Digitale informatiesystemen
1. Inleiding
Het belang van ICT ( informatie- en communicatietechnologie) kan geduid worden met drie
termen die in de laatste decennia in gebruik genomen zijn
“information society”: Een information society is een samenleving die makkelijk
toegang heeft tot en verspreiding van digitale informatie. Zonder deze informatie
zouden verschillende industrieën, overheden,… storingen bevinden in hun dagelijkse
werking. Dit heeft ook wel nadelen (bv: welke informatie is beschikbaar voor wie?)
“information economy”: veel spelers in de economie zijn afhankelijk van het
verzamelen, opslaan, en uitwisselen van informatie. Voor de hand liggende
voorbeelden zijn de media, banken, luchtvaartmaatschappijen, enzovoort. Ook
industrieën die rond fysieke producten draaien, beschouwen informatie als een
bepalende factor.
“information age”: Verschillende tijdperken worden gedefinieerd op basis van de
belangrijkste grondstoffen. Het informatie-tijdperk wordt zo genoemd om de macht
aan te duiden die gepaard gaan met de controle over informatie.
1.1 Het verband tussen informatiesystemen en de beleidsinformatica
Informatiesystemen verwijst naar systemen die gericht zijn op het verwerken van
data tot informatie. Software en Hardware in organisaties zijn dus
informatiesystemen die informatie verstrekken uit data over klanten, producten en
voorraadstanden.
De beleidsinformatica is de wetenschappelijke discipline die gericht is op de
toepassing van de ICT in bedrijfskundige of economische context. Het is dus de
discipline die studeert hoe bedrijven ICT kunnen inzitten om te innoveren, nieuwe
informatiesystemen te bouwen en hoe managementaspecten van informatiesystemen
kunnen worden beheerd.
1STE VERDUIDELIJKING
De beleidsinformatica heeft dus betrekking op de activiteiten van een onderneming.
Een onderneming bestaat uit:
Primaire activiteiten: Activiteiten die rechtstreeks betrekking hebben op de
productieproces van een product of dienst (Productie, operations, R&D). Deze
zijn onderverdeeld in:
Producten/diensten die wel bedrijfskundig van aard zijn.
(Kennis voor de producten/diensten is wel bedrijfskundig)
Producten/ diensten die niet bedrijfskundig van aard zijn.
(Kennis dat wetenschappelijk is/ niet-bedrijfskundig)
, Secundaire activiteiten: Activiteiten die indirect betrekking hebben op de
producten/diensten en dus de primaire activiteiten ondersteunen.
Deze activiteiten zijn voornamelijk bedrijfskundig van aard.
Accounting, human resource afdeling, afdeling ICT in een niet-ICT
bedrijf zijn allemaal ondersteunend aan de primaire activiteiten.
(zelfs al is hun product/dienst niet gesitueerd in die sector)
De beleidsinformatica, als discipline die de toepassingen van ICT in de bedrijfskunde
bestudeert, is gericht op secundaire activiteiten (bedrijfskundig) en primaire activiteiten die
bedrijfskundig van aard zijn. Dus niet-bedrijfskundige activiteiten (ICT van een auto) vallen
daar buiten.
2DE VERDUIDELIJKING
De beleidsinformatica heeft ook betrekking in de organisatorische context van
ondernemingen. Hierbij word er in de beleidsinformatica ook onderzoek gedaan naar
hoe grote ondernemingen omgaan met complexe ICT-systemen, omdat er meer
potentieel is voor innovaties en nieuwe oplossingen.
1.2 De beleidsinformatica als brug tussen de bedrijfskunde en de ICT
Het toenemend belang van de ICT in de bedrijfskunde bracht ook met zich mee dat er een
grote kenniskloof ontstond tussen de bedrijfskundigen en de technici in hun samenwerking
met het bouwen van informatiesystemen.
