JANUARY, 2023
L-DATAVERWERKING
DIGITALE GELETTERDHEID
Linn Rademaekers
Schakeljaar in bedrijfscommunicatie
Academiejaar 2022-2023
,1
,INLEIDING
DATA, INFORMATIE, KENNIS
EN DE COMPUTER
DIKW-PIRAMIDE
DIKW = Data – Informatie – Kennis - Wijsheid
= hiërarchisch model uit de informatiewetenschap.
Toelichting:
Data vormt de basis voor informatie.
Informatie vormt de basis voor kennis.
Kennis ligt aan de basis van wijsheid.
WAT ZIJN DATA?
• ‘Gegevens’
• Representaties van feiten.
• We creëren data als we vastleggen wat we observeren/als we objecten presenteren.
• Onderzoeksdata zijn dus representaties van observaties, objecten of andere entiteiten die
worden gebruikt als bewijs voor fenomenen binnen wetenschappelijk onderzoek.
• Zowel ‘materieel’ als digitaal.
• Een en dezelfde entiteit kan bewijs leveren voor verschillende fenomenen en dus als data
fungeren binnen verschillende onderzoeksprojecten.
Eigenschap: data zijn resultaat van codering
• Vastgelegd op bepaald medium of drager voordat we ermee aan de slag kunnen.
Bv. harde schijf, USB, cloud.
• Kunnen in verschillende vormen worden opgeslagen: op manier die toelaat om
gegevens later terug te lezen → zelfde gegevens kunnen in verschillende media worden
opgeslagen.
• Serialisatie = proces waarbij gegevens in digitale (binaire) vorm worden opgeslagen op
opslagmedium of worden verstuurd via een netwerk.
2
, SOORTEN DATA
1. Primaire data (declaratieve data): gegevens zoals die in database of informatiesysteem
worden opgeslagen. Missing data: wanneer primaire data ontbreken.
2. Procedurele data (afgeleide data): staat tegenover declaratieve data.
Data die je op basis van de context en de beschikbare primaire data kan verkrijgen.
Bv. met wiskundige berekening of logische afleiding nieuwe data verkrijgen.
3. Metadata: letterlijk ‘data over data’. Deze data beschrijven de eigenschappen als plaats,
formaat, actualiteit en beschikbaarheid van data. Bv. bestandsformaat, auteur.
4. Operationele data: gegevens over de verrichting en prestaties van een
informatiesysteem. Bv. Excel zal foutmelding geven als je data of functies niet in de juiste
vorm zijn ingegeven.
Ook kunnen data geclassificeerd worden op basis van:
• Gegevensbron (zelf aangemaakt of van een ander)
• Bestandsformaat
• Manier waarop gegevens zijn aangemaakt/verzameld (observatie, experiment)
• Voorwaarden wanneer gegevens mogen gedeeld w (copyright, open data)
Of er wordt een onderscheid gemaakt in de structuur van de gegevens:
• Gestructureerde data: vast, herkenbaar patroon.
• Ongestructureerde data: structuren & patronen kunnen worden blootgelegd
adv dataverwerkingstechnieken.
Onderzoek naar manieren om gegevens te beheren en analyseren:
• Data Science
Het is de taak van een data scientist om gegevens te analyseren voor bruikbare
inzichten. Specifieke taak is bv. het identificeren van de data-analytics problemen die de
grootste kansen bieden voor de organisatie.
• Artificial Intelligence
Simulatie van menselijke intelligentieprocessen door machines, met name
computersystemen. Specifieke toepassingen van AI zijn onder meer expertsystemen,
verwerking van natuurlijke taal, spraakherkenning en machine vision.
• Machine Learning
Machinaal leren is een deelgebied van kunstmatige intelligentie, dat ruim wordt
gedefinieerd als het vermogen van een machine om intelligent menselijk gedrag na te
bootsen. Systemen met kunstmatige intelligentie worden gebruikt om complexe taken uit
te voeren op een manier die lijkt op hoe mensen problemen oplossen.
