정보 처리는 정보의 내용이나 표현을 체계적으로 변경하는 과정입니다.
정보 처리는 어떤 주제 나 대상 (예 : 사람이나 자동 장치)에 의한 특정 규칙에 따라 수행됩니다. 우리는 그를 정보 처리 집행자라고 부를 것입니다.
외부 환경과 상호 작용하는 처리 계약자는 처리중인 입력 정보를 수신합니다. 처리 결과는 외부 환경으로 전송되는 출력 정보입니다. 따라서 외부 환경은 입력 정보의 소스 및 출력 정보의 소비자 역할을합니다.
정보 처리는 수행자에게 알려진 특정 규칙에 따라 수행됩니다. 개별 처리 단계의 순서에 대한 설명 인 처리 규칙을 정보 처리 알고리즘이라고합니다.
프로세싱 에이전트는 프로세서라고 부르는 프로세싱 블록과 처리 된 정보와 프로세싱 규칙 (알고리즘)이 저장된 메모리 블록을 가져야합니다. 위의 모든 내용이 그림에 개략적으로 표시되어 있습니다.
정보 처리 체계
예제. 학생이 수업에서 문제를 해결하면 정보 처리를 수행합니다. 그를위한 외부 환경은 교훈의 상황이다. 입력 정보 - 문제의 상태로, 수업을 진행하는 교사가보고합니다. 학생은 문제의 상태를 기억합니다. 암기를 용이하게하기 위해 그는 노트 (외장 메모리)에서 노트를 사용할 수 있습니다. 교사의 설명을 통해 그는 문제를 해결하는 방법을 기억했다. 프로세서는 학생의 사고 장치이며, 문제를 해결하기 위해 대답을 출력합니다.
그림에 제시된 체계는 누가 생물체 또는 기술적 시스템인지에 상관없이 처리의 집행자 (또는 누가)인지에 관계없이 일반적인 정보 처리 체계이다. 이것은 컴퓨터의 기술적 수단으로 구현 된 체계입니다. 따라서 컴퓨터는 "라이브"정보 처리 시스템의 기술 모델이라고 말할 수 있습니다. 여기에는 처리 시스템의 모든 주요 구성 요소 인 프로세서, 메모리, 입력 장치, 출력 장치가 포함됩니다 ( "컴퓨터 장치"2 참조).
기호 형식 (기호, 문자, 숫자, 신호)으로 표시된 입력 정보를 입력 데이터라고합니다. 출연자에 의한 처리의 결과로서, 출력 데이터가 획득된다. 입력 및 출력 데이터는 일련의 값 (개별 데이터 요소) 일 수 있습니다. 처리가 수학적 계산 인 경우 입력 및 출력 데이터는 숫자 세트입니다. 다음 그림 X :
데이터 처리 회로
처리는 집합 X를 집합 Y로 변환하는 것으로 구성됩니다.
여기서 P는 출연자가 사용하는 처리 규칙을 나타냅니다. 정보 처리를 수행하는 사람이 사람인 경우, 그가 행하는 처리 규칙이 항상 형식적이고 모호하지는 않습니다. 사람은 종종 형식적으로가 아니라 창조적으로 행동합니다. 동일한 수학 문제조차도 여러 가지 방법으로 해결할 수 있습니다. 언론인, 과학자, 번역가 및 기타 전문가의 작업은 공식 규칙을 따르지 않는 정보가 담긴 창의적인 작업입니다.
정보 처리 단계의 순서를 결정하는 공식 규칙을 지정하기 위해 컴퓨터 과학은 알고리즘 개념을 사용합니다 ( "알고리즘"2 참조). 수학 알고리즘의 개념은 Euclidean 알고리즘이라고하는 2 개의 자연수의 최대 공약수 (GCD)를 계산하는 잘 알려진 방법과 관련되어 있습니다. 구두 양식에서는 다음과 같이 설명 할 수 있습니다.
1. 두 숫자가 서로 같은 경우 GCD에 대한 전체적인 의미를 가져야하며, 그렇지 않으면 2 단계로 이동하십시오.
2. 숫자가 다른 경우 큰 숫자는 큰 숫자와 작은 숫자의 차이로 바뀝니다. 1 단계로 돌아갑니다.
여기서 입력 데이터는 x1과 x2의 두 자연수입니다. Y의 결과는 가장 큰 공약수입니다. 규칙 (P)는 유클리드 알고리즘입니다.
이러한 공식화 된 알고리즘은 현대 컴퓨터에서 쉽게 프로그래밍 할 수 있습니다. 컴퓨터는 데이터 처리의 보편적 인 수행자입니다. 공식화 된 처리 알고리즘은 컴퓨터의 메모리에있는 프로그램으로 표현됩니다. 컴퓨터 처리 규칙 (P)은 프로그램입니다.
체계적인 권장 사항
"정보 처리"라는 주제를 설명 할 때, 새로운 정보의 수신과 관련된 정보 처리의 형태로의 변경과 관련된 처리의 예를 제시 할 필요가있다.
첫 번째 유형의 처리 : 새 정보를 얻는 것과 관련된 처리, 새로운 지식 내용. 이러한 유형의 처리에는 수학적 문제의 해결책이 포함됩니다. 이러한 유형의 정보 처리에는 논리적 추론을 적용하여 다양한 문제를 해결하는 것이 포함됩니다. 예를 들어, 수사관은 몇 가지 증거에 따라 범죄자를 찾습니다. 상황을 분석하는 사람이 자신의 추가 조치에 대한 결정을 내린다. 과학자는 고대 원고 등의 신비를 풀어 낸다.
두 번째 유형의 처리 : 양식 변경과 관련된 처리이지만 내용은 변경하지 않습니다. 이러한 유형의 정보 처리에는 예를 들어 한 언어에서 다른 언어로의 텍스트 변환이 포함됩니다. 양식이 변경되지만 내용은 보존되어야합니다. 정보학을위한 중요한 유형의 코딩은 코딩입니다. 인코딩은 정보를 기호화 된 형식으로 변환하여 저장, 전송, 처리 ( "인코딩"참조)에 편리합니다.
데이터 구조화는 두 번째 유형의 처리에 기인 할 수도 있습니다. 구조화는 정보 저장소의 특정 조직 인 특정 주문의 도입과 관련됩니다. 테이블이나 그래프 표현을 사용하여 알파벳 순서로 데이터를 배열하고, 일부 분류 기준에 따라 그룹화하는 것은 모두 구조화의 예입니다.
