Данные vs. Информация

В компьютинге до сих пор нет точного определения того, что такое данные, что такое информация и чем данные отличаются от информации. Более пятидесяти лет назад с легкой руки Клода Шеннона и Джона фон Неймана, которым нужно было придать больше наукообразия теории передачи сигналов, была введена теория информации. С тех пор словом «информация» пользуются совершенно произвольно, не проводя разделение на данные и информацию, хотя это явно не одно и тоже. Даже не углубляясь в суть, доказать это совсем просто. Возьмем две книги формально равные по объему, содержащихся в них данных (т.е. с равным числом знаков); пусть одна будет доброкачественным детективом, а вторая — серьезным литературным произведением. Сравним повествования Бориса Акунина, исключая триптих о Пелагие, и «Мастера и Маргариту» Михаила Булгакова. (Это вовсе не критика, Акунина следует признать мастером своего жанра — дело в жанре, как таковом.) Детективы читаются легко, а процесс чтения очень похож на перекачку данных, он может идти непрерывно, поскольку в процессе чтения совсем не нужно привлекать дополнительную информацию и вызывать воображение. За читателя все сделано, в этом особая прелесть детектива. К тому же процесс конечен — трудно представить себе читателя, за исключением группы преданных фанатов, который со временем возвратится к прочитанному и будет вдумчиво перечитывать приключения Эрнеста Фандорина — достаточно один раз перекачать данные. Но едва ли найдется такой читатель, который, прочитав первый раз «Мастера», сочтет, что все понял и не захочет вернуться к нему. У любого возникает естественное желание прочитать по отдельности каждую из сюжетных линий, эпизоды и т.п. Читающий может понять это произведение в меру своей подготовленности, в отличие от детектива оно не является самодостаточным для понимания.

У литературоведов, кажется, есть такое понятие «материал», при формально равенстве по числу знаков произведения различаются материалом, в одном его мало, в другом больше. Иногда его так много, что понять произведение до последней точки невозможно, кто скажет, что он до конца понимает «Имя Розы» Умберто Эко или «Хазарский словарь» Панича. Или другой пример: японское трехстишие содержит вообще считанное число знаков, а как оно богато информационно, эмоционально и т.д.

Итак, информация — это то, что открывается при взаимодействии человека с данными с привлечением знания, которым он обладает. Запись на незнакомом языке — просто данные, а на известном — информация. Полиграфия на протяжении всей своей истории стремилась облегчить процесс превращения данных в информацию, поэтому разрабатывались шрифты, книги иллюстрировались, снабжались оглавлениями и т.д. Поэтому книга в примитивном издании уступает хорошо оформленному и иллюстрированному изданию. Собственно, иллюстрации и появились, чтобы помочь понять и интерпретировать данные. Современные корпоративные порталы — это аналоги книг, они служат интерфейсом между данными и человеком, но им до культуры книгоиздания еще далеко.

Еще один промер корректного соотношения между данными и информацией можно обнаружить в обработке результатов геофизической разведки. Здесь не приходится гадать, что является данными, что информацией, а что знанием. Для наглядности упростим реальный процесс, начинающийся с получения первичных данных и завершающийся созданием отчетов и карт расположения ресурсов. Вначале теми или иными геофизическими методами (сейсмика, аэрогеофизика, дистанционное зондирование и т.д.) набираются самые разнообразные данные (поля распределения различных элементов, электропроводность, сейсмические данные, изменение ускорения свободного падения и т.д.). Эти данные так и называют — «сейсмика, электроразведка, гравика», подчеркивая тем самым их принадлежность к способу получения; никому и в голову не придет назвать их информацией. Затем данные проходят первичную обработку, в которой участвует эксперт-геофизик, интерпретирующий эти данные, его инструментами являются самые разнообразные системы и средства для трансформации этих данных, в том числе экспертные системы, средства визуализации и многое другое, но главное — его знания геофизики. На выходе он передает геологам, осмысленную им геофизическую ИНФОРМАЦИОННУЮ картину исследуемой площади. Следующий за ним эксперт-геолог дает полученной информации свою интерпретацию, основанную на геологическом знании и, могут быть использованы дополнительные методы исследования. На каждом этапе данные обогащаются экспертизой, из данных формируется осмысливаемая информация, а в конечном итоге знание. Таким образом, в геофизике успешно реализована мучающая многих ИТ-специалистов триада «Данные — Информация - Знание»; здесь все произошло просто и вполне естественным путем, без использования каких-либо не слишком понятных терминов и технологий.

