تجزیه و تحلیل اطلاعات چیست و چه فرآیندی دارد؟
تجسم اطلاعات
تجزیه و تحلیل داده ها، بخشی ضروری از تمام تحقیقات کاربردی و حل مسئله در صنعت است. اساسی ترین رویکردهای تجزیه و تحلیل داده ها عبارتند از: تجسم (هیستوگرام، نمودار پراکندگی، نمودار سطح، نقشه درخت، نمودار مختصات موازی، و غیره)، آمار ( آزمون فرضیه ، رگرسیون ، PCA ، و غیره)، داده کاوی ( تداعی کاوی ، و غیره) و روش های یادگیری ماشین (خوشه بندی ، طبقه بندی ، درخت تصمیم و غیره). ). در میان این رویکردها، تجسم اطلاعات، یا تجزیه و تحلیل داده های بصری، بیشترین تکیه بر مهارت های شناختی تحلیل گران انسانی دارد و امکان کشف بینش های عملی بدون ساختار را فراهم می کند که تنها توسط تخیل و خلاقیت انسان محدود می شود. تحلیلگر، نیازی به یادگیری هیچ روش پیچیده ای ندارد تا بتواند تجسم داده ها را تفسیر کند. همچنین، تجسم اطلاعات یک طرح تولید فرضیه است که می تواند انجام شود و معمولاً با تجزیه و تحلیل تحلیلی یا رسمی تر، مانند آزمون فرضیه های آماری دنبال می شود.
داده‌کاوی
داده‌ کاوی ، به مفهوم استخراج اطلاعات نهان یا الگوها و روابط مشخص در حجم زیادی از داده‌ها در یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ گفته می‌شود. بسیاری از مردم داده کاوی را مترادف واژه‌های رایج کشف دانش در پایگاه‌داده‌ها می‌دانند. داده‌کاوی، پایگاه‌ها و مجموعه حجیم داده‌ها را در پی کشف و استخراج، مورد تحلیل قرار می‌دهد. این‌گونه مطالعات و کاوش‌ها را به واقع می‌توان همان امتداد و استمرار دانش کهن و همه جا گیر آمار دانست. تفاوت عمده در مقیاس، وسعت و گوناگونی زمینه‌ها و کاربردها، و نیز ابعاد و اندازه‌های داده‌های امروزین است که شیوه‌های ماشینی مربوط به یادگیری، مدل‌سازی، و آموزش را طلب می‌نماید. یادگیری عمیق
برای مثال، در پردازش تصویر، لایه‌های پست‌تر می‌توانند لبه‌ها را تشخیص دهند، در حالی که لایه‌های عالی‌تر ممکن است ویژگی‌های پرمعناتر برای انسان، همچون حروف یا چهره‌ها، را تشخیص دهند. یادگیری عمیق زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین است که از لایه‌های متعدد تبدیلات خطی به منظور پردازش سیگنال‌های حسی مانند صدا و تصویر استفاده می‌کند. ماشین در این روش هر مفهوم پیچیده را به مفاهیم ساده‌تری تقسیم می‌کند، و با ادامه‌ی این روند به مفاهیم پایه‌ای می‌رسد که قادر به تصمیم‌گیری برای آن‌ها است و بدین ترتیب نیازی به نظارت کامل انسان برای مشخص کردن اطلاعات لازم ماشین در هر لحظه نیست. موضوعی که در یادگیری عمیق اهمیت زیادی دارد، نحوه‌ی ارائه‌ی اطلاعات است. ارائه دادن اطلاعات به ماشین باید به شیوه‌ای باشد که ماشین در کمترین زمان اطلاعات کلیدی را که می‌تواند با استناد به آن‌ها تصمیم بگیرد را دریافت کند. هنگام طراحی الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌بایست به عوامل دگرگونی (به انگلیسی: factors of variation) که اطلاعات مشاهده شده را توضیح می‌دهند توجه کنیم، این عوامل معمولاً عوامل قابل‌مشاهده‌ای نیستند بلکه عواملی هستند که بر روی دسته‌ی قابل‌مشاهده تأثیرگذار بوده یا زاده‌ی ساختارهای ذهنی انسان برای ساده‌تر کردن مسائل هستند. برای مثال در هنگام پردازش گفتار عوامل دگرگونی می‌توانند لهجه‌ی گوینده، سن یا جنسیت او باشند. در هنگام پردازش تصویر یک ماشین، میزان درخشش خورشید یک عامل دگرگونی است. یکی از مشکلات هوش مصنوعی تأثیر زیاد عوامل دگرگونی بر روی اطلاعات دریافتی است. برای مثال بسیاری از پیکسل‌های دریافتی از یک ماشین قرمز در شب ممکن است سیاه دیده بشوند. برای حل این مشکلات بعضاً به درک بالای اطلاعات (در حدود انسان) نیازمندیم و در واقع گاهی یافتن نحوه‌ی مناسب نمایش اطلاعات به اندازه‌ی خود مسئله سخت و زمان‌بر است. تجزیه و تحلیل محتوای برخط
تجزیه و تحلیل محتوا به عنوان یک بررسی و تفسیر سیستماتیک ارتباطات حداقل به قرن هفدهم برمی گردد. با این حال، فقط در زمان ظهور روزنامه در اوایل قرن ۲۰ بود که تولید انبوه مواد چاپی تقاضا برای تجزیه و تحلیل کمی کلمات چاپی را به وجود آورد. متن‌کاوی
متن‌کاوی، به داده‌کاوی‌ای که بر روی متن انجام شود اشاره دارد. همچنین به عنوان آنالیز متن نیز شناخته می‌شود که منظور از آن فرایند استخراج اطلاعات با کیفیت از متن است. اطلاعات پر کیفیت، به‌طور معمول از فهم الگوها و گرایش‌ها از طریق معانی و به وسیلهٔ یادگیری الگوهای آماری حاصل می‌شود. متن کاوی معمولاً درگیر در فرایند ساختاردهی به ورودی‌های متنی (معمولاً تجزیه، همراه با افزودن برخی ویژگی‌ها تفاسیر زبانی و حذف موارد اضافی و درج موارد بعدی در پایگاه داده انجام می‌گیرد)، استخراج الگوهای درون داده‌های ساختار یافته، و در نهایت ارزیابی و تفسیر خروجی‌ها است. «پر کیفیت» در متن کاوی معمولاً به ترکیبی از مرتبط بودن، نو ظهور بودن و جالب بودن اشاره دارد. وظایف متن کاوی معمول شامل دسته‌بندی متون، خوشه بندی متون، استخراج معنی و مفهوم، تولید رده‌بندی دانه‌ای، تجزیه و تحلیل احساسات، خلاصه کردن اسناد و مدلسازی ارتباط موجودیت‌ها است. (بطور مثال یادگیری ارتباط بین موجودیتها) تجزیه و تحلیل محتوای برخط
تعریف برلسون (۱۹۵۲) مبنای اساسی برای تجزیه و تحلیل متن را به عنوان «روش تحقیق برای توصیف عینی، سیستماتیک و کمی محتوای آشکار ارتباطات» فراهم می‌کند. تجزیه و تحلیل محتوا شامل دسته‌بندی واحدهای متون (به عنوان مثال جملات، شبه جمله‌ها، پاراگراف‌ها، اسناد، صفحات وب و غیره) با توجه به ویژگی‌های ماهوی آنها به منظور ساخت یک مجموعه داده‌است که به تحلیلگر اجازه می‌دهد متون را تفسیر کند و استنباط کند. در حالی که تجزیه و تحلیل محتوا غالباً پژوهش کمی است، محققان این روش را به عنوان روشهای ذاتاً آمیخته تصور می‌کنند، زیرا کدگذاری متنی به درجه بالایی از تفسیر کیفی نیاز دارد. دانشمندان علوم اجتماعی از این روش برای بررسی و تحقیق در مورد رسانه‌های جمعی، اثرات رسانه ای و تعیین دستور کار استفاده کرده‌اند. پردازش اطلاعات
پردازش داده کامپیوتر، به هر پردازشی است که داده را به اطلاعات یا دانش تبدیل می‌کند. پردازش معمولاً صورت اتوماتیک است و بر روی کامپیوتر اجرا می‌شود. وقتی داده‌ها حاوی اطلاعات باشند سیستم‌های پردازش داده اغلب سیستم‌های اطلاعاتی نامیده می‌شوند تا بر کاربردی بودن آن‌ها تأکید شود. با این حال، این عبارات به طور کلی مترادف هستند و نمایش دهنده تبدیلات مشابه، سیستم‌های پردازش داده به طور متداول داده‌های خام را به اطلاعات تبدیل می‌کنند، و مشابهاً سیستم‌های اطلاعاتی داده‌های خام را به عنوان ورودی می‌گیرند تا اطلاعات را به عنوان خروجی تولید کنند. به داده می‌توان به عنوان یک ماده خام نگاه کرد، که بعداً به اطلاعات تبدیل می‌شود. برای مثال یک کارخانه برای تولید محصول نهایی خود نیاز به مواد اولیه یا مواد خام خواهد داشت تا بتواند به محصول نهایی که مورد استفاده قرار خواهد گرفت برسد. در این بین متناسب با نوع ماده خام و محصول نهایی، فرآوری‌های مختلف و مراحل متفاوتی روی ماده خام انجام می‌شود. این مراحل مشابه مراحل ذکر شده برای پردازش داده است، یک سیستم اطلاعاتی ماده خام (داده اولیه) را می‌گیرد و پس انجام مراحل فرآوری و آماده‌سازی آن -که به آن پردازش گفته می‌شود- ماده خام را تبدیل به محصول نهایی (اطلاعات) می‌کند و به عنوان خروجی می‌دهد تا مورد استفاده قرار گیرد. همان‌طور که مشخص است، مراحل فرآوری برای یک کارخانه تولید خودرو با مراحل فرآوری یک کارخانه تولید تجهیزات صنعتی متفاوت است؛ در سیستم‌های اطلاعاتی هم متناسب با نوع داده اولیه و اطلاعات مطلوب مراحل پردازش تفاوت خواهد کرد.codice_1 تجزیه مقدارهای منفرد
کاهش داده یا داده‌کاوی (به انگلیسی: Data Mining)، به مفهوم استخراج اطلاعات نهان یا الگوها و روابط مشخص در حجم زیادی از داده‌ها در یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ گفته می‌شود. بسیاری از مردم داده کاوی را مترادف واژه‌های رایج کشف دانش در پایگاه‌داده‌ها (به انگلیسی: knowledge discovery in databases) (اختصاری KDD) می‌دانند. داده‌کاوی، پایگاه‌ها و مجموعه حجیم داده‌ها را در پی کشف و استخراج، مورد تحلیل قرار می‌دهد. این‌گونه مطالعات و کاوش‌ها را به واقع می‌توان همان امتداد و استمرار دانش کهن و همه جا گیر آمار دانست. تفاوت عمده در مقیاس، وسعت و گوناگونی زمینه‌ها و کاربردها، و نیز ابعاد و اندازه‌های داده‌های امروزین است که شیوه‌های ماشینی مربوط به یادگیری، مدل‌سازی، و آموزش را طلب می‌نماید. مدل‌سازی اطلاعات ساختمان
- تجزیه و تحلیل ساختمان مدیریت اطلاعات
سیستم‌های اطلاعات، خواسته همیشه بزرگترین سازمان‌های در حال رشد و پویا می‌باشد. نیاز برای بدست آوردن دسترسی مناسب، سریع، اقتصادی (مقرون به صرفه) تدبیر روش‌هایی جهت ایجاد مدیریت و بکارگیری پایگاه‌های اطلاعاتی در سازمان‌ها را ضروری می‌سازد اطلاعات مدیریت و سیستم‌های اطلاعات، بخصوص آن‌هایی که مربوط به فرایندهای تصمیم‌گیری مؤثر در سازمان می‌باشد یعنی به عنوان منابع سازمانی با ارزش در نظر گرفته می‌شود. به زبان ساده بیان کنیم، یک سیستم اطلاعات سیستمی است برای پذیرش داده اطلاعات به عنوان یک ماده خام و از طریق یک یا بیشتر فرایند تبدیل، تولید اطلاعات به عنوان یک محصول می‌باشد؛ و شامل عناصر عملکردی متعاقبی می‌باشد که مربوط به سازمان و محیطهای آن است: پردازش رایانه‌ای داده‌ها
