Informatica voor bedrijfsbeleid
,2
,Inhoud
1. Inleiding ...........................................................................................................................7
1.1 Belang van IT............................................................................................................7
1.1 Risico’s van investeringen in IT ..................................................................................7
1.2 Business-IT alignment ..............................................................................................7
2. Basisbegrippen ................................................................................................................9
2.1 Informatiesystemen .................................................................................................9
2.2 Informatica ............................................................................................................ 10
3. Algoritmes ..................................................................................................................... 11
3.1 Introductie tt algoritmes ......................................................................................... 11
3.2 Formele definitie en componenten ......................................................................... 11
3.3 Algoritme representaties ........................................................................................ 12
3.4 Flowcharts en pseudocode .................................................................................... 14
3.4.1 Primitieven......................................................................................................... 15
3.4.2 Specifieke primitieven ........................................................................................ 17
3.4.3 Algoritme representaties: sequenties .................................................................. 20
3.4.4 Algoritme representaties: selectiealgoritmes ...................................................... 22
3.4.5 Algoritme representaties: Herhalingsopdracht / iteraties ..................................... 23
3.4.6 Algoritme representaties: voor / for loop .............................................................. 25
4. Procesmodellen ............................................................................................................. 27
4.1 Inleiding ................................................................................................................ 27
4.2 Procesmodellen: introductie BPMN ........................................................................ 29
4.2.1 Business Process Model and Notation (BPMN) .................................................... 29
4.2.2 BPMN: GATEWAYS.............................................................................................. 35
4.2.3 BPMN 2.0: BMPN elementen voor gevorderden ................................................... 44
4.3 Procesmodellen: 10 elementaire regels .................................................................. 52
4.4 Procesperspectief in management ......................................................................... 54
5. Databases ..................................................................................................................... 55
5.1 Inleiding ................................................................................................................ 55
5.1.1 Benaming + definities ......................................................................................... 56
5.1.2 Waarom database-software? .............................................................................. 56
5.2 Klassendiagram ..................................................................................................... 57
5.2.1 Enkele voorbeelden over multipliciteit................................................................. 58
5.3 Databases ............................................................................................................. 63
5.3.1 Inleiding............................................................................................................. 63
5.3.2 Van model naar fysieke database ........................................................................ 63
3
,6. Informatica in een business context ................................................................................ 71
6.1 Informations systems in a business context ............................................................ 72
6.1.1 Systemen........................................................................................................... 72
6.1.2 I(C)T .................................................................................................................. 72
6.1.3 Informatiesystemen ........................................................................................... 72
6.2 De veranderende rol van IS/IT ................................................................................. 75
6.2.1 Michael Porter’s value chain ............................................................................... 75
6.3 Business capabilities: positioning informatics and Technology in their business
context 77
6.3.1 Capability .......................................................................................................... 77
6.3.2 Een kijk binnen business capabilities .................................................................. 79
6.4 Business processes ............................................................................................... 80
6.4.1 Oplossingsonafhankelijk model .......................................................................... 80
6.4.2 Process modelling in retail .................................................................................. 81
6.4.3 Business processes in retail: return & refund ....................................................... 81
6.5 Business concepts, information & data ................................................................... 82
6.5.1 Concept modelling ............................................................................................. 82
6.5.2 Concept modelling in retail ................................................................................. 82
6.5.3 Data waardeketen: data-gedreven → Beslissings-gedreven.................................. 83
6.5.4 Using information (systems & technology) ........................................................... 84
6.6 Business regels ...................................................................................................... 84
