Samenvatting Digitale Informatiesystemen
H1 Informatie en informatiesystemen
Hoofdstuk in: beslissingsondersteunend perspectief (inzet ICT in bedrijfsactiviteiten)
1.1 Informatie
1.1.1 De rol van informatie bij bedrijfskundige beslissingen
Rol van informatie bij nemen beslissingen beschreven in DIKAR-model
Beschrijft transformatie ‘Data’ → … → ‘Resultaat’
Vb.: DIKAR illustreren adhv beslissingen die bedrijf zou kunnen nemen om te komen tot
verbetering v/h marktaandeel v/e bepaald product
1. Data: Data moet beschikbaar zijn over huidig aantal verkopen van product
a. Bepalen hoe gedetailleerd data verzameld wordt
2. Informatie: Op basis data moet relevante informatie geaggregeerd worden
a. Vb.: verkopen per regio, leeftijdscategorie, combinatie beide …
3. Kennis: Informatie verder onderzoeken en aanvullen met andere info, ervaringen en
expertise
a. In bepaalde regio minder bekendheid want er worden minder evenementen
gesponsord door het bedrijf
4. Actie: Gebaseerd op deze kennis → actie ondernemen en specifieke evenementen
voor die leeftijdsgroep in die regio gaan ondersteunen (bedrijfskundige beslissing)
5. Resultaat: monitoren verkoopcijfers in die regio: succes initiatief opvolgen en
vergelijken met verrichte investeringen
1.1.2 Wat is informatie?
Data: ruwe feiten die een bepaald fenomeen, concept of gebeurtenis beschrijven
Feiten zonder verdere betekenis of interpretatie: vb.: getal ‘18’, woord ‘Kerkstraat’
Informatie: data die een specifieke betekenis heeft in een specifieke context
‘18’ is het aantal bestellingen van een klant bij een organisatie in 2019
‘Kerkstraat’ is de straatnaam v/h leveringsadres van die klant
Data krijgt in deze context bedrijfskundige betekenis
Onderscheid data en informatie is relatief en subjectief: 18 kan voor 1 persoon geen zinvolle
betekenis hebben maar voor andere cruciale info zijn. Kan zelfs voor zelfde persoon na
verloop van tijd geen betekenis meer hebben in context bedrijfskundige beslissingen
→ terug data
Kennis: het begrijpen v/e bepaald onderwerp, onder meer door gebruik van bepaalde
hoeveelheden informatie, ervaring en expertise
Meer dan louter info, een soort know how
Vb.: weten hoe er moet omgegaan worden met klanten die tot op vandaag 18
bestellingen hebben geplaatst
1
, Leert ervaring/expertise dat het nuttig is om extra marketinginspanningen te leveren?
Miss is terugval in bestellingen jaarlijks voorval rond deze periode en hebben
marketing inspanningen weinig effect weten we uit het verleden
Actie verwijst naar het nemen van een bedrijfskundige beslissing op basis van de
beschikbare data, informatie en kennis, wat een resultaat oplevert (feedback) voor de
organisatie in de reële wereld
1.1.3 Informatie als een model van de reële wereld
Informatiesystemen zijn een soort informatie-spiegels v/d reële wereld waarin we leven
We representeren de reële wereld d.m.v. data en informatie
Informatie en informatiesystemen maken model van reële wereld (abstractie: niet alle
aspecten worden opgenomen) model is dus partieel en minder complex dan rw: wordt
uitgedrukt in tekens / symbolen (cijfers)
Kringloop tussen reële wereld (waarvan digitaal model wordt gemaakt) op basis digitaal
model neem je beslissingen → die leiden tot acties → acties vinden plaats in reële wereld
waardoor deze verandert en terug een gewijzigd digitaal model geeft
Voordelen maken informatiespiegel: (voorwaarde: info-spiegel heeft goede kwaliteit)
sneller / efficiënter om berekeningen te maken op basis info-spiegel dan op basis rw
Vb.: voorraad bepalen via software zelf tellen
Veel preciezer
Vb.: computers maken berekeningen met moeilijk te behalen precisie in rw
2
,1.1.4 Data representatie
Hoe krijgen we data in
een transistor?
