informatie binnen de onderneming
DESCRIPTION
Informatie binnen de onderneming. de WHAT?-kolom. Enterprise Architectuur: Zachman. What. How. Where. Who. When. Why. 1. Contextual/ Scope. 2. Conceptual/ Enterprise. 3. Logical/ IS Functionality. 4. Physical/ Design. 5. As Built/ Subcontractor. 6. Functioning/ Code. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
1
Informatie binnen de onderneming.
de WHAT?-kolom
2
Enterprise Architectuur: Zachman
1
2
3
4
5
6
Contextual/Scope
Conceptual/Enterprise
Logical/IS Functionality
Physical/Design
As Built/Subcontractor
Functioning/Code
Why
ObjectivePrecedentObjective
Who
OrganizationReporting
Organization
When
Event CycleEvent
Where
NodeLineNode
What
Entity Relationship
Entity
How
InputProcessOutput
3
WHAT ? -kolom Information-view
Wat is informatie ? Data versus informatie Soorten informatie
Hoe zorg ik ervoor dat investeringen in IT renderen ? geïntegreerde gegevens kwaliteit van informatie Waarde van informatie
4
Eigenschappen van Management Informatie Data scope: bereik/afbakening van de verzameling geg.
die gebruikt worden om informatie te extraheren Time span: periode gedekt door gegevens. Niveau van detail: graad van detail vs niveau van
aggregatie Bron: intern vs. extern
Interne gegevens: verzameld binnen de onderneming Externe gegevens: verzameld mbv externe bronnen
(media, newsletters, overheid, Internet, …) Structuur
gestructureerde gegevens: cijfers en feiten, op gestructureerde wijze opgeslagen en gemakkelijk te doorzoeken
ongestructureerde gegevens: zoals in vergaderingen, documenten, gesprekken, presentaties, etc.
5
Information at Managerial Levels
langelangetermijntermijn
onmiddelijkonmiddelijk
geaggregeerdgeaggregeerdsamengevatsamengevat
OPERATIONAL
STRATEGIC
TACTICAL
wijdwijd
smalsmalgedetailleerdgedetailleerd
internintern
grotendeels grotendeels externextern
DATASCOPE
gestructureerdgestructureerd
ongestructureerdongestructureerd
TIMESPAN
LEVEL OF DETAIL SOURCE
DEGREE OFSTRUCTURE
6
Gegevens versus Informatie Gegevens: ruwe geöbserveerde feiten van
gebeurtenissen zoals bedrijfstransacties Informatie: verwerkte gegevens die bruikbaar
zijn voor besluitvorming
331 Zeep 1.29863 Koffie 4.69173 Melk 79331 Zeep 1.29663 Ham 3.29524 Mosterd 1.49113 Bier .85…
Verkoop Regio: Noord westenWinkel: Winkel #122
Item No. Beschrijving Items verkocht Omzet331 Zeep 7156 8976
Gegevens Informatie
7
Gegevens versus Informatie Gegevens
Datum van vandaag, bezoek van een website, observaties van een productielijn
Informatie Bank uitreksel, verkoopsvoorspelling,
grafieken met trends van website gebruik
8
Soorten informatie Harde versus zachte informatie
Harde informatie: kwantitatief, objectief, verifieerbaar, vb. deze student(e) behaalde 75%.
Zachte informatie: kwalitatief, subjectief, moeilijker te verifiëren, vb. deze student(e) heeft een vlotte pen, "Cultuur“, …
Interne versus Externe informatie Interne informatie: bestaat binnen het bedrijf Externe informatie: wordt extern aangekocht
Meta-informatie Gegevens omtrent gegevens kunnen betrekking hebben op het
formaat van de gegevens, op het waardenbereik, op de eigenaar van de gegevens, enzovoort
Operationele/tactische/strategische informatie (cf. infra)
9
Voorbeeld meta-informatie Het gegeven ‘prodnr’, gegevens
omtrent dit gegeven zijn: het feit dat prodnr numeriek is; het feit dat de waarden voor prodnr moeten
liggen tussen 1 en 9999; het feit dat de instantie die prodnrs toekent
de productie-afdeling is; enzovoort.
