1. Dado, Informação e Conhecimento - Parte 1

Olá, pessoal. Eh, bem-vindos ao tópico sobre dado, informação e conhecimento. Eh, e nós iremos introduzir nessa aula a os principais conceitos e as definições envolvendo esses três tópicos: Dado, informação e conhecimento.

Naturalmente, todos vocês conhecem esses termos. Eh, só que nós queremos dar uma definição um pouquinho mais formal, um pouquinho mais técnica e que iremos utilizar ao longo do nosso curso. Então, essa é uma aula muito importante no sentido de que trata-se de um tema muito atual, muito termos muito utilizados e, no entanto, muito pouco compreendidos na sua profundidade.

Afinal, o que vem a ser dado e qual a diferença entre dado e informação? O que é conhecimento? Nós iremos explorar esses conceitos, essas definições ao longo desse tópico, tá?

Então, o problema que é um tópico muito extenso. Então, dividimos esse assunto em duas partes. Então, o primeiro, a primeira parte será essa que nós iremos agora e iremos abordar dado e informação.

E na segunda parte desse tópico iremos apresentar o conhecimento, tá bom? Bom, o meu nome é Guel Cobayashi e fui responsável pela elaboração dessas aulas e preparação desse material todo PowerPoint, que vai estar disponível para vocês eh no na aba da disciplina no Moodle. O esse assunto está dividido eh em quatro itens: o dado, informação, conhecimento e sabedoria.

Eh, nessa primeira parte a gente vai discutir dado e informação. Esses conceitos todos, né, como foi citado aqui, são conceitos da área de humanidades. Eh, a ideia aqui não é reinventar esses conceitos, mas aproveitar aquilo que já foi discutido ao longo de milênios, né, pela, principalmente pela área da filosofia.

e vamos aproveitar isso, essas definições junto a nossa nova área tecnológica, que é envolve eh conhecimento, envolve informação, então eh toda tecnologia decorrente, né, da do do advento do computador e que aproveita esses conceitos de uma forma mais eh objetiva através da computação. Primeiro tópico seria dado. O que vem a ser dado, né?

Eh, acho que todos nós sabemos o que é dado, mas vamos ver o que eh se fala sobre dado, né? Principalmente no dicionários. Então, nós vemos aqui que, eh, dependendo do autor e da interpretação, eh, basicamente os dados são fatos, eventos na sua forma primária, eh, medidas, né, captura e realizada de uma forma objetiva, feita através de instrumentos.

Tudo isso faz eh forma-se a base do que vem a ser dado, né? eh, valores brutos, grandeza. E aqui entra um conceito importante sobre o dado, é a representação da realidade.

E isso significa o seguinte, que o dado só passa a existir no instante que ele passa a ser representado de alguma forma, tá? Então, eh, você pode ter uma captura de um dado, mas enquanto essa captura estiver dentro do equipamento, dentro da cabeça, né? Eh, por exemplo, se nós somos os testemunhas de algum evento, algum fato, eh, enquanto nós não externamos de alguma forma a aquilo que nós testemunhamos, ele não se torna um dado.

Então, por que isso, né? Porque eh o dado ele precisa ter uma existência eh física de alguma forma. Eh, caso contrário, você não consegue realizar a transmissão desse dado, você não consegue fazer o armazenamento desse dado e, principalmente, você não consegue eh trabalhar ou eh processar esses dados, né, no sentido mais computacional, tá?

Então ele precisa existir de alguma forma, precisa ser representado na forma de símbolos. Então, então vamos, estamos usando a palavra símbolo. Ah, a gente vai ver depois na nas aulas sobre semiótica, no tópico sobre semiótica, que eh existe uma definição mais precisa sobre eh símbolos, né?

Mas a gente por enquanto, vamos usar a palavra símbolos para os nossos objetivos de discutir a os dados. Bom, para explorarmos esse assunto sobre os dados, vamos começar com essa imagem que vocês estão vendo. Eh, essa é uma imagem de uma pedra, tá?

Então, a pergunta é o seguinte: eh, quantas informações ou quantos dados eh contém uma pedra? né? Bom, pode ser o seu peso, seu tamanho, ã, sua dureza, alguns parâmetros eh mais ou menos relevantes que estamos acostumados a medir em relação à pedra.

No entanto, uma pedra eh pode ter infinitos dados, tá? Então, por exemplo, eh se a gente quiser saber eh quantas moléculas ou quantos átomos tem essa pedra ou queremos saber quais são eh todos os átomos que essa pedra contém. Eh, não só isso, como a posição de cada um desses átomos seus tipos.