Beide partijen hadden elkaar nodig omdat bedrijfskundigen te weinig technische kennis
bezaten om zelf de systemen te bouwen, terwijl technici veelal over te weinig bedrijfskundige
kennis beschikten om te weten welke nieuwe, innovatieve systemen denkbaar zijn of
tenminste wat de precieze, gedetailleerde vereisten van dergelijke systemen zijn.
De beleidsinformatica speelt hierom een grote rol, omdat het is ontstaan om een als brug
te kunnen dienen tussen de ICT en de bedrijfskunde. De rol van de beleidsinformatica kan
vergeleken worden met deze van de architect die de vereisten van de bouwheer ontwerpt, die
dan gebouwd moeten worden door de technici (elektriciens, loodgieters,…) . De architect
dient dan als brug tussen de wereld van de bouwheer en die van de technici.
De kloof tussen de ICT en de bedrijfskunde is aanzienlijk kleiner geworden, maar bestaat
vandaag de dag zeker nog wel, wat problemen met zich meebrengt
1.2.1 Ontwerpkloof tussen de functionele en constructieve laag
EERSTE DEELGEBIED
Een eerste deelgebied van de beleidsinformatica is gericht op het bouwen van
informatiesystemen. In het bouwen van informatiesystemen hebben we te maken met het
begrip functioneel-constructieve kloof, die grotendeels samenvalt met hogerbeschreven
(kennis-)kloof.
,Deze functioneel-constructieve kloof beschrijft de essentie van het ontwerpen van
systemen: op de functionele laag (F-laag) wordt beschreven wat de functies of vereisten zijn
van het te ontwerpen systeem, of nog, wat het systeem moet doen zonder te bepalen hoe dit
moet gebeuren. Op de constructieve laag (C-laag) wordt beschreven hoe het systeem deze
functies realiseert.
De stap van het functionele naar het constructieve niveau is de kern van ontwerp. Een
belangrijk kenmerk is dat beide lagen gebruik maken van verschillende
concepten/begrippen. Het is omdat de vertaling van de functionele naar de constructieve
laag niet evident is, en bij sommige ontwerpvraagstukken juist zeer complex, dat er sprake
is van een kloof tussen het functionele en het constructieve niveau. Als we deze kloof
toepassen op het situeren van het domein van de beleidsinformatica, verwijst de F-laag naar
de bedrijfskundige laag, o.m. het bepalen van de vereisten van informatiesystemen. De C-laag
verwijst dan naar de mogelijkheden van de ICT, met inbegrip van hardware, software,
netwerken en andere, om aan deze vereisten tegemoet te komen. De beleidsinformatica als
domein is te situeren tussen de F- en de C-laag: de beleidsinformatica is gericht op de
studie van het realiseren van de F-laag met de technologische mogelijkheden die worden
geboden door de C-laag. Hierbij is de ontwerp-karakter van de beleidsinformatica zeer
duidelijk: het gaat om het bouwen of ontwerpen van informatiesystemen op basis van
ICT die voldoen aan de bedrijfskundige vereisten.
In de bouwkunde wordt er door de architect een gans ontwerpproces doorlopen met kennis
van verschillende domeinen (isolatie, verwarming, water, energie…) om tot een goede
vertaling te komen van het ontwerp. Bij het ontstaan van de beleidsinformatica bestond er
voor de informatiesystemen geen ontwerpproces. Als antwoord hierop ontstond er de
systeemontwikkeling, waarbij er heel wat onderzoek werd verricht voor een vertaling van het
ontwerp van systemen. Enkele stappen in de systeemontwikkeling van informatiesystemen
zijn:
Project management: elk project (een bouwproject of een ICT project)
dient opgevolgd te worden inzake de timing en budgettering van het
project. Dit vakgebied is eerder bedrijfskundig dan technisch en sluit
aan bij het tweede deelgebied van de beleidsinformatica (zie
hieronder).