정보 처리의 특별한 유형은 검색입니다. 검색 작업은 일반적으로 다음과 같이 공식화됩니다 : 정보 저장소 (전화 번호부, 사전, 기차 일정 등)가있는 정보 저장소가 있습니다 : 특정 검색 조건 (조직의 전화, 단어를 영어로 번역, 시간 이 기차의 출발). 검색 알고리즘은 정보가 구성되는 방식에 따라 다릅니다. 정보가 구조화되어 있으면 검색 속도가 빠르고 최적화 할 수 있습니다 ( "데이터 검색"참조).
예비 의학 정보학 과정에서는 "블랙 박스"의 문제가 널리 알려져 있습니다. 처리 에이전트는 "블랙 박스 (black box)", 즉 시스템, 내부 조직 및 우리가 알지 못하는 메커니즘을 포함한다. 이 태스크는 실행 프로그램이 구현하는 데이터 처리 룰 (P)을 추측하는 것입니다.
처리 에이전트는 입력 변수의 평균값을 계산합니다. Y = (X1 + X2) / 2
입구 - 러시아어로, 출구에서 - 모음의 수.
정보 처리 문제에 대한 가장 심오한 마스터 링은 수량 및 프로그래밍 작업 (초등 및 고등학교에서의 작업) 알고리즘을 연구 할 때 발생합니다. 이 경우 정보 처리의 집행자는 컴퓨터이고 모든 처리 기능은 프로그래밍 언어에 통합됩니다. 프로그래밍은 출력 데이터를 얻기 위해 입력 데이터를 처리하는 규칙에 대한 설명입니다.
학생에게 두 가지 유형의 과제를 제공해야합니다.
- 직접 과제 : 알고리즘 (프로그램)을 작성하여 문제를 해결하십시오.
- inverse problem : 알고리즘이 주어지면 알고리즘을 추적하여 구현 결과를 확인하려고합니다.
역 문제를 해결할 때 학생들은 알고리즘을 수행하면서 단계적으로 처리 계약자의 위치에 둡니다. 각 단계에서의 실행 결과는 추적 테이블에 반영되어야합니다.
데이터 처리 유형
데이터 처리 정보
데이터의 개념과 본질. 데이터 처리 절차
최근 수십 년 동안 경제에서 근본적으로 새로운 현상과 과정이 확산되는 추세가 더욱 두드러지게 나타 났으며 거시적 수준과 기업 차원에서 경제 발전의 다른 요소들이 드러나고 있습니다. 그러한 변화의 주된 이유는 새로운 정보 시스템의 형성을 가져 오는 "정보 혁명"의 시작과 발전이다. 산업 시대의 주요 생산 자원으로서 기계 기술을 정보, 지식 및 인텔리전스로 대체합니다. 물질 생산 프로세스의 자동화가 증가함에 따라 지적 생산의 영역에 노동 노력을 집중하여 정보 제품과 서비스를 창출 할 수있게되었습니다.
정보의 개념은 매우 중요하며, 일반적인 과학 범주의 그룹에 속하며 물리학, 생물학, 심리학, 경제학, 사회학 등 여러 과학 분야에서 중요한 위치를 차지합니다.
사이버네틱스 백과 사전은 정보 (위도 정보 - 설명, 표현, 인식)를 과학의 가장 일반적인 개념 중 하나로 취급하여 일부 정보, 모든 데이터, 지식 등을 나타냅니다 [6].
넓은 의미에서 정보는 사람들 사이의 정보 교환, 생동감있는 자연과 사람이 아닌 사람과 장치 간의 신호 교환을 포함하는 일반적인 과학 개념입니다.
철학적 해석은 정보를 실제 세계의 반영으로 정의합니다. 하나의 실제 오브젝트가 다른 실제 오브젝트에 관한 정보를 포함한다는 것.
좁은 의미에서 "정보"라는 용어는 저장, 전송 및 변환의 대상이되는 정보입니다.
경제 활동에 대한 정보 참여와 경제 프로세스 및 현상에 미치는 영향을 연구하는 관점에서 다음과 같은 정보 정의가 가장 적절하다고 판단됩니다. 정보는 불확실성과 위험을 줄이는 수단으로 주제의 특정 목표 실현에 기여합니다. 이 정의는 정보가 현재 상황과 미래의 변화에 대한 불확실성을 줄임으로써 하나 또는 다른 이익을 가져올 수있는 가능성을 고려합니다. 이 정보는 불확실성을 감소시킬 수 있지만이 정보가 만족할 수있는 필요성이 없기 때문에 경제 행위자에게 가치가 있음을 유의해야합니다. 그러므로 목표를 달성하거나 주체의 필요를 충족시키는 능력으로 불확실성을 줄이기위한 수단으로 정보의 정의를 보완 할 필요가있다.
정보의 형태로 자료를 제시하는 것을 고려하십시오.
"데이터"라는 용어는 라틴어 인 "데이터"에서 온 것입니다. 이러한 정보는 전송 및 저장되어야합니다.
전송할 정보를 메시지라고합니다. 정보를 메시지로 변환하는 방법 중 하나는 유형의 매체에 메시지를 기록하는 것입니다. 이러한 레코딩 과정을 코딩이라고합니다.
정보 코딩은 데이터의 저장, 처리, 전송 및 입출력을 자동화하기 위해 기존 신호로 변환하는 것입니다 [9].
데이터는 유형 미디어에 기록 된 정보를 나타내며, 형식화 된 (구조화 된) 정보는 언어로 기록됩니다. 컴퓨터 형태로. 컴퓨터 하드웨어의 도움으로 처리 된 정보는 이러한 모든 요구 사항을 충족합니다. 그것은 데이터를 참조합니다.
데이터 - 측정, 관찰, 논리 또는 산술 연산으로 얻은 정보로 영구 저장, 전송 및 자동 처리에 적합한 형식으로 제공됩니다.
데이터는 정보를 제공하는 수단으로 작용하는 임의의 모양을 가진 물질적 인 객체입니다.
따라서 컴퓨터 과학의 데이터는 공식적인 사인 제도를 통해 표현 된 사실이나 아이디어입니다. 이러한 시스템은 저장, 전송 및 처리의 가능성을 제공해야합니다.
"정보"와 "데이터"라는 용어를 더 명확하게 구분 해보자.
데이터를 변환하고 처리하면 정보를 추출 할 수 있습니다. 특정 주제, 과정 또는 현상에 대한 지식을 얻는다. 이 변환에서 데이터는 정보를 얻기위한 초기 "원료"역할을합니다. 이는 동일한 데이터가 서로 다른 소비자에게 서로 다른 정보를 전달할 수 있다는 사실을 의미합니다.