E ao longo da eh queremos saber a história de cada átomo, né, desde sua criação, ou seja, bilhões de anos de existência, onde esse átomo esteve, por onde passou, eh em que situação ou que energia foi eh foi injetado em cima desse átomo, que transformações esse átomo sofreu e todo histórico de cada átomo dessa pedra. Então não seria uma montanha gigantesca de dados. E no entanto, eh escolhemos poucos dados, na verdade, em relação a essa pedra.

Basicamente só o seu tamanho, né, e o seu peso são os que nós eh nós normalmente medimos. Por que isso? Eh, porque primeiro eh obter todos os dados possíveis de uma pedra custa muito caro, né?

Dá custa muito esforço e energia para fazer isso e ao mesmo tempo eh tem um interesse humano, né? Por que que nós queremos alguns dados apenas? É porque tá tá embutido nisso já uma característica, um fator humano nesse nessa captura de dado, tá?

Tá? Ou seja, capturamos dados somente aqueles dados que nos interessas ou aqueles que têm o potencial de gerar algum benefício, tá? Então esse é o motivo principal que a gente restringe o universo de dados.

Primeiro fator, portanto, é um fator humano na escolha dos dados que iremos capturar sobre a pedra. Bom, então nós temos aqui nessa figura a realidade que emite sinais, né? A gente eh captura esses sinais seletivamente, uma escolha, né?

E eh utilizamos para isso sensores ou instrumentos para criar o dado. O dado, portanto, passa existir, no instante que e após a captura, você faz algum tipo de eh representação, né, utilizando símbolos, tá? Então, do lado humano, você tem essa linha azul dividida em duas partes, a dimensão tecnológica, que faz a captura do dado, e a dimensão humana, onde você estabelece o que eh quais os dados capturar, né?

E entra a a necessidade humana, né? O uso, curiosidade, né? O qual o problema que você quer resolver e a percepção e aquisição para realizar essa captura.

captura do dado, abstração, visão parcial da realidade, porque não estamos pegando todos os dados da pedra, estamos escolhendo determinados dados, portanto, é uma visão parcial da realidade, né? E depois essa realidade, essa visão parcial da realidade representado na forma de dado. Então, eh, escolher o valor a ser capturado depende do interesse, depende da necessidade humana, o fator humano envolvido aí.

escolher o sistema de representação, ou seja, quais são os símbolos que iremos utilizar para fazer a representação desse dado, né? Então, qual seria o critério de escolha desses símbolos? Por exemplo, se você quer medir o tamanho, ah, você utiliza normalmente o sistema métrico para realizar essa medida e um algum instrumento, né, para medir o comprimento, altura, por exemplo, tá?

Uma outra opção, isso aqui é uma forma de você medir, tá? É criar eh tamanhos padrões, né? A gente tá no eh enumerando, digamos assim, né?

Esses tamanhos de A até Z, né? A gente chama esse de espaço de símbolos. Escolhemos símbolos alfabéticos, né?

Para representar diversos tamanhos. para eh especificamente medir um comprimento, uma dimensão da pedra, tá? Então, por que fazemos isso?

Por que não pedimos simplesmente medir com uma régua e fazer a medida a em centímetros, um padrão, por exemplo, né? Por o seguinte, ã, a captura de um dado normalmente é a parte cara, né? exige mte de obra e tem um custo.

Se você inventa um dispositivo como, por exemplo, eh, uma caixa, né, onde você tem uma uma marca, uma régua, uma um uma barreira, digamos assim, onde você mexe, né, e automaticamente já vai te dar, né, a nessa barra o tamanho, né, e os símbolos correspondente a esse tamanho. Então você tem uma espécie de ah duas braçadeiras, por exemplo, você coloca a pedra no meio e a medida que você mexe a barra, você vê a medida dessa barra e quer dizer, a marcação indicando as letras A, B até Z, né? indicando o tamanho.

Eh, esses símbolos foram escolhidos de forma a facilitar a captura do dado e poder fazer essa medida de uma forma rápida e eficiente. Então, o custo na medida, ou seja, custo da captura dessa desse dado que nos interessa, é relevante, tá? Porque eventualmente você tem muitas pedras para medir, tá?

Então, o motivo pela qual você escolheu esse sistema de símbolos para realizar a representação do dado, tá? O problema de utilizar esse sistema de símbolos é que esse sistema de símbolos não tem algumas propriedades. Por exemplo, se eu tivesse usado um sistema métrico, né, eu conseguiria calcular a média, o tamanho das pedras, por exemplo.