1. Eerste categorie data representatie:
Gericht op mensen en verwerking door mensen
Getallen stellen bv. voorraadstanden / bestellingen voor
Nieuwe representatiewijzen: tag clouds, word clouds, data clouds
Visuele weergaven van de inhoud (website, tekst …)
2. Tweede categorie data representatie
Gericht op verwerking door machines of computers
Binaire data representaties, Quick Response codes (QR), bits en bytes
Alle info in computer wordt opgeslagen als serie bits in een transistor (kan waarde 0
of 1 voorstellen) processor bestaat uit miljarden transistoren
Groepering afgesproken aantal bits (vaak 8) = byte (28 = 256 verschillende mogelijke
combinaties) (getal opgeslagen in een byte kan dus waarde van 0 tot 255 hebben)
Gestructureerde data: enkelvoudige datatypes zoals getallen en strings, alsook
geaggregeerde datatypes zoals arrays en records
Enkelvoudige datatypes: bevatten een enkel stuk data
Integer: geheel getal (aantal bytes bepaalt hoe groot opgeslagen getal
kan worden
Real: rationeel / kommagetal (intern voorgesteld als geheel getal en
exponent die plaats komma bepaalt)
Datum: schrijft specifieke syntax voor op datum op te slaan
vb.: (YYYY-DD-MM)
String: een tekenreeks of een kort stuk tekst
Bits en bytes worden geïnterpreteerd als letters d.m.v. een
tekenset
3
, Een tekenset bevat afspraken over welke letter of karakter door
welke byte worden gerepresenteerd
Belangrijke tekensets:
ASCII: American national Standard Code for Information
Interchange: initieel slechts 7 bits (128 karakters
representeerbaar)
EBCDIC: Extended Binary Coded Decimal Interchange Code:
ontwikkeld door IBM, 8 bits (256 karakters representeerbaar)
Unicode: doel: alle gebruikte schriften te kunnen weergeven, 32
bits (UTF-32): veel opslagvereisten, pagina’s versturen traag
→ UTF-16 en UTF-8
Bij gestructureerde info in bestanden moet steeds tekenset
aangeduid worden
Geaggregeerde datatypes:
Lijsten of arrays: (vb. lijst prijzen producten)
om meerdere enkelvoudige waarden weer te geven
alle waarden van hetzelfde enkelvoudige datatype
index verwijst naar plaats in de lijst
1 index: eendimensionale array
meer indices: x-dimensionale lijst
Records: (vb. gegevens personeelslid)
Om verschillende gegevens op te slaan die niet van hetzelfde
enkelvoudige datatype zijn
een soort steekkaart waarop verschillende soorten data staan
Array van records: (vb. relationele databanken)
Meerdere records weergeven
4
H1 Informatie en informatiesystemen
Hoofdstuk in: beslissingsondersteunend perspectief (inzet ICT in bedrijfsactiviteiten)
1.1 Informatie
1.1.1 De rol van informatie bij bedrijfskundige beslissingen
Rol van informatie bij nemen beslissingen beschreven in DIKAR-model
Beschrijft transformatie ‘Data’ → … → ‘Resultaat’
Vb.: DIKAR illustreren adhv beslissingen die bedrijf zou kunnen nemen om te komen tot
verbetering v/h marktaandeel v/e bepaald product
1. Data: Data moet beschikbaar zijn over huidig aantal verkopen van product
a. Bepalen hoe gedetailleerd data verzameld wordt
2. Informatie: Op basis data moet relevante informatie geaggregeerd worden
a. Vb.: verkopen per regio, leeftijdscategorie, combinatie beide …
3. Kennis: Informatie verder onderzoeken en aanvullen met andere info, ervaringen en
expertise
a. In bepaalde regio minder bekendheid want er worden minder evenementen
gesponsord door het bedrijf
4. Actie: Gebaseerd op deze kennis → actie ondernemen en specifieke evenementen
voor die leeftijdsgroep in die regio gaan ondersteunen (bedrijfskundige beslissing)
5. Resultaat: monitoren verkoopcijfers in die regio: succes initiatief opvolgen en
vergelijken met verrichte investeringen
1.1.2 Wat is informatie?
Data: ruwe feiten die een bepaald fenomeen, concept of gebeurtenis beschrijven
Feiten zonder verdere betekenis of interpretatie: vb.: getal ‘18’, woord ‘Kerkstraat’
Informatie: data die een specifieke betekenis heeft in een specifieke context
‘18’ is het aantal bestellingen van een klant bij een organisatie in 2019
‘Kerkstraat’ is de straatnaam v/h leveringsadres van die klant
Data krijgt in deze context bedrijfskundige betekenis
Onderscheid data en informatie is relatief en subjectief: 18 kan voor 1 persoon geen zinvolle
betekenis hebben maar voor andere cruciale info zijn. Kan zelfs voor zelfde persoon na
verloop van tijd geen betekenis meer hebben in context bedrijfskundige beslissingen
→ terug data
Kennis: het begrijpen v/e bepaald onderwerp, onder meer door gebruik van bepaalde
hoeveelheden informatie, ervaring en expertise
Meer dan louter info, een soort know how
Vb.: weten hoe er moet omgegaan worden met klanten die tot op vandaag 18
bestellingen hebben geplaatst
1
, Leert ervaring/expertise dat het nuttig is om extra marketinginspanningen te leveren?