다음 중요한 조항은 데이터가 다양한 기술적 수단을 사용하여 처리 될 수 있다고 판단하며이 처리는 데이터의 특정 의미 적 내용에 의존하지 않습니다. 데이터 처리는 항상 내용 처리가 아니며 정보의 정보로의 변환은 적절한 해석 메커니즘의 존재를 의미합니다 [15].
데이터 처리의 모든 기술적 수단 중에서 전자 컴퓨터는 결정적인 역할을합니다. 그러나 컴퓨터의 데이터는 의미 론적 내용을 고려하지 않고 정식으로 처리되지만 부울 대수 (공식 논리 대수학)의 수학 연산 및 연산을 사용해야 정식으로 처리됩니다.
현재 데이터 처리 시스템 외부의 사람 만이 의미 론적 내용을 평가할 수 있습니다. 사람이 데이터에서 정보를 추출하고 평가하여이를 결정합니다.
누가 데이터와 상호 작용하는지에 따라 사람이 제시하는 방식 (예 : 종이 또는 스크린 문서)과 기술 장비 (전기 신호, 자기 미디어에 기록하는 등)를 모두 제시 할 수 있습니다.
물리적 장치와 관련하여 데이터에는 내부 표현 (장치가 실제로 작동하는 데이터 형식)과 외부 표현 (이 장치와 사람 및 기타 장치와 상호 작용하는 데 사용되는 데이터 형식)이 있습니다.
주요 데이터 처리 절차는 그림 1에 제시되어있다.
그림 1. 기본 데이터 처리 절차
처리 과정으로서의 데이터의 생성은 특정 알고리즘의 실행과 더 높은 수준에서의 변환을위한 추가 사용의 결과로서의 형성을 제공한다.
데이터 수정은 새 데이터를 포함하고 불필요한 데이터를 삭제하여 실제 주제 영역의 변경 사항 표시와 관련됩니다.
제어, 보안 및 무결성은 정보 모델의 주제 영역의 실제 상태를 적절히 반영하고 무단 액세스 (보안) 및 하드웨어 및 소프트웨어의 오류 및 손상으로부터 정보를 보호하는 것을 목표로합니다.
컴퓨터 메모리에 저장된 정보 검색은 다양한 요청에 대한 응답을 실행할 때 독립적 인 동작으로 수행되며 정보를 처리 할 때 보조 작업으로 수행됩니다.
의사 결정 지원은 정보를 처리 할 때 수행되는 가장 중요한 조치입니다. 광범위한 대안 결정은 다양한 수학적 모델을 사용해야 할 필요성을 야기합니다.
문서, 요약본, 보고서를 작성하는 것은 정보를 사람과 컴퓨터가 인식하기에 적합한 형식으로 변환하는 것입니다. 이 작업과 관련하여 문서 처리, 읽기, 스캔 및 정렬과 같은 작업이 있습니다.
정보가 변환되면 정보 기술 구현 프로세스에서 발생하는 필요에 따라 결정되는 표현 또는 존재의 한 형태에서 다른 형태로 전환됩니다.
정보 처리 과정에서 수행되는 모든 동작의 구현은 다양한 소프트웨어를 사용하여 수행됩니다 [6].
정보 처리 유형
정보 프로세스 (정보 수집, 처리 및 전송)는 항상 과학, 기술 및 사회에서 중요한 역할을했습니다. 인간 진화 과정에서 내부 내용은 본질적으로 변하지 않았지만 이러한 과정을 자동화하는 꾸준한 경향이 있습니다.
정보 수집은 관심 대상에 관한 정보를받는 대상의 활동입니다.
정보는 사람이 수집하거나 기술 수단 및 시스템 (하드웨어)을 사용하여 수집 할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자는 일정을 연구 한 기차 또는 비행기의 움직임이나 다른 사람으로부터 직접 또는이 사람이 편집 한 문서를 통해 또는 기술적 수단 (자동 도움말, 전화 등)을 사용하여 이동에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.. 정보를 수집하는 작업은 다른 작업, 특히 정보 교환 (전송) 작업과 분리하여 해결할 수 없습니다.
정보 교환은 정보 출처가 정보를 전송하고 수신자가이를 수락하는 프로세스입니다.
전송 된 메시지에서 오류가 전송되면이 정보의 재전송이 구성됩니다. 발신지와 수신자간에 정보를 교환 한 결과 수신자가 발신자와 동일한 정보를 갖는 "정보 균형"이 형성됩니다.
정보는 물질 운송 인 신호를 사용하여 교환됩니다. 정보의 출처는 특정 속성과 능력을 가진 현실 세계의 모든 대상이 될 수 있습니다. 객체가 무해 성 속성에 속하면 그 속성을 직접 반영하는 신호를 생성합니다. 원본 개체가 사람 인 경우 해당 개체가 생성 한 신호는 해당 속성을 직접 반영 할 수있을뿐만 아니라 사람이 정보를 교환하기 위해 생성 한 신호와도 일치합니다.
수신자는 수신 된 정보를 반복적으로 사용할 수 있습니다. 이를 위해 그는 유형의 매체 (자기, 사진, 필름 등)에 고정해야합니다.
정보의 누적은 초기의 체계적이지 않은 정보 배열을 형성하는 과정입니다.
기록 된 신호 중에는 귀중하고 자주 사용되는 정보를 반영하는 신호가있을 수 있습니다. 미래에 필요할 수도 있지만이 시점에서 정보의 일부는 특별한 가치가 없을 수도 있습니다.
정보 저장은 최종 사용자의 요청에 따라 데이터를 적시에 발급받을 수 있도록 초기 정보를 유지하는 프로세스입니다.
정보 처리는 문제 해결 알고리즘에 따라 변형 된 순서화 된 프로세스입니다.
정보 처리 문제를 해결 한 후 결과를 최종 사용자에게 필요한 형식으로 발급해야합니다. 이 작업은 정보를 발행하는 문제를 해결하는 과정에서 구현됩니다. 일반적으로 외부 컴퓨터 장치를 사용하여 텍스트, 표, 그래프 등의 형태로 정보가 발행됩니다.
다른 객체와 마찬가지로 정보에도 속성이 있습니다. 자연과 사회의 다른 대상과 정보의 특징을 구별하는 특징은 이원론이다. 정보의 속성은 내용을 구성하는 소스 데이터의 속성과이 정보를 수집하는 방법의 속성에 영향을 받는다.
컴퓨터 과학의 관점에서 볼 때, 객관성, 신뢰성, 완성도, 정확성, 관련성, 유용성, 가치, 적시성, 명확성, 접근성, 간결성 등과 같은 일반적인 질적 속성이 가장 중요합니다.