10
Meta-informatie in XML
<?xml version="1.0"?> </Book> <Title>My Life and Times</Title> <Author>Paul McCartney</Author> <Date>1998</Date> <ISBN>1-56592-235-2</ISBN> <Publisher>McMillin Publishing</Publisher> </Book>
Metadata: tags
Data: content
11
WHAT ? -kolom Information-view
Wat is informatie ? Data versus informatie Soorten informatie
Hoe zorg ik ervoor dat investeringen in IT renderen ? geïntegreerde gegevens kwaliteit van informatie Waarde van informatie
12
Integratie van Gegevens
13
Integratie van gegevens vermijden van reduntantie
Efficientie geen dubbele opslag éénmalige update
Consistentie single source – geen discrepanties igv fouten: welke bron is juist ?
14
Kwaliteit van Informatie Kwaliteitsvolle informatie is sleutelvereiste
voor kwaliteitsvolle procesuitvoering Gigo: garbage in, garbage out
Kwaliteitscriteria Juistheid Nauwkeurigheid Selectiviteit Tijdigheid Relevant Aangepast aan kennisniveau Veiligheid
15
Juistheid van informatie Hoe kan juistheid worden gemeten?
percentage van juiste berichten berekend op het geheel van de verstrekte berichten
gemiddelde afwijking tussen bericht en werkelijkheid Percentage van outliers (bv. Leeftijd=324 jaar)
Kost
Juistheid
Effect
Juistheid
16
Oorzaken van onjuiste informatie Onjuiste invoer
Tikfouten (Baessens) Niet-invoer van gegevens
Captatie-probleem Inconsistente duplicate invoer van informatie
Telefonisch en via Internet Registreer gegevens aan de bron (bv. KULoket)
Data transformaties Samenvoegen verkoopscijfers in dollar en Euro
Onjuist gebruik van gegevens Toegang door niet geauthoriseerde gebruikers
Interferenties in juist gebruik die foutieve gegevens doen ontstaan
Concurrency control problemen
17
Interferentie tussen lezen en schrijven
transactie A t transactie B
t0
t1 sum:=0
read item (S1.saldo)
sum:= sum + S1.saldo
t2
read item (S2.saldo) t3
S2.saldo:= S2.saldo- bedrag
write item (S2.saldo)
t4 read item (S2.saldo)
sum:= sum + S2.saldo
A = Schrijven:Overschrijven van Bedrag van Spaarrekening 2 naar Zichtrekening
B = Lezen: Som van de saldo’s van de drie rekeningen.
Veronderstel:S1.saldo = 1000S2.Saldo = 2000Z.Saldo = 500TOTAAL = 3500 bedrag = 500
S2.saldo = 1500
sum = 1000
sum = 2500
18
transactie A t transactie B
t5 read item (Z.saldo)
sum := sum + Z.saldo
read item (Z.saldo) t6
Z.saldo:= Z.saldo + bedrag
write item (Z.saldo)
:Z.saldo = 1000
sum = 3000
Toestand op t5:S1.saldo = 1000S2.Saldo = 1500Z.Saldo = 500bedrag = 500
EINDToestand:S1.saldo = 1000S2.Saldo = 1500Z.Saldo = 1000TOTAAL = 3500
Transactie B leest S2 nadat “bedrag”is afgetrokken en leest Z vooraleer “bedrag” is bijgeteld.Incorrect summary probleem
19
Vermijden van onjuiste informatie
Het gebruik van validatie-regels voor het vastleggen van de syntax van de gegevens
HoevInVoorraad: Geheel getal Positief Bovengrens ?
Gewicht (Persoon) Syntax: getal > 0, < 500 Semantiek: in combinatie met leeftijd range van mogelijke
waarden verfijnen Het vastleggen van de relaties tussen de verschillende
data items in een gegevens model (bv. ER model) Business rules
Specificiëren gebruikerstoegang Zie hoofdstuk ER modellering en het relationele
model!