علوم و فناوری پردازش داده‌ها دارای وسعت، گوناگونی، و پیچیدگی فراوانی بوده، و این زمینه از دانش به شاخه‌ها و زیر شاخه‌های متعددی تقسیم می‌شود، که برخی از آن‌ها عبارت است از:  مقالهٔ اصلی: پردازش علائم تجزیه و تحلیل
در صنعت نرم افزار تجزیه و تحلیل تجاری، تأكید بر حل چالش های تجزیه و تحلیل مجموعه های داده پیچیده و پیچیده، اغلب در مواردی است كه چنین داده هایی در حالت تغییر دائمی هستند. از این مجموعه داده ها معمولاً به عنوان داده بزرگ یاد می شود. در حالی که زمانی مشکلات ناشی از داده های بزرگ فقط در جامعه علمی مشاهده می شد، این امر برای بسیاری از مشاغل مشکل ساز است. سیستم های معاملاتی باید بصورت آنلاین کار می کنند و در نتیجه حجم زیادی از داده ها را به سرعت جمع می کنند. تجزیه و تحلیل
Analytics تجزیه و تحلیل محاسباتی سیستماتیک داده ها یا آمار است که برای کشف، تفسیر و بررسی ارتباط الگوهای معنی دار در داده ها استفاده می شود. Analytics همچنین مستلزم استفاده از الگوهای داده محور برای تصمیم گیری موثر است. این می تواند در مناطق غنی از اطلاعات ثبت شده ارزشمند باشد. Analytics به کاربرد همزمان آمار، برنامه نویسی رایانه ای و تحقیقات در عملیات برای بررسی عملکرد کمی متکی است. داده‌کاوی
در نتیجه قابلیت‌های پیچیده‌اش برای موفقیت در تمرین داده کاوی دو مقدمه مهم است یکی فرمول واضحی از مشکل که قابل حل باشد و دیگری دسترسی به داده متناسب. بعضی از ناظران داده کاوی را مرحله‌ای در روند کشف دانش در پایگاه داده‌ها می‌دانند (KDD). مراحل دیگری در روند KDD به صورت تصاعدی شامل، پاکسازی داده، انتخاب داده انتقال داده، داده کاوی، الگوی ارزیابی، و عرضه دانش می‌باشد. بسیاری از پیشرفت‌ها در تکنولوژی و فرایندهای تجاری بر رشد علاقه‌مندی به داده کاوی در بخش‌های خصوصی و عمومی سهمی داشته‌اند. بعضی از این تغییرات شامل: تجزیه و تحلیل
در این راستا از تجزیه و تحلیل به طور فزاینده ای در آموزش و پرورش استفاده می شود (به ویژه در سطح بخش ها و ادارات دولتی). با این حال، پیچیدگی معیارهای عملکرد دانش آموزان هنگامی که مربیان سعی در درک و استفاده از تجزیه و تحلیل برای تشخیص الگوهای عملکرد دانش آموزان دارند، پیش بینی احتمال فارغ التحصیلی، بهبود شانس موفقیت دانش آموزان و غیره چالش هایی را به وجود می آورند. به عنوان مثال، در مطالعه ای که شامل مناطقی است که به دلیل استفاده از داده های بزرگ شناخته شده اند، 48٪ از معلمان در طرح سوال ناشی از داده ها مشکل داشتند، 36٪ از معلمان داده های ارائه شده را درک نمی کردند، و 52٪ از آنها داده ها را به درستی تفسیر نمی کردند. برای مقابله با این، برخی از ابزارهای تجزیه و تحلیل برای مربیان در قالب یک فرم داده بدون نسخه (ارائه برچسب ها، مستندات تکمیلی و یک سیستم کمک و تصمیم گیری برای بسته های اصلی / صفحه نمایش و محتوا) برای بهبود درک و استفاده مربیان از تجزیه و تحلیل در حال نمایش است. نمایه‌سازی و چکیده‌نویسی
نمایه‌سازی فرایند شناسایی اطلاعات در یک پیشینه دانش (اعم از متنی و غیرمتنی) و سازماندهی اشاره‌گرهای آن اطلاعات در فایلی قابل جستجو می‌باشد. نمایه‌سازی هنر است، اما هنری که نیازمند روش‌های دقیق و منظم می‌باشد. حاصل این فرایند نمایه‌ای است که بیانگر موضوعات و کاربردهای احتمالی سند می‌باشد و به مکان اطلاعات در سند اشاره دارد. خواندن اطلاعات
فرایند خواندن اطلاعات یک برنامه تقسیم‌بندی‌شده، اغلب شامل این گام‌ها است: ۱) نیاز به گرفتن تاییدیه امنیتی برای دسترسی به اطلاعات حساس و محدودشده درباره یک برنامه طبقه‌بندی‌شده ۲) گذراندن یک دوره توجیهی درباره برنامه ۳) به رسمیت شناختن دوره توجیهی (معمولاً با امضای یک توافق عدم افشا که محدودیت‌های بررسی و استفاده از اطلاعات وابسته به برنامه را توضیح می‌دهد). ممکن است مقام‌های رسمی دارنده تاییدیه امنیتی لازم و نیازمند به دانستن، برای انجام عملیات پنهانی یا عملیات سری، بتوانند اطلاعات را بخوانند. در برنامه‌های طبقه‌بندی‌شده و با نام رمز، یک مقام رسمی تا وقتیکه اطلاعات برنامه را نخواند درنمی‌یابد که آن نام رمز، مختص به آن برنامه است. زیرا خود نام‌های رمز نیز طبقه‌بندی‌شده هستند. مدیریت اطلاعات
مدیریت اطلاعات (به انگلیسی: Information management یا IM)، شامل مدیریت و جمع‌آوری اطلاعات از یک یا چند منبع و ارائه آن اطلاعات به یک یا چند مخاطب است. مدیریت به معنی سازماندهی و کنترل ساختار، ترکیب و پردازش و ارائه اطلاعات است. در طول سال ۱۹۷۰ مدیریت اطلاعات تا حد زیادی محدود به تصویر، تعمیر و نگهداری از فایل‌ها و مدیریت چرخه عمر فایل‌های مبتنی بر کاغذ، رسانه‌ها و سوابق بود. با گسترش فناوری اطلاعات در سال ۱۹۷۰، کار مدیریت اطلاعات افق جدیدی یافت و شروع به فعالیت در زمینهٔ تعمیر و نگهداری داده‌ها نمود. چنانچه ذخیره‌سازی اطلاعات معطوف گشت به وسایل الکترونیکی، مدیریت اطلاعات سخت و سخت‌تر شد. در اواخر سال ۱۹۹۰ زمانی که اطلاعات به‌طور منظم در سراسر شبکه‌های رایانه‌ای و همچنین توسط دیگر وسایل الکترونیکی منتشر شد، مدیران شبکه، به یک معنا، مدیران اطلاعات شدند. آن دسته از افراد خود را با وظایف به‌طور فزاینده پیچیدهٔ سخت‌افزاری و نرم‌افزاری مواجه می‌دیدند. با آخرین ابزارهای موجود، مدیریت اطلاعات به یک منبع قدرتمند و پر هزینه برای بسیاری از سازمان‌ها تبدیل شده‌است. مدیریت اطلاعات، به عنوان توانایی کل سازمان در مورد ایجاد، حفظ، بازیابی و قابل دسترس ساختن فوری اطلاعات درست، در مکان درست، در سازمان درست، در دست افراد شایسته با کمترین هزینه، در بهترین رسانه‌ها، برای بکارگیری در تصمیم‌گیری توصیف شده‌است. «بست» در سال ۱۹۸۸، به همان سبک، مدیریت اطلاعات را به عنوان «هماهنگی اقتصادی، مؤثر و کارای تولید، کنترل، ذخیره‌سازی و بازیابی و انتشار اطلاعات ازمنابع بیرونی و درونی به منظور توسعه عملکرد سازمانی» توصیف می‌کند. این توصیف در دورنما، محدود می‌باشد بطوری‌که آن مواظب مدیریت ویژگی‌های خوداطلاعات (محتوا، مالکیت، عرضه، برابری) نبوده و توجهی به ابراز ذخیره، تجهیزات بررسی‌کننده آن و سیستم بکارگیرنده آن ندارد. تجزیه و تحلیل ریسک
آنالیز ریسک تکنیکی است که برای شناسایی و ارزیابی مؤلفه‌ها و عواملی که ممکن است موفقیت یک پروژه یا دستیابی به یک هدف را به مخاطره بیندازند، مورد استفاده قرار می‌گیرد. نام دیگر این فرایند، «آنالیز حوادث پروژه» است. این فرایند نیازمند انجام یک تجزیه و تحلیل هزینه-سود است. فرایند هزینه-سود می بایست در بازنگری ویژگیها و مزایای یک دارایی یا فرایند دخیل باشد. عقیده کاوی
عقیده کاوی یک زمینهٔ تحقیقاتی جدید و نو ظهور است، که با بازیابی اطلاعات و استخراج دانش از متن با استفاده از داده کاوی و پردازش زبان‌های طبیعی (NLP) سروکار دارد. هدف عقیده کاوی این است که کامپیوتر را قادر سازیم که بتواند احساسات را تشخیص و بیان کند. دید یا رفتاری که بر اساس احساسات باشد به جای منطق، احساس گفته می‌شود؛ بنابراین عقیده کاوی به تحلیل احساسات نیز معروف است.سازمان‌های تجاری پول زیادی را صرف مشاوران و محققان کرده‌اند تا احساسات و عقاید مشتریان را در مورد محصولاتشان بدانند. به‌طور مشابه، افراد نیز به عقاید دیگران در مورد محصولات، خدمات، موضوعات و رویدادها برای یافتن بهترین انتخاب‌ها علاقه‌مند هستند.این نوع تحقیقات برای جمع‌آوری از میان انجمن‌های وب، بلاگ‌ها، گروه‌های گفتگو و جعبه‌های نظرات در حال حاضر بسیار آسان شده‌است. عقیده را می‌توان از هر شخص در مورد هر چیزی در جهان را می‌توان از طریق سایت‌های نظرسنجی، بلاگ‌ها و گروه‌های گفتگو و … به دست آورد. استخراج اطلاعات و کشف دانش یک زمینهٔ مهم تحقیقاتی است. مسئلهٔ استخراج دانش از شبکه جهانی، چالش برانگیزتر است زیرا داده‌های ذخیره شده در وب بسیار طبیعت پویایی دارند.داده‌ها به دلیل بروزرسانی‌های دائمی و افزودن اطلاعات جدید در هر لحظه به سرعت در حال تغییر هستند. می‌توان از وبسایت‌ها برای برنامه‌های مختلفی استفاده کرد. یکی از این برنامه‌های مهم وب، جمع‌آوری عقاید و استخراج الگوهای معنادار از آن‌هاست.در حین فرایند تصمیم‌گیری، اکثر ما از دیگران کمک می‌گیریم. این یک پدیدهٔ طبیعی است که یک تصمیم خوب بر اساس عقیده دیگران به دست می‌آید. قبل از شبکهٔ جهانی وب، از عقیده‌ها به‌طور شفاهی یا توسط کلمات به اشتراک گذاشته می‌شد و ما مجبور بودیم از دوستان خود در مورد اینکه کدام آیتم از دیگران بهتر است سؤال کنیم یا بخواهیم توضیح دهد که کدام ویژگی یک آیتم خوب و کدام بد است. با پیدایش شبکهٔ جهانی وب، اشتراک‌گذاری دانش و کسب مزیت از تجربیات دیگران، ممکن شد.امروزه بیش از ۷۵۰۰۰ بلاگ جدید با ۱٫۲ میلیون پست جدید روزانه ساخته می‌شود و ۴۰ درصد مردم در جهان مدرن به نظرات، عقاید و توصیه‌های جمع‌آوری شده از بلاگ‌ها، انجمن‌ها و دیگر سایت‌های مربوطه تکیه می‌کنند. این امر اهمیت نیاز به عقیده کاوی را نشان می‌دهد. چنانچه مشهود است تحلیل احساسات و عقیده‌کاوی، کاربرد قابل توجهی در سیاست دارند. برخی از تلاش‌های انجام شده بر افکارسنجی افراد واجد شرایط رای دادن متمرکز هستند، در حالیکه پروژه‌های دیگر دارای اهداف بلند مدت‌تری مانند کشف جایگاه سیاستمداران (برای مثال چه شخصیت‌های اجتماعی آن‌ها را حمایت کرده یا علیه ایشان هستند) برای بهبود کیفیت اطلاعاتی که رای‌دهندگان به آن دسترسی دارند محسوب می‌شوند. پردازش اطلاعات