정보의 객관성. 목표 - 인간의 의식 외부에 존재하고 독립적. 정보는 외부 객관적 세계의 반영입니다. 정보가 고정 방법, 누군가의 견해, 판단에 의존하지 않는다면 정보는 객관적입니다.
예제. "It 's outside outside"라는 메시지는 주관적인 정보를 전달하며 "22 ° C outside"메시지는 객관적이지만 측정 도구의 오류에 따라 정확합니다.
객관적인 정보는 유용한 센서, 측정 장치를 사용하여 얻을 수 있습니다. 사람의 마음에 반영되면, 정보는 의견, 판단, 경험, 특정 주제에 대한 지식에 따라 왜곡 될 수 있으며 (객관성을 잃어 버릴 수도 있음)
정보의 신뢰성. 정보가 진정한 상태를 반영한다면 신뢰할 수 있습니다. 객관적인 정보는 항상 신뢰할 만하지만 신뢰할 수있는 정보는 객관적이고 주관적 일 수 있습니다. 신뢰할 수있는 정보는 올바른 결정을 내리는 데 도움이됩니다. 부정확 한 정보는 다음과 같은 이유로 발생할 수 있습니다.
• 주관적인 재산의 고의적 왜곡 (잘못된 정보) 또는 부주의 한 왜곡;
§ 간섭으로 인한 왜곡 ( "전화 손상") 및 고정 방법이 정확하지 않습니다.
정보의 완전성. 정보가 이해와 의사 결정을 위해 충분하다면 정보를 완전한 것으로 부를 수 있습니다. 불완전한 정보는 잘못된 결정이나 결론을 초래할 수 있습니다.
정보의 정확성은 객체, 프로세스, 현상 등의 실제 상태에 근접한 정도에 따라 결정됩니다.
정보의 관련성 - 현재 시간, 화제 성, 긴급성에 대한 중요성. 수신 된 정보 만 유용 할 수 있습니다.
정보의 유용성 (가치). 유틸리티는 특정 소비자의 요구와 관련하여 평가 될 수 있으며 도움을 받아 해결할 수있는 작업에 대해 평가됩니다.
가장 가치있는 정보는 객관적이고 신뢰할 수 있으며 완전하고 관련성이 있습니다. 편견적이고 신뢰할 수없는 정보 (예 : 소설)는 인간에게 매우 중요하다는 점을 염두에 두어야합니다. 소셜 (공개) 정보에는 추가 속성이 있습니다.
§ 의미 (의미) 문자, 즉 개념적이기 때문에, 주변 세계의 대상, 과정 및 현상의 가장 본질적인 속성이 일반화 된 개념이기 때문에.
§ 언어 적 특성을 지니고 있습니다 (예 : 시각 예술과 같은 일부 유형의 미적 정보 제외). 동일한 내용을 다른 자연어 (구어체)로 표현하거나 수학 공식 등으로 작성 할 수 있습니다.
시간이 지남에 따라 정보의 양이 증가하고, 정보가 축적되며, 체계화되고, 평가되고 일반화됩니다. 이 속성을 정보의 증가 및 누적이라고합니다. (누적 - 라틴어에서, Cumulatio - 증가, 축적).
에이징 정보는 시간이 지남에 따라 그 가치를 감소시키는 것입니다. 노화 된 시간 그 자체에 대한 정보가 아니라 전체 또는 일부를 더 일찍 명확히하고, 보완하거나 거부하는 새로운 정보의 출현입니다. 과학적이고 기술적 인 정보는 더 빨라지고, 미학적 (예술 작품) - 더 천천히 노화됩니다.
논리적이고 간결하며 편리한 프리젠 테이션 형태는 정보의 이해와 동화를 용이하게합니다.
정보 처리의 개념은 매우 광범위합니다. 정보 처리에 관해 말하자면, 처리 불변의 개념을 제공 할 필요가 있습니다. 일반적으로 메시지의 의미 (메시지에 포함 된 정보의 의미)입니다. 자동화 된 정보 처리에서 처리 대상은 메시지이며 여기에서 메시지 변환의 불변식이 정보 변환 불변량에 해당하는 방식으로 처리하는 것이 중요합니다.
일반적으로 정보 처리의 목적은 문제의 정보 프로세스가 관련되어있는 특정 시스템의 기능 목적에 따라 결정됩니다. 그러나 목표를 달성하기 위해서는 항상 여러 가지 상호 연관된 작업을 해결해야합니다.
예를 들어, 정보 처리의 초기 단계는 수신입니다. 다양한 정보 시스템에서 수신은 정보의 선택 (과학 및 기술 정보의 시스템에서), 물리적 양을 측정 신호로 변환 (정보 측정 시스템에서), 과민 반응과 같은 특정 프로세스로 표현됩니다. 및 감각 (생물계에서) 등.
접수 절차는 외부와 정보 시스템을 분리하는 국경에서 시작됩니다. 여기서, 경계에서, 외부 세계의 신호는 추후 처리에 적합한 형태로 변환된다. 생물학적 시스템과 자동화 시스템을 읽는 것과 같은 많은 기술 시스템에서이 경계는 다소 명확하게 표현됩니다. 다른 경우에는, 그것은 대체로 자의적이고 심지어 애매합니다. 수신 프로세스의 내부 경계는 거의 언제나 임의적이며 정보 프로세스 연구의 편리 성을 토대로 각 경우에 선택됩니다.
내부 국경이 "깊숙이"밀려 나더라도 리셉션은 언제나 분류 과정으로 간주 될 수 있습니다.
형식화 된 정보 처리 모델
우리는 형식화 된 처리 모델을 사용하여 정보 처리의 다양한 구성 요소와 관련된 정보 처리의 유사점과 차이점에 대해 질문합니다. 우선, 우리는 정보의 소비자 (수신자), 정보의 의미 론적 및 실용적인 측면에서이 질문을 분리하는 것은 불가능하다는 점에 주목합니다. 메시지 (신호)가 의도 된 수신자의 존재는 메시지와 메시지에 포함 된 정보 사이에 일대일 대응이 없음을 결정합니다. 분명히 동일한 메시지는받는 사람마다 다른 의미를 가질 수 있으며 실용적인 의미가 다를 수 있습니다.
· 정보 처리의 일반적인 계획.
정보 처리
추가 된 날짜 : 2015-06-12; 조회수 : 5252; 저작권 침해
정보 처리의 일반적인 체계.
ª 처리 작업 설정.
ª 정보 처리 작업을 입력하십시오.
정보 처리의 모든 버전은 다음 체계에 따라 수행됩니다 (그림 7.1).
