Samenvatting Digitale Informatiesystemen + mini cases - Semester 1 (17/20)

INFORMATIE & INFORMATIESYSTEMEN
WAT IS INFORMATIE
Perspectief 1: Ondersteunend
(vertrekken vanuit bedrijfskundige
beslissing)
Informatiesystemen = informatie
spiegel reële wereld
=> wolk: reële wereld
=> Iemand die op smartphone
kijkt: digitaal voorstellen vd reële
wereld (symbolen of tekens)
=> vergrootglas/ digitale spiegel: niet alles -> een lens/vergroting van bepaalde
dingen (sneller & preciezer)

DIKAR-model
 Rol v informatie bij nemen v bedrijfskundige beslissingen in organisaties
o Vb. verbetering marktaandeel
Vanuit concept: data

Data vs informatie vs kennis
Data
- Ruwe feiten die bepaald fenomeen, concept of gebeurtenis beschrijven
o Zonder verdere betekenis/interpretatie
o 18
Informatie
- is data die specifieke betekenis heeft in specifieke context
o 18 is aantal bestellingen per jaar
=> Onderscheid: relatief, afhankelijk v beslissing (kan v info -> data, minder belang)
Kennis
- Is begrijpen ve bepaald onderwerp, door gebruik v bepaalde hoeveelheden
informatie, ervaring en expertise
o Meer dan info
o Reactie op gegevens, korting?
Actie
- Het nemen ve bedrijfskundige beslissing op basis vd beschikbare data,
informatie en kennis, wat een resultaat oplevert (feedback) voor de
organisatie in de reële wereld

,Model
 Data & informatie beschrijven + representeren reële wereld, of nog, vormen
een partiële, symbolische voorstelling vd reële wereld, dus een model
PARTIEEL
- Een model is een abstractie vd reële wereld, waarbij bepaalde aspecten
worden beschouwd terwijl andere niet worden beschouwd => een ‘lens’, of
nog, een partiële ‘spiegel’
o Niet alle info opnemen -> 18 klanten, maar niet haarkleur v klant
(autobedrijf)
SYMBOLISCH
- Een model is een symbolische representatie (op basis v tekens) vd reële
wereld => een ‘data’/‘informatie-’spiegel
o TEKENS
 Syntax: ‘formalisme van de data/informatie’ (18.5 of 18,5)
 Semantiek: ‘betekenis vd data/informatie’ (betekenis v symbool: 18
dozen of bestellingen)
VOORDELEN
 Grote precisie
 Groot geheugen
 Flexibele zoekmogelijkheden
 Minder mensen nodig => efficiëntie

Data-representatie
 Gerepresenteerd in verschillende formaten
Voor mens: getallen, tag/word/data cloud…
o Groen: positief, rood: negatief &
grootte (geen effect/nut als een
computer dit zijn zien)
Voor computer: bits en bytes, WR, QR codes…

Transitoren: bits & bytes
Info computer -> serie bits (binary digit) -> transistor
(waarde 0&1 voorstellen)
Aantal bits -> byte vb. 8 bits: 256 combinaties
Gestructureerde data
ELEMENTAIRE/ ENKELVOUDIGE DATA
 Enkel stuk data
- Soorten
o Integer: geheel getal
o Real: rationeel getal
o Datum
o String: tekenreeks/ korte tekstdatum
- Verwerking mogelijk zoals: selectie vd maand in een datum
TEKENSETS -> bepalen hoe teken wordt voorgesteld (bij string)
 Interpretatie
Letter K: nummer 75 -> herkennen
 ASCII: 128 tekens (7 bits vr karakter)
o American national standard code for information interchange
 EBCDIC: 256 tekens (8 bits vr karakter)
o Extended binary coded decimal interchange code
 UNICODE (UTF): (32 bits vr karakter -> vr 1 letter)

, o Unicode transformation format
o Braille, Chinese tekens
o UTF-8: 4x sneller dan UTF
 Figuren
o pixels
GEARGGREGEERDE DATA
- Soorten
o Arrays/ lijsten
 Hetzelfde enkelvoudige datatypes
 Index plaats in rij -> meerdere achter elkaar
o Records
 ≠ enkelvoudig datatype
o Arrays of records
 Array v meerdere records
Relationele databanken
 Bestaan uit tabellen vglbaar mt array of records
o Kolommen: welke geg in elk record opgeslagen => attributen
 Eigenschap
o Rijen: verschillende records
 Klant
 Sleutel: combinatie attributen die rij uniek identificeren (verwijzing)
GERICHT OP
 Grote hvlheid gegevens mt dezelfde structuur
o Horizontale homogeniteit: zelfde attributen
o Verticale homogeniteit: zelfde type informatie
 Gestructureerde data (data, getallen, strings)
o Onhandig -> representeren document/e-mail

Semi-gestructureerde data
 Verwerking mogelijk:
-> geadresseerde selecteren of zoeken op geadresseerde of een woord in mail
-> NIET de tweede zin van de mail
o Document, email, sociale media

Ongestructueerde data
 Opgeslagen als een Binary Large Object (BLOB)
 Verwerking mogelijk:
-> Afspelen
-> NIET tweede refrein of zoeken
o Oplossing: tags, manueel/automatisch
o Audio, video, foto

, Steeds grotere digitale spiegel



=> vandaar: virtuele/digitale
economie




Soorten informatie
Economische gebeurtenissen of transacties
- Interne gebeurtenissen
o Voorraadbewegingen, …
- Externe gebeurtenissen, waar de organisatie interageert met buitenwereld
o Verkopen, aankopen, levering, offerte, betaling…
Recent, additioneel: Gedrag (pre- of post-gebeurtenis/transactie)
- Zoekgedrag
o Clicks op een website
- Gebruiksgedrag van een product
o Auto’s kunnen registreren wanneer en hoeveel en waar werd gereden
- Locatie
- Communicatie & sociale netwerken (-> mening/voorkeuren)
o E-mail
o Telefoongesprekken/Skype/…
o Tweets, Facebook, …
- Dikwijls via draagbare apparaten (smartphone: locatie klant…)

XML: data representatie mt bomen (p16-17)
 Elementen & nog eens andere elementen en nog eens verder
 Aantal niveaus in breedte & diepte = onbeperkt
 Beperking: Elk element hoogstens 1 element op hoger niveau hebben
o Oplossing: NETWERK
Hiërarchisch weergeven
- Wortel-knoop: heeft geen ouder
- Bovenliggend niveau = ouder
- Verschillende kind-knopen hebben
- Dezelfde ouderknoop = broer/zus
- Knopen zndr kind knopen= bladeren

Gericht op mensen -> in computer ingevoerd door:
eXtensible Markup Language (XML)
 ‘Opmaaktaal’ om data in string- of tekstformaat te voorzien v opmaak in de
vorm v labels of tags (elementen toevoegen)
o Hebben begin & einde
o Via tekst voorstellen -> Root // Custumer // full adress
 Zowel leesbaar voor mensen als machines
 Een XML-document bestaat uit een boom
v recursieve ‘elementen’
o < > : element
o Attribuut = ‘waarde’ -> 1x voorkomen in 1 element