6.6.1 Voorbeeld beslissingstabel ................................................................................. 84
7. Data science .................................................................................................................. 85
7.1 Inleiding ................................................................................................................ 85
7.1.1 Waarom is deze les relevant voor jou? ................................................................. 85
7.2 Fundamentele concepten ...................................................................................... 85
7.2.1 Terminologie ...................................................................................................... 85
7.2.2 Toepassingen ..................................................................................................... 86
7.2.3 Enkele voorbeelden ............................................................................................ 87
7.3 Een model trainen op data ...................................................................................... 87
7.3.1 Data .................................................................................................................. 87
7.4 Methodes, taken en toepassingen .......................................................................... 89
7.4.1 Algemeen .......................................................................................................... 89
7.4.2 Variabelen ......................................................................................................... 91
7.4.3 Types machine learning ...................................................................................... 91
7.4.4 Classificatie ....................................................................................................... 92
4
, 7.4.5 With AI (machine learning) .................................................................................. 93
7.5 Model evaluatie ..................................................................................................... 94
7.5.1 Inleiding ............................................................................................................. 94
7.5.2 een goed model?................................................................................................ 94
7.6 De modelleercyclus: CRISP-DM .............................................................................. 97
7.6.1 Oefening: Churn prediction ................................................................................ 97
7.6.2 Is data science altijd nuttig? ............................................................................... 99
7.7 AI in een organisatiecontext .................................................................................... 99
7.7.1 Vereisten ........................................................................................................... 99
7.7.2 Sourcing .......................................................................................................... 103
7.7.3 Impact ............................................................................................................. 104
7.8 GenAI .................................................................................................................. 110
7.8.1 Grote taalmodellen (Large Language Models) .................................................... 110
7.8.2 Adaptatie (in context learning & finetuning) ....................................................... 117
7.8.3 Alignment ........................................................................................................ 118
7.8.4 Multi-modaliteit ............................................................................................... 119
7.9 Gevaren van LLMs ................................................................................................ 121
7.10 De staat van AI ..................................................................................................... 122
7.10.1 Drie perspectieven op veranderende vaardigheden door AI ............................ 122
7.11 Lessen voor organisaties ...................................................................................... 123
8. Conclusie IT voor bedrijfsbeleid .................................................................................... 123
5
,6
, 1. Inleiding
1.1 Belang van IT
Enkele voorbeelden:
“Information technology and business are becoming inextricably interwoven. I don’t think
anybody can talk meaningfully about the one without talking about the other.”
1. Amazon: Is op de internettrein gesprongen en ipv boekenwinkel ontstaat een grotere range
om zo meer mensen te bereiken via het internet. → Meer verkopen ipv enkel boeken
2. Netflix: klein bedrijf die per post DVD’s & CD’s verstuurden → Aanbieden op 1 interface
waardoor meer mensen bereikt k worden
3. Social media: reclame + marketing is veranderd sinds sociale media (vb. TikTok:
persoonlijke advertenties)
4. Deloitte: technologische innovaties (efficiënter + interessanter vo consument) zoals AI,
VR, etc.
5. Generatieve AI (chatGPT): Veel bedrijven die w investeren in generatieve AI vo bvb
automatisatie betreffende jobs
6. EU: “Veel geïnvesteerd geld in alles dat te maken h met AI, maar ook AI-skills w nodig in
alle sectoren” → Het is een noodzaak aangezien alle jobs een andere inhoud zullen
krijgen. Dit vervangt niet, maar nodig om ermee te werken.
1.1 Risico’s van investeringen in IT
= Het meerdere deel vd investeringen v bedrijven mislukt tov technologische vernieuwingen
- Resultaat:
o °afhankelijkheid
o IT + Business zijn niet op een juiste manier gealieneerd → Slechte communicatie
tss klant en IT-oplossers → We komen niet tot het idee dat nodig was
- 52% vd investeringen h betrekking tt IT
→ Er zijn dus 2 risico’s: Slechte aliënering + Slechte communicatie
1.2 Business-IT alignment
= Iedereen bekijkt probleem vanuit verschillend perspectief → Hierdoor anders communiceren
→ °Misverstanden tussen probleem & oplossing
7
,8
, 2. Basisbegrippen
2.1 Informatiesystemen
Informatietechnologie: Componenten van een informatiesysteem
- Indien informatietechnologieën samenwerken → Enkel dan nuttig
Informatiesystemen: een set van onderling
gerelateerde componenten die informatie
verzamelen, verwerken, opslaan en verspreiden om
de besluitvorming in een organisatie te
ondersteunen, gebruik makende van
informatietechnologie.
- Nemen data & transformeren deze naar
nuttige informatie → Hiermee w beslissingen gemaakt, processen ondersteund, etc.