도 4 7.1. 정보 처리의 일반적인 체계
어쨌든 우리는 정보 처리 과정에서 전통적인 형태로 사전 설정 될 수있는 정보 문제를 해결할 수 있다고 말할 수 있습니다. 초기 데이터의 특정 세트가 제공됩니다. 몇 가지 결과 - 요약 정보가 필요합니다. 원본 데이터에서 결과로 전환하는 과정은 처리 과정입니다. 처리를 수행하는 객체 또는 주체는 처리의 집행자라고 부를 수 있습니다. 출연자는 사람 일 수 있으며 "컴퓨터를 포함하여 특별한 기술 장치 일 수 있습니다.
일반적으로 정보 처리는 목표로 삼은 프로세스입니다. 집행자는 정보 처리를 성공적으로 완료하기 위해 처리 방법을 알아야합니다. 원하는 결과를 얻기 위해 수행해야하는 일련의 작업. 컴퓨터 과학에서 이러한 일련의 동작에 대한 설명을 처리 알고리즘이라고합니다.
정보 처리에 대한 이야기는 알고리즘 과정에 대한 주제로 이어지며, 기본 과정의 적절한 부분에서 자세히 논의됩니다. 여기서 우리는 알고리즘 주제가 컴퓨터 과학의 기본 기본 개념, 즉 정보 프로세스의 개념에서 나온다는 사실에 독자의 관심을 끌고 싶습니다.
학생들은 정보 처리와 관련된 상황의 예를 제시 할 수 있어야합니다. 이러한 상황은 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.
첫 번째 유형의 처리 : 새 정보를 얻는 것과 관련된 처리, 새로운 지식 내용.
이러한 유형의 처리에는 수학적 문제의 해결책이 포함됩니다. 예를 들어, 삼각형의 두면과 그 사이의 각도가 주어지면 삼각형의 다른 모든 매개 변수, 즉 세 번째면, 각도, 면적, 둘레를 결정해야합니다. 가공 방법, 즉 문제 해결을위한 알고리즘은 수행자가 알고 있어야하는 수학 공식에 의해 결정됩니다.
첫 번째 유형의 정보 처리는 논리적 추론을 적용하여 다양한 문제를 해결하는 것입니다. 예를 들어, 수사관은 몇 가지 증거에 따라 범죄자를 찾습니다. 상황을 분석하는 사람이 자신의 추가 조치에 대한 결정을 내린다. 과학자는 고대 원고 등의 신비를 풀어 낸다.
두 번째 유형의 처리 : 양식 변경과 관련된 처리이지만 내용은 변경하지 않습니다.
이러한 유형의 정보 처리에는 예를 들어 텍스트의 한 언어에서 다른 언어로의 번역이 포함됩니다. 양식은 변경되지만 내용은 그대로 유지되어야합니다. 정보학을위한 중요한 유형의 코딩은 코딩입니다. 인코딩은 정보를 상징적 인 형태로 변환하는 것으로 저장, 전송, 처리에 편리합니다. 코딩은 정보 (전신, 라디오, 컴퓨터)를 다루는 기술적 수단에 적극적으로 사용됩니다.
정보 처리의 또 다른 유형은 데이터의 구조화입니다. 구조화는 정보 저장소의 특정 조직 인 특정 주문의 도입과 관련됩니다. 알파벳 순서로 데이터를 분류하고, 분류 기준에 따라 그룹화하거나, 표 또는 그래프 표현을 사용하여 구조화하는 것입니다. 또 다른 중요한 정보 처리 유형은 검색입니다. 검색 작업은 일반적으로 다음과 같이 구성됩니다. 정보 저장소 - 정보 배열 (전화 참조 표, 사전, 기차 일정 등)에 따라 특정 검색 조건 (조직의 전화, 주어진 단어의 번역본)으로 된 필요한 정보를 찾아야합니다. liysky 언어, 열차의 출발 시간). 검색 알고리즘은 정보를 조직하는 방법에 따라 달라집니다. 정보가 구성되어있는 경우, 검색은 당신의 내가 최적의 알고리즘을 구축 할 수 있습니다, 빠릅니다.
정보 처리 중
정보 처리는 일부 알고리즘을 수행하여 다른 "정보 객체"로부터 일부 "정보 객체"를 얻는 것으로 구성되며 정보에 대해 수행되는 주요 작업 중 하나이며 그 양과 다양성을 증가시키는 주요 수단입니다.
최상위 레벨에서 숫자 및 비 숫자 처리를 선택할 수 있습니다. 이러한 유형의 처리에는 "데이터"개념의 내용에 대한 다른 해석이 포함되어 있습니다. 수치 처리는 변수, 벡터, 행렬, 다차원 배열, 상수 등과 같은 객체를 사용합니다. 비 숫자 처리에서 오브젝트는 파일, 레코드, 필드, 계층 구조, 네트워크, 관계 등일 수 있습니다. 또 다른 차이점은 수치 처리에서 데이터의 내용은별로 중요하지 않지만 비 숫자 처리에서는 객체에 대한 직접적인 정보에 관심이 있으며 전반적인 전체적인 정보에는 관심이 없다는 점입니다.
현대 컴퓨팅의 진보를 토대로 한 구현 관점에서 다음과 같은 유형의 정보 처리가 구분됩니다.
- • 프로세서가 하나있는 전통적인 Fonneimanov 컴퓨터 아키텍처에서 사용되는 순차 처리.
- 컴퓨터에서 여러 프로세서가있는 경우 병렬 처리가 적용됩니다.
- • 서로 다른 작업을 해결하기 위해 동일한 자원을 컴퓨터 아키텍처에서 사용하는 것과 연관된 파이프 라인 처리. 이러한 작업이 동일하면 작업이 동일하면 벡터 컨베이어가 순차적 인 파이프 라인입니다.
기존 컴퓨터 아키텍처를 정보 처리 측면에서 다음 클래스 중 하나로 분류하는 것이 일반적입니다 [35].
단일 스트림 명령 및 데이터 아키텍처 (SISD). 이 클래스에는 기존의 Vonneimanov 단일 프로세서 시스템이 포함되어 있습니다. 여기에는 "속성 값"쌍으로 작동하는 중앙 프로세서가 있습니다.
단일 명령 및 데이터 흐름 (SIMD) 아키텍처. 이 클래스의 기능은 다수의 동일한 프로세서를 제어하는 하나의 (중앙) 컨트롤러의 존재입니다. 컨트롤러 및 프로세서 요소의 기능, 프로세서 수, 검색 모드 구성 및 라우팅 및 레벨링 네트워크의 특성에 따라 다음이 구분됩니다.
- • 벡터 및 행렬 문제를 해결하는 데 사용되는 행렬 프로세서.