20
Voorbeeld data model
21
Nauwkeurigheid Nauwkeurigheid is iets anders dan juistheid.
een boodschap kan juist zijn, maar onnauwkeurig een boodschap kan onjuist zijn, maar nauwkeurig
Nauwkeurigheid = graad van precisie van de gegevens
De toegelaten onnauwkeurigheid moet klein zijn in vergelijking tot de grootte van de eventuele storing die hieruit kan volgen.
22
Afdwingen van nauwkeurigheid Gebruik van datatypes
numerieke datatypes SMALLINT = geheel getal tussen -32767 en
+32676 DECIMAL (p,s) = een kommagetal van p cijfers
waarvan s na de komma alfanumerieke datatypes
CHAR (n) = een woord van max n willekeurige tekens
tijds datatypes DATE = een uit 3 delen opgebouwde waarde met
jaar, maand en dag
23
Besturingseffect van nauwkeurigheid
Effect
Nauwkeurigheid
24
Selectiviteit van informatie detailgraad uitzonderingsgraad graad van relevantie
25
Detailgraad Heeft betrekking op de mate van detail van
het object waarover wordt geïnformeerd. Bv: individuele klant <-> klantengroep Detailgraad van de informatie moet zijn
aangepast aan het niveau van leidinggeven.
niveaus van leidinggeven
minder detail
meer detail
26
Detailgraad van informatie Voorbeeld van multidimensionele data:
Verkoopsgegevens per regio (Noord, West, Oost, Zuid), per seizoen, per product (A, B, C, D)
Aggregeren (rollup) Verkoopscijfers van alle producten over alle
seizoenen in regio Noord <==>Drill-down
Slicing Verkoopscijfers van product A over alle regio’s en
gedurende alle seizoenen Dicing
Verkoopcijfers van product A en B, in regio Noord en West, gedurende zomer en winter
27
Uitzonderingsgraad mate waarin de informatie enkel de toestand
rapporteert van informatie-objecten waarvan de waarde vooropgestelde boven- of ondergrenzen heeft overschreden.
Meten: het percentage van de informatie-objecten
waaromtrent informatie wordt verschaft. Hoe:
opzetten van een informatiesysteem gebaseerd op het principe van exceptierapportering
Management by Exception
28
Graad van relevantie
D= DocumentenR = Relevante docsA = Antwoord (= gekregen docs)
│D│
│R│ │A│
Sommige antwoorden zijn relevant. Een deel van de relevante informatie werd verkregen
Alle antwoorden zijn relevant, maar niet alle relevante informatie werd verkregen
Niet alle antwoorden zijn relevant, maar alle relevante informatie werd verkregen
Niets van wat je kreeg is relevant
29
Graad van relevantie│D│
│R│ │A│
‘recall’ = │Ra│
│R│
│Ra│
│A│‘precision’ =
│Ra│
30
Graad van relevantie: voorbeeld Gegeven een query q, waarbij de
relevante documenten zijn: d3, d12, d15, d21, d22. Zoekrobot Hoehel geeft de volgende documenten als antwoord: d5, d3, d21, d36, d30, d45, d80, d28, d23, d12
Precision= 3/10 Recall= 3/5
31
Tijdigheid van informatieInformatie moet tijdig worden verschaft.De waarde van informatie is aan tijd
gebonden.Dit wil niet zeggen dat informatie altijd zo
snel mogelijk beschikbaar moet zijn.Overigens: hoe sneller de
beschikbaarstelling, hoe duurder de (aanmaak van) informatie.
32
Tijdigheid van informatie informatie-vertraging
tijd die verloopt tussen het ogenblik waarop de informatie betrekking heeft en het ogenblik waarop de informatie de bestuurder bereikt.
Op 1 maart winst van afgelopen kalenderjaar meedelen informatie-interval
tijd die verloopt tussen twee mededelingen van informatie omtrent een bepaald ‘object’.
