Daten bestehen aus Zeichen, die definiert werden müssen. Zeichen können dabei Symbole oder Symbolfolgen sein. Es können aber auch Töne oder Tonfolgen sein. Also wäre zum Beispiel „9“ ein Symbol oder auch „99“ oder ein Pfiff oder ein gesprochenes Wort. Diese Zeichen haben keine Bedeutung von sich aus. Deswegen müssen wir ihnen eine Bedeutung verleihen. Das Zeichen „9 °“ sagt erstmal nichts aus. Erst durch die Definition bekommt es eine Bedeutung. Indem wir sagen, dieses Zeichen drückt einen bestimmten Winkel aus, können wir dieses Zeichen sinnvoll verarbeiten. Daher hat Knowledge Science auch einen Bezug zur Semantik aus der Disziplin der Linguistik. Ein Knowledgescientist sollte sich darüber auch klar werden, wie die Prozesse zur individuellen und sozialen Definition ablaufen.
Mit einem Zeichen haben wir aber noch keine Daten. Wie werden nun aus Zeichen Daten? Daten entstehen, indem Zeichen einen Kontext bekommen. „9 °“ ist also, jetzt wo wir wissen, dass es einen Winkel angeben soll, noch nicht weiter interpretierbar. Erst, durch den Kontext, also die Antwort auf die Frage, was denn einen solchen Winkeln hat, entsteht ein Datum und in der Mehrzahl dann Daten. Also die Feststellung, dass es in einem bestimmten Garten ein Gefälle gibt mit dem Winkel von 9 ° ist dann ein Datum.
Jetzt lassen sich noch mehr Daten über diesen Garten sammeln und z. B. feststellen, dass es dort auch 441 Gänseblümchen gibt. Jetzt haben wir schon zwei Daten über den Garten. Es soll hier noch betont werden, dass Daten auch qualitativ, also rein beschreibend und nicht in Zahlen ausgedrückt, sein können. „In diesem Garten wächst hauptsächlichen Rasen“ ist also auch ein Datum.