Então, por exemplo, aí você mede, né? Você tem mesmo sistema de barra, só que em vez de letra você tem uma uma régua, né? Aí você tem um trabalho a mais, né?

né, que você tem que olhar com atenção qual foi a medida. 10,15 cm, por exemplo, né? Então, demora mais tempo, né?

Você tem mais letras para você registrar, né, no papel e isso tem um custo a mais. Em compensação, você tem uma propriedade, né, a mais você ter escolhido esse sistema de símbolos. Eu consigo somar e dividir pelo número de pedras para obter a média do tamanho das pedras.

Se a média é um fator importante, tá? Eu tenho que alterar meu sistema de símbolos para poder fazer esse cálculo. Então, veja, ah, o objetivo principal da escolha do sistema de símbolos a ser utilizada para fazer a captura do dado e registro do dado é muito dependente do qual o objetivo, né, da medida.

Uma outra forma, principalmente para pedras menores, de fazer essa medida, é você usar peneiras com furos de tamanho diferentes, né? Com isso, você tem como separar, né, várias pedras pro tamanho e fazer uma contagem separada, eh, quantas pedras em cada e em cada tamanho. Portanto, você faz uma sequência de peneiras, os maiores ficam em cima e os menores ficam embaixo, tá?

Isso é uma outra forma de você realizar medida eh para capturar os dados, tá? Então essa é uma outra forma de você eh obter os dados, ter um registro, é uma tabela, né, onde você tem um código, descrição do produto, preço individual, quantidade e preço total, tá? Eh, muitos autores eh dizem que isso já não é dado, que já é uma informação, porque você tá organizado colocando dentro de uma estrutura, né?

Mas no nosso conceito, isso continua sendo dado. Só porque tá organizado em tabela não quer dizer que se não seja dado. Muitos autores afirmam que isso já é uma informação.

Mas vamos para nossos propósitos. Isso é um dado. Por quê?

Apesar de estar organizado, é um dado, por exemplo, preço individual do leite aqui no caso, né? Esse bom preço bem antigo, mas a inflação já aumentou muito o preço do leite. Mas em todo caso o o fato de est organizado significa que aquela informação está num, desculpe, aquele dado, não vou usar a palavra informação, aquele dado está no contexto, né, eh, dos outros preços.

seja o fato de você estar colocado na tabela, você está colocando o dado num determinado contexto, tá? Isso é uma forma de você apresentar os dados, organizar e e representar os dados, tá? Então, não é necessariamente a informação.

A gente vai discutir informação mais à frente, tá? Mas informação tem a ver com o uso, né? Eh, se o uso eh é relevante, quer dizer, você tá organizando para ter um uso melhor dos dados, aí talvez vale o conceito de informação nesse caso, tá?

Mas por enquanto, sem informação de uso, ele é simplesmente um dado e seu contexto. Ah, informação sobre o dado a gente chama de metado. Metadado é dado sobre o dado, tá?

Então, no exemplo anterior aqui, né? Eh, o que seria a meta dado desse desses registros, né, desses dados que estão aqui? O metadado seria eh indicar eh como foi feito essa medida, eh quem mediu, né, que dia que foi medido, eh em que condições foram medidas, né, da onde foi feito a o recolhimento das pedras, por exemplo.

Tudo isso constitui o metadado, o dado sobre o dado, tá? Então, nesse caso também na tabela, eh, esse preço que do leite, por exemplo, tá num contexto, quer dizer, é um dado organizado em tabela que fornece informação sobre, né, o dado e o seu contexto, o dado sobre o dado. Bom, eh, vimos também que o papel do sistema de símbolos, né, é muito importante e alguns conceitos sobre símbolos.

A gente vai avançar nesses conceitos. H, nos tópicos sobre semiótica, mas por enquanto, né, vamos compreender que os representação do dado envolve um sistema de símbolos e determinadas regras no uso desses símbolos, tá? Então, eh, coisas que vocês já devem ter visto, né, que é semântica, sintaxe, né, são conceitos da área, né, dos símbolos, né, eh, a semântica tem a ver com a relação do símbolo com a realidade, ou seja, aquele mapeamento que você tem sobre o símbolo e o que significa esse símbolo so ponto de vista do o do daquilo que você está representando, tá?

Então, eh, relação do símbolo com a realidade, tá? Nós temos diversos tipos de representação, palavras, letras do alfabeto, números, eh figuras, né, só para, né, envolver o desenho, diagrama elétrico. Cada um deles tem uma regra, tem uma forma de representação diferente, né, e tem o o seu universo, né, de de e seus limites também de representação para cada eh objetivo, né, para cada realidade que que quer ser representada.

A sintaxe estabelece as regras do uso desses símbolos, né? Então, eh, esses símbolos são relacionados. Aí, eh, melhor exemplo é a gramática, né?