3
L-DATAVERWERKING
DIGITALE GELETTERDHEID
Linn Rademaekers
Schakeljaar in bedrijfscommunicatie
Academiejaar 2022-2023
,1
,INLEIDING
DATA, INFORMATIE, KENNIS
EN DE COMPUTER
DIKW-PIRAMIDE
DIKW = Data – Informatie – Kennis - Wijsheid
= hiërarchisch model uit de informatiewetenschap.
Toelichting:
Data vormt de basis voor informatie.
Informatie vormt de basis voor kennis.
Kennis ligt aan de basis van wijsheid.
WAT ZIJN DATA?
• ‘Gegevens’
• Representaties van feiten.
• We creëren data als we vastleggen wat we observeren/als we objecten presenteren.
• Onderzoeksdata zijn dus representaties van observaties, objecten of andere entiteiten die
worden gebruikt als bewijs voor fenomenen binnen wetenschappelijk onderzoek.
• Zowel ‘materieel’ als digitaal.
• Een en dezelfde entiteit kan bewijs leveren voor verschillende fenomenen en dus als data
fungeren binnen verschillende onderzoeksprojecten.
Eigenschap: data zijn resultaat van codering
• Vastgelegd op bepaald medium of drager voordat we ermee aan de slag kunnen.
Bv. harde schijf, USB, cloud.
• Kunnen in verschillende vormen worden opgeslagen: op manier die toelaat om
gegevens later terug te lezen → zelfde gegevens kunnen in verschillende media worden
opgeslagen.
• Serialisatie = proces waarbij gegevens in digitale (binaire) vorm worden opgeslagen op
opslagmedium of worden verstuurd via een netwerk.
2
, SOORTEN DATA
1. Primaire data (declaratieve data): gegevens zoals die in database of informatiesysteem
worden opgeslagen. Missing data: wanneer primaire data ontbreken.
2. Procedurele data (afgeleide data): staat tegenover declaratieve data.
Data die je op basis van de context en de beschikbare primaire data kan verkrijgen.
Bv. met wiskundige berekening of logische afleiding nieuwe data verkrijgen.
3. Metadata: letterlijk ‘data over data’. Deze data beschrijven de eigenschappen als plaats,
formaat, actualiteit en beschikbaarheid van data. Bv. bestandsformaat, auteur.
4. Operationele data: gegevens over de verrichting en prestaties van een
informatiesysteem. Bv. Excel zal foutmelding geven als je data of functies niet in de juiste
vorm zijn ingegeven.
Ook kunnen data geclassificeerd worden op basis van:
• Gegevensbron (zelf aangemaakt of van een ander)
• Bestandsformaat
• Manier waarop gegevens zijn aangemaakt/verzameld (observatie, experiment)
• Voorwaarden wanneer gegevens mogen gedeeld w (copyright, open data)
Of er wordt een onderscheid gemaakt in de structuur van de gegevens:
• Gestructureerde data: vast, herkenbaar patroon.
• Ongestructureerde data: structuren & patronen kunnen worden blootgelegd
adv dataverwerkingstechnieken.
Onderzoek naar manieren om gegevens te beheren en analyseren:
• Data Science
Het is de taak van een data scientist om gegevens te analyseren voor bruikbare
inzichten. Specifieke taak is bv. het identificeren van de data-analytics problemen die de
grootste kansen bieden voor de organisatie.
• Artificial Intelligence
Simulatie van menselijke intelligentieprocessen door machines, met name
computersystemen. Specifieke toepassingen van AI zijn onder meer expertsystemen,
verwerking van natuurlijke taal, spraakherkenning en machine vision.
• Machine Learning
Machinaal leren is een deelgebied van kunstmatige intelligentie, dat ruim wordt
gedefinieerd als het vermogen van een machine om intelligent menselijk gedrag na te
bootsen. Systemen met kunstmatige intelligentie worden gebruikt om complexe taken uit
te voeren op een manier die lijkt op hoe mensen problemen oplossen.
3