Systeemanalyse: zoals een architect de vereisten van de bouwheer
dient te analyseren, is het van belang voor het ontwerp van
informatiesystemen dat de bedrijfskundige vereisten en de
functionaliteit gekend zijn. In dit vakgebied komt recent het ‘samen
bouwen’ de co-creatie het meest naar voor: tussen architect en
bouwheer of tussen de beleidsinformaticus en de bedrijfskundige
specialist.
Systeemontwerp: na een behoefteanalyse zal een architect
aanvankelijk een schets en later een plan tekenen. Op dezelfde manier
zal de beleidsinformaticus een ontwerp maken: de vereisten van de
bedrijfskundige worden vertaald in een ontwerp waarmee de
technologische specialisten aan de slag kunnen.
,Echter, factoren zoals hoge organisatorische en technische complexiteit, gecombineerd met
snelle technologische evoluties en organisatorische veranderingen, vormen een grote
uitdaging voor de systeemontwikkeling, zelfs met de aanzienlijke vooruitgang die werd
geboekt.
1.3 Management: Innovatie in de ICT
TWEEDE DEELGEBIED BELEIDSINFORMATICA
Een tweede deelgebied van de beleidsinformatica bevat de managementaspecten van
informatiesystemen. Dit deelgebied bestudeert hoe geschikte condities voor het bouwen
van informatiesystemen kunnen gecreëerd worden. Hieronder vallen onder meer volgende
vakgebieden:
IT governance: Welke IT-strategie wordt er gevolgd in de organisatie? Welke
processen, structuren en mechanismen zijn nodig voor een goed IT beheer?
IT audit: voldoen de informatiesystemen en geautomatiseerde processen aan
regelgeving opgesteld door de organisatie of opgelegd door de overheid?
Met betrekking tot de IT-strategie, zijn er minstens 2 perspectieven.
Een kostengebaseerd perspectief. In dit perspectief is er weinig aandacht voor nieuwe,
innovatieve mogelijkheden van de ICT (C-laag), en ligt de focus op het kostenefficiënt
realiseren van de informatienoden.
Dat betekent dat wordt vertrokken van de bedrijfskunde (F-laag), of nog, van de
bedrijfskundige beslissingen die moeten genomen worden. Bij het nemen van deze
beslissingen wordt dan vastgesteld dat er een nood is aan informatie om deze beslissing te
nemen, en deze informatie het best verkregen kan worden door informatiesystemen en
gebouwd worden met ICT.
De bedrijfskundige informatie-nood is hier leidend, en de ICT wordt als ondersteunend
gezien, als een soort implementatie-tool of commodity waarbij kostenbeheersing
belangrijker is dan innovatie.
Ten tweede heb je de innovatieperspectief. In het tweede perspectief wordt er vertrokken
vanuit de C-laag, en meer bepaald de nieuwe technologische mogelijkheden die de ICT-
innovaties bieden. De vraag wordt dan gesteld welke nieuwe, innovatieve bedrijfskundige
concepten of strategieën deze mogelijk maken, en hoe de organisatie zich hiermee kan
differentiëren van de concurrentie.
1.4 Het multi-disciplinaire karakter van de beleidsinformatica
De beleidsinformatica is een zeer breed domein. Aan de uiteinden van het verloop
(spectrum) heb je enerzijds de kennis van bedrijfskundige domeinen zoals accounting,
marketing, financiering, logistiek enz. dat noodzakelijk is om een rol te kunnen spelen in
het (bestuderen of managen van het) bepalen van de vereisten van informatiesystemen
,in deze domeinen. Anderzijds is kennis van de ICT-kant van het verloop ook van belang
voor de beleidsinformatica om bv. een realistische inschatting te kunnen maken van de
bedrijfskundige toepassingen van nieuwe ICT-ontwikkelingen.