A gramática estabelece, no caso do português, a quais são as regras que estabelecem a relação entre as palavras e disposição delas numa frase, tá? Então, ah, você pode ter uma uma relação de símbolos com a realidade e como essas relações são estabelecidas, estabelecendo nossas regras. Então você tem a semântica e a sintaxe para compor o sistema de símbolos.

Então aqui é um exemplo de linguagem de programação que você tem regras e você tem ou seja, você tem a semântica e tem a sintaxe de uma linguagem qualquer, no caso, linguagem e programação. Ã, sistema de símbolos também, né? tipos alfanuméricos, imagens, áudio, vídeo, todos eles são sistemas de símbolos, cada um com as suas características.

Eh, cada um deles, eh, fazem a captura e o registro, né, do dado, ou seja, o dado passa a existir no instante que você representa eles nesse sistema de símbolos. Atributos do dado, tá? Então, ah, a partir da captura e da representação, ele passa a ter uma conjunto de atributos, que é uma característica, ah, não só do dado, como também do sistema de eh símbolos que foi utilizado e a uma série de elementos que você utilizou para fazer essa captura, tá?

Então, a precisão, por exemplo, depende do instrumento que o do processo que você utilizou para realizar a medida e fazer a captura do dado. A atualização tem a ver com a característica temporal do dado, ou seja, com a validade, né, eh, determinados fenômenos tem uma alteração com o tempo. Então, a atualização ou a validade é um elemento importante, né, que faz parte do atributo do dado, completeza, o quão completo foi feito essa captura, esse registro desse dado confiabilidade ou a qualidade do dado, eh, que é diferente da precisão.

Uma coisa é precisão. Agora, eh, você pode ter uma uma balança, por exemplo, com cinco casas de precisão, mas, eh, se você mediu de uma forma errada ou não mediu de uma forma adequada ou se o instrumento não tinha informação de calibração, você não tem confiança nesses nessas cinco casas, né? se o instrumento não tinha sido calibrado, por exemplo, ou se a pessoa que tá manipulando esse instrumento não tem habilidade necessária para ou qualificação necessária para utilizar eh esse instrumento, você passa a ter uma desconfiança, ou seja, uma baixa confiabilidade na medida realizada, tá?

E eficiência na representação do dado, né? Isso depende do sistema de símbolo utilizado. Ã, um comprimento, por exemplo, né?

Você mediu o tamanho da pedra em centímetro, deu 10,15 e cm. Se usa o sistema de representação, sistema numérico, por exemplo, você escreve 10,15. Agora, se você tá usando, você usa palavras, por exemplo, você pode escrever, né, literalmente 10 cm e 15 mm, escrevendo um texto, né, numa frase, representa o mesmo dado, mas de uma forma usando sistema de símbolos diferentes.

Só que um tem uma certa eficiência e outro tem uma outra eficiência, né? você se representa na forma de números, você consegue ter uma representação do dado mais simples, mais rápida e mais objetiva, né? Enquanto que da forma textual, eh, primeiro isso é ocupar um espaço maior, vai mais tempo para registrar, além de ser e ter dificuldade depois de manipular esses dados, tá?

Então isso tem a ver com a eficiência do da representação do dado. Bom, depois da discussão sobre dado, nós iremos discutir agora informação. O que é informação, né?

Então, ah, acho que a melhor forma de você eh apresentar a informação seria através de exemplos, tá? Então aqui é um é um exemplo, né, de um sistema de eh captura de dados. Então, nós temos aqui um pluviômetro.

Não sei se sabem o que é um plviômetro, mas é um medidor de chuva, tá? Ele dá a intensidade de chuva acumulada numa determinada região em e dá em milímetros, né? Na verdade, ele mede eh a quantidade de água em altura, em milímetros num determinada eh uma área padronizada de 1 m², tá?

Então, eh pela própria definição de litro, né, 1 m², 1 cm, 1 mm e 1 m² dá 1 L de água, tá? Então, no fundo, é quando você diz que choveu eh 10 mm, né? Por exemplo, lá na na televisão aparece, né, essa informação.

10 mm significa o quê? Significa 10 L de água em 1 m², que é razoável, né? Então tem quando cai muita chuva você vê aquelas medidas do tipo 60 mm, né, num dia, ou seja, 60 L de água em 1 m², ou seja, um volume razoável de água, tá bom?

Nesse exemplo aqui, nós temos um conjunto de pluviômetros espalhados num deserto, tá? Então, qual que é o objetivo? É, objetivo é claro, né?