داده عبارت است از هر شکل، نمودار، عدد، متن، عکس و… که پیام زیادی منتقل نمی‌کند، و برای استفاده از آن باید آن را پردازش کرد. برای مثال نتایج حاصل از یک آمارگیری، داده در نظر گرفته می‌شود چراکه اعداد حاصل از آمارگیری اطلاعات چندانی در اختیار قرار نمی‌دهد و باید آن را پردازش کرد تا شاخص‌های آماری و سایر اطلاعات مورد نیاز بتوانند ویژگی‌های جامعه را بیان کنند. پردازش تراکنش
در دانش رایانه پردازش تراکنش نوعی از پردازش اطلاعات است که به عملیات‌های منفرد تجزیه ناپذیری به نام "تراکنش (پایگاه داده)" تقسیم شده‌است. به عبارت دیگر یک تراکنش کوچکترین واحد عملیات و کار است. تمام عملیات موجود در یک تراکنش می‌باید به‌طور کامل انجام پذیرند یا هیچکدام انجام نشوند و نتیجه اجرای تراکنش موفقیت یا شکست است و نمی‌تواند در حالت میانی قرار بگیرد. تحلیل داده‌ها
داده کاوی، روش خاصی برای تحلیل داده است که بر مدل‌سازی و کشف دانش برای اهداف قابل پیش‌بینی و نه صرفاً توصیفی متمرکز است؛ در حالی‌که هوش کسب‌وکار را پوشش می‌دهد که به‌طور عمده بر تجمع اطلاعات کسب‌وکار متکی است. در کاربردهای آماری، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را می‌توان به آمار توصیفی، تجزیه‌وتحلیل داده‌های اکتشافی (EDA) و تجزیه‌وتحلیل داده‌های تأییدی (CDA) تقسیم کرد. EDA بر کشف ویژگی‌های جدید در داده‌ها و CDA بر تأیید یا تکذیب فرضیه‌های موجود تمرکز دارد. علم تجزیه‌وتحلیل بر کاربرد مدل‌های آماری برای پیش‌بینی یا طبقه‌بندی تمرکز دارد، در حالی‌که تجزیه‌وتحلیل متن روش‌های آماری، زبانی و ساختاری را برای استخراج و طبقه‌بندی اطلاعات از منابع متنی به‌کار می‌بندد. تمام این‌ها، انواع تحلیل داده به‌شمار می‌آیند. فرایندکاوی
فرایندکاوی یا کاوش فرایند موضوع نسبتاً جوانی است که بین هوش محاسباتی و داده‌کاوی از یک سو و مدل‌سازی و تحلیل فرایندهای سازمان از دیگر سو قرار می‌گیرد. هدف فرآیندکاوی کشف، نظارت و بهبود فرایندهای واقعی از طریق استخراج دانش از داده‌های ذخیره شده در سیستم‌های اطلاعاتی می‌باشد. فرآیندکاوی یا Process Mining بیشتر به آنالیز فرایندها با استفاده از لاگ های رخداد (EventLogs) می‌پردازد. تکنیک‌های کلاسیک داده‌کاوی نظیر خوشه بندی، طبقه‌بندی، انجمن یابی و ... بر روی مدل‌های فرایند تمرکز ندارند و فقط برای تحلیل گام مشخصی در فرایند کلی استفاده می‌شوند. فرآیندکاوی دیدگاه فرآیندی را به داده کاوی می افزاید. تکنیک‌های فرایندکاوی از داده‌های رخدادهای ثبت شده برای کشف و تحلیل و بهبود فرآیند استفاده می‌کنند. هر رخداد ثبت شده به یک فعالیت اشاره دارد و مرتبط با یک نمونه فرآیند می‌باشد. مرجع اصلی فرایندکاوی سایت processmining.org و وبسایت شخصی پدر علم فرآیندکاوی است. در این سایت آخرین اطلاعات در ارتباط با این حوزه نوظهور آورده شده‌است. در ایران آقای دکتر نبی اله یوسفی گرجی کتاب های تالیف و ترجمه با نگارش ساده و قابل فهمی در باب فرایندکاوی دارند. از جمله:فرایندکاوی و مهندسی مجدد سازمان ها(تالیف)و تکنیک‌های فرایندکاوی ... آندرئا بوراتین دانشگاه آزاد اسلامی واحد(ترجمه) مهندسی اطلاعات (رشته)
پردازش سیگنال به تولید، تجزیه و تحلیل و استفاده از سیگنال‌ها اشاره دارد که می‌توانند اشکال مختلفی از قبیل تصویر، صدا، برق یا بیولوژیکی به خود بگیرند. نظریه اطلاعات تجزیه و تحلیل ، انتقال و ذخیره اطلاعات را مورد مطالعه قرار می‌دهد. زمینه‌های اصلی نظریه اطلاعات شامل کدگذاری و فشرده سازی داده‌ها است. تجزیه و تحلیل اطلاعات
در حقیقت تحلیل اطلاعات هنر کاستن از ابهامات در یک مسئله ی پیچیده است. بسیاری از تحلیل گران در ارائه ی نظریات خود, از بیان نظریاتی که احتمال وقوع آن ها پایین است و یا نظریاتی که بدیهی به نظر می آیند پرهیز میکنند.به علاوه, تحلیلگر باید نسبت به خود آگاه باشد تا مبادا به "صورتِ ناخواسته" تحلیل های او در جهتِ تایید گرایش های ذهنی او قرار گیرد و از حقیقتِ امر غافل شود. تحلیل گر نباید متوهم و خیالباف باشد بلکه باید بر اساس واقعیت و در بستر چرخه ی اطلاعات مسائل را درک کند. درک صحیح حقیقت به خصوص در ضد اطلاعات اهمیت مضاعفی پیدا میکند. از این رو نظریه ی بازی ها (که به بیان تعامل دو رقیب میپردازد) برای درک شرایط میتواند مفید باشد. پردازش رایانه‌ای داده‌ها
پردازش رایانه‌ای داده‌ها هر فرایندی است که از برنامه‌ای رایانه‌ای برای واردسازی داده‌ها، خلاصه‌بندی، تحلیل و در غیر اینصورت تبدیل‌داده به اطلاعات قابل استفاده استفاده می‌کند. تحلیل یادگیری
تحلیل یادگیری (به انگلیسی: Learning Analytics) عبارت است از اندازه‌گیری، جمع آوری، تحلیل و گزارش داده های دانشجویان در محیط یادگیری به منظور درک و بهینه سازی یادگیری و محیطی که یادگیری در آن رخ می دهد. به عبارت دیگر تحلیل یادگیری کاربرد علم داده در آموزش و یادگیری است. دانش تحلیل یادگیری دامنه گسترده‌تری را نسبت به داده‌کاوی آموزشی در بر می‌گیرد که شامل مفاهیم و تکنیک‌هایی از دانش اطلاعات، جامعه‌شناسی، علم کامپیوتر، آمار، روانشناسی و علوم یادگیری است. تحلیل یادگیری بر خلاف داده‌کاوی آموزشی بر تفکیک یادگیری به اجزای کوچکتر تمرکز ندارد بلکه به دنبال درک کلی سیستمهای یادگیری است علم اطلاعات و کامپیوتر
روند تجزیه و تحلیل معماری کامپیوتر و مدارهای مختلف منطقی، شامل بررسی فرایندهای سطح پایین رایانه با محاسبه سطح بیت است. این یک نگاه عمیق به پردازش سخت‌افزاری یک سیستم محاسباتی است که شامل بررسی ساختار اصلی رایانه و طراحی چنین سیستم‌هایی است. این امر همچنین می‌تواند شامل ارزیابی نمودارهای پیچیده مدار و توانایی ساخت این موارد برای حل یک مشکل اصلی باشد. توانایی شنیداری رایانه
از آنجا که سیگنال‌های صوتی توسط سیستم گوش-مغز انسان تفسیر می شوند ، بنابراین مکانیسم پیچیده ادراکی باید به نوعی در نرم‌افزار تحت عنوان "گوش دادن به ماشین" شبیه سازی شود. به عبارت دیگر ، برای عملکرد معادل و هم‌سطح با انسان ، رایانه باید محتوای صوتی را همانطور که انسان می‌شنود، بشنود و درک کند. تجزیه و تحلیل صوتی به طور دقیق شامل ترکیب کردن چندین موضوع است: مهندسی برق (تجزیه و تحلیل طیف صوتی ، فیلتر کردن و تبدیل صدا). هوش‌مصنوعی (یادگیری ماشین و دسته‌بندی صدا)؛ روان آکوستیک (درک کردن صدا) ؛ علوم شناختی (علوم اعصاب و هوش‌مصنوعی) ؛ آکوستیک (فیزیک تولید صدا) ؛ و موسیقی (هارمونی ، ریتم ، و تنبور). علاوه بر این، تغییرات صوتی مانند تغییر گام، طولانی‌تر شدن از لحاظ زمانی و فیلتر کردن صوتی اشیا، نیز باید از نظر موسیقیایی و ادراک معنی‌دار باشند. برای نتایج بهتر، این تحولات نیاز به درک ادراکی‌ای از مدلهای طیفی ، استخراج ویژگیهای سطح بالا و عمیق و تحلیل / سنتز صدا دارد. درنهایت، برای ساختاردهی و کدگذاری محتوای یک فایل صوتی (صدا و فراداده) می‌توان از روش‌های فشرده سازی کارآمد بهره ببرد ، که اطلاعات نامفهوم و غیر قابل شنیدن در صدا را دور می‌اندازد. مدلهای محاسباتی موسیقی و درک صدا و شناخت آن می توانند منجر به نمایش معنادارتر ، تغییرات دیجیتالی بصری و تولید صدا و موسیقی در رابط های موسیقی انسان-ماشین شوند. اطلاعات
اطلاعات در کوتاه‌ترین تعریف، «داده‌های پردازش‌شده» است. داده‌ها مواد خام بِالقوه معنی‌داری هستند که ما آن‌ها را در راستای شناخت و فهم هر مفهوم مادی یا غیر مادی، به واسطهٔ روش‌های پژوهشی، و با استفاده از ابزارهای شناختی به دست می‌آوریم. داده، یک شرح مقدماتی از یک پدیده، اتفاق، فعالیت یا تعاملات است که ثبت‌شده، دسته‌بندی‌شده و ذخیره شده‌است؛ اما سازماندهی‌نشده و برای یک منظور مشخص آماده نشده‌است. داده‌ها عناصر اصلی اطلاعات هستند. داده‌ها در صورتی به اطلاعات، تبدیل می‌شوند که افراد بخواهند برای درک بیشتر از آن‌ها استفاده کنند. اطلاعات، داده‌های خلاصه‌ای هستند که گروه‌بندی، ذخیره، پالایش و سازماندهی شده‌اند تا بتوانند معنی‌دار شوند. اطلاعات زمانی ارزش پیدا می‌کنند که برای یک بُعد خاص، یک فرد خاص، یک هدف خاص و در زمان خاص گردآوری و آماده شوند، لذا اطلاعاتی که برای یک مدیر، جنبهٔ اطلاعاتی دارد، برای مدیر دیگر ممکن است اصلاً ارزشی نداشته باشد. سامانه اطلاعات اجرایی
تجزیه و تحلیل مالی یکی از مهم‌ترین مراحل برای شرکت‌های امروز است. مدیران باید از نسبت‌های مالی و تحلیل جریان نقدی برای برآورد روند و تصمیم‌گیری در مورد سرمایه‌گذاری استفاده کنند. EIS ادغام برنامه‌ریزی یا بودجه بندی با کنترل گزارش عملکرد را می‌دهد و می‌تواند برای مدیریت اجرایی بسیار مفید باشد. EIS بر پاسخگویی به عملکرد مالی متمرکز است و اهمیت استانداردهای هزینه و بودجه انعطاف‌پذیر را در توسعه کیفیت اطلاعات ارائه شده برای تمام سطوح اجرایی مورد توجه قرار می‌دهد. بازیابی اطلاعات
