“Bilgi” ve “data” kelimelerini gündelik hayatta sıklıkla birbirlerinin yerine kullanıldıklarını fark etmiş miydiniz? Esasen data kelimesini pek kullanmıyor, data(ların) bilgi olduğu kabulüyle kullanıyoruz. Oysa bilgi edinme süreci birden fazla datanın bir bağlam içerisinde yer almasından ve datanın ifade ettiği anlamın farkındalığından meydana gelmektedir.

Türkçe’de kullandığımız “veri” kelimesinin global karşılığıdır “data”. Literatürde ise şu şekilde açıklanmaktadır: “Karar verme sürecine yardımcı olmak amacıyla incelenip değerlendirilen ve özellikle gerçekleri veya sayıları içeren bilgiler ya da bir bilgisayar tarafından saklanıp kullanılabilecek elektronik formdaki bilgiler:”

Köken itibariyle “data” kelimesi Latince’den gelen ve “verilen şey” anlamına gelen “datum” kelimesinin çoğul halidir. İngilizce’deki ilk kullanımı 1640’lı yıllara dayanır. Bilgisayar diline geçişi ise 1946 yılında “aktarılabilir ve saklanabilir bilgisayar bilgisi” anlamında kullanılmasıyla başlamıştır.

“Bilgi” kelimesinin İngilizce kullanımı, Latince’de “kavrayış”, “öğretim”, “yaratım”, anlamlarına gelen “informatio(n)” kelimesinden gelmektedir. Bilişim biliminde ise, enformasyon, bir bilişim sistemi tarafından kayıt, depolama, sorgulama, düzenleme ve özetleme işlemlerinden geçirilerek biçimlendirilmiş veriler anlamına gelmektedir. Veriler, tek başlarına anlam taşımazken, söz konusu işlemlerin sonucunda bilgi edinme sürecinde köprü görevi görürler.

“DATA” VE “BİLGİ” İLİŞKİSİ

“Data” ve “bilgi” birbiriyle yakından ilişkili iki kavramdır. Dataların toplanma ve analiz edilme sürecinin ardından anlamlı bir bilgi edinme deneyimi meydana gelir. Bilgi edinme sürecindeki kritik nokta, dataların analiz edilmesidir. Bir datanın değeri, o datanın ne denli “beklenmedik” olduğu ile paralel ilişki içerisindedir. Bilginin değeriyle ilgili genel kabul gören yaklaşım ise entropi teorisidir.

Entropi teorisi, temel olarak “bilginin değerini” ölçer. Bu, datanın ne denli “beklenmedik” ve “şaşırtıcı” olmasına bağlı olarak değişir. Yüksek olasılıktaki bir olayın meydana gelmesi mesajın az değer taşıdığını ve düşük bilgilendirme seviyesine sahip olduğunu gösterirken, olasılığı düşük bir olayın meydana gelmesi ise, yüksek bilgi taşıyan bir olay olduğunu bizlere gösterir.

Bilgi ve datanın ilişkisine örnek vermek gerekirse, kuş gözlemi yapmak isteyen bir araştırmacının günün hangi saatlerinde hangi kuşların hareket halinde olduğuna veya senenin hangi aylarında göç ettiklerine dair verilen bilgiyle birlikte bağlama uygun diğer bilgilere de sahip olduğunu farz edelim. Kuş gözlemcisi sahip olduğu datalardan yola çıkarak doğru saat ve lokasyon ile ilgili datalara sahiptir. Datalar ve temsil ettiği bütün özelliklerin birleşmesi tam anlamıyla bilgidir.  Datanın somuta en yakın, bilginin ise soyuta en yakın olduğu varsayımı hakimdir.