No deserto nós temos pouca chuva. Nos interessa muito saber, né, quanta chuva cai, né, dentro numa certa área do deserto, tá? Então, eh, esse é um sistema que foi desenvolvido para você capturar essa esse dado, né, e realizar essa e essa captura e transmitir todo dia, né, os dados da chuva que caiu na determinada região ou para uma central, né, onde você eh faz a a concentração desses dados e depois armazena e processa esse estes dados, tá?

Então, nós temos aqui um exemplo de uma de um modelo, né, de uma realidade que é o deserto. Você tem o sensores, que são os pulviômetros, eh, e depois que e que converte em dados e envia a uma central, tá? Esses são os dados de captura eh desses de um determinado pluviômetro em particular, onde ele indicou durante o ano, né, 365 registro durante o ano, eh, 5 dias apenas onde houve chuva, né?

Então, tem essa tabela, eh, essa segunda tabela, não, eh, aparece, né? foi não foi colocado todos os 365 registros, né? A grande maioria só tinha zero de quantidade.

E esses cinco dias onde houve onde houve chuva, né? E registrou-se essa quantidade de água, né? Eh, que caiu nesses dias, tá?

Eh, é feito um primeiro processamento onde você filtra e separa somente os dias onde houve chuva e você tem esse segunda tabela que é eh que contém esses cinco registros, né, de ocorrência das chuvas, tá? Um segundo processamento é realizado onde você faz uma somatória de todo eh todos esses cco dias e você tem um total de chuva eh que caiu durante o ano todo, tá bom? Eh, como é que nós separamos isso?

O a primeira tabela são os dados são os dados primários. Eh, a partir da captura do pluviómetro, você tem essa tabela, né, onde foi feita esse registro, tá? Tá organizado em tabela, portanto é um dado sem problema nenhum.

O primeiro processamento já faz um certo filtro, seleciona alguns dados. Que dados são selecionados? São os dados somente nos dias que houve chuva, tá?

Portanto, quantidade de registros cai bastante. De 365 cai para cinco registros, tá? Por que foi feito isso?

Foi feito isso porque que o que nos interessa são os dias onde houve chuva. A palavra utilizada foi o que nos interessa, ou seja, tem o nosso interesse, né, em relação a esses dados. Portanto, tem, por que que nos interessa?

Porque tem utilidade, tá? Então isso já chama isso, esse processamento de separação, tá? Ele resulta em informação.

O que que a gente chama de informação? A gente chama de informação a parte útil dos dados, tá? A parte onde nos interessa, tem o nosso interesse, tem a nossa necessidade envolvida.

Portanto, a palavra necessidade e interesse envolve aspectos humanos, ou seja, é uma dimensão humana que está sendo envolvidas aí, né? Nesse processo, a segunda, o segundo processamento foi feita a totalização. Por que foi feita a totalização?

É porque nos interessa saber quanto choveu no ano todo, tá? Então esse segundo processamento você concentrou ainda mais, né? Ah, os dados, tá?

Então o dado perdeu a característica original, né? Foi criado um novo dado, tá? a partir dos dados originais e gerou-se esse registro só único referente ao a quantidade de chuva que caiu durante o ano.

Então isso a gente chama de informação também. Então o que é informação? A informação é a parte útil dos dados, tá?

A gente faz uma captura inicial com expectativa de ter dados úteis, né? Ou seja, com expectativa de retirarmos a informação desses dados. e nós realizamos o processamento ou análise ou eh eh interpretação, né, seja lá o que for, para retirar desses dados a parte útil, tá?

Vem a segunda frase, né? Tá? Eh, nem todo dado é uma informação, mas toda informação necessariamente é um dado, ou seja, provém de um dado, tá?

Tá? Então, por isso que a perda de dado pode constituir uma perda de informação. Isso eh implica em alguns conceitos importantes também, né?

Por exemplo, quando você tira um backup, você tira o backup dos dados ou da informação? Olha, a informação é a parte útil, é a parte mais importante, é a parte que gera benefícios. Portanto, é relevante, às vezes até necessário você tirar a backup das informações, mas os dados é a fonte primária dessas informações, tá?

Eh, veja o que acontece se você armazena somente a informação. Nesse primeiro caso, você ainda consegue voltar para trás, né? Aquela tabela com cinco registros, você consegue voltar para trás, mas na segunda tabela, onde você só tem um registro, você já não consegue mais voltar para trás.

você não consegue obter, né, retornar pros dados primários, tá? Então esse é efeito da ah do processamento. Você concentrou a utilidade, ou seja, a utilidade ficou mais concentrada quando você simplificou, né, fez o processamento, mas em compensação você perdeu a rastreabilidade do dado, você não consegue voltar atrás.