Op het raakpunt tussen deze twee vakgebieden is er een enorme waaier aan
problematieken geadresseerd zoals systeemontwikkeling met inbegrip van ICT project
management, ICT investeringsbeslissingen, productiviteitsstudies van ICT, organisatie van
het IT-departement, change management, adoptiestudies enz. [ De combinatie van al deze
gebieden maakt de beleidsinformatica een zeer breed en multi-disciplinaire gebied. ]
Deze enorme waaier aan verschillende domeinen werden al buiten de ICT en
beleidsinformatica ontwikkeld en zijn pas later toegepast, maar ze hebben niettemin een
relevante rol in de brugfunctie van de beleidsinformatica en maken hiermee ook deel uit van
de beleidsinformatica. [ In die zin is de beleidsinformatica eveneens moeilijk af te bakenen als
een volledig afgescheiden domein ]
2. Informatie en informatiesystemen
* IN DIT EERSTE HOOFDSTUK NEMEN WE EEN PERSPECTIEF DAT AANSLUIT BIJ DE INZET VAN ICT IN SECUNDAIRE ACTIVITEITEN. HET IS
EEN BESLISSINGSONDERSTEUNEND PERSPECTIEF, WAARBIJ WORDT BESCHOUWD HOE ICT DOOR HET AANLEVEREN VAN INFORMATIE EEN
BIJDRAGE KAN LEVEREN TOT HET NEMEN VAN BETERE BEDRIJFSKUNDIGE BESLISSINGEN
2.1 Informatie
2.1.1 De rol van informatie bij bedrijfskundige beslissingen
DEF Het DIKAR-model
Het nemen van onderbouwde bedrijfskundige beslissingen is afhankelijk van het bezitten over
de juiste informatie. De rol van informatie bij het nemen van beslissingen wordt beschreven in
het DIKAR-model. ‘DIKAR’ beschrijft hoe de transformatie van ‘Data’ naar ‘Informatie’ en
‘Kennis’, tot ‘Acties’ zou moeten leiden die bedrijfskundige ‘Resultaten’ opleveren.
VOORBEELD:
We kunnen het DIKAR-model illustreren aan de hand van de beslissingen die een bedrijf zou
kunnen nemen om te komen tot een verbetering van het marktaandeel van een bepaald
product. Ten eerste moet data beschikbaar zijn over het huidig aantal verkopen van het
product. Hierbij moet bepaald worden hoe gedetailleerd de data verzameld zal worden. Op
basis van deze data moet dan relevante informatie verzameld worden. Zo kan op basis van de
adressen van klanten een overzicht gemaakt worden van de verkopen per regio, per
leeftijdscategorie, of per combinatie van regio en leeftijdscategorie. Deze informatie zou
kunnen tonen dat een bepaalde leeftijdsgroep in een regio minder goed vertegenwoordigd is in
vergelijking met diezelfde leeftijdsgroep in andere regio’s. In de derde stap (kennis) kan deze
informatie verder onderzocht worden en aangevuld met andere informatie, ervaring en
expertise. Zo zou men kunnen argumenteren dat er in die regio minder bekendheid is omdat er
minder evenementen gesponsord worden door het bedrijf. Gebaseerd op deze kennis kan men
actie ondernemen en specifieke evenementen voor die leeftijdsgroep in die regio gaan
,ondersteunen (actie). Via het monitoren van de verkoopcijfers in die regio kan men dan het
succes van het initiatief opvolgen en vergelijken met de verrichte investeringen (resultaat).
DATA INFORMATIE KENNIS ACTIE
RESULTAAT
*HET DIKAR-MODEL figuur
2.1.2 Wat is informatie?
Er wordt (ook in het DIKAR-model) een duidelijk onderscheid gemaakt tussen data,
informatie en kennis.
DEF: Data
Bij data gaat het om ‘ruwe feiten die een bepaald fenomeen, concept of gebeurtenis
beschrijven’. Het gaat dan om feiten, zonder verdere betekenis of interpretatie.
VOORBEELD:
Het getal 18
DEF: Informatie
Bij informatie gaat het om ‘data die een specifieke betekenis heeft in een specifieke context’.