مدلسازی مفهومی اطلاعات، یکی از فنون تجزیه و تحلیل و تشریح اطلاعات مورد نیاز کاربران سیستم است. در تجزیه و تحلیل اطلاعات باید ذهن خود را بر شناخت مفهومی اطلاعات متمرکز ساخت. در تشریح ماهیت اطلاعات باید از جملات موجز، دقیق و خوانا استفاده کرد. از آنجایی که تشریح اطلاعات، راهنمای طراحی پایگاه اطلاعاتی به‌شمار می‌آید باید برای کاربران، برنامه نویسان و سایر متخصصان فنی خوانا باشد. زیرا راهنمای طراحی پایگاه اطلاعاتی به‌شمار می‌آید. از آنجایی که هر سیستم کاربران متعددی دارد و آنان نیز از داده و بازداده‌های گوناگون استفاده می‌کنند و همچنین تحلیلگر معمولاً با سیستم آشنا نیست و ضمن تجزیه و تحلیل و تشریح با آن آشنا می‌شود تشریح اطلاعات برای سیستم دشوار است. تشریح اطلاعات برای پاسخگویی به نیازهای «فرایند سیستم» باید به صورت تفضیلی صورت پذیرد و در عین حال از کلیتی برخوردار باشد که به تشکیل یک پایگاه اطلاعاتی منجر شود و نیازهای کلی سازمان را در بعد اطلاعات برآورده سازد؛ و چون تا این مرحله به اندازه کافی کار طراحی آسان شده‌است تحلیلگر باید تشریح اطلاعات را در محدوده زمانی و بودجه‌ای پروژه مکتوب نماید. اکنون این پرسش ممکن است مطرح شود که چرا «نمودار جریان اطلاعات» شرح کاملی از اطلاعات ارائه نمی‌دهد؟ پاسخ این است که نمودار جریان اطلاعات تنها چگونگی بکارگیری اطلاعات در فرایندهای سیستم را نشان می‌دهد و روابط مورد نیاز میان موجودیتهای سازمان را به نمایش نمی‌گذارد. بدین ترتیب پایگاه اطلاعاتی مبتنی بر یک نمودار جریان اطلاعات نمی‌تواند از شاخص روانی سازمانی برخوردار باشد. از سوی دیگر، مدل مفهومی اطلاعات، تحلیلگر را تشویق می‌نماید تا تحلیل اطلاعات را بر مبنای نیازهای سازمان و از دید کاربرای یا نحوه تجسم ذهنی آنان قرار دهد. شرح تفصیلی نیازهای اطلاعاتی سیستم مانند بازداده‌ها و غیره بعداً به مدل افزوده خواهد شد. از آنجایی که مدل مفهومی، اطلاعات را از دید سازمان تشریح می‌کند نه از دید فرایندهای تفصیلی سیستم بنابراین پایگاه اطلاعاتی حاصل از آن با نیازهای اطلاعاتی سازمان قابلیت انطباق بیشتری خواهد داشت. تشریح اطلاعات با استفاده از مدل مفهومی مستلزم موارد زیر است: نخستین گام در بازیابی اطلاعات، مدل‌سازی اطلاعات و توصیف و تعریف ارتباط موجود میان اجزاء منبع اطلاعاتی با نیازهای اطلاعاتی کاربر است. سه مدل مهم در حوزهٔ بازیابی اطلاعات عبارت است از: پردازش تحلیلی برخط
شرکت‌های نرم‌افزاری و فناوری اطلاعات امروزه مشغول ایجاد نرم‌افزارهایی هستند تا کارمندان شرکت‌های بزرگ را در بررسی مقادیر عظیم اطلاعات این شرکت‌ها که معمولاً جنبه‌‌ها (بعدها)ی گوناگونی را نیز شامل می‌شوند (مثلاً اطلاعات اقتصادی شرکت، فعالیت‌های شرکت‌های رقیب و ...) یاری کنند. این حمایت‌ها معمولاً مواردی چون ایجاد صفحه‌های گسترده در محیطهای گرافیکی چندبعدی، تهیه انواع گراف‌ها، نمودارها و ... را شامل می‌شود. این‌گونه نرم‌افزارها امکان دسترسی سریع، کاربرپسند و انعطاف‌پذیر به اطلاعات را فراهم می‌کنند. تجزیه و تحلیل
تجزیه و تحلیل دیجیتال مجموعه فعالیت های تجاری و فنی است که داده های دیجیتال را به گزارش، تحقیق، تجزیه و تحلیل، توصیه ها، بهینه سازی ها، پیش بینی ها و اتوماسیون ها، جمع آوری تبدیل می کند. این شامل SEO (بهینه سازی موتور جستجو) است که در آن جستجوی کلمات کلیدی ردیابی می شود و از این داده ها برای اهداف بازاریابی استفاده می شود. حتی تبلیغات و کلیک های بنری نیز تحت تجزیه و تحلیل دیجیتال قرار می گیرند. تعداد فزاینده ای از مارک ها و شرکت های بازاریابی برای توسعه بازاریابی دیجیتال خود به تجزیه و تحلیل دیجیتال اعتماد می کنند، که در آن MROI (بازاریابی بازگشت سرمایه) یک شاخص مهم عملکرد (KPI) است. سامانه اطلاعات خودکار
سامانه اطلاعات خودکار مجموعه‌ای از سخت‌افزار رایانه، نرم‌افزار، سفت‌افزار یا هر ترکیبی از آنها است که برای انجام عملیات بررسی اطلاعات مانند برقراری ارتباط، محاسبه، انتشار، پردازش و ذخیره‌سازی انجام می‌شود. ملزومات این عملیات شامل کامپیوتر، سامانه واژه‌پرداز، شبکه و دیگر سامانه‌های الکترونیک بررسی اطلاعات و تجهیزات مرتبط با آن می‌شود. نمونه‌ای از سامانه اطلاعات خودکار، سامانه اطلاعاتی مدیریتی است. شاخه تحقیقات و تحلیل
شاخه تحقیقات و تحلیل اصلی‌ترین سازمان اطلاعات خارجی هند است که به خاطر جنگ هند و پاکستان در سال ۱۹۶۵ و جنگ هند و چین ایجاد شد. نظام اطلاعاتی هند شامل ۱۴ سازمان می‌شود که از این ۱۴ نهاد، ۲ نهاد به عنوان یکه‌تاز عرصه اطلاعات و امنیت هند فعالیت می‌کنند و بقیه در خدمت این ۲ می‌باشند؛ لذا، در این صفحه، بر این ۲ مورد اصلی با نام‌های "اداره اطلاعات" (Intelligence Bureau (IB که نقش سرویس اطلاعات و امنیت داخلی را ایفا می‌کند، و "شاخه تحلیل و پژوهش (Research and Analysis Wing (RAW که سرویس اطلاعات برون مرزی است، تمرکز شده‌است. تحلیل بصری
تحلیل بصری «علم تجزیه و تحلیل استدلال است که با رابط بصری تعاملی تسهیل شده‌است.» و می‌تواند به حل برخی از مشکلات مرتبط با اندازه و پیچیدگی‌ها و مواردی که نیاز به همراهی دقیق تحلیل انسانی و ماشینی دارد و تجزیه و تحلیل آن‌ها با سایر شیوه‌ها دشوار است مبادرت کند. تحلیل بصری علم پیشرفته و تکنولوژی توسعه یافتهٔ تحلیل استدلال، تعامل، دگرگونی اطلاعات و نمایش‌دهنده محاسبه و مصورسازی نتایج تحلیل‌ها و تحولات تکنولوژی است. تحلیل بصری به عنوان یک برنامه پژوهشی، افرادی را از علوم کامپیوتر، تجسم اطلاعات، علوم شناختی و ادراکی، طراحی تعاملی، طراحی گرافیک و علوم اجتماعی در بر می‌گیرد. تحلیل داده‌ها
آمارگر جان توکی در سال ۱۹۶۱ تحلیل داده‌ها را به صورت زیر تعریف کرد: «روش‌هایی برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، تکنیک‌هایی برای تفسیر کردن نتایج حاصل از چنین روش‌هایی، روش‌های برنامه‌ریزی جمع‌آوری داده‌ها برای آسان‌تر ساختن تجزیه‌وتحلیل دقیق‌تر و صحیح‌تر و تمام ماشین‌آلات و نتایج حاصل از آمار که برای تحلیل کردن داده‌ها به کار بسته می‌شود.» فلسفه اطلاعات
فلسفهٔ اطّلاعات به آن دسته از پژوهش‌های فلسفی و انتقادی اطلاق می‌گردد، که به منظور تبیین و روشن‌سازی مفاهیم، معانی، سرچشمه‌ها، اصول، و مبادی بنیادین اطّلاعات انجام پذیرد. فرآیندهای اطلاعاتی و فناوری
در کوئینزلند ، دوره پردازش اطلاعات و فناوری در سند ارشد پردازش اطلاعات و فناوری اطلاعات مرجع مطالعات کوئینزلند تعریف شده است. موضوع ارشد IPT دارای چهار موضوع اصلی است که عبارتند از:مباحث SEI و HCI، اگرچه هر کدام 10 ٪ از زمان را به خود اختصاص می دهند، به عنوان موضوعات جداگانه در نظر گرفته نمی شوند، بلکه در دو مبحث دیگر، IIS و SSE ادغام می شوند. 20 ٪ باقیمانده ارزیابی از دروس ترویجی حاصل می شود که از موضوعات اصلی اطلاعات و سیستم های هوشمند و یا مهندسی نرم افزار و سیستم می آید و قرار است دامنه یادگیری یا عمق یادگیری در موضوع را گسترش دهد. بازیابی اطلاعات
بازیابی اطلاعات فعالیت بدست آوردن منابع سیستم اطلاعاتی که مربوط به اطلاعات لازم از یک مجموعه است را می‌گویند. جستجوها می‌توانند برپایه جستجوی تمام متن یا سایر جستجوهای مبتنی بر محتوا نمایه گذاری شوند. بازیابی اطلاعات علم جستجو اطلاعات در یک سند، جستجو برای خود سندها، جستجو برای فراداده‌ها که داده‌ها را توصیف می‌کنند و برای پایگاه داده ‎های متنی، عکسی یا آوایی است. سیستم‌های بازیابی اطلاعات خودکار برای کاهش چیزی که آن را سرریز داده‌ها (اضافه‌بار اطلاعات) میگوییند، استفاده می‌شوند. سیستم بازیابی اطلاعات نرم‌افزاری است که دسترسی، ذخیره و مدیریت کتاب‌ها، مقالات و دیگر سندها را فراهم می‌کند. پژوهش
جمع‌آوری اطلاعات و آزمودن فرضیه‌ها تحلیل داده‌ها
تحلیل داده فرایند فهمیدن، پاک‌سازی، آماده‌سازی و تحلیل داده‌هاست که به منظور استخراج اطلاعات سودمند برای تصمیم‌گیری انجام می‌شود. تحلیل داده‌ها امروزه در اغلب شاخه‌های علوم و صنعت از جمله اقتصاد، رشته‌های مهندسی، بازاریابی، پزشکی و غیره کاربرد دارد. تجزیه و تحلیل
تجزیه و تحلیل داده‌ها یک زمینه چند رشته‌ای است. استفاده گسترده از مهارت‌های رایانه‌ای، ریاضیات، آمار، استفاده از تکنیک های توصیفی و مدل‌های پیش بینی برای به دست آوردن دانش ارزشمند از داده‌ها از طریق تجزیه و تحلیل مد نظر می‌باشد. بررسی داده‌ها برای ارائه پیشنهاد یا هدایت تصمیم گیری ریشه در زمینه تجارت استفاده می‌شود. بنابراین، Analytics چندان مربوط به تجزیه و تحلیل‌های فردی یا مراحل تجزیه و تحلیل نیست، بلکه کل روش را در نظر می‌گیرد. تمایل مشخصی به استفاده از اصطلاح تجزیه و تحلیل در تنظیمات تجاری وجود دارد. تجزیه و تحلیل متن در مقابل متن کاوی اصطلاحی عمومی تر برای تأکید بر این دیدگاه گسترده تر می‌باشد. استفاده از اصطلاح تجزیه و تحلیل پیشرفته، به طور معمول برای توصیف جنبه‌های فنی تجزیه و تحلیل استفاده می‌شود. به ویژه در زمینه های نوظهور مانند استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشینی مانند شبکه‌های عصبی، درخت تصمیم، رگرسیون لجستیک، تحلیل رگرسیون خطی تا چندگانه، طبقه بندی برای انجام مدل سازی پیش بینی انجام می‌شود. این همچنین شامل تکنیک‌های یادگیری ماشینی بدون نظارت مانند تجزیه و تحلیل خوشه‌ای، تجزیه و تحلیل مولفه‌های اصلی، تجزیه و تحلیل مشخصات تقسیم بندی و تجزیه و تحلیل ارتباطی می‌باشد. پردازش اطلاعات