- • 숫자가 아닌 문제를 해결하고 거기에 저장된 정보에 직접 액세스 할 수있는 메모리를 사용하는 데 사용되는 연관 프로세서.
- • 수치 및 비 수치 처리에 사용되는 프로세서 앙상블;
- • 컨베이어 및 벡터 프로세서.
다중 흐름 및 단일 데이터 흐름 (MISD) 구조. 컨베이어 프로세서를이 클래스에 지정할 수 있습니다.
다중 명령어 흐름 및 다중 데이터 흐름 (MIMD) 구조. 이 클래스에는 다중 프로세서 시스템, 다중 처리 시스템, 여러 시스템의 컴퓨터 시스템, 컴퓨터 네트워크와 같은 구성을 지정할 수 있습니다.
주요 데이터 처리 절차는 그림 1에 제시되어있다. 4.5.
처리 과정으로서의 데이터의 생성은 특정 알고리즘의 실행과 더 높은 수준에서의 변환을위한 추가 사용의 결과로서의 형성을 제공한다.
데이터 수정은 새 데이터를 포함하고 불필요한 데이터를 삭제하여 실제 주제 영역의 변경 사항 표시와 관련됩니다.
도 4 4.5 기본적인 데이터 처리 절차
제어, 보안 및 무결성은 정보 모델의 주제 영역의 실제 상태를 적절히 반영하고 무단 액세스 (보안) 및 하드웨어 및 소프트웨어의 오류 및 손상으로부터 정보를 보호하는 것을 목표로합니다.
컴퓨터 메모리에 저장된 정보 검색은 다양한 요청에 대한 응답을 실행할 때 독립적 인 동작으로 수행되며 정보를 처리 할 때 보조 작업으로 수행됩니다.
의사 결정 지원은 정보를 처리 할 때 수행되는 가장 중요한 조치입니다. 광범위한 대안 결정은 다양한 수학적 모델을 사용할 필요성을 가져온다 [32, 33].
문서, 요약본, 보고서를 작성하는 것은 정보를 사람과 컴퓨터가 모두 읽을 수있는 형식으로 변환하는 것입니다. 이 작업과 관련하여 문서 처리, 읽기, 스캔 및 정렬과 같은 작업이 있습니다.
정보가 변환되면 정보 기술 구현 프로세스에서 발생하는 필요에 따라 결정되는 표현 또는 존재의 한 형태에서 다른 형태로 전환됩니다.
정보 처리 과정에서 수행되는 모든 동작의 구현은 다양한 소프트웨어 도구를 사용하여 수행됩니다.
기술 정보 처리 작업의 가장 공통적 인 적용 영역은 의사 결정입니다.
통제 된 프로세스 상태에 대한 인식의 정도, 객체 및 제어 시스템 모델의 완전성과 정확성, 환경과의 상호 작용, 의사 결정 프로세스는 다양한 조건에서 발생합니다.
- 1. 확실한 의사 결정. 이 문제에서 객체 모델과 제어 시스템은 주어진 것으로 간주되며 환경의 영향은 중요하지 않다. 그러므로, 선택된 자원 사용 전략과 최종 결과 사이에는 명확한 연결이 있습니다. 이는 결정 규칙을 사용하여 결정 옵션의 유용성을 평가하는 것으로 충분하다는 것을 의미합니다. 결정 옵션을 사용하면 최적의 결과를 이끌어 낼 수 있습니다. 그러한 전략이 여러 개있는 경우 모두 동일한 것으로 간주됩니다. 수학적 프로그래밍 방법을 사용하여 확실한 조건에서 솔루션을 검색합니다.
- 2. 위험에 처한 결정. 이전의 경우와는 달리, 위험에 처한 의사 결정을 위해서는 정확한 예측을 할 수없는 외부 환경의 영향을 고려할 필요가 있으며, 국가의 확률 분포 만이 알려져있다. 이러한 조건 하에서 동일한 전략을 사용하면 결과가 달라질 수 있으며 발생 가능성이 결정되거나 결정될 수 있습니다. 전략의 평가 및 선택은 최종 결과를 얻을 확률을 고려한 결정 규칙을 사용하여 수행됩니다.
- 3. 불확실성 하에서의 의사 결정. 이전 작업에서와 마찬가지로 전략 선택과 최종 결과 간에는 일대일 연결이 없습니다. 또한 결정할 수 없거나 의미있는 의미가없는 최종 결과의 출현 확률 값도 알 수 없습니다. "전략 최종 결과"의 각 쌍은 상금 형태의 외부 평가에 해당합니다. 가장 보편적 인 것은 최대 보증금을 얻기위한 기준을 사용하는 것입니다.
- 4. 다중 기준 조건 하에서의 의사 결정. 위의 작업 중 하나에서 여러 가지 복합성은 서로 축소 될 수없는 여러 가지 독립적 인 목표가있을 때 발생합니다. 많은 수의 솔루션이 존재하면 최적의 전략을 평가하고 선택하는 과정이 복잡해집니다. 한 가지 가능한 솔루션은 모델링 기술을 사용하는 것입니다.
인공 지능의 도움으로 문제를 해결하는 것은 솔루션을 검색 할 때 옵션을 통해 검색을 줄이는 반면 프로그램은 사람들이 사고 과정에서 사용하는 것과 동일한 원칙을 구현하는 것입니다.
전문가 시스템은 좁은 영역에서 소유하고있는 지식을 사용하여 점차적으로 옵션의 범위를 좁혀 문제를 해결하는 방법에 대한 검색을 제한합니다.
전문가 시스템에서 문제를 해결하려면 다음을 사용하십시오.
- • 결의라고 불리우고 부정의 논박을 사용하는 증거 기법에 근거한 추론 방법 ( "모순에 의한 증거");
- • 다수의 입력 데이터로부터 객체를 식별하기위한 의사 결정 트리 구축에 기반한 구조 유도 기법.
- • 공식 논리의 추상 규칙이 아닌 전문가 경험의 사용을 기반으로 한 경험적 규칙의 방법.
- • 편리한 형태로, 예를 들어, 프레임이라고하는 데이터 구조의 형태로 비교되는 객체에 대한 정보의 표현에 기반한 기계 비유 방법.
문제의 해결책에 명시된 "정보"의 출처는 작업이 설정된 영역의 특정 속성에 따라 쓸모 없거나 유용하거나 경제적 일 수 있습니다. 이를 바탕으로 전문가 시스템을 구축하는 방법이나 완성 된 소프트웨어 제품을 사용하는 방법을 선택할 수 있습니다.