Por isso que é importante você tirar o backup dos dados em da informação. A partir dos dados eu consigo sempre recuperar a informação se eu conseguir repetir, claro, o processamento, né, procedimento, mas da informação eu não consigo mais retornar para os dados. Ora, mas se eu tirei já o que interessa dos dados, ã, por que que eu guardaria os dados?

é que aí entra uma questão interessante, os dados são estáticos, né? Ele não tem necessariamente nenhuma uma obrigação ou vínculo com a necessidade ou com a utilidade. Entretanto, a necessidade ou a utilidade está vinculado à necessidade humana e isso pode mudar.

Então, a necessidade humana muda, né? muda com tempo, muda com ah as condições de contorno, né? Muda em função de uma série de fatores, tá?

Enquanto e por isso que você nunca sabe, né, que tipo de informação você vai extrair, né, a partir dos dados originais. Por isso que é bom você guardar os dados. Nunca nunca sabemos, na verdade, como as necessidades mudam.

Eh, um exemplo disso não necessariamente é eh eh real, né? Não sei se esse é um exemplo real ou não. Em todo caso, ilustra muito bem eh essa mudança de necessidade.

Dizem, né, que quando o telescópio espacial Rubo, né, eh, começou a vasculhar, né, o espaço, ele detectou uma uma determinada região da do universo, né, restos de uma explosão de uma supernova, tá? H, supernovel, você sabe, né? Ele é um um uma estrela que entrou em colapso, explodiu, né?

Eh, gerando um restos, né? Gera nesse nessa explosão, gera uma intensidade muito forte de luz e não só luz, mas várias radiações. E depois você tem um a uma sobra, né?

um formato de nuvem que sobra resultante da sobra dessa explosão. Ah, pergunta interessante era o seguinte: se a gente soubesse quando ocorreu essa explosão, eh, a gente teria como calibrar o modelo, né, que leva ao resultado final. Então, a partir do ponto inicial da explosão, você expande isso através dos modelos de representação, modelos físicos, né, astro astrofísicos, na verdade, tá?

E você tem o resultado final, você consegue fazer uma modelagem e fazer uma calibragem desse modelo. Então a pergunta ah foi mas quando ocorreu essa explosão? Se a gente soubesse com precisão esta data, teríamos como calibrar com precisão esse modelo.

E aí sabia-se mais ou menos a época e mais ou menos também, né? o local, né, no o lugar no céu onde essa explosão ocorreu. Eh, e aí foram buscar nos registros históricos de povos que tinham já registros históricos, né, eh, escrita, na verdade, tá?

Para saber se algum povo registrou essa ocorrência, tá? Então foram buscar nos egípcios, nos maias, astecas, né? E encontraram nos registros chineses de 2000 e pouco, né?

Quase 3. 000 anos atrás, tá? E quem registrou, hum, simplesmente registrou a ocorrência normal de uma estrela ou de uma luz no no céu que ficou brilhando alguns uma semana ou duas semanas, né, e depois desapareceu, tá?

Eh, quem registrou não temiva ideia, né, da utilidade dessa informação, tá? É, não deu nenhum valor, simplesmente foi uma ocorrência que registrou por registrar. É um dado, né, que nem cicloviômetro, é um dado que foi registrado, não teve nenhuma utilidade, né, nos dois milênios que se seguiram, tá?

Só passou a ter uma utilidade, só passou a ter um valor enorme, né, 2000 anos depois, tá? Então isso mostra, né, é um exemplo muito claro de que a necessidade necessidade humana em cima dos dados, tá, ele muda eh de uma forma inesperada, né? Alguns dados pode não ser de nenhum valor no momento, mas podem se tornar valiosos muito mais tarde, tá?

Então essa é uma discussão que envolve, tá? Portanto, né? Eh, é um processo onde você tem essa captura da do dado, você tem análise e tratamento decorrente dessa captura do dado para tentar extrair através desse processamento o máximo de utilidade, o máximo de valor, né, dentro desses dados.

E os dado resultante nós chamamos de informação, tá? Já na informação envolve uma certa abstração. Por que que envolve abstração?

Porque é o mesmo exemplo que tá aqui, né? É abstração de um valor, né, que está representando quantidade de chuva, tá? Envolve modelagem, né?

Envolve compreensão daquele dado. Não é simplesmente o número, ele representa alguma coisa, ele contém algum significado, tá? Isso tá associado a abstração, está associado a modelos, tá?