عملاً تمام پردازش‌های طبیعی را می‌توان به عنوان مثال‌هایی از سیستم‌های پردازش داده دانست که اطلاعات «قابل مشاهده» به شکل فشار، نور و… هستند که به وسیلهٔ مشاهده کننده‌های انسان که سیگنال‌های الکتریکی را در سیستم اعصاب تبدیل می‌کنند و ما آن‌ها را به عنوان حس‌های خود مانند لامسه، صدا و تصویر می‌شناسیم. حتی تعامل سیستم‌های غیر زنده نیز به عنوان سیستم‌های پردازش داده ابتدایی این طریق ممکن است بیان شوند. تعریف مسئله
اطلاعات جمع‌آوری شده از این مصاحبه‌های اولیه تنها بخشی از تجزیه و تحلیل مسئله است. بسیاری از اوقات این مشکل به چندین منطقه یا کارکرد (دستگاه) گسترش می‌یابد که ذی‌نفعان، مشتریان و کاربران از آن‌ها بی‌اطلاع هستند. آن‌ها همچنین ممکن است با آنچه در واقعیت سطحی اتفاق می‌افتد آشنا باشند اما لزوماً علت ریشه‌ای اصلی آن نیست؛ بنابراین، جمع‌آوری دانش، اطلاعات و بینش از اعضای تیم پروژه و کارشناسان موضوعی در مورد مسئله به همان اندازه ضروری است. همچنین ممکن است نیاز به مشاوره با مواد تحقیقاتی اضافی، از جمله دستورالعمل‌های کار، کتاب‌چه راهنمای کاربر، مشخصات محصول، نمودار گردش کار و برنامه‌های قبلی پروژه باشد. مانند اکثر مراحل دیگر در پروژه بهبود فرایند، تعریف مشکل اغلب تکراری است زیرا ممکن است چندین دور بحث برای به‌دست‌آوردن تصویر کامل مورد نیاز باشد. ممیزی اطلاعات
اصطلاح ممیزی بر حساب دلالت دارد. ممیزی اطلاعات نه تنها منابع را بررسی می‌کند بلکه چگونگی کاربرد آن‌ها توسط افراد و اینکه برای چه هدفی است را نیز مورد ارزیابی قرار می‌دهد. ممیزی اطلاعات اقدامات و وظایفی که در یک سازمان اتفاق می‌افتد را ارزیابی کرده و منابع اطلاعاتی که آن‌ها را حمایت می‌کند مورد شناسایی قرار می‌دهد. این پدیده نه فقط کاربرد منابع، بلکه چگونگی استفاده و چگونگی بررسی آن‌ها برای موفقیت آمیز بودن هر کاری را ارزیابی می‌کند. ممیزی اطلاعات نیازمند ترکیبی از افراد و فناوری‌ها است که تضمین می‌کنند اطلاعات مناسب، در زمان مناسب و در مکان مناسب در اختیار افراد مناسب قرار خواهند گرفت. این امر نیازمند معیارهایی برای ارزیابی هزینه‌ها و مزایای سیستم‌های عملیاتی است. اینگونه ارزیابی‌ها نیازمند بکارگیری افراد متخصص هستند به ویژه در گرایش‌های منابع انسانی، فلوچارت‌های اطلاعاتی، ابزار تکنولوژیکی، پایگاه داده‌ها و بانک‌های اطلاعاتی. داونز (۱۹۸۸) برخی از فواید حاصل از انجام ممیزی ارتباطات را ارائه می‌دهد. در مطالعه پیشینه پژوهش، پژوهشگر بیان می‌کند که این فواید شبیه به خروجی‌های ممیزی اطلاعات است. این فوایدها مزیت اعتبار، مزیت تشخیصی، مزیت بازخورد، مزیت اطلاع رسانی، و مزیت آموزشی هستند. سامانه اطلاعات بیمارستان
این شناخت معمولاً توسط مصاحبه با افراد که معمولاً از مدیران شروع می‌شود صورت می‌گیرد. ابتدا بر اساس فرم‌های طراحی شده با تک تک افراد مصاحبه شده و خواستها و دیدگاه‌ها معلوم می‌شود و سپس فرم مورد نظر توسط [تحلیل گر] سامانه تکمیل می‌شود هدف در این قسمت پیدا کردن تمام روابط در یک قسمت و روابط با قسمت‌های دیگر سازمان است. هر فرد تحلیلگر پس از مصاحبه در این مرحله باید در جمع‌آوری اطلاعات دقت کافی داشت چون هر گونه اشتباه در این مرحله موجب وقفه در مراحل بعدی می‌شود. بعد از انجام این مرحله تمام سامانه‌ها و زیر سامانه‌ها مشخص می‌گردد و ارتباط بین آن‌ها نیز مشخص می‌شود و نهایتاً نمودار گردش داده می‌آید. پردازش اطلاعات
زمانی که محدوده‌ای که داده از آن استخراج شده علم یا مهندسی است، پردازش داده و سیستم‌های اطلاعاتی محدوده‌ای بسیار گسترده از اصطلاحات خواهند بود؛ اصطلاح آنالیز داده تخصصی تر معمولاً با تمرکز بیشتر روی مشتقات الگوریتمی بسیار تخصصی‌تر و دقیق‌تر و محاسبات پیچیده همراه خواهد بود که کم‌تر در محدوده محیط‌های کاری دیده می‌شود. در این زمینه بسته‌های آنالیز داده مانند DAP, gretl, PSPP بیشتر مورد استفاده قرار می‌گیرند. تجزیه و تحلیل ریسک
در حالت کلی، هر جا که پول یا منابعی صرف می‌شود می بایست ارزیابی ریسک انجام شود. این امر سبب می‌شود که اجرا یا عدم اجرای پروژه با دلایل موجه همراه بوده و مدیر تلاش خود را جهت اتخاذ تصمیم درست انجام داده است. خروجی فرایند تحلیل ریسک دو بار مورد استفاده قرار می‌گیرد. بار نخست در زمان اتخاذ تصمیم است. مورد دوم در زمان ارائه نتایج تصمیم به شخص ثالث یا شریک بیرونی است و مدیر ناچار است تا فرایند تصمیم گیری خود را به وی ارائه دهد. در مجموع باید گفت که اجرای فرایندهای تحلیل و ارزیابی ریسک، درک و تجسم مناسبی از کسب و کار بدست می‌دهد. تجزیه‌وتحلیل شغل
با تجزیه‌وتحلیل شغل، معلوم می‌شود که هر شغل چه وظایفی را شامل می‌شود و برای احراز و انجام شایستهٔ آن، چه مهارت‌ها، دانش‌ها و توانایی‌هایی لازم است. بنا به تعریفِ دیگری، تجزیه‌وتحلیل شغل، شرح خلاصهٔ وظایف و مسئولیت‌های شغل، رابطهٔ آن شغل با مشاغل دیگر، دانش و مهارت‌های لازم برای انجام دادن آن و شرایط کار است. تجزیه و تحلیل اطلاعات
تحلیلگر میتواند کارِ خود را با فهمیدنِ نیازمندی های سیاستگذاران آغاز کند. او باید هموراه از خود بپرسد: سیاستگذار چه چیزی را باید بداند؟سیاستگذار ترجیح میدهد چگونه تحلیل را دریافت کند؟ آیا راه حل مطلوب هنوز انتخاب نشده؟ یا اینکه پیشاپیش راه حل انتخاب شده و اکنون با موانع و ضعف های راه حل مواجه شده ایم؟ طراحی اطلاعات
طراحی اطلاعات () از تکنیک‌های طراحی گرافیک و نمایش اطلاعات است، که با هدف افزایش کارایی در ارائه داده‌ها و درک سریع تر اطلاعات استفاده می‌شود. حوزه طراحی اطلاعات ارتباط نزدیکی با زمینه مصورسازی داده دارد و اغلب به عنوان بخشی از دوره‌های طراحی گرافیک تدریس می‌شود. طراحی اطلاعات استفاده از روش‌ها و رویکردهایی است که به‌منظور ارائه مؤثر و کارآمد داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. این روش‌ها ضمن برخورداری از طراحی گرافیکی، می‌بایست قابلیت توضیح مفاهیم اطلاعاتی را نیز دارا باشند. طراحی اطلاعات از دهه ۱۹۷۰ به‌عنوان یک میان‌رشته تخصصی مورد توجه قرار گرفت که شامل مهارت‌هایی چون گرافیک، آمار، فناوری و مدیریت اطلاعات، بازاریابی، ادبیات و روانشناسی می‌باشد. جانیس کالینیکوز
در سالهای گذشته، کالینیکوز بر روی ایده "زیستگاه اطلاعات" کار کرده‌است تا دریابد محاسبه و پردازش داده‌های انتزاعی و کالبدزدایی شده، چگونه به‌طور فزاینده‌ای سازمان‌ها و نهادها را بازسازی می‌کند. او فناوری‌های اطلاعاتی را جانشین‌های الکترونیکی نوشتن، نشانه گذاری و ابزارهای کاغذی برای مواجهه با اطلاعات می‌داند. در این محیط جدید که تا حد زیادی توسط اینترنت پشتیبانی می‌شود، اطلاعات به‌طور فزاینده ای از اطلاعات موجود از طریق انواع روش‌های خودکار و خودکار که توسط سیستم‌های اطلاعاتی به هم پیوسته و فناوری رایانه ارائه می‌شود، تولید می‌شود. به منظور مطالعه زیستگاه اطلاعات، کالینیکوز گروه تحقیقاتی رشد اطلاعات و اینترنت (TIGAIR) را تشکیل داده‌است. بازشناخت الگو
نیاز به سیستم‌های اطلاعاتی بهبود یافته بیشتر از قبل مورد توجه قرار گرفته‌است چرا که اطلاعات عنصری اساسی در تصمیم‌سازی است و جهان در حال افزایش دادن مقدار اطلاعات در فرم‌های مختلف با درجه‌هایی از پیچیدگی است. یکی از مسائل اصلی در طراحی سیستم‌های اطلاعاتی مدرن، تشخیص الگو به‌طور اتوماتیک است. تشخیص به عنوان یک صفت اصلی انسان بودن است. یک الگو، توصیفی از یک شیء است. یک انسان دارای یک سیستم اطلاعاتی سطح بالاست که یک دلیل آن داشتن قابلیت تشخیص الگوی پیشرفته‌است. بر طبق طبیعت الگوهای مورد تشخیص، عملیات تشخیص در دو گونهٔ اصلی تقسیم می‌شوند. تحلیل داده‌ها
دادهٔ لازم به عنوان ورودی جهت تحلیل، بر اساس پیش‌نیازهای جهت‌دار یا مشتریانی که از محصول نهایی تحلیل استفاده می‌کنند، مشخص شده‌اند. ماهیت کلی که بر مبنای آن داده جمع‌آوری خواهد شد، واحد آزمایشی نامیده می‌شود (به‌طور مثال، یک فرد یا جمعیت). متغیرهای خاص در رابطه با یک جمعیت (به‌طور مثال سن یا درآمد) می‌تواند مشخص شود و به دست آید. داده‌ها ممکن است عددی یا مطلق (مثلاً اعداد یا یک متن) باشند. تجزیه و تحلیل اطلاعات
اطلاعات جمع آوری شده توسط سازمان های اطلاعاتی آمیخته ای از اطلاعات گمراه کننده ( یا, )و اطلاعات درست است. این اطلاعات گمراه کننده ممکن است به صورت عمدی توسط دشمن برای فریبِ سرویس های اطلاعتی فراهم شده باشد. بنابراین, اطلاعات جمع آوری شده باید تحلیل شوند تا قسمت های گمراه کننده ی آن از بخش های صحیح تفکیک شوند تا بتوان درک درستی نسبت به واقعیت داست. وظیفه ی تحلیل گر تشخیصِ اطلاعات گمراه کننده و مشخص کردنِ اطلاعات صحیح است. گزینش داده‌ها