- Voorbeeld (krantenartikel): data interpreteren vooraleer er geld van te k maken
Soorten:
Hardware = de fysieke apparatuur of machines die
programma’s kunnen uitvoeren (al het
tastbare rond een computer(systeem))
Vb. Moederbord, computersystemen, servers,
➔ Iets om vast te pakken / mee gooien
Software = programma’s en de algoritmes die ze
voorstellen
- Niet persé grafische voorstelling nodig
(je ziet niet dat het gebeurd)
Vb. Data
Databases = Collectie data in een computer systeem
georganiseerd voor makkelijke opslag,
toegang, and beheer
- Data op zich h geen waarde (excelfile
met enkel informatie) → Data nodig
die de EXCELfiles gaat combineren &
bij elkaar zetten
Vb. Relationele databank (H5)
Communicatie / netwerk = Verbinden van meerdere computers om te
communiceren en data uit te wisselen
- Data van de ene computer naar de
andere computer
Vb. Grootste netwerk: internet
9
, Relevantie: de gehele maatschappij
- Informatietechnologie en informatiesystemen zijn dikwijls de belangrijkste tools die
ondernemingen voorhanden hebben om hun operationele en strategische decision
making processen te ondersteunen → °efficiënter + effectiever
o Om kosten te besparen
o Extra inkomsten verwerven
- Zowel grote multinationals, kleine tot middelgrote bedrijven gebruiken
informatiesystemen om informatie te bewaren, verwerken en rapporteren en zo
processen te ondersteunen.
o Aanwezig in hele maatschappij
o Verandering in verwachtingen van klanten. Mensen verwachten dat IT en IS
gebruikt worden door ondernemingen en overheden om betere, real-time
diensten te voorzien
2.2 Informatica
Informatica: De wetenschap van de informatieverwerking (met computers)
- Informatics -> information, Cfr. Economics -> economy
- Wetenschappelijk onderbouwen van zaken als:
o Het programmeren van computers en ontwerp van programmeertalen
o Opslag van informatie
o Algoritmes voor het oplossen van computationele problemen
o De complexiteit en schaalbaarheid van algoritmes zelf
Programmeren Het maken van een programma/software, het structureren van instructies
zodat een machine die kan uitvoeren – in een programmeertaal
- Vb. Javascript, Python
Verschillende stappen:
1. Probleem definiëren: “Wat willen we doen?”
2. Ontwerpen van de oplossing: Hoe ervoor zorgen dat de computer
begrijpt hoe die het gedefinieerde probleem op te lossen (adhv
algoritmes)
3. Programmeren: Ontwerp vertalen nr programmeertaal ->
Doorgeven aan de computer (in programmeertaal ontwerp
doorgeven)
4. Testen
5. Documenteren: Uitleggen lijn per lijn wat programma doet
6. Onderhoud: up-to-date, aanpassingen doen, etc.
10
,2
,Inhoud
1. Inleiding ...........................................................................................................................7
1.1 Belang van IT............................................................................................................7
1.1 Risico’s van investeringen in IT ..................................................................................7
1.2 Business-IT alignment ..............................................................................................7
2. Basisbegrippen ................................................................................................................9
2.1 Informatiesystemen .................................................................................................9
2.2 Informatica ............................................................................................................ 10
3. Algoritmes ..................................................................................................................... 11
3.1 Introductie tt algoritmes ......................................................................................... 11
3.2 Formele definitie en componenten ......................................................................... 11
3.3 Algoritme representaties ........................................................................................ 12
3.4 Flowcharts en pseudocode .................................................................................... 14
3.4.1 Primitieven......................................................................................................... 15
3.4.2 Specifieke primitieven ........................................................................................ 17
3.4.3 Algoritme representaties: sequenties .................................................................. 20
3.4.4 Algoritme representaties: selectiealgoritmes ...................................................... 22
3.4.5 Algoritme representaties: Herhalingsopdracht / iteraties ..................................... 23
3.4.6 Algoritme representaties: voor / for loop .............................................................. 25
4. Procesmodellen ............................................................................................................. 27
4.1 Inleiding ................................................................................................................ 27
4.2 Procesmodellen: introductie BPMN ........................................................................ 29
4.2.1 Business Process Model and Notation (BPMN) .................................................... 29
4.2.2 BPMN: GATEWAYS.............................................................................................. 35
4.2.3 BPMN 2.0: BMPN elementen voor gevorderden ................................................... 44
4.3 Procesmodellen: 10 elementaire regels .................................................................. 52
4.4 Procesperspectief in management ......................................................................... 54
5. Databases ..................................................................................................................... 55
5.1 Inleiding ................................................................................................................ 55
5.1.1 Benaming + definities ......................................................................................... 56
5.1.2 Waarom database-software? .............................................................................. 56
5.2 Klassendiagram ..................................................................................................... 57
5.2.1 Enkele voorbeelden over multipliciteit................................................................. 58
5.3 Databases ............................................................................................................. 63
5.3.1 Inleiding............................................................................................................. 63
5.3.2 Van model naar fysieke database ........................................................................ 63
3
,6. Informatica in een business context ................................................................................ 71
6.1 Informations systems in a business context ............................................................ 72
6.1.1 Systemen........................................................................................................... 72