Do lado de baixo tem temos a dimensão tecnológica, temos a computação que realiza a computação envolvendo eh hardware e software, né, que envolve o processamento desses dados registrados, né? E na parte de cima, a dimensão humana, nós temos a utilidade e o seu valor, tá? Então, eh, custo benefício da informação, nós temos esse processo onde você tem aquisição de dados, processamento de dados e a saída, né, na forma de informação, tá bom?

So ponto de vista de custos implica o seguinte, né? A obtenção da informação envolve custo, é a parte mais cara normalmente, né? Apesar do processamento ter um custo, né?

Mas normalmente eh o tempo de processamento uma o custo maior desenvolvimento de software na via de regra, tá? Mas a aquisição dos dados ou se garantir a precisão, né? na confiabilidade do dado, ele tem um custo relativamente elevado, mas a captura do dado em si eh não quer dizer que ele tenha eh gere valor, ele tem o potencial de gerar valor, né?

Então, a partir desse potencial, né, a gente tem o tenta extrair o máximo do seu valor através do processamento, tá? Então, eh, processamento de dados, computadores, apresentação da informação na forma de displays, painéis, relatórios, né? Tá, para a o uso da informação, tá?

Essa é uma parte importante. Não adianta você ter a informação se você não disponibiliza essa informação na hora que você mais precisa, né? na onde então a o uso da informação também tem uma importância nesse processo, tá?

A forma de apresentar a disponibilidade da informação, ter a informação à mão quando mais eh quando você consegue maximizar, né, a geração do benefício, é é parte fundamental desse processo, tá? Então, a disponibilidade é um elemento muito relevante nesse processo, né, de gerar benefícios, tá? Uma via de regra, nesse caso, a entrada de valor, entrada de dados normalmente, né, é a aquisição é a parte mais cara desse processo, tá?

Então, essa é a figura, né? O custo e benefício, o benefício tem que ser maior, né, do que o custo, tá bom? Nem sempre, né?

Bom, tá aqui, né, relação do custo benefício, tá? Essa barra aqui representa o zero, né, embaixo do custo, tá? E aqui o custo e nós temos o benefício aqui a M.

E a diferença entre o custo e benefício a gente chama de margem ou margem risco também, porque se esse se essa margem cai, o risco de não termos benefício aumenta, né? Então, principal características desse desse gráfico é o seguinte, né? Custo é mais fácil de estimar.

Normalmente você tem um como estimar com uma certa precisão quanto vai custar esses dados, né? E quanto vai custar o processamento desses dados. O mais difícil é estimar o benefício.

E essa parte de benefício é muito variável porque vai depender da necessidade, eh, dependendo vai depender de quando, né, essa informação vai estar disponível. Então, tem uma série de fatores, uma série de eh elementos que podem eh alterar muito, né, essa esse potencial de se gerar benefícios, né, esse potencial da informação. E esse zero foi colocado aqui, né, essa barra embaixo do custo foi colocado aqui para lembrar uma coisa importante também, tá?

Muitas eh o custo sempre é positivo, né? custo é sempre um valor positivo, mas o benefício nem sempre é positivo. Dependendo do dado que você gera, dependendo do resultado da informação, ele pode gerar prejuízo, tá?

Então, informação errada ou um processamento, o dado pode estar certo, mas o processamento foi errado e gerou informação errada. E essa informação foi usada de forma errada, na hora errada, isso gerou prejuízo, tá? Então ele pode ser negativo.

Então essa é uma coisa muito importante vocês lembrarem, né, que benefício é muito difícil estimar. Apesar do custo ser mais ou menos fixo, você consegue ter, dependendo do sistema, você consegue ter 5% de precisão na estimativa de custo, mas a parte do benefício normalmente é muito mais difícil de você medir, tá bom? Só para lembrar.

E eh voltando aqui um pouco, só uma coisa para lembrar como é que a gente utiliza esse conceito de informação e dado. Acredito que tenha ficado mais claro, né, essa separação entre dado e informação. A gente pode transformar esse sistema, que tá escrito transmissão de dados, né?

a gente pode transformar esse sistema em um sistema de transmissão de informação. Como é que funcionaria isso? Você coloca uma inteligência no pluviômetro e o pluviômetro vai mandar, né, os dados pra central somente quando houver chuva.

Ou seja, enquanto não houver chuva, ele não manda nada, tá? Esse na verdade, então ele passa a ser um sistema de informação. Ele vai transmitir somente dado útil, ou seja, quando tiver alguma coisa útil para mandar, tá?