Data Curation یک اصطلاح گسترده است برای نشان دادن فرایندها و فعالیت‌های مرتبط با سازماندهی و تجمیع داده‌های جمع‌آوری شده از منابع مختلف و حاشیه‌نویسی این داده‌ها، و انتشار و نمایش این داده‌ها به طوریکه ارزش این داده‌ها حفظ شود و داده‌ها برای استفاده مجدد حفظ و نگهداری شوند. Data curation تمام فرایندهای ضروری برای خلق، نگهداری و مدیریت دادهای کنترل شده و ضابطه مند همراه با محلی برای اضافه نموده ارزش داده‌ها را در خود جای می‌دهد. از نظر علمی، data curation ممکن است به فرایند استخراج اطلاعات مهم از متن‌های علمی، از قبیل مقالات پژوهشی متخصصین به منظور تبدیل به قالب‌های (format) الکترونیکی اشاره داشته باشد برای نمونه ثبت اطلاعات پایگاه دادهای بیولوژیکی. تعامل انسان و اطلاعات
اگر چه حوزه تعامل انسان و اطلاعات به حوزه رفتار اطلاعاتی (یا رفتار اطلاع‌یابی) نزدیک است اما تمایز میان این دو آن است که رفتار حکایت از یک چیز بیرونی قابل مشاهده دارد اما تعامل لزوماً یک تجلی بیرونی قابل مشاهده نیست. زمانی که از رفتارهای اطلاعاتی صحبت می‌شود بیشتر منظور چیزهای بیرونی قابل مشاهده از کنش‌های افراد است. حوزه تعامل انسان و اطلاعات مرزهای بازتر و گسترده‌تری دارد و به اختصار می‌توان گفت که رفتار اطلاعاتی یک بخشی از تعامل انسان و اطلاعات است. تأکید تعامل انسان و اطلاعات بر واسط‌های کاربری تعاملی و روش‌های کاربر-محور طراحی نظام‌های اطلاعاتی و حساسیت عمیق‌تر بر رفتار اطلاعاتی دینامیک و چندمجرایی کارکنان دانشسی قرن حاضر است. یکی از رویکردهای پژوهشی خاص این حوزه، «تحلیل کار شناختی» است که توسط رایا فیدل در کتابش پیشنهاد و تشریح شده است. پردازش اطلاعات
در پردازش داده، داده‌ها کاراکترها و اعداد هستند که بیانگر اندازه‌ها از دیدگاه پدیده‌های قابل مشاهده‌اند. یک داده اولیه تنها یک اندازه از پدیده قابل مشاهده‌است. اطلاعات اندازه‌گیری شده سپس به صورت الگوریتمی مشتق می‌شود و به صورت منطقی نتیجه‌گیری شود یا به صورت آماری از چندین داده محاسبه شود (شواهد). اطلاعات، یا به صورت پاسخ به یک درخواست تعریف می‌شود یا پاسخ به یک محرک که می‌تواند درخواستهای بعدی را در پی داشته باشد. برای مثال جمع‌آوری داده‌های لرزه‌نگاری به تغییر داده لرزه‌نگاری برای خنثی کردن اختلال، افزایش انتقال سیگنال به مکان مناسبی در فضا منجر می‌شود. مراحل پردازش به‌طور معمول آنالیز سرعت‌ها و فرکانس‌ها، تصحیح استاتیک، ساده‌سازی، انتقال نرمال، انتقال عمیق، پشته‌سازی، و نقل مکان را شامل می‌شود، که می‌تواند قبل یا بعد از پشته‌سازی صورت گیرد. پردازش لرزه‌نگاری تفسیر بهتر را تسهیل می‌کند چرا که ساختارهای زیر سطحی و بازتاب‌های هندسی مشهودترند. آنالیز
در دانش سیاسی تحلیل به معنای بازکردن گره‌ها یا پیچیدگی‌ها از رویدادهای سیاسی یا پدیده‌ها و ارائه آن‌ها به زبان ساده برای مخاطبان است. تحلیل برحسب موضوع مورد بحث می‌تواند سیاسی، اقتصادی ،فرهنگی، تاریخی، حقوقی، امنیتی، نظامی یا ورزشی باشد. در تحلیل یک موضوع به پرسش‌هایی درباره چرایی‌ها و چگونگی‌ها یک خبر یا یک پدیده پاسخ داده می‌شود. تجزیه و تحلیل
تکنیک‌های تجزیه و تحلیل که اغلب در بازاریابی استفاده می‌شود شامل مدل سازی آمیخته بازاریابی، تجزیه و تحلیل قیمت و تبلیغات، بهینه سازی نیروی فروش و تجزیه و تحلیل مشتری (به عنوان مثال تقسیم بندی) است. تجزیه و تحلیل وب و بهینه سازی وب سایت‌ها و کمپین های آنلاین اکنون اغلب دست به دست هم می‌دهند و از تکنیک‌های تجزیه و تحلیل بازاریابی سنتی استفاده می‌کنند. تمرکز بر رسانه های دیجیتال واژگان را کمی تغییر داده است به طوری که معمولاً از مدل سازی آمیخته بازاریابی به عنوان مدل سازی اسنادی در زمینه مدل سازی آمیخته دیجیتال یا بازاریابی یاد می‌شود. تجزیه و تحلیل
تجزیه و تحلیل امنیت به فناوری اطلاعات (IT) برای بررسی رویدادهای امنیتی برای درک و تحلیل رویدادهایی که بیشترین خطر را دارند، اشاره دارد. محصولات در این زمینه شامل اطلاعات امنیتی و مدیریت رویدادها و تجزیه و تحلیل رفتار کاربر هستند. تجزیه و تحلیل
تجزیه و تحلیل بازاریابی شامل داده های کیفی و کمی، ساختار یافته و غیرساختاری است که برای هدایت تصمیمات استراتژیک در رابطه با بررسی نتایج برند و درآمد استفاده می کند. این فرآیند شامل مدل سازی پیش بینی، آزمایش بازاریابی، اتوماسیون و بررسی ارتباطات فروش در زمان واقعی است. این داده ها شرکت ها را قادر می سازد تا برای به حداکثر رساندن نتایج عملکرد، پیش بینی کرده و اجرای استراتژیک را تغییر دهند. اشاعه اطلاعات گزیده
اطلاع‌رسانی گزینشی حرکتی تاریخ‌مند، با هدف و کاربرمدار است که با به‌کارگیری بهترین روش‌ها، راهکارها و شیوه‌های گزینشی و اشاعه اطلاعات در جهت ارائه ناب‌ترین اطلاعات در زمان مناسب با محوریت پرسش‌ها، مسائل و پروژه‌های پژوهشی موجود به پژوهش‌گران و نیازمندان اطلاعات است. این حرکت تاریخی با توجه به نیازها و مقتضیات زمان شکل گرفته، ابزارسازی کرده و تفکر مورد نیاز خود را پرورده است. هدف اصلی آن پاسخگویی ویژه و دقیق با توجه به نیازهای کاربران اطلاعات است. قواعد دست نامریی در بازار ایجاب می‌کند که علاوه بر شیوه‌های نوین تولید و مصرف اطلاعات، توزیع یا اشاعه اطلاعات نیز تابع قوانین خاص خود باشد. »امروزه از ضروری‌ترین الزامات اشاعه اطلاعات، به حداقل رساندن مصرف سرانه زمان برای پژوهشگران است.[2] تحلیل فلسفی
تحلیل تجزیه ای عبارت است از هر نوع روشی در تحقیق که مبتنی است بر کاویدن یک کل و مرکب، همچون مرکب‌های مفهومی- به گونه ای که توجه به اجزاء و نشان دادن نحوهٔ ترکیب آنها با یکدیگر، تصدیق به گزارهٔ مشتمل بر حکم آن کل را امکان‌پذیر می‌سازد. تحلیل الگوریتم‌ها
همان‌طور که در بالا گفته شد، تحلیل الگوریتم به معنای تخمین میزان منابعی است که الگوریتم به آن نیاز دارد. فرض می‌کنیم با یک تک پردازندهٔ عمومی پیاده‌سازی شده با حافظه دسترسی تصادفی (RAM) طرف هستیم و الگوریتم پیاده‌سازی شدهٔ ما توسط برنامهٔ کامپیوتری، عملیات‌ها را هم‌زمان انجام نمی‌دهد. در مدل RAM دستورات تعریف شده‌ای وجود دارند که اجرا کردن‌شان از یک مقدار ثابتی تبعیت می‌کند، دستورهایی که در ساختار کامیپوتر تعبیه شده‌اند: مانند عملگرهای حسابی (جمع و تقسیم و ضرب و غیره)، علمیات‌های انتقال اطلاعات (ذخیره کردن، رونویسی کردن حافظه، بازخوانی حافظه و غیره) و عملیات‌های کنترل (فراخوانی توابع، بازگشتن‌از دستور و غیره). آگاهی کامل از اطلاعات
«استخراج مدرک و کشف پیوند» به معنی توسعه ابزار و فناوری‌ها برای کشف خودکار، استخراج و پیوند دادن شواهد پراکنده در مقادیر زیادی از منابع داده طبقه‌بندی‌شده و طبقه‌بندی‌نشده‌است. نمونه این داده‌ها پیشینه تماس‌های تلفنی در پایگاه داده آژانس امنیت ملی (مین‌وی)، تاریخچه وب‌گردی، یا تراکنش مالی هستند. تحلیل داده‌ها
زمانی که داده پاک‌سازی شد، می‌تواند تحلیل شود. برای داده اکتشافی، تحلیل‌گر ممکن است چندین روش را به کار ببندد تا پیام موجود در داده را بتواند درک کند. خود این بخش می‌تواند شامل پاک‌سازی دیگری شود. بنابراین این فعالیت‌ها در ذات خود ممکن است تکرار داشته باشند. آمار توصیفی مانند معدل و میانه ممکن است برای کمک به فهم آن داده تولید شود. مصورسازی داده نیز به فرمت گرافیکی به کار می‌رود تا دید بیشتری نسبت به پیام‌های درون داده حاصل آید. تجزیه و تحلیل
بازاریابی اخیرا از یک فرآیند خلاق به یک فرآیند بسیار داده محور تبدیل شده است. سازمان های بازاریابی از تجزیه و تحلیل برای تعیین نتایج کمپین ها یا تلاش ها و هدایت تصمیمات برای سرمایه گذاری و هدف گذاری مصرف کننده استفاده می کنند. مطالعات دموگرافیک، تقسیم بندی مشتری، تجزیه و تحلیل اتصال و سایر تکنیک ها به بازاریابان اجازه می دهد تا از اطلاعات در مورد خرید مصرف کننده، نظرسنجی و داده های مختلف برای درک و برقراری ارتباط با استراتژی بازاریابی استفاده کنند. چارچوب اطلاعات
چارچوب اطلاعات برای درک هر چه بیشتر مفاهیم عملیاتی کسب‌وکار بانک، بر تکنیک‌های ""مدلسازی کسب‌وکار (Business Modeling)"" و ایدهٔ ""مولفه‌های کسب‌وکار (Business Components)"" مستقل اتکا دارد. مولفه‌های کسب‌وکار واحدهای مستقل کسب‌وکاری هستند که می‌توانند بدون نیاز به سایر واحدهای کسب‌وکار به کار خود ادامه دهند. با تعریف کردن بخش‌های مختلف کسب‌وکار به عنوان مولفه‌های کسب‌وکار شناسایی مولفه‌های قابل استفادهٔ مجدد بسیار ساده‌تر می‌شود. مولفه‌هایی که می‌توان آن‌ها را بر اساس خدمات یکسان به واحدهای کسب‌وکار مجزا تقسیم‌بندی کرد. این امر سرآغازی خواهد بود جهت بکارگیری راهکاری جایگزین برای تعریف چگونگی ادارهٔ سازمان. تجزیه و تحلیل جریان داده
تجزیه و تحلیل جریان داده فرایند تولید اطلاعات دربارهٔ شیوه به کار رفتن متغیرهای تعریف شده در برنامه است و تلاش می‌کند اطلاعات خاصی را در هر نقطه از اجرا به دست بیاورد. معمولاً به دست آوردن این اطلاعات در محدودهٔ بلوک‌های پایه کفایت می‌کند؛ زیرا با استفاده از آن به راحتی می‌توان اطلاعات نقاط مختلف بلوک پایه را به دست آورد. در تحلیل جریان رو به جلو، حالت خروجی یک بلوک تابعی از حالت ورودی آن بلوک است. این تابع ترکیب اثرات عبارات موجود در بلوک می‌باشد. حالت ورودی یک بلوک تابعی از حالت‌های خروجی اجداد آن بلوک می‌باشد. در نتیجه مجموعه ای از معادلات جریان داده به دست می‌آید: برای هر بلاک b: اومنی‌چنل