VOORBEELD:
Dat is het geval wanneer duidelijk wordt dat ‘18’ het aantal bestellingen is van een klant bij
een organisatie in 2014.
DEF: Kennis
Bij kennis gaat het om ‘het begrijpen van een bepaald onderwerp, onder meer door gebruik
van bepaalde hoeveelheden informatie, ervaring en expertise’. Of nog, bij kennis gaat het om
meer dan louter informatie, een soort ‘know how’.
VOORBEELD:
Het gaat bv. om te weten hoe er moet omgegaan worden met klanten die tot op vandaag in een
jaar 18 bestellingen hebben geplaatst. Weten we uit ervaring of uit expertise (in deze sector)
of het dan aangewezen is om extra marketing inspanningen te leveren? Het zou bv. kunnen
dat een terugval in bestellingen jaarlijks voorkomt rond een zekere tijdsperiode of seizoen,
maar dat marketing inspanningen in het verleden al hebben bewezen daar weinig impact op te
hebben.
2.1.3 Informatie als een model van de reële wereld.
DEF: Informatie-spiegel/ Informatie als model
Informatiesystemen vormen informatie-spiegels, hierbij representeren we de reële wereld
d.m.v. data en informatie. Daardoor is er sprake van een (partiële) afspiegeling van delen van
de reële wereld die we voorstellen met symbolen of tekens. Deze informatie-spiegel stelt in
feite dat informatie en informatiesystemen een model maken van de reële wereld. Een model
, is een abstractie: bepaalde aspecten van de reële wereld worden in het model opgenomen en
beschouwd, terwijl andere aspecten niet worden beschouwd (er wordt abstractie van
gemaakt). Een model is hierdoor partieel en minder complex dan de achterliggende reële
wereld. Een model wordt uitgedrukt in tekens of symbolen, zoals getallen en cijfers.
Deze informatie-spiegel bied vele voordelen aan.
VOORBEELD :
Soms is het sneller of efficiënter om een berekening te maken op basis van de informatie-
spiegel dan in de reële wereld. Dit geldt bv. bij het bepalen van de fysieke voorraad van een
product: het kan veel sneller zijn om op papier of met software de voorraad te bepalen dan
door fysiek door een magazijn te lopen. De informatie-spiegel kan ook veel preciezer zijn.
Met name computers kunnen berekeningen maken met een precisie die in de reële wereld
moeilijk te behalen is.
*OPMERKING
Een voorwaarde is wel dat de kwaliteit van de informatie-spiegel goed is: als het model niet
correct is door bv. onvolledigheden, vervallen deze voordelen.
2.1.4 Data representatie
De informatie-spiegel veronderstelt dat we de reële wereld kunnen voorstellen door middel
van symbolen of tekens die het model bruikbaar en leesbaar maken voor mensen en
computers.
Eerste categorie data representaties
Een eerste categorie data representaties is gericht op mensen en verwerking door mensen.
Klassiek wordt de reële wereld beschreven door bv. getallen die voorraadstanden, bestellingen
enz. voorstellen. Ook nieuwe representatiewijzen voor de Reële wereld zoals tag clouds, data
clouds, word clouds,… worden weergegeven. Dit zijn visuele weergaven van de inhoud van
bv. Een pagina op een website of een tekst.
Tweede categorie data representaties
Een tweede categorie data representaties is gericht op verwerking door machines of
computers. Computers werken sinds hun ontstaan intern met binaire data representaties.
DEF: Quick Response codes
Een recente evolutie is bv. dat er ook gegevens worden voorgesteld m.b.v. Quick Response
(QR) codes. QR codes zijn gericht op gebruik door computers, die ze inscannen en intern
binair voorstellen.
Bij deze tweede categorie wordt er een onderscheid gemaakt tussen:
Gestructureerde data
Bij gestructureerde data gaat het om enkelvoudige datatypes zoals getallen en strings, alsook
geaggregeerde datatypes zoals arrays en records.
o Enkelvoudige datatypes
