Данные в информатике: определение, виды и основные свойства

Для кого эта статья:

• студенты и специалисты в области информационных технологий
• начинающие аналитики данных и специалисты по бизнес-аналитике

• профессионалы, интересующиеся современными методами работы с данными и их приложением в бизнесе

  Представьте мир, в котором каждую секунду генерируются петабайты информации — от простых текстовых сообщений до сложнейших научных массивов. Этот мир уже наступил, и в его центре находится фундаментальное понятие — данные. Они стали цифровой валютой XXI века, материалом, из которого строится технологическое будущее. Но что такое данные с точки зрения информатики? Как их классифицировать? Какими свойствами они обладают? Погружаясь в эту тему, мы обнаружим, что за кажущейся простотой скрывается целая вселенная смыслов, структур и закономерностей. 🔍

Погружение в мир данных требует системных знаний и практических навыков. Если вы стремитесь освоить полный цикл работы с данными — от сбора до создания прогнозных моделей — Курс «Аналитик данных» с нуля от Skypro станет вашей надёжной опорой. Под руководством практикующих специалистов вы изучите SQL, Python и BI-инструменты, научитесь превращать сырые данные в ценные инсайты и построите карьеру в одной из самых востребованных IT-профессий.

Что такое данные в информатике: базовые определения

В информатике данные представляют собой формализованное отражение информации, пригодное для передачи, интерпретации или обработки. Если информация — это абстрактное понятие, относящееся к смыслу и знаниям, то данные — это конкретная форма их представления в цифровой среде.

Технически данные — это последовательности символов или сигналов, представляющие информацию в форме, подходящей для хранения, передачи и обработки компьютерными системами. В цифровом мире все данные в конечном итоге сводятся к бинарному коду — последовательностям нулей и единиц, которые интерпретируются согласно определенным правилам.

Важно различать следующие понятия:

• Данные (data) — зафиксированные факты о объектах, событиях, явлениях
• Информация (information) — интерпретированные данные, имеющие смысл для получателя
• Знания (knowledge) — усвоенная информация, применяемая для решения задач
• Мудрость (wisdom) — способность эффективно применять знания на основе опыта и понимания контекста

Эта иерархия, известная как пирамида DIKW (Data, Information, Knowledge, Wisdom), отражает трансформацию сырых данных в ценные знания. 🧠

В информатике данные всегда имеют определенный контекст использования, который влияет на их интерпретацию, структуру и способы обработки. Например, одна и та же последовательность битов может представлять число, текстовый символ или часть изображения — все зависит от контекста и правил интерпретации.

Антон Рыжов, руководитель отдела информационных систем Однажды наша команда столкнулась с загадочной проблемой при миграции базы данных клиентской информации. Данные корректно экспортировались из старой системы, но после импорта в новую часть телефонных номеров превратилась в бессмысленные числа. Расследование показало, что старая система хранила номера как текстовые строки, сохраняя ведущие нули, а новая — как числовые значения, отбрасывая их. Результат: тысячи недозвонов и раздраженных клиентов. Мы потратили неделю на восстановление корректных данных. Этот случай наглядно показал всем нам, что данные — это не просто информация, а информация в определенном контексте и формате. Игнорирование этого принципа привело к серьезным бизнес-потерям. С тех пор в нашей компании действует строгое правило: метаданные (информация о данных) так же важны, как и сами данные. Перед любой миграцией мы проводим полный аудит типов данных и правил их интерпретации.

Классификация видов данных в цифровой среде

В информатике существует несколько способов классификации данных, каждый из которых полезен в определенном контексте. Рассмотрим основные подходы к категоризации цифровых данных. 📊

По структуре:

• Структурированные данные — имеют четкую модель, организованы в соответствии с определенными правилами (таблицы в реляционных базах данных)
• Полуструктурированные данные — имеют некоторую структуру, но более гибкую (XML, JSON)
• Неструктурированные данные — не имеют предопределенной структуры (текстовые документы, изображения)

По типу представления:

• Числовые данные — целые числа, числа с плавающей точкой
• Текстовые данные — символы, строки, документы
• Бинарные данные — двоичные последовательности (изображения, аудио, видео)
• Логические данные — булевы значения (истина/ложь)
• Временные данные — даты, временные метки, интервалы

По происхождению:

• Первичные данные — оригинальные, собранные напрямую из источника
• Вторичные данные — данные, полученные путем обработки первичных
• Метаданные — данные о данных (описание структуры, формата, происхождения)

По изменчивости:

• Статические данные — редко меняются после создания (архивы)
• Динамические данные — часто обновляются (активные транзакции)
• Потоковые данные — генерируются непрерывно (сенсорные данные, журналы событий)

В контексте больших данных (Big Data) часто используют концепцию «5V»:

Эта классификация помогает определить подходящие технологии хранения, методы обработки и стратегии работы с данными в зависимости от их характеристик.