1 차 데이터를 기반으로 한 솔루션을 개발하는 프로세스는 그림 1과 같습니다. 4.6은 두 가지 단계로 나눌 수 있습니다 : 다양한 모델을 사용한 수학적 형식화에 의한 실현 가능한 솔루션의 개발과 주관적인 요인에 기반한 최적의 솔루션 선택.
의사 결정자의 정보 요구는 많은 경우에 기업의 현재 활동을 반영하는 주요 데이터를 처리 한 결과 얻을 수있는 통합 된 기술 및 경제 지표에 초점을 맞추고 있습니다. 최종 데이터와 기본 데이터 간의 기능적 관계를 분석하여 정보 집계 프로세스를 반영하는 소위 정보 체계를 구성 할 수 있습니다. 일차적 인 데이터는 대개 매우 다양하며 수입의 강도는 높으며 관심있는 간격의 총 볼륨은 큽니다. 반면, 통합 지표의 구성은 상대적으로 작으며,
도 4 4.6. 기본 데이터를 기반으로 솔루션을 개발하는 프로세스
그들의 실현 기간은 기본 데이터의 변경 기간보다 훨씬 짧을 수 있습니다.
의사 결정을 지원하려면 다음 구성 요소가 필요합니다.
- • 요약 분석;
- • 예측;
- • 상황 별 모델링.
현재 의사 결정을 위해 두 가지 유형의 정보 시스템을 구별하는 것이 일반적입니다.
의사 결정 지원 시스템 DSS (Decision Support System)는 다양한 특성에 대한 데이터 선택 및 분석을 수행하며 다음과 같은 수단을 포함합니다.
- • 데이터베이스에 대한 액세스.
- • 서로 다른 소스에서 데이터를 추출합니다.
- • 모델링 규칙 및 비즈니스 전략
- • 분석 결과를 제시하는 비즈니스 그래픽.
- • "그 경우"분석;
- • 전문가 수준의 인공 지능.
의사 결정을위한 운영 분석 처리 OLAP (OnLine Analysis Processing) 시스템은 다음 도구를 사용합니다.
- • 특수 OLAP 서버 형태의 강력한 멀티 프로세서 컴퓨팅.
- • 다 변수 분석의 특별한 방법;
- • 특수 데이터웨어 하우스 데이터웨어 하우스.
의사 결정 프로세스의 구현은 정보 응용 프로그램을 구축하는 것입니다. 정보 응용 프로그램에서 데이터베이스 (2)를 기반으로 응용 프로그램을 구성하기에 충분한 일반 기능 구성 요소를 골라보십시오.
PS (프레젠테이션 서비스) - 프레젠테이션 도구. 사용자로부터의 입력을 받아들이고 PL 프리젠 테이션 로직 구성 요소가 알려주는 내용과 적절한 소프트웨어 지원을 표시하는 장치에 의해 제공됩니다. 터미널 또는 X 터미널의 소프트웨어 에뮬레이션 모드에있는 개인용 컴퓨터 또는 워크 스테이션뿐 아니라 텍스트 터미널 또는 X 터미널 일 수 있습니다.
PL (프리젠 테이션 로직) - 프리젠 테이션 로직. 사용자와 컴퓨터 간의 상호 작용을 관리합니다. 버튼을 누르거나 목록에서 항목을 선택하여 대체 메뉴를 선택하기위한 사용자 조치를 처리합니다.
BL (비즈니스 또는 응용 프로그램 논리) - 응용 프로그램 논리. 응용 프로그램이 수행해야하는 의사 결정, 계산 및 작업을 만들기위한 규칙 집합입니다.
DL (Data Logic) - 데이터 관리 논리. 데이터 관리 응용 프로그램 논리를 구현하기 위해 수행해야하는 데이터베이스 조작 (SQL SELECT, UPDATE 및 INSERT 문).
DS (데이터 서비스) - 데이터베이스 작업. 데이터 조작, 데이터 정의, 트랜잭션 커밋 또는 롤백 등과 같은 데이터 관리 논리를 수행하기 위해 호출되는 DBMS 작업 DBMS는 대개 SQL 응용 프로그램을 컴파일합니다.
FS (File Services) - 파일 조작. DBMS 및 기타 구성 요소에 대한 디스크 읽기 및 쓰기 작업 일반적으로 OS 기능입니다.
정보 응용 프로그램 개발 도구 중 선택할 수있는 주요 그룹은 다음과 같습니다.
- • 전통적인 프로그래밍 시스템.
- • 파일 서버 응용 프로그램을 만드는 도구.
- • 클라이언트 - 서버 응용 프로그램 개발 도구.
- • 사무 자동화 및 워크 플로 도구.
- • 인터넷 / 인트라넷 개발 도구.
- • 응용 프로그램 디자인 자동화.
정보 처리의 유형 및 방법
모든 교사의주의 : 연방법 N273-FZ에 의거하여 "러시아 연방 교육"에 관한 교육 활동은 교사가 장애 아동의 훈련 및 교육 분야에서 특수한 지식 체계를 갖추도록 요구합니다. 그러므로, 모든 선생님 들께서는이 영역에서 관련된 고급 교육이 필요합니다!
"Infurok"프로젝트의 "HVD를 갖춘 학생 : GEF에 따른 교육 활동의 조직"의 특징을 통해 법률 요구 사항에 맞게 지식을 습득하고 수립 된 샘플 (72 시간)에 대한 고급 교육 수료증을 얻을 수 있습니다.
주제 : 정보 유형 및 처리 방법.
정보량, 정보 단위.
정보의 개념을 부여하다
특성, 유형, 정보 측정 단위, 정보 프로세스와의 친숙
메시지의 정보량을 결정하는 법을 배우십시오.
인지 적 필요에 대한 교육, 주제에 대한 관심;
결핵의 통제, PC를위한 정확한 적합;
독립적 인 일에 대한 기술 습득.
도덕적 자질을 주입 : 책임, 규율, 정확성, 자기 훈련
사고의 발달 (이전에 연구 된 것, 유추하여 비교, 일반화, 분류, 체계화 할 수있는 능력)
학생들의인지 능력 향상, 자신감, 과학으로서의 컴퓨터 과학에 대한 관심;
수업의 결과로 학생들은 다음을 수행해야합니다.
- 정보 단위를 알아라.
- 정보를 처리하는 방법을 이해합니다.
방법 : 그룹 작업, 개인 작업, ICT 사용, 실제 작업, 비판적 사고 기술 사용, 형성 평가.
장비 : 개인용 컴퓨터, 인터랙티브 보드, 프리젠 테이션 "정보 처리", 교과서 "컴퓨터 과학. 5 학년, 유인물.
수업 유형 : 새로운 지식 습득
신소재 설명
- 인사, 시험 준비, 실종 표시.