6.1.2 I(C)T .................................................................................................................. 72
6.1.3 Informatiesystemen ........................................................................................... 72
6.2 De veranderende rol van IS/IT ................................................................................. 75
6.2.1 Michael Porter’s value chain ............................................................................... 75
6.3 Business capabilities: positioning informatics and Technology in their business
context 77
6.3.1 Capability .......................................................................................................... 77
6.3.2 Een kijk binnen business capabilities .................................................................. 79
6.4 Business processes ............................................................................................... 80
6.4.1 Oplossingsonafhankelijk model .......................................................................... 80
6.4.2 Process modelling in retail .................................................................................. 81
6.4.3 Business processes in retail: return & refund ....................................................... 81
6.5 Business concepts, information & data ................................................................... 82
6.5.1 Concept modelling ............................................................................................. 82
6.5.2 Concept modelling in retail ................................................................................. 82
6.5.3 Data waardeketen: data-gedreven → Beslissings-gedreven.................................. 83
6.5.4 Using information (systems & technology) ........................................................... 84
6.6 Business regels ...................................................................................................... 84
6.6.1 Voorbeeld beslissingstabel ................................................................................. 84
7. Data science .................................................................................................................. 85
7.1 Inleiding ................................................................................................................ 85
7.1.1 Waarom is deze les relevant voor jou? ................................................................. 85
7.2 Fundamentele concepten ...................................................................................... 85
7.2.1 Terminologie ...................................................................................................... 85
7.2.2 Toepassingen ..................................................................................................... 86
7.2.3 Enkele voorbeelden ............................................................................................ 87
7.3 Een model trainen op data ...................................................................................... 87
7.3.1 Data .................................................................................................................. 87
7.4 Methodes, taken en toepassingen .......................................................................... 89
7.4.1 Algemeen .......................................................................................................... 89
7.4.2 Variabelen ......................................................................................................... 91
7.4.3 Types machine learning ...................................................................................... 91
7.4.4 Classificatie ....................................................................................................... 92
4
, 7.4.5 With AI (machine learning) .................................................................................. 93
7.5 Model evaluatie ..................................................................................................... 94
7.5.1 Inleiding ............................................................................................................. 94
7.5.2 een goed model?................................................................................................ 94
7.6 De modelleercyclus: CRISP-DM .............................................................................. 97
7.6.1 Oefening: Churn prediction ................................................................................ 97
7.6.2 Is data science altijd nuttig? ............................................................................... 99
7.7 AI in een organisatiecontext .................................................................................... 99
7.7.1 Vereisten ........................................................................................................... 99
7.7.2 Sourcing .......................................................................................................... 103
7.7.3 Impact ............................................................................................................. 104
7.8 GenAI .................................................................................................................. 110
7.8.1 Grote taalmodellen (Large Language Models) .................................................... 110
7.8.2 Adaptatie (in context learning & finetuning) ....................................................... 117
7.8.3 Alignment ........................................................................................................ 118
7.8.4 Multi-modaliteit ............................................................................................... 119
7.9 Gevaren van LLMs ................................................................................................ 121
7.10 De staat van AI ..................................................................................................... 122
7.10.1 Drie perspectieven op veranderende vaardigheden door AI ............................ 122
7.11 Lessen voor organisaties ...................................................................................... 123
8. Conclusie IT voor bedrijfsbeleid .................................................................................... 123
5
,6
, 1. Inleiding
1.1 Belang van IT
Enkele voorbeelden:
“Information technology and business are becoming inextricably interwoven. I don’t think
anybody can talk meaningfully about the one without talking about the other.”
1. Amazon: Is op de internettrein gesprongen en ipv boekenwinkel ontstaat een grotere range
om zo meer mensen te bereiken via het internet. → Meer verkopen ipv enkel boeken
2. Netflix: klein bedrijf die per post DVD’s & CD’s verstuurden → Aanbieden op 1 interface
waardoor meer mensen bereikt k worden
3. Social media: reclame + marketing is veranderd sinds sociale media (vb. TikTok:
persoonlijke advertenties)
4. Deloitte: technologische innovaties (efficiënter + interessanter vo consument) zoals AI,
VR, etc.