Ключевые свойства данных: целостность и достоверность

Эффективное использование данных возможно только при условии соблюдения определенных качественных характеристик. Ключевыми свойствами данных, определяющими их ценность и применимость для принятия решений, являются целостность и достоверность. 🛡️

Целостность данных — это свойство данных сохранять корректность и согласованность независимо от изменений, вносимых в систему. Различают несколько типов целостности:

• Физическая целостность — защита от потери или повреждения при хранении, передаче или обработке
• Логическая целостность — соответствие данных определенным правилам и ограничениям (например, ограничение первичного ключа в базах данных)
• Ссылочная целостность — корректность связей между связанными данными (например, внешние ключи в реляционных БД)
• Доменная целостность — соответствие значений допустимому диапазону или формату (например, ограничения на тип данных)

Достоверность данных определяет степень соответствия данных реальному состоянию описываемого объекта или процесса. Достоверные данные должны быть:

• Точными — максимально соответствовать реальности
• Актуальными — отражать текущее состояние объекта
• Полными — содержать всю необходимую информацию для цели использования
• Согласованными — не противоречить другим данным в системе
• Прослеживаемыми — иметь известное происхождение и историю изменений

Для обеспечения целостности и достоверности данных применяются различные методы:

Елена Михайлова, руководитель проектов по анализу данных Мой самый болезненный опыт с данными произошел во время работы над проектом прогнозирования спроса для крупной розничной сети. Мы собрали данные о продажах за три года, провели детальную очистку и создали прогнозную модель. Руководство уже готовилось оптимизировать логистику на основе наших рекомендаций, когда я решила провести дополнительную проверку исходных данных. И обнаружила катастрофу: в первоначальных данных не учитывались возвраты товаров! Фактические продажи были на 12-15% ниже, чем мы думали. Если бы мы не обнаружили эту проблему, компания могла бы заказать избыточный товар на миллионы рублей. Этот случай научил меня золотому правилу: никогда не доверять данным без проверки. Теперь в начале любого проекта я трачу до 30% времени на валидацию данных, проверяя их на полноту, согласованность и происхождение. Эта инвестиция времени окупается многократно, предотвращая потенциально катастрофические решения на основе некорректных данных.

• Контроль вводимых данных — валидация на этапе сбора
• Ограничения целостности в СУБД — первичные и внешние ключи, проверки условий
• Транзакционное управление — принцип ACID для операций с базами данных
• Резервное копирование — создание резервных копий для восстановления после сбоев
• Процедуры очистки данных (data cleaning) — обнаружение и исправление ошибок
• Контрольные суммы — для обнаружения искажений при хранении или передаче

Особо важным аспектом является процесс очистки данных, который включает:

• Удаление дубликатов
• Обработку пропущенных значений
• Коррекцию неправильных или нестандартных значений
• Стандартизацию форматов
• Выявление и обработку выбросов (аномальных значений)

По оценкам аналитиков, почти 80% времени специалистов по данным тратится именно на процессы обеспечения качества данных — их очистку, подготовку и валидацию. Это подчеркивает критическую важность целостности и достоверности для успешной работы с данными.

Структуры хранения данных: от байтов до баз данных

Способы организации данных играют ключевую роль в эффективности их хранения, доступа и обработки. Современные вычислительные системы используют многоуровневую иерархию структур для работы с данными, начиная от элементарных единиц и заканчивая сложными распределенными системами. 💾

Элементарные структуры данных:

• Бит — минимальная единица информации, принимающая значение 0 или 1
• Байт — группа из 8 битов, может представлять 256 различных значений
• Машинное слово — естественная единица данных для процессора (обычно 32 или 64 бита)

Базовые структуры данных:

• Массивы — упорядоченные наборы элементов одного типа с доступом по индексу
• Списки — последовательности элементов с произвольным доступом
• Стеки — структуры с принципом "последним пришёл — первым вышел" (LIFO)
• Очереди — структуры с принципом "первым пришёл — первым вышел" (FIFO)
• Деревья — иерархические структуры с узлами и связями родитель-потомок
• Графы — структуры, состоящие из вершин и соединяющих их рёбер
• Хеш-таблицы — структуры с быстрым доступом по ключу через хеш-функцию

Выбор структуры данных существенно влияет на эффективность алгоритмов. Сравним временную сложность основных операций для разных структур:

• При вставке в конец; † В среднем случае

Файловые системы представляют собой способ организации и хранения файлов на носителях информации:

• FAT — простая и широко поддерживаемая файловая система
• NTFS — поддерживает большие файлы, разрешения, шифрование
• ext4 — стандартная файловая система для многих Linux-систем
• APFS — оптимизирована для SSD, используется в macOS и iOS
• ZFS — высоконадежная система с защитой от повреждений данных

Базы данных предоставляют структурированный способ хранения, организации и извлечения информации:

