4.1: Introdução aos dados e bancos de dados

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Ly-Huong T. Pham, Tejal Desai-Naik, Laurie Hammond, & Wael Abdeljabbar
ASCCC Open Educational Resources Initiative (OERI)

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Introdução

Você já foi apresentado aos dois primeiros componentes dos sistemas de informação: hardware e software. No entanto, esses dois componentes por si só não tornam um computador útil. Imagine se você ligasse um computador, começasse a digitar um documento, mas não conseguisse salvá-lo. Imagine se você abrisse seu aplicativo de música, mas não houvesse música para tocar. Imagine abrir um navegador da web, mas não havia páginas da web. Sem dados, hardware e software não são muito úteis! Os dados são o terceiro componente de um sistema de informação.

Dados, informações, conhecimento e sabedoria

Figura\(\PageIndex{1}\): Data to Wisdom. A imagem de David T. Bourgeois está licenciada sob CC BY-SA 2.0

Os dados são partes brutas de informações sem contexto, por exemplo, sua carteira de motorista ou seu primeiro nome. O sistema de informação ajuda a organizar essas informações de uma maneira sistemática projetada para serem úteis ao usuário. Os usuários podem ser indivíduos ou empresas. Essa coleção organizada de dados inter-relacionados é chamada de banco de dados. Os dois níveis mais altos de dados são quantitativos ou qualitativos. Saber qual usar depende da pergunta a ser respondida e dos recursos disponíveis. Os dados quantitativos são numéricos, o resultado de uma medição, contagem ou algum outro cálculo matemático. Um exemplo quantitativo seria quantos alunos da 5ª série participaram do acampamento musical neste verão. Os dados qualitativos consistem em palavras, descrições e narrativas. Um exemplo qualitativo seria um campista vestindo uma camiseta vermelha. Um número também pode ser considerado qualitativo. Se eu disser que meu número favorito é 5, são dados qualitativos porque são descritivos, não o resultado de uma medição ou cálculo matemático.

Ao usar dados qualitativos e dados quantitativos, precisamos entender o contexto de seu uso. Há vantagens e desvantagens em cada uma delas. Essa tabela resume as vantagens e desvantagens da coleta de dados.

Dados qualitativos
Vantagens	Desvantagens
Pode fornecer uma compreensão diferenciada das perspectivas e necessidades dos participantes do programa Pode ajudar a apoiar ou explicar os resultados indicados na análise quantitativa Fonte de informações detalhadas ou “ricas” que podem ser usadas para identificar padrões de comportamento	Pode ser útil para trabalhar com populações menores; pode não ser representativo de dados demográficos maiores A análise de dados pode ser demorada A análise pode ser subjetiva; há potencial para o viés do avaliador na análise e na coleta.

Dados quantitativos
Vantagens	Desvantagens
Claro e específico Preciso e confiável se analisado adequadamente Ele pode ser facilmente comunicado como gráficos e tabelas Já existem muitos grandes conjuntos de dados que podem ser analisados	Os métodos de coleta de dados fornecem aos entrevistados um número limitado de opções de resposta Pode exigir procedimentos de amostragem complexos Pode não descrever com precisão uma situação complexa Alguma experiência com a análise estatística necessária

Por si só, os dados são uma coleção de componentes à espera de serem analisados. Para ser útil, ele precisa ser contextualizado. Usuários e designers criam significado à medida que coletam, referenciam e organizam os dados. As informações normalmente envolvem a manipulação de dados brutos para obter uma indicação de magnitude, tendências e padrões nos dados para uma finalidade. Voltando ao exemplo acima, se eu dissesse que “15, 23, 14 e 85″ são o número de estudantes que se inscreveram para um próximo acampamento, isso seria informação. Ao adicionar o contexto - que os números representam a contagem de alunos matriculados em aulas específicas - adicionei contexto aos dados que agora são informações. Informações são dados que foram analisados, processados, estruturados e se revelam úteis.

Depois de coletar e entender os dados, nós os contextualizamos, agregamos e analisamos. Em seguida, temos as informações e podemos usá-las para tomar decisões para o indivíduo e nossa organização. Podemos dizer que esse consumo de informação produz conhecimento. . O conhecimento pode ser visto como uma informação que facilita a ação. Esse conhecimento pode ser usado para tomar decisões, definir políticas e até mesmo estimular a inovação.

O passo final na escada da informação é o passo do conhecimento (saber muito sobre um tópico) para a sabedoria.

Sabedoria é experiência combinada com compreensão e discernimento. Podemos dizer que alguém tem sabedoria ao combinar seu conhecimento e experiência para produzir uma compreensão mais profunda de um tópico. Muitas vezes, leva muitos anos para desenvolver sabedoria sobre um tópico específico e requer paciência e experiência.

Figura\(\PageIndex{2}\): Dados mostrados nos monitores. A imagem de Gerd Altmann da Pixabay está licenciada sob CC-BY-SA 2.0