5. Generatieve AI (chatGPT): Veel bedrijven die w investeren in generatieve AI vo bvb
automatisatie betreffende jobs
6. EU: “Veel geïnvesteerd geld in alles dat te maken h met AI, maar ook AI-skills w nodig in
alle sectoren” → Het is een noodzaak aangezien alle jobs een andere inhoud zullen
krijgen. Dit vervangt niet, maar nodig om ermee te werken.
1.1 Risico’s van investeringen in IT
= Het meerdere deel vd investeringen v bedrijven mislukt tov technologische vernieuwingen
- Resultaat:
o °afhankelijkheid
o IT + Business zijn niet op een juiste manier gealieneerd → Slechte communicatie
tss klant en IT-oplossers → We komen niet tot het idee dat nodig was
- 52% vd investeringen h betrekking tt IT
→ Er zijn dus 2 risico’s: Slechte aliënering + Slechte communicatie
1.2 Business-IT alignment
= Iedereen bekijkt probleem vanuit verschillend perspectief → Hierdoor anders communiceren
→ °Misverstanden tussen probleem & oplossing
7
,8
, 2. Basisbegrippen
2.1 Informatiesystemen
Informatietechnologie: Componenten van een informatiesysteem
- Indien informatietechnologieën samenwerken → Enkel dan nuttig
Informatiesystemen: een set van onderling
gerelateerde componenten die informatie
verzamelen, verwerken, opslaan en verspreiden om
de besluitvorming in een organisatie te
ondersteunen, gebruik makende van
informatietechnologie.
- Nemen data & transformeren deze naar
nuttige informatie → Hiermee w beslissingen gemaakt, processen ondersteund, etc.
- Voorbeeld (krantenartikel): data interpreteren vooraleer er geld van te k maken
Soorten:
Hardware = de fysieke apparatuur of machines die
programma’s kunnen uitvoeren (al het
tastbare rond een computer(systeem))
Vb. Moederbord, computersystemen, servers,
➔ Iets om vast te pakken / mee gooien
Software = programma’s en de algoritmes die ze
voorstellen
- Niet persé grafische voorstelling nodig
(je ziet niet dat het gebeurd)
Vb. Data
Databases = Collectie data in een computer systeem
georganiseerd voor makkelijke opslag,
toegang, and beheer
- Data op zich h geen waarde (excelfile
met enkel informatie) → Data nodig
die de EXCELfiles gaat combineren &
bij elkaar zetten
Vb. Relationele databank (H5)
Communicatie / netwerk = Verbinden van meerdere computers om te
communiceren en data uit te wisselen
- Data van de ene computer naar de
andere computer
Vb. Grootste netwerk: internet
9
, Relevantie: de gehele maatschappij
- Informatietechnologie en informatiesystemen zijn dikwijls de belangrijkste tools die
ondernemingen voorhanden hebben om hun operationele en strategische decision
making processen te ondersteunen → °efficiënter + effectiever
o Om kosten te besparen
o Extra inkomsten verwerven
- Zowel grote multinationals, kleine tot middelgrote bedrijven gebruiken
informatiesystemen om informatie te bewaren, verwerken en rapporteren en zo
processen te ondersteunen.
o Aanwezig in hele maatschappij
o Verandering in verwachtingen van klanten. Mensen verwachten dat IT en IS
gebruikt worden door ondernemingen en overheden om betere, real-time
diensten te voorzien
2.2 Informatica
Informatica: De wetenschap van de informatieverwerking (met computers)
- Informatics -> information, Cfr. Economics -> economy
- Wetenschappelijk onderbouwen van zaken als:
o Het programmeren van computers en ontwerp van programmeertalen
o Opslag van informatie
o Algoritmes voor het oplossen van computationele problemen
o De complexiteit en schaalbaarheid van algoritmes zelf
Programmeren Het maken van een programma/software, het structureren van instructies
zodat een machine die kan uitvoeren – in een programmeertaal
- Vb. Javascript, Python
Verschillende stappen:
1. Probleem definiëren: “Wat willen we doen?”
2. Ontwerpen van de oplossing: Hoe ervoor zorgen dat de computer
begrijpt hoe die het gedefinieerde probleem op te lossen (adhv
algoritmes)
3. Programmeren: Ontwerp vertalen nr programmeertaal ->
Doorgeven aan de computer (in programmeertaal ontwerp
doorgeven)
4. Testen
5. Documenteren: Uitleggen lijn per lijn wat programma doet
6. Onderhoud: up-to-date, aanpassingen doen, etc.
10