• Реляционные БД (MySQL, PostgreSQL, Oracle) — используют таблицы со связями
• NoSQL БД:
• Документо-ориентированные (MongoDB) — хранят данные как документы
• Колоночные (Cassandra) — оптимизированы для аналитических запросов
• Графовые (Neo4j) — специализируются на связанных данных
• Хранилища ключ-значение (Redis) — простые быстрые хранилища
• NewSQL — сочетают ACID-свойства реляционных БД с масштабируемостью NoSQL

Распределённые системы хранения данных разделяют информацию между множеством устройств:

• HDFS (Hadoop Distributed File System) — для массивных наборов данных
• Object Storage (Amazon S3, Google Cloud Storage) — для масштабируемого хранения объектов
• Распределенные БД (Google Spanner, Amazon DynamoDB) — для глобального развертывания

Выбор подходящей структуры хранения зависит от характера данных, требований к производительности, паттернов доступа и масштабируемости. Современные системы часто используют комбинацию различных подходов для достижения оптимальной производительности и надежности.

Хотите понять, в какой сфере IT ваши таланты раскроются наиболее полно? Тест на профориентацию от Skypro поможет определить, подходит ли вам работа с данными. За 5 минут вы узнаете, есть ли у вас предрасположенность к аналитическому мышлению, структурированию информации и поиску закономерностей — ключевым качествам специалиста по данным. Результаты теста включают персональные рекомендации по развитию карьеры и образовательной траектории.

Трансформация данных: методы обработки и анализа

Процесс трансформации данных включает различные методы и технологии, направленные на извлечение ценности из сырых данных. Эти методы можно разделить на несколько категорий, охватывающих полный жизненный цикл данных. 🔄

Сбор и интеграция данных:

• ETL (Extract, Transform, Load) — процесс извлечения данных из источников, их преобразования и загрузки в целевое хранилище
• ELT (Extract, Load, Transform) — вариация, где данные сначала загружаются, а затем трансформируются
• Data pipelines — автоматизированные процессы движения данных между системами
• Data virtualization — объединение данных из разных источников без их физического перемещения

Подготовка и очистка данных:

• Data cleansing — обнаружение и исправление ошибок в данных
• Data transformation — преобразование данных в формат, подходящий для анализа
• Feature engineering — создание новых признаков из существующих данных
• Normalization/Standardization — приведение значений к единому масштабу
• Dimension reduction — уменьшение размерности данных с сохранением информативности

Аналитические методы:

Современные методы анализа данных можно разделить на несколько категорий в зависимости от целей и подходов:

Технологии машинного обучения:

• Supervised learning (обучение с учителем) — создание моделей на размеченных данных
• Регрессия — предсказание числовых значений
• Классификация — отнесение объекта к определенной категории
• Unsupervised learning (обучение без учителя) — поиск структуры в неразмеченных данных
• Кластеризация — объединение объектов в группы по схожести
• Уменьшение размерности — сокращение числа признаков
• Обнаружение аномалий — выявление нетипичных образцов
• Deep learning — использование многослойных нейронных сетей для сложных задач
• Reinforcement learning — обучение агентов через взаимодействие со средой

Специализированные подходы к анализу данных:

• Text mining — извлечение информации из текстовых данных
• Image & video analysis — обработка и анализ визуальных данных
• Natural Language Processing — обработка естественного языка
• Time series analysis — анализ временных последовательностей
• Graph analytics — анализ связей и отношений между объектами
• Spatial analytics — анализ географических и пространственных данных

Инструменты визуализации и представления:

• Data visualization — наглядное представление данных с помощью графиков и диаграмм
• Dashboards — интерактивные панели с ключевыми показателями
• Storytelling — создание повествовательных историй на основе данных
• Reporting tools — инструменты для создания структурированных отчетов

В 2025 году особенно актуальными становятся направления автоматизированного машинного обучения (AutoML), обучения с подкреплением для оптимизации сложных процессов и интерпретируемого искусственного интеллекта (XAI), которые делают методы анализа данных доступными более широкому кругу специалистов и обеспечивают прозрачность аналитических решений.

Ключевыми трендами в трансформации данных являются: интеграция потоковой обработки для работы с данными в реальном времени, использование федеративного обучения для сохранения конфиденциальности данных и применение квантовых вычислений для решения сложных оптимизационных задач.

Данные — это фундамент цифрового мира, его строительный материал и топливо. Понимание их природы, свойств, структур хранения и методов обработки позволяет превращать необработанную информацию в ценные знания. В мире, где объемы данных растут экспоненциально, способность эффективно управлять ими становится критическим навыком как для отдельных специалистов, так и для целых организаций. Освоение принципов целостности данных, техник их трансформации и современных аналитических методов открывает двери к инновациям, оптимизации процессов и обоснованным решениям, которые движут прогресс во всех сферах человеческой деятельности.