Então, eh é uma outra forma de encarar a diferença entre sistema de transmissão de dados e sistema de transmissão de informação, tá? E nessa tabela, portanto, opa, né, em vez de você mandar 365 registro, você mandaria somente cinco registros no ano. É, depende do sistema e de transmissão envolvido, dependendo, por exemplo, se você tá usando, em vez de cabo, você tá usando o sistema de transmissão do satélite, você tem uma área grande, então você tá usando satélite e para transmitir o dado e aí transmissão de dado via satélite custa caro.

Até hoje custa caro, né? Tá usando Starlink, por exemplo, você faz uma transmissão, ele é cobrado por bit, né? Por byte transmitido, tá?

Então, para você economizar, né, já que grande parte, né, dos dados não contém informação, é zero. Eu vou mandar só no dia que houver a chuva, tá? É uma forma de você projetar o sistema para ser um sistema de transmissão de informação.

Só que, né, ah, precisa tomar cuidado quando você faz isso, tá? Essa nessa tabela tem um monte de zeros, né? Esse zero, na verdade pode conter informação, tá?

Então essa é uma das das preocupações muito grandes, né, que você tem que ter, tem que saber enxergar direito que informação esse zero, esses 360 zeros ontem, tá? Vamos ver se vocês adivinham qu a informação que esse zero contém, tá? A informação é informação muito importante, principalmente pra engenharia, né?

Para quem lida com a manutenção desse sistema. Esse zero significa o seguinte, que não houve chuva, mas que o sistema, que o plviómetro estava funcionando bem e conseguiu mandar a informação até a central, tá? Portanto, você tem uma informação do estado de operação daquele pluviômetro.

Portanto, o zero contém informação. Se o pluviômetro pifar por algum motivo, ele não vai transmitir ou vai continuar sendo zero, mas você vai ter uma informação de que aquele pluviômetro teve algum problema, tá? Eh, se você faz um sistema de transmissão de informação, onde provavelmente manda informação somente quando houver chuva, você vai descobrir que justamente no dia que chover, que você precisava ter gravado aquele dado ou capturado aquele dado, o pluviômetro não estava funcionando.

Aí tinha pifado vários meses atrás, tá? Ou seja, quando você mais precisou, ele não estava funcionando, tá? Então, para quem opera esse sistema, né, quem vai fazer a manutenção desse sistema, o zero é muito importante, tá?

Ele indica que o sistema tá operacional e você fazer uma manutenção nos pluviômetros espalhados no deserto, você realmente precisa saber, né, se aquele aparelho está funcionando ou não e fazer a manutenção dele assim que você detectar que ele falhou, tá bom? Então, lembre-se, né, o zero pode conter informação, tá bom? Então é isso.

Por quais são as características, né, da das informações, tá? A gente viu quais as características, atributos dos dados. Eh, como a informação também é um dado, ele erta do dado, né, várias destas características.

Portanto, tá aqui nessa coluna aqui, na primeira coluna, precisão, atualização, completeza, confiabilidade e eficiência são as características e o atributos dos dados, tá? Então a precisão daquele dado vai refletir na precisão da informação, né, daquela parte útil do dado, né, aquele dado útil vai ter a mesma precisão. Por ser informação, ele tem uma coluna mais de características, né, ou de atributos, tá?

relevância, ou seja, aqui ter utilidade, mais ou menos utilidades, ser econômico, ou seja, ter uma relação custo benefício, benefício ao lado da informação, né? O custo é o lado do dado, ser flexível, ou seja, várias finalidades e utilidades, né? Informação de estoque, por exemplo, eflexível, porque serve para várias finalidades, né?

verificável, ou seja, consigo rastrear para trás para ver a origem, tá? Eh, isso tem a ver com a confiabilidade do dado e tem a confiabilidade da informação. Se eu não conseguir rastear, eu não vou conseguir saber se aquele dado, né, original, quer dizer, qual é o dado original que gerou aquela informação.

Se eu não conseguir fazer ir para trás, eu não vou ter a segurança, né, da informação, a confiabilidade daquela informação. Acessibilidade fundamental, né, tá? e ter o da a informação na hora que eu preciso, no local que eu preciso, né?

E essa disponibilidade faz com que eu tenha, bom, pode custar caro ter essa disponibilidade, mas faz com que eu maximize o benefício gerado pela informação e a segurança, né? Se ele tem valor, se ele é útil, você precisa ter todo um esquema de proteção para que esse dado não seja eh alterado, perdido, tornado indisponível e assim por diante. Ou seja, permitir o acesso e proteger, né, essa informação, tá?

Porque ele é valioso, tá bom? É isso. Eh, a gente vai avançar, né, no tópico na segunda parte para discutirmos, né, a camada nível seguinte da informação, que é o conhecimento, tá bom?

Então, até a segunda parte desse tópico.