به منظور جمع‌آوری اطلاعات مشتری از منابع و کانال‌های مختلف و بعد اجرای تجزیه و تحلیل‌های پیشرفته راجع به آن‌ها باید از نرم‌افزارهای سطح بالایی کمک گرفت تا بتوانند عملیات پردازش را به‌طور پیوسته انجام دهند. تحلیل داده‌ها
داده از منابع گوناگون جمع‌آوری می‌شود. پیش‌نیازها می‌تواند توسط تحلیل‌گران و متولیان داده وسیله ارتباطی باشد. مثلاً تجهیزات فناوری اطلاعات که در یک سازمان است. همچنین داده می‌تواند از سنسورهای داخل محیط مانند دوربین‌های ترافیک، ماهواره، وسایل ثبت و غیره جمع‌آوری شود. همچنین می‌تواند از طریق مصاحبه‌ها، دانلود از منابع آنلاین یا خواندن اسناد به دست آید. مدیریت اطلاعات
بنابراین به‌طور خلاصه مسئله کلیدی درگیر در مدیریت اطلاعات، مدیریت نمودن (اداره نمودن) اطلاعات دریک سازمانی می‌باشد که فناوری اطلاعات مدرن را به کار می‌برد. مفهوم سیستم‌های اطلاعات رشد سریع فناوری رایانه، اشتیاق انسان را برای بدست آوردن کمک رایانه درحل مسائل پیچیده و پیچیده‌تر، توسعه می‌بخشد. مشکلاتی که صرفاً در قلمرو فعالیت‌های موشکافانه و باطنی انسان مخصوصاً در سازمان‌ها، درچندسال گذشته، در نظر گرفته شد. تحلیل رمز
تحلیل رمز مطالعه تجزیه و تحلیل سیستم‌های اطلاعاتی به منظور مطالعه جنبه‌های پنهان سیستم‌ها است، تحلیل رمز برای نقض سیستم‌های امنیتی رمزنگاری و دستیابی به محتوای پیام‌های رمزگذاری شده استفاده می‌شود، حتی اگر کلید رمزنگاری ناشناخته باشد. علاوه بر تجزیه و تحلیل ریاضی الگوریتم‌های رمزنگاری، تحلیل رمز شامل مطالعه حملات کانال جانبی است که نقاط ضعف در الگوریتم‌های رمزنگاری را هدف نمی‌گیرند، بلکه در عوض از ضعف‌ها در اجرای آنها سوء استفاده می‌کنند. اگرچه هدف یکسان بوده‌است، روش‌ها و تکنیک‌های تحلیل رمز در طول تاریخ رمزنگاری به طرز چشمگیری تغییر کرده‌است، سازگار با افزایش پیچیدگی رمزنگاری، از روش‌های قلم و کاغذ، از طریق ماشین‌هایی مانند بمب‌های انگلیس و رایانه‌های کولئوس در بلوکلی پارک در جنگ جهانی دوم، به طرح‌های رایانه ای پیشرفته رایانه ای حاضر. روشهای شکستن رمزنگاری‌های مدرن اغلب شامل حل مسائل با دقت ساخته شده در ریاضیات خالص است که شناخته شده‌ترین عامل عدد صحیح است. نظریه اطلاعات
مفهوم اطلاعاتی که توسط شانون مطالعه شد اطلاعات از دید «آمار و احتمالات» بوده و با مفاهیم روزمره از اطلاعات مانند «دانش» یا استفاده‌های روزمره از آن در زبان طبیعی مانند «بازیابی اطلاعات»، «تحلیل اطلاعات»، «چهارراه اطلاعات» و غیره تفاوت می‌دارد. اگر چه نظریه اطلاعات رشته‌های دیگر مانند روان‌شناسی و فلسفه را تحت تأثیر قرار داده، ولی به دلیل مشکلات تبدیل «مفهوم آماری اطلاعات» به «مفهوم معنایی دانش و محتوا» تأثیراتش بیشتر از نوع القای احساساتی نسبت به مفهوم اطلاعات بوده‌است. فشرده‌سازی داده‌ها
فشرده‌سازی داده‌ها یا کُدگذاری منبع در پردازش سیگنال، به فشرده‌سازیِ اطلاعات یک منبعِ اطلاعات می‌پردازد (با رمزگذاری اشتباه نشود). منابع اطلاعاتی طبیعی، مانند گفتار یا نوشتار، دارای افزونگی (Redundancy) هستند؛ برای مثال در جمله «من به خانه‌مان برگشتم» ضمایر «من» و «مان» را می‌توان حذف کرد و جمله را این‌گونه نوشت؛ «به خانه برگشتم»، بدون اینکه از مفهوم جمله چیزی کاسته شود. این توضیح را می‌توان معادل با فشرده‌سازی اطلاعات یک منبع اطلاعات دانست؛ بنابراین منظور از فشرده‌سازی اطلاعات کاستن از حجم آن به نحوی است که محتوای آن دچار تغییر نامناسبی نشود. پردازش اطلاعات
به مفهوم کلّی، پردازش موازی اطلاعات عبارت است از دریافت داده‌ها، ایجاد فرایند مقایسه و در نهایت تغییر یا عدم تغییر اطّلاعات موجود به صورتی دیگر بدین ترتیب، هر آنچه که در جهان رخ می‌دهد، می‌تواند به نوعی پردازش اطّلاعات تلقی گردد. آنالیز کوهورت
تجزیه و تحلیل کوهورت زیرمجموعه‌ای از است که داده‌ها را از یک مجموعه داده مشخص می‌گیرد (مانند پلتفرم یک تجارت الکترونیک، برنامه تحت وب یا بازی آنلاین) و به جای این‌که تمام کاربران را به صورت یک واحد ببیند، آن‌ها را برای تجزیه و تحلیل به دسته‌های مرتبط تقسیم‌بندی می‌کند. این دسته‌های مرتبط، یا ، معمولاً در مدت زمانی مشخص، از ویژگی‌ها و تجریبات مشترکی برخوردار هستند. تجزیه و تحلیل کوهورت به شرکت اجازه می‌دهد تا " الگوهای چرخه عمر یک مشتری (یا کاربر) را به وضوح مشاهده کند. به جای اینکه تمام مشتریان را بدون درنظر گرفتن اینکه چه مسیری را طی کرده‌اند تقسیم کند " با دیدن این الگوهای زمانی، شرکت می‌تواند خدمات خود را با آن کوهورت‌های خاص مطابقت دهد. هرچند تجزیه و تحلیل کوهورت گاهی به مطالعه کوهورت مربوط می‌شود، اما این دو با یکدیگر تفاوت دارند و نباید آن‌ها را مشابه دانست. هدف تجزیه و تحلیل کوهورت، توصیف دقیق و جزیی تحلیل کوهورت‌ها در رابطه با و است، درحالی‌که مطالعه کوهورت، اصطلاح جامع‌تری محسوب می‌شود و نوعی از مطالعه را تعریف می‌کند که در آن داده‌ها به گروه‌های مشابه تقسیم‌بندی می‌شوند.آنالیز کوهورت در تک بوک هوشمندی کسب‌وکار
واژه‌های هوش تجاری و تجزیه و تحلیل تجارت () گاهی اوقات به جای هم مورد استفاده قرار می‌گیرد، اما تعاریف متفاوت و دقیق تری نیز برای آنها وجود دارد. توماس داونپورت ()، استاد فناوری اطلاعات و مدیریت دانشکده بابسون استدلال می‌کند که هوش تجاری به مراحل پرس و جو، تجزیه و تحلیل کسب و کار، پردازش‌های آنلاین، گزارش و اعلام هشدار تقسیم‌بندی شود. در این تعریف، تجزیه و تحلیل کسب و کار زیر مجموعه ای از هوش تجاری است که بر آمار، پیش‌بینی و بهینه‌سازی تمرکز دارد. مهندسی مجدد فرایندهای کسب و کار و کاربرد IT در آن (EBPR)
شرکت‌های زیادی توانایی فناوری اطلاعات را قبل از طراحی فرایند نادیده می‌گیرند اما باید توجه داشت که فناوری اطلاعات در طراحی فرایند هم تأثیرگذار است. مایکل همر توصیه می‌کند که ابتدا باید فرایندها مجدداً تعریف شوند و بعد از آن اتوماتیک و ماشینی گردند تکنولوژی اطلاعات نقش‌های زیر را در این مرحله از پروژه مهندسی مجدد دارد. تکنولوژی اطلاعات فناوری‌های بهتر و جدید تر را در اختیار سازمان قرار می‌دهد. به سازمان در خلق چشم‌انداز یاری می‌رساند و سبب بهبود فرایندها قبل از انجام طراحی می‌شود. برای مثال چشم‌انداز شرکت وال مارت حذف توزیعات غیر ضروری، هزینه‌های غیرضروری و خلق ارزش برای مشتریان بود. برای این کار شرکت با کمک تکنولوژی اطلاعات با تأمین کنندگان و فروشگاه‌های خرده فروشی خود ارتباط ایجاد کرد. محاسبات
محاسبات یک واژه کلی است که به هر یک از انواع پردازش اطلاعات اطلاق می‌شود. این پردازش شامل پدیده‌هایی مانند فکر کردن انسان تا بسیاری از موارد دیگر می‌شود. محاسبات یک پروسه است که از یک مدل تعریف‌شده قبلی که می‌تواند توسط یک الگوریتم، پروتکل، همبندی شبکه و غیره بیان و فهمیده شود، تبعیت می‌کند. فلسفه تجزیه و تحلیل فرهنگی
تجزیه و تحلیل داده‌های تصویری، روش‌های محاسباتی فوق پیشرفته را با ماشین‌های گرافیکی (ترسیمی) پیچیده ترکیب می‌کند تا از توانایی فوق العادهٔ بشر برای مشاهدهٔ الگوها و ساختارها حتی در ارائهٔ پیچیده‌ترین تصاویر بهره‌برداری کند. در حال حاضر بکار بردن مجموعه داده‌های عظیم، ناهمگن و پویا، مانند آن دسته از مطالعات فیزیک نجومی، سیال‌شناسی، زیست شناختی و دیگر فرآیندهای پیچیده گسترش یافته‌است، و تکنیک‌ها به اندازهٔ کافی به سطح بالایی رسیده‌اند که اجازهٔ دستکاری فعل و انفعالی (تعاملی) متغیرها را بی درنگ صادر کنند. صفحه نمایش‌هایی با وضوح بسیار بالا به تیم‌های محققان اجازه می‌دهد که در بررسی جنبه‌های مخصوص تفاسیر یا ماهیت بخشی به روند جالب توجه تصویری از بزرگنمایی استفاده کنند، که به دنبال آن بینش و حتی عقاید آن‌ها ممکن است منجر به مشاهدهٔ چنین موقعیتی شود. تحقیقات جدید در حال حاضر شروع به اعمال این نوع ابزارها برای علوم اجتماعی و همچنین انسانی کرده‌است، و این تکنیک‌ها وعدهٔ مهمی را پیشنهاد می‌کنند که به ما در فهم فرآیندهای اجتماعی پیچیده مانند برنامه‌های آموزشی، تغییرات سیاسی و سازمانی و انتشار اطلاعات علمی کمک می‌کند.در حین افزایش توان محاسباتی و توسعهٔ فنی، تجسم تعاملی اکتشافات مجموعهٔ عظیمی از داده‌ها را خلق می‌کند که استفاده از نمایش‌های تصویری را امکان‌پذیر می‌سازد، به علاوه محرک فکری برای درک فرآیندهای اجتماعی و فرهنگی و تولید قبل از موعد مقرر در بسیاری از پیشرفت‌های محاسباتی را ممکن می‌کند. تبادل اطلاعات
تبادل اطلاعات همچنین برای تعریف فرایند یادگیری و کارایی یادگیری به کار می‌رود. علم مبادله اطلاعات سایبرنتیک به عنوان دانشی مستقل و بین رشته‌ای به طبقه‌بندی و سازماندهی و مدیریت اطلاعات و طراحی نظامهای اطلاع‌رسانی می‌پردازد. بازیابی اطلاعات