- 비즈니스 리듬에 학생들을 포함시키는 것;
- 그룹으로 나눈다.
다음에 대해 알려주십시오.
- 세계의 세 가지 현실;
- 과학으로서의 컴퓨터 과학의 정의;
- 지각의 방법에 관한 정보의 유형;
- 시각적 정보. 보기;
- 청각 정보. 예 :
- 맛 정보. 보기;
- 일반 정보. 보기;
- 촉각 정보. 예제.
새로운 자료를 배우십시오. 프레젠테이션 프레젠테이션.
우리 주변의 정보는 텍스트, 그림, 그림, 사진의 형태로 다양한 형태로 존재합니다. 빛 또는 소리 신호의 형태로; 전파의 형태로; 전기 및 신경 자극의 형태로; 자기 기록의 형태로; 몸짓과 표정의 형태로; 냄새와 맛 감각의 형태로; 염색체 형태로, 유기체의 표식과 성질이 유전된다.
질문 : 어떤 사람이 주변 세계로부터 어떤 정보를 받습니까?
답변 : 감각의 도움을받습니다.
사람이 정보를 인식하는 방식에 따라 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각과 같은 다음과 같은 유형의 정보가 구별됩니다.
사람들 사이에 정보를 표현하고 교환하는 데에는 인간 사회의 역사적 발전에서 비롯된 자연적 형식과 다양한 문제를 해결하기 위해 사람이 인위적으로 만든 형식이 있습니다.
컴퓨터가 인식하는 정보 유형 : 텍스트, 숫자, 사운드, 그래픽, 멀티미디어.
정보는 두 개의 큰 그룹으로 나눌 수 있습니다 : 불연속 (불연속) 및 아날로그 (연속).
우리가 말할 수있는 정보에 대해 : 신품, 구식, 현재, 신뢰성, 완전성, 정확성 등. 정보의 속성 : 신뢰성; 충만; 가치; 적시; 선명도; 가용성; 간결함.
정보 (자원, 지식)는 선언적 (I know that...)과 절차 적 (I know how...)
질문 : 선언적 및 절차 적 정보의 예를 제시하십시오.
답변 : 러시아어에는 33 개의 글자가 있음을 알고 있습니다. 나는 차를 만드는 법을 안다.
정보는 정보 소스로부터 메시지의 형태로 그들 사이의 통신 채널을 통해 수신기로 전송된다. 소스는 전송 된 메시지를 송신 신호로 인코딩합니다. 이 신호는 통신 채널을 통해 전송됩니다. 결과적으로, 수신 된 신호가 수신기에 나타나고, 이는 디코딩되어 수신 된 메시지가됩니다. 통신 채널 - 정보를 전송하는 데 사용되는 물리적 회선 (직접 연결), 전화, 전신, 위성 통신 회선 및 하드웨어.
질문 : 사람은 정보로 무엇을 할 수 있습니까?
답변 : 생성, 찾기, 복사, 분할, 구조, 구성, 암호화, 처리, 측정, 상실.
사람이 정보를 처리하는 과정은 매우 복잡합니다. 이는 개인의 삶의 경험, 교육, 학업, 직업,이 개인 정보의 관심사, 성격의 기질 및 태도 등에 달려 있습니다.
정보 프로세스 - 정보의 내용이 변경되거나 프레젠테이션의 형식이 변경되는 정보에 대해 특정 작업을 수행하는 프로세스입니다. 주요 정보 처리 : 수신, 처리, 저장, 전송, 인코딩, 검색, 발행. 처리는 정보에 대해 수행되는 주요 작업 중 하나이며 정보의 양과 다양성을 증가시키는 주요 수단입니다.
프레젠테이션의 내용 : "정보 처리":
정보 처리 유형
희귀 한 데이터를 소유 한 사람들에게는 정보가 진정한 가치와 장황한 조건이됩니다. 그러나 결과 "광석"을 효과적이고 신속하게 모니터링하고 분석하기 위해 정보 처리 방법을 알고, "보석"을 드롭 다운하여 선택하는 것도 중요합니다. 가장 중요한 정보 처리는 합성, 분석 및 변환입니다. 이러한 모든 프로세스는 일관성이 있으므로, 다른 프로세스가 없으면 그 중 하나가 가능하다고 생각하면 안됩니다.
정보 처리의 원리와 기술
많은 유형의 정보 처리의 존재는 그것으로 작업하는 다른 접근법과 관련이있다. 그러나 시작은 항상 수집 및 분석이며, 그 후에 전문가는 합성, 변환, 형식화 또는 조합으로 진행합니다. 이 작업의 결과는 가장 자주 보도 자료, 보고서, 다양한 보고서 및 보고서의 형태로 나타납니다. 짧은 텍스트 나 큰 기사의 경우 거대한 양의 정보를 처리하는 막강한 작업이 있습니다.
분석
정보는 다양한 형태와 변형이 가능하지만 전문가는 항상 데이터를 올바르게 배포하는 방법을 알고 있습니다. 초기 단계에서는 수신 된 모든 정보를 단일 형식으로 가져와 작업을 단순화합니다. 현대 비서 또는 언론인에게 이것은 의심 할 여지없이 전자 문서 형태의 텍스트 문서 또는 스프레드 시트입니다. 또한 한 가지 형식의 데이터를 분석하고 분류하기가 더 쉽기 때문에 프로세스가 크게 가속되고 촉진됩니다.
합성
정보를 처리하는 중요한 방법은 정보 분석을 기반으로 여러 소스의 데이터를 결합하고 결합하는 합성이됩니다. 이 경우 전문가는 피봇 테이블, 보도 자료, 흥미 진진한 기사 또는 강의를 준비하기 위해 유사한 데이터를 신중하게 선택하여 상당한 작업을 수행합니다. 현대의 정보 처리 유형은 획득 한 데이터를 신중히 다루어야 함을 의미합니다. 합성은 본질적으로 가장 어려운 단계 중 하나입니다. 왜냐하면 변환 단계에서 후속 분석을위한 하나 또는 다른 기준에 따라 획득 된 데이터를 선택하고 병합해야하기 때문입니다.
변환
정보를 다루는 가장 간단한 구성 요소 중 하나입니다. 애널리스트가 힘들고 복잡한 작업을 필요로하지 않기 때문입니다. 변혁에는 비판적이고 분석적인 견해와 기자, 비서 또는 작가로서의 상당한 기술이 필요합니다. 흥미로운 기사, 보도 자료, 리뷰, 강의, 보고서, 보고서 및 브리핑 자료를 만들기 위해 이전 단계의 처리 과정을 정리하고 "수집"하는 것으로 충분합니다.