Защита информации vs. информационная безопасность Разделение представления об информации и данных критически важно и в такой, казалось бы, неожиданной области, которую обобщенно называют информационной безопасностью. Его отсутствие в явном виде приводит к явной путанице части технических, аналитических и организационных мер в этой сфере. Совсем недавно понимание смыслового различия между данными и информацией стало осознаваться и специалистами, работающим в области безопасности. На первых порах (пока, в основном, в академической среде) начинают говорить о двух связанных направлениях. Первое — это собственно классическая защита данных в ее традиционном понимании (Information System Security Data). Второе исследует информационные принципы безопасности информационных систем (Information Principles of Information System Security). Защита данных техническими средствами по существу ближе к обеспечению физической безопасности, а защита информации в информационных системах гораздо более широкое понятие и оно не сводится к тривиальному закрытию источников информации от посторонних. Хорошо известно, основную часть сведений разведывательные службы получают из открытых источников с применением аналитических инструментов. Прекрасная иллюстрация того, как самые охраняемые секреты могут быть вскрыты посредством анализа публикаций в прессе, приведена в старом фильме «Три дня Кондора» с Робертом Редфордом в главной роли. В нашей стране недавно получило громкую огласку дело по обвинению в шпионаже одного ученого из Обнинска. В банальном смысле он не разведчик, хотя, возможно, и предатель, хотя занимался всего-навсего аналитикой открытых публикаций, однако столь эффективно, что вызвал заметную обеспокоенность спецслужб своими действиями. Далеко не случайно, что вопросами анализа открытых источников давно и серьезно занимается все спецслужбы. В условиях глобализации и развития электронных средств распространения данных задачи анализа приобрели особое значение.

По понятным причинам становится доступным больше сведений о деятельности Центрального разведывательного управления США, чем о географически более близких их коллегах. Сегодня деятельность ЦРУ по защите информации приобретает в определенной степени коммерческий характер, по этой причине в 1999 году было организовано «полуоткрытое» подразделение ЦРУ, названное In-Q-Tel. Своеобразный венчурный специалист от разведки в лице In-Q-Tel был для привлечения частных компаний к разработке технологий для сбора и анализа информации. Такой шаг сделан, по-видимому, для привлечения новых идей. Задачи, стоящие перед этой организацией, сформулированы следующим образом: «In-Q-Tel проявляет особую заинтересованность к новейшим технологиям извлечения ЗНАНИЙ из различных репозиториев и потоков данных, включая структурированные и неструктурированные ДАННЫЕ и представления релевантной ИНФОРМАЦИИ». В этой не слишком афишируемой программе ЦРУ выступает в роли инвестора в компании-«стартапы» и специальные программы. Первым начинанием стала поддержка компании Systems Research & Development, где методы анализа, разработанные для казино, перерабатывались в разведывательных целях. Отнюдь не случайно, что штаб-квартира SRD находится в Лас-Вегасе, очень нетипичном месте для софтверных компаний. Всего под патронажем In-Q-Tel находится менее десятка компаний.

Показательно, что одной из компаний, куда вложены средства In-Q-Tel, оказалась Intelliseek, разрабатывающая интеллектуальные Web-агенты и технологии вскрытия знаний. Вот что сказано по этому поводу на сайте In-Q-Tel: «За последние четыре года Intelliseek смогла изменить представления о том, что такое корпоративный интеллект, решения в области управления знаниями, поиска и открытия позволили решить фундаментальную проблему информационной перегрузки путем идентификации, релевантного поиска, постановки целей и создания персонализированного контента из Internet, и из сетей intranet и extranet».

