信息的载体和具体表现形式是什么（数据、信息、数据库管理系统与数据仓库，你能分清吗？）

麦肯锡称:“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。”随着大数据时代的到来，各行各业都在使用大数据提升自身的竞争力，数据的重要性不言而喻。此前推文中介绍过的ChatGPT底层逻辑、神经网络、强化学习都是以大数据为基础运行输出的，那么组成大数据的数据和信息有什么区别和联系呢？大量的数据需要依托数据库储存以便使用，数据库管理系统与数据仓库，二者有哪些区别和联系呢？

一、数据与信息

首先从数据和信息的定义角度认识这两个词。数据（data），是指尚未被整理成人们理解和使用的形式之前的表示，即发生于组织或组织所处环境中的原始事实的符号串。信息（information），是指已被转化为对人有意义和有用的数据。在大数据时代，我们可以获得很多数据，数据量大（volume）也是大数据的特点4V(Value、Variety、Volume、Velocity)之一，在大量的数据中我们更希望获得的是信息，因为只有当数据转化为信息才能参与到决策中进而创造价值。

虽然数据转化为信息才能够创造价值，但是信息离不开数据。数据是信息的载体，是信息的具体表现形式；信息是数据的含义，需要经过数字化转变成数据才能存储和传输。他们是形与质的关系，两者密不可分。我们可以通过下面的例子来区分数据与信息。超市收银台在扫描产品条形码时，源源不断地得到了数百万条数据，汇总并分析这些数据就会得到有意义的信息，哪些洗涤剂的销售量最高；瓶装水的月销售量是多少；糖果的周销售额是多少，这三条都属于信息。

信息会因场景而定，同一条信息不一定对所有人都是有用的，“有意义”和“有用”根据每个人的主观认识而定。例如上一段例子中“糖果的周销售额”，对超市的财务人员而言这是一条信息，对超市的顾客而言这只是一条数据。

二、数据库管理系统与数据仓库

首先从数据库管理系统和数据仓库的定义角度来认识这两个词。数据库管理系统（database management system，DBMS）是用来集中并有效管理数据，且可由应用程序存取数据的软件，分为关系型数据库管理系统、非关系型数据库管理系统和云数据库。数据仓库（data warehouse，DWH）是一个数据库，存储着决策者认为有潜在价值的当前和以往的企业数据。

数据库管理系统，主要是关于事务操作，可以进行基本的增、删、改、查等操作。数据仓库，可以进行数据分析，但只能查询、无法增删改，本质上是数据库管理系统的一种，但更好地支持了前端的分析，辅助管理决策。数据仓库从企业内多个业务系统中提取出当前和历史的数据，将其与外部的数据相结合，并通过纠正不准确和不完整的数据进行转换，被重新组织管理和分析，然后被加载到数据仓库中。

我们将数据库管理系统和数据仓库从数据处理类型、面向对象、功能实现等角度进行对比，总结见下表。