Diferencia entre datos e información

En el mundo de la informática, los términos datos e información se utilizan a menudo como si fueran sinónimos. Sin embargo, eso es incorrecto. De hecho, estas dos nociones son muy diferentes entre sí. Mientras que los datos son una colección de hechos y cifras en bruto, la información son datos procesados y contextualizados para un usuario. Descubra en este artículo las diferencias, a veces sutiles, entre datos e información y sus definiciones.

En una era digital en constante cambio, todo son datos y todo es información. Entender la diferencia entre ambos términos es mucho más que una sutileza semántica; es la clave para aprovechar todo el potencial de las tecnologías modernas. Esta distinción ilumina el camino hacia una toma de decisiones informada, una innovación impactante y una navegación hábil en un mundo saturado de flujos de datos aparentemente caóticos.

¿Qué significa realmente la palabra "datos"?

Usted se encuentra con este término todo el día en sus ordenadores, en su lectura y en la televisión. Pero la palabra datos, en el sentido informático del término, representa una unidad elemental de información, a menudo en forma binaria (0 ó 1), capturada y almacenada en sistemas informáticos.

Los datos pueden adoptar formas muy diversas, como texto, imágenes, vídeos o valores numéricos. Sirven como materia prima para los procesos de análisis, procesamiento y comunicación, permitiendo a los programas y sistemas tomar decisiones, generar informes y proporcionar una amplia gama de funciones en el mundo digital.

¿Qué es la información?

En el campo de la informática y las tecnologías de la información (TI), la noción de información se refiere a datos organizados, significativos e interpretables, procesados y almacenados por sistemas informáticos.

La información abarca elementos como hechos, cifras, textos o medios de comunicación, que se utilizan para tomar decisiones, generar conocimientos o facilitar procesos. Es el resultado de la transformación de datos brutos mediante algoritmos y programas informáticos, y desempeña un papel crucial en la comunicación, la gestión, el análisis y la automatización de las operaciones en el entorno digital.

¿Qué diferencia hay entre datos e información?

Para presentar las diferencias entre datos e información, hay que empezar por definir un principio: los datos son los elementos básicos, brutos y sin interpretar; mientras que la información es el resultado de transformar los datos en algo significativo y comprensible.

La principal diferencia es que los datos son representaciones objetivas de hechos u observaciones, pero no tienen significado propio. Por ejemplo, la secuencia binaria "01001000 01100101 01101100 01101111" son datos sin sentido hasta que se interpretan.

La información, en cambio, es el resultado del tratamiento de datos mediante algoritmos, análisis e interpretación. Así, una vez interpretada, la secuencia binaria antes mencionada se revela como el código ASCII de la palabra "Hola". Los datos brutos se convierten entonces en información comprensible e inteligible. Del mismo modo, se pueden recoger los datos 25, 33, 46, 63. Si su interpretación revela que esas son las edades de sus clientes, puede deducir que la edad media de sus clientes es de 41,75 años. Por ejemplo, en una tabla financiera que contiene la siguiente lista de importes en euros: 100, 150, -50, 200 y -30, puedes extraer la información de que se han registrado ingresos y gastos. La información resultante es que el total de ingresos es de 450 euros y el total de gastos es de 80 euros, lo que deja un saldo positivo de 370 euros.

Cómo transformar sus datos en información fiable

Transformar los datos en información fiable implica contextualizarlos, analizarlos e interpretarlos. Para ello, tendrás que utilizar diversos algoritmos, herramientas de análisis, métodos estadísticos, etc. De este modo, puedes hacer que tus datos hablen por sí mismos, refinándolos de tal manera que se extraiga... información. Este refinamiento de los datos pretende sacar a la luz tendencias y patrones, dar sentido a los datos brutos. Esta transformación exige comprobar la calidad de los datos, eliminar los errores y tener en cuenta su origen.

Recopilar datos de todas las fuentes

Garantizar la recopilación de todos sus datos, procedentes de distintas fuentes, requiere un enfoque metódico. Para empezar, asegúrese de identificar y seleccionar las fuentes pertinentes, como bases de datos, sensores o redes sociales. A continuación, utilice API y herramientas de extracción para recopilar datos automáticamente. Agréguelos, límpielos y normalícelos para garantizar su coherencia. A continuación, aplique filtros para atenuar y eliminar el ruido. Por último, almacene los datos en una plataforma de análisis.

Almacenar datos en un único directorio

Si aspira a convertir sus datos en información, es esencial inventariar los datos en un directorio único. Hay varias razones para ello:

• Un directorio único facilita el acceso a todos los datos, eliminando la necesidad de buscar en varias ubicaciones. Esto acelera el proceso de transformación.
• Los datos procedentes de distintas fuentes pueden tener formatos diferentes. Al reunirlos en un solo lugar, puedes normalizar más fácilmente su estructura y simplificar el análisis posterior.
• Al centralizar los datos, es más fácil identificar los que faltan, los erróneos o los redundantes. Como resultado, puede mejorar la calidad de la información que genera.
• Tener todos los datos al alcance de la mano reduce el tiempo dedicado a buscarlos y prepararlos, lo que acelera el proceso de transformación. De este modo, la información procedente de múltiples fuentes facilita la toma de decisiones con conocimiento de causa, ya que refleja una visión completa y precisa de la situación.
• Por último, centralizar los datos permite gestionar mejor el cumplimiento de la normativa y mejorar la seguridad controlando el acceso a la información sensible.

Datos documentales para dar contexto

El contexto que proporciona la documentación ayuda a interpretar correctamente los datos, evitando errores de análisis debidos a malentendidos. Una documentación clara es la mejor garantía de que los datos son interpretados de forma coherente por distintas personas, lo que garantiza la consistencia de los resultados. Pero eso no es todo. La documentación permite seguir el historial de los datos y sus modificaciones, lo que proporciona una valiosa trazabilidad para el análisis y la toma de decisiones. Por último, el contexto que proporciona la documentación enriquece el análisis, ayudando a transformar los datos en información relevante y útil.

Hacer accesibles los datos mediante herramientas de descubrimiento

Convertir los datos en información significa ante todo hacerlos utilizables para el mayor número de usuarios de su empresa. Por eso, las herramientas de descubrimiento de datos permiten explorar los datos de forma intuitiva, identificando rápidamente patrones y tendencias. También ofrecen la posibilidad de interactuar con los datos en tiempo real, lo que facilita su rápido análisis y ajuste. Por último, las funciones avanzadas de exploración integradas en las herramientas de descubrimiento pueden revelar información oculta o correlaciones que el análisis tradicional sería incapaz de identificar.

Entre refinar, domesticar y añadir valor, transformar sus datos en información es un imperativo fundamental para desarrollar y acelerar su estrategia y cultura de datos.

Acerca de Actian Corporation

Actian hace que trabajar con datos sea fácil. Nuestra plataforma de datos simplifica la forma en que las personas conectan, gestionan y analizan datos en entornos cloud, híbridos y locales. Con décadas de experiencia en gestión y analítica de datos, Actian ofrece soluciones de alto rendimiento que ayudan a las empresas a tomar decisiones basadas en datos. Estamos reconocidos por los principales analistas del sector y hemos recibido premios por nuestro rendimiento e innovación. Nuestros equipos comparten casos de éxito en conferencias (como Strata Data) y contribuyen activamente a proyectos de código abierto. En el blog de Actian tratamos temas como la ingesta de datos en tiempo real, el análisis de datos, la gobernanza y gestión de datos, la calidad de los datos, la inteligencia de datos y el análisis impulsado por IA.