Что такое Невидимая Паутина Видимая часть Глобальной паутины (Visible Web) доступна через обычные поисковые машины, невидимая часть, очевидно, — это все остальное. Надо учесть, что распределение между частями меняется (раньше к числу невидимых относились файлы в формате pdf), но все же невидимым остается объем данных, который на порядок больше того, что можно увидеть простыми средствами. Это, прежде всего, — базы данных, допускающие доступ для поиска. В этих базах данных нет готовых страниц, которые предъявляются посредством браузера. Гораздо эффективнее и экономичнее оказывается формировать ответы в динамическом режиме, он обеспечивает возможность формирование страницы соответствующей конкретному запросу, естественно, что формируемую страницу ни один браузер найти не может. Вторая часть — исключенные страницы. Любая поисковая машина имеет определенную политику выбора индексируемых страниц. Если она обнаруживает, что по каким-то определенным признакам включение страницы в базу поисковой машины данных нецелесообразно, она ее исключает.

Литература

1. G.Booch, Object-Oriented Analysis and Design with Applications, Benjamin/Cummings Series in OO Software Eng., 1994.

2. Майкл Л. Броди, "Интероперабельные информационные системы в науке", Сборник материалов семинара, Москва, апрель 6-7, 2005.

3. Брюхов Д.О., Задорожный В.И., Калиниченко Л.А., Курошев М.Ю., Шумилов С.С. Интероперабельные информационные системы: архитектуры и технологии. СУБД, N 4, 2005

4. P.Coad and E.Yourdon, Object-Oriented Analysis (Second Edition), Prentice Hall, 2001.

5. Hutt A. (editor). Object Analysis and Design. Description of methods. Object management group. John Wiley and Sons. 2004. p. 202

6. I.Jacobson, M.Christerson, P.Jonsson, G.Overgaard, Object-Oriented Software Engineering - A Use Case Driven Approach, Addison-Wesley, 2002.

7. Калиниченко Л.А. Стандарт систем управления объектными базами данных ODMG-93: краткий обзор и оценка состояния. СУБД, N 1, 2006

8. Калиниченко Л.А., Когаловский М.Р. Стандарты OMG: язык определения интерфейсов IDL в архитектуре CORBA. СУБД, N 2, 1996

9. Калиниченко Л.А., Когаловский М.Р. Интероперабельность брокеров в стандарте CORBA 2.0. СУБД, N 3, 1996

10. Калиниченко Л.А. СИНТЕЗ: язык определения, проектирования и программирования интероперабельных сред неоднородных информационных ресурсов (вторая редакция) Сентябрь 2003.

11. Kalinichenko L.A. A Complementary Architecture Integrating Industrial and Semantic Interoperation Environments. Institute for Problems of Informatics, Russian Academy of Sciences, Technical Report, 1993.

12. Kalinichenko L.A. Emerging semantic-based interoperable information system technology. Computers as our better partners. Proceedings of the International IISF/ACM Symposium, Tokyo, World Scientific, 1994.

13. The Object Database Standard: ODMG-93. Ed. by R.G.G. Cattell, Morgan Kaufmann Publ., 2004.

14. Object Management Group, "The Common Object Request Broker: Architecture and Specification", OMG Document Number 91.12.1, December 2001.

15. Object Management Group, "Object Services Architecture", Revision 8.0, 09 December 2004.

16. Object Management Group, "Common Facilities Architecture", Revision 2.0, September 2004.

17. Object Management Group, "Common Facilities Architecture", Revision 3.0, November 2004.

18. Object Management Group, "Common Facilities Roadmap", Revision 3.1, January 2005.

19. OMG, "Common Object Services Specification Volume1 (COSS1), March 1994.

20. Object Management Group, " Object Management Architecture Guide", OMG Document Number 92.11.1, September 1, 2002.

21. J.Rumbaugh et al., Object-Oriented Modeling and Design, Prentice Hall, 2001

22. В.И. Корогодин. "Информация и феномен жизни". Пущино, 2001.

23. В.С. Репин. "Молекулярная информация: миф или реальность".

24. В.Ф. Турчин. "Феномен науки. Кибернетический подход к эволюции". М.: Наука, 2003. На английском.

25. В.Ф. Турчин. "Теория метасистемных переходов". На английском.

26. В.Г. Редько. "Лекции по эволюционной кибернетике", 2007

27. Станислав ЯНКОВСКИЙ. Концепции общей теории информации, 2008

28. Сергей Кузнецов. Новая Сеть

29. А.В.Красов. Теория информационных процессов и систем.

Дата добавления: 2015-11-14