天下午，我们得到广州500万用户的体温记录，都是37.5摄氏度，那我们该怎么做？我们可以从这500万人的体温记录中分析出什么？如果一个人发烧是个案，但如果一个城市有一半的人都发烧，市长一定会着急，我们就需要去找到原因：什么引起发烧？是不是有瘟疫或者传染病，就需要从信息中挖掘出规律，从现象去探究本质和背后的原因。
关系三：累积的信息可以经过挖掘可以表达知识。
互联网促进了数据和信息的传递，降低了人们获取信息的成本。在知识社会中，获取信息和数据的成本要比获取知识的成本低，相对而言知识的价值更大，企业只有成为知识型企业才能发展，个人只有掌握信息和知识的处理的理念、方法和工具才能具备竞争优势（详见《你的知识需要管理》）。
在以上的案例中，测量小孩体温的活动（获取信息）一般有家长或者护士就可以完成，比较简单；而要培养一个医生，让他们掌握足够多诊断的知识则需要很长时间（尽管本案例中的知识十分简单，已经成为父母的常识）。
三、信息管理与知识管理的关系
良好的信息管理是知识管理的基础，如果没有对信息的有效管理，知识管理将无法发挥作用。
例如一个医生给患者诊病，但他拿到的检查结果（信息）却是另一名患者，医生却不知道，那即便他的知识再丰富、诊断再正确，但因为其依赖的信息弄错了，人弄错了，他的诊断也是没有价值的，是误诊，甚至会引起更恶劣的后果，这些我们在新闻中经常看到。
进一步说，缺乏良好的信息管理基础，也就失去了从信息中分析、提炼、挖掘规律、发现警报的机会。在环境剧烈变化的现状下，各类组织中有相当大比例的知识是从积累的信息中提炼、挖掘得到的。
仅仅有信息管理，就像我们在上面的案例看到的，即便信息管理的再好，但由于缺乏知识的传承、共享，仍然会是低效率甚至没有效益的。
信息管理是基础，但信息管理无法保证正确的做事情，而只有做好了知识管理，才能真正提升组织的效率、效益和效能。
我国各类企事业单位都在如火如荼的进行信息化建设，其目的就是在于对信息进行良好的管理，也是为知识管理打下基础。
在现实中我们发现，国内许多企业的信息管理系统比国外的同行还要先进、功能更加强大，但却没有带来效率的提升、绩效的提高，其根本原因是虽然在信息管理上投入了大量的人力、物力、财力，但由于欠缺了知识管理这一环，信息管理的投入只能是事倍功半！
在AI应用中，经常存在一个问题是信息记录，背后其实是数字化转型的工作不到位。而新的业态，大都是建立在数字化基础上的，譬如滴滴公司的业务、电动汽车的所有动作都能记录等。