Miss is terugval in bestellingen jaarlijks voorval rond deze periode en hebben
marketing inspanningen weinig effect weten we uit het verleden
Actie verwijst naar het nemen van een bedrijfskundige beslissing op basis van de
beschikbare data, informatie en kennis, wat een resultaat oplevert (feedback) voor de
organisatie in de reële wereld
1.1.3 Informatie als een model van de reële wereld
Informatiesystemen zijn een soort informatie-spiegels v/d reële wereld waarin we leven
We representeren de reële wereld d.m.v. data en informatie
Informatie en informatiesystemen maken model van reële wereld (abstractie: niet alle
aspecten worden opgenomen) model is dus partieel en minder complex dan rw: wordt
uitgedrukt in tekens / symbolen (cijfers)
Kringloop tussen reële wereld (waarvan digitaal model wordt gemaakt) op basis digitaal
model neem je beslissingen → die leiden tot acties → acties vinden plaats in reële wereld
waardoor deze verandert en terug een gewijzigd digitaal model geeft
Voordelen maken informatiespiegel: (voorwaarde: info-spiegel heeft goede kwaliteit)
sneller / efficiënter om berekeningen te maken op basis info-spiegel dan op basis rw
Vb.: voorraad bepalen via software zelf tellen
Veel preciezer
Vb.: computers maken berekeningen met moeilijk te behalen precisie in rw
2
,1.1.4 Data representatie
Hoe krijgen we data in
een transistor?
1. Eerste categorie data representatie:
Gericht op mensen en verwerking door mensen
Getallen stellen bv. voorraadstanden / bestellingen voor
Nieuwe representatiewijzen: tag clouds, word clouds, data clouds
Visuele weergaven van de inhoud (website, tekst …)
2. Tweede categorie data representatie
Gericht op verwerking door machines of computers
Binaire data representaties, Quick Response codes (QR), bits en bytes
Alle info in computer wordt opgeslagen als serie bits in een transistor (kan waarde 0
of 1 voorstellen) processor bestaat uit miljarden transistoren
Groepering afgesproken aantal bits (vaak 8) = byte (28 = 256 verschillende mogelijke
combinaties) (getal opgeslagen in een byte kan dus waarde van 0 tot 255 hebben)
Gestructureerde data: enkelvoudige datatypes zoals getallen en strings, alsook
geaggregeerde datatypes zoals arrays en records
Enkelvoudige datatypes: bevatten een enkel stuk data
Integer: geheel getal (aantal bytes bepaalt hoe groot opgeslagen getal
kan worden
Real: rationeel / kommagetal (intern voorgesteld als geheel getal en
exponent die plaats komma bepaalt)
Datum: schrijft specifieke syntax voor op datum op te slaan
vb.: (YYYY-DD-MM)
String: een tekenreeks of een kort stuk tekst
Bits en bytes worden geïnterpreteerd als letters d.m.v. een
tekenset
3
, Een tekenset bevat afspraken over welke letter of karakter door
welke byte worden gerepresenteerd
Belangrijke tekensets:
ASCII: American national Standard Code for Information
Interchange: initieel slechts 7 bits (128 karakters
representeerbaar)
EBCDIC: Extended Binary Coded Decimal Interchange Code:
ontwikkeld door IBM, 8 bits (256 karakters representeerbaar)
Unicode: doel: alle gebruikte schriften te kunnen weergeven, 32
bits (UTF-32): veel opslagvereisten, pagina’s versturen traag
→ UTF-16 en UTF-8
Bij gestructureerde info in bestanden moet steeds tekenset
aangeduid worden
Geaggregeerde datatypes:
Lijsten of arrays: (vb. lijst prijzen producten)
om meerdere enkelvoudige waarden weer te geven
alle waarden van hetzelfde enkelvoudige datatype
index verwijst naar plaats in de lijst
1 index: eendimensionale array
meer indices: x-dimensionale lijst
Records: (vb. gegevens personeelslid)
Om verschillende gegevens op te slaan die niet van hetzelfde
enkelvoudige datatype zijn
een soort steekkaart waarop verschillende soorten data staan
Array van records: (vb. relationele databanken)
Meerdere records weergeven
4