با افزایش روزافزون حجم اطلاعات ذخیره‌شده در منابع قابل دسترس و گوناگون، فرایند بازیابی و استخراج اطلاعات اهمیت ویژه‌ای یافته‌است. اطلاعات مورد نظر ممکن است شامل هر نوع منبعی مانند متن، تصویر، صوت و ویدئو باشد. بر خلاف پایگاه داده‌ها، اطلاعات ذخیره شده در منابع اطلاعاتی بزرگ مانند وب و زیرمجموعه‌های آن مانند شبکه‌های اجتماعی از ساختار مشخصی پیروی نمی‌کنند و عموماً دارای معانی تعریف شده و مشخصی نیستند. هدف بازیابی اطلاعات در چنین شرایطی، کمک به کاربر برای یافتن اطلاعات موردنظر در انبوهی از اطلاعات ساختار نایافته‌است. مرور سیستماتیک
ت. استخراج داده‌ها و اطلاعات پردازش اطلاعات
به‌ طور کلی، اصطلاح پردازش داده می‌تواند هر پردازشی را که داده را از شکلی به شکلی دیگر تبدیل می‌کند دربرگیرد، اگرچه «تبدیل داده» می‌تواند اصطلاح منطقی‌تر و صحیح‌تری باشد. از این دیگاه، پردازش داده تبدیل داده به اطلاعات خواهد بود و همچنین تبدیل مجدد اطلاعات به داده. تفاوت اینجاست که تبدیل نیاز به درخواست نخواهد داشت. برای مثال، اطلاعات به صورت رشته‌ای از کاراکترها که یک جمله را تشکیل می‌دهند عبارتست از دادهٔ تبدیل شده (یا کد شده) بی‌معنی نزدیک به سخت‌افزار که اطلاعات معنی دار برای انسان را منتج می‌کند. درخواست اطلاعات
درخواست اطلاعات () (RFI) یک فرایند مرسوم تجاری است که هدف آن جمع‌آوری اطلاعات مکتوب در مورد توانایی‌های تأمین کنندگان مختلف است. معمولاً از قالبی پیروی می‌کند که می‌تواند برای اهداف مقایسه ای استفاده شود. تعامل انسان و اطلاعات
تعامل انسان و اطلاعات (به انگلیسی: Human-Information Interaction) یک حوزه پژوهشی مسئله محور چندرشته‌ایست که به مطالعه تعامل میان انسان و اطلاعات (با شکل‌ها و اهداف مختلفش) می‌پردازد. به عبارت دیگر این حوزه به جای بررسی تعامل انسان و تکنولوژی (یعنی حوزه تعامل انسان و رایانه و تعامل انسان و ماشین) یا بررسی تعامل انسان و کارگزاران اطلاعاتی (یعنی حوزه کتابداری)، به بررسی تعامل میان اطلاعات و افراد می‌پردازد. اصطلاح انگلیسی تعامل انسان و اطلاعات نخستین بار توسط ناهوم گرشون (Nahum Gershon) در ۱۹۹۵ برای دلالت بر «چگونگی پردازش اطلاعات، پیوند یافتن با اطلاعات و پردازش اطلاعات توسط انسان صرف نظر از رسانه‌ای که انسان و اطلاعات را به هم پیوند می‌دهد» به کار رفت. اقتصاد اطلاعات
خصوصیات و ماهیت کاملاً متفاوت فناوری اطلاعات نسبت به سایر کالاها و خدمات موجب شده‌است که برای بررسی بعد اقتصادی اطلاعات، روش‌های تحلیل جدید (البته نه نوع جدیدی از تحلیل) بکار گرفته شود؛ لذا در بررسی و تحلیل بازار اطلاعات در عین حال که از روش‌های کاملاً جدیدی استفاده می‌شود عواملی مثل سلیقهٔ افراد، فناوری تولید و ساختار بازار در چگونگی کارکرد این بازار نقش مبنایی ایفا می‌کند. بخش عمده‌ای از اقتصاد اطلاعات بر مکانیزم تعیین قیمت اطلاعات جهت استفادهٔ کارا و مؤثر از منابع اختصاص دارد. در این زمینه همان‌طور که در بالا اشاره شد هایک کار را آغاز کرد و دیگر اقتصاددانان (همچون افراد نامبرده در بالا) این مسیر را ادامه دادند. استخراج اطلاعات
استخراج اطلاعات () به عملیات استخراج خودکار اطلاعات ساختار یافته، از اسناد و مدارک قابل خواندن بدون ساختار یا نیمه ساختار یافته اطلاق می‌گردد. بخش اعظم فعالیت‌های استخراج اطلاعات مربوط به پردازش متون توسط روش پردازش زبان‌های طبیعی می‌باشد. امروزه فعالیت‌های مربوط به پردازش اسناد چندرسانه‌ای مانند حاشیه‌نویسی خودکار، استخراج متون و مطالب از تصاویر، فایل‌های صوتی و کلیپ‌های ویدیویی، از تکنیک‌های استخراج اطلاعات بشمار می‌آیند. پیشینه استخراج اطلاعات به اواسط دهه ۱۹۸۰ بازمی‌گردد، که یک سیستم معاملاتی جایگزین تحت نام تجاری JASPER برای رویترز ساخته شد. این سیستم با هدف ارائه اخبار مالی در زمان واقعی به معامله گران مالی طراحی شده بود. نایم
نایم ،KNIME () ، مخفف استخراج کننده اطلاعات کنستانز Konstanz Information Miner یک پلتفرم تجزیه و تحلیل داده، گزارش و یکپارچه سازی رایگان و منبع باز است. نایم کامپاننتهای مختلفی را برای یادگیری ماشین و داده کاوی از طریق خط لوله داده‌های مدولار خود، که آن را «ساخت بلوک‌های تجزیه و تحلیل» می‌نامد، تجمیع می‌کند. یک رابط کاربری گرافیکی و استفاده از JDBC امکان اسمبل کردن گره‌ها را با ترکیب منابع داده مختلف، از جمله پیش پردازش (ETL: استخراج ، تبدیل و بارگذاری)، برای مدل‌سازی، تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجسم (نمایش) بصورت بدون برنامه‌نویسی یا با حداقل برنامه‌نویسی فراهم می‌کند. جنگ اطلاعاتی
جنگ اطلاعاتی () از مفاهیم نظامی است، که شامل استفاده از تکنیک‌ها و مدیریت فناوری اطلاعات و ارتباطات در فضای جنگی، برای دستیابی به مزیت رقابتی در برابر حریف می‌باشد. جنگ اطلاعاتی مجموعه‌ای از تکنیک‌ها شامل جمع‌آوری، انتقال، حفاظت، ممانعت از دسترسی، ایجاد اغتشاش و افت کیفیت در اطلاعات است، که از طریق آن یکی از طرفین درگیر، بر دشمنان خود به مزیتی چشمگیر دست یافته و آن را حفظ می‌کند. جنگ اطلاعاتی می‌تواند شامل؛ جمع‌آوری اطلاعات تاکتیکی، پروپاگاندا، گمراه‌سازی یا دستکاری اطلاعاتی باشد. جنگ اطلاعاتی ارتباط نزدیکی با جنگ روانی دارد. تمرکز ارتش ایالات متحده در حوزه جنگ اطلاعاتی، بیشتر بر بکارگیری فناوری و استفاده از تکنیک‌های جنگ الکترونیکی، جنگ سایبری، امنیت اطلاعات و عملیات شبکه‌های رایانه‌ای، معطوف می‌باشد. در اکثر نقاط جهان بجای جنگ اطلاعاتی، از اصطلاح «عملیات اطلاعاتی» استفاده می‌شود، که تفاوت‌های اندکی میان این دو روش وجود دارد و عملیات اطلاعاتی بیشتر بر جنبه‌های انسانی استفاده از اطلاعات مانند آنالیز شبکه‌های اجتماعی و تجزیه و تحلیل تصمیم تأکید دارد و بر جنبه‌های انسانی فرماندهی و کنترل متمرکز می‌باشد. علم اطلاعات و کامپیوتر
این مطالعه ای است در مورد الگوریتم‌های بنیادی رایانه که اساس برنامه‌های رایانه ای هستند. بدون الگوریتم‌ها، هیچ برنامه کامپیوتری وجود نخواهد داشت. این امر همچنین شامل فرایند جستجوی توابع مختلف ریاضی پشت الگوریتم‌های محاسباتی، تئوری پایه ای و برنامه‌نویسی عملکردی (سطح پایین) است. روش تاریخی
نقد منبع (یا ارزیابی اطلاعات) روند ارزیابی کیفیت یک منبع اطلاعات، مانند اعتبار آن، قابلیت اطمینان، و ارتباط آن با موضوع تحت بررسی است. تحلیل داده‌ها
محصول داده یک برنامه کامپیوتری است که داده‌ها را گرفته و خروجی تولید می‌کند و آن‌ها را به محیط برمی‌گرداند؛ می‌تواند برحسب یک مدل یا الگوریتم باشد. برای مثال، برنامه‌ای کاربردی که اطلاعات تاریخچه خرید مشتری را تحلیل می‌کند و خریدهایی که ممکن است برای آن مشتری مطلوب باشد را پیشنهاد می‌کند. ممیزی اطلاعات
سطح ۳. مدیریت اطلاعات سازمانی: توسعه و بهبود زیرساخت‌های فناوری اطلاعات؛ تعیین ارزش و بهای اطلاعات؛ گردآوری سیاهه مدخل‌های اطلاعاتی؛ هماهنگی و اجرای سیاست اطلاعاتی سازمانی؛ سازماندهی اطلاعات در یک نظام اطلاعاتی؛ آموزش اطلاعات؛ مشاوره اطلاعاتی؛ برنامه‌ریزی، توسعه و ارزیابی مداوم نظام‌های اطلاعاتی علوم کتابداری و اطلاع‌رسانی
علوم کتابداری و اطلاع‌رسانی، نام قدیم «علم اطلاعات و دانش‌شناسی» است که به مطالعه و بررسی شیوه‌های گوناگون تولید دانش، گردآوری منابع اطلاعاتی (کتاب، مجله، لوح فشرده، بانک‌های اطلاعاتی، پایگاه اطلاعاتی، اینترنت و وب)، سازماندهی، بازیابی و اشاعهٔ این منابع و محمل‌های اطلاعاتی می‌پردازد و در این راستا تلاش می‌نماید که در وقت خواننده یا کاربر صرفه‌جویی نماید. این دانش در واقع آمیزه‌ای است از دانش های؛ داده، اطلاعات، دانش، مدیریت، فناوری، ارتباطات، اسناد، سیبرنتیک، کتابداری و فلسفه است. ممیزی اطلاعات
ممیزی اطلاعات، مفاهیم کلی نگر ممیزی را از یک محدوده سنتی در حسابرسی و امور مالی به نظام مدیریت اطلاعات سازمانی گسترش داد. اطلاعات به منزله منبعی است که نیازمند مدیریت مؤثر است و این مسئله منجر به پیشرفت علاقه در استفاده از ممیزی اطلاعات شده‌است. قبل از دهه ۱۹۹۰ و قبل از روش‌های ارائه شده توسط اُرنا، هنسل، وود، بوچانان و گیب، رویکردها و روش‌های ممیزی اطلاعات به‌طور عمده روی شناسایی منابع اطلاعاتی رسمی متمرکز بود. بعدها این رویکردها، تجزیه و تحلیل سازمانی و نقشه برداری از جریان اطلاعات را دربر گرفت.  ممیزی اطلاعات که ریشه در ممیزی‌های مالی دارد، مدت طولانی است که به عنوان ابزاری مهم در زمینه مدیریت اطلاعات دیده می‌شود. این پدیده به‌طور وسیعی در کتابخانه هاو سایر سازمان هابه عنوان یک ابزار برای پیشرفت کاربرد دارد و اگر چه افراد بسیاری همچون گای اس. تی. کلایر (۱۹۹۷)، اُرنا (۱۹۹۹)، و هنسل (۲۰۰۱) سعی کرده‌اند تا آن را تعریف کنند، ولی همانطور که در تعریف ممیزی اطلاعات بیان شد هنوز توافق کلی روی یک تعریف وجود ندارد. قبل از اینکه یک سازمان بتواند به‌طور مؤثر و کارآمد اطلاعاتی را که ایجاد می‌کند، یا در اختیار دارد یا اشاعه می‌دهد را مدیریت کند، باید ابتدا ممیزی فعالیت‌های اطلاعاتی جاری خود را تکمیل کند. ممیزی اطلاعات به عنوان ابزاری که می‌تواند برای کمک به آن‌ها در این فرایند، مورد استفاده قرار گیرد، در نظر گرفته شود..