Jaarlijkse rapportering van het bedrijfsresultaat informatie-periode
tijdsperiode waarover informatie wordt verstrekt. Bedrijfsresultaten berekenen over een periode van 3 of
6 maand informatie-interval kan korter zijn
informatieperiode om de maand semesterresultaten rapporteren
33
Tijdigheid van informatie
best. eff. best. eff.
Info. vertraging. Info. interval periode
best. eff.
Voorraad Verkoop
Info. interval periode
Kans op het rapporteren van incidentele verstoringen wat kanleiden tot oversturing
Verlaging informatie-interval leidttot lagere veiligheidsvoorraad
34
Beveiliging vertrouwelijkheid
houdt in dat enkel die personen toegang mogen hebben tot informatie die daartoe bevoegd zijn.
authenticiteit houdt in dat zekerheid wordt verkregen over
de afzender van de informatie. identificatie van de afzender;
(probleem: het aannemen van een valse identiteit) verificatie van de identiteit door de ontvanger.
(probleem: het ontkennen van het versturen van berichten)
35
Ter afsluiting: kwaliteit van informatie
“According to a global management study by PWC, 75% of companies surveyed admitted that defective data impacted them financially. And 33% were forced to delay or scrap new systems. Once company reported that data problems had caused it an £4.4m loss in one year alone”.
“Gartner group says data quality is a serious problem that is imperiling business initiatives, future growth and long-term survival. It has found that more than a quarter of critical data in Fortune 1000 businesses will continue to be inaccurate or incomplete until 2007.”
36
Waarde van Informatie Een bank moet beslissen om een lening toe te
kennen aan een klant. Het ontleende bedrag is 50.000 Euro aan een interest van 12%.
Als de lening toegekend wordt, weet de bank op basis van historische analyses dat er een 4% kans bestaat dat de klant niet terugbetaalt en dus een wanbetaler wordt.
Als de lening geweigerd wordt, kan het bedrag geïnvesteerd worden in een overheidsobligatie met een return van 6%, met andere woorden 3000 Euro per jaar.
Moet de bank de lening toekennen of niet?
37
Beslissingsbomen
Veel gebruikte techniek in beslissingsanalyse Twee types knooppunten:
Decision nodes: beslissingsnemer neemt een beslissing, wordt voorgesteld door een rechthoek
Chance event node: state of nature, wordt voorgesteld door een cirkel
38
Waarde van informatie
A
Aanvaard
Weiger
Goede betaler 0.96
Slechte betaler 0.04
£3000
-£50000
£6000
B
Verwachte winst bij aanvaarden is: 0.96*6000+0.04*(-50000)=3670 Aanvaard de klant en ken de lening toe!
39
Waarde van informatie Veronderstel dat de bank kan gebruiken maken van data van
een kredietbureau (vb. CKP, Experian, Equifax, Bureau van Dijck, …)
Kredietbureaus verzamelen informatie betreffende het terugbetalingsgedrag van klanten over banken heen
Stel dat de bank 500 Euro moet betalen voor de informatie van het kredietbureau. De bank kan daarna nog beslissen de aanbeveling van het bureau te volgen of niet.
Op basis van historische data weet de bank: 80% van de aanbevelingen van het bureau waren positief en 20%
negatief Van de positieve aanbevelingen bleken 98.75% goede klanten en
1.25% slechte klanten Van de negatieve aanbevelingen bleken 85% goede klanten en 15%
slechte klanten Is het voordelig voor de bank om het kredietbureau in te
schakelen en wat is de waarde van de informatie?
40
Waarde van informatie
3760Zonder bureau
Met bureau
negatief0.2
A
B
C
D
positief0.8
Aanvaard
Aanvaard
Weiger
Weiger 2500
2500
Goede klant0.9875
Slechte klant0.0125
Goede klant0.85
Slechte klant0.15
5500
5500
-50500
-50500
4799
4799
-29002500
4340
•Doordat 4340 > 3760 is het economisch verantwoord om het kredietbureau te raadplegen•De waarde van de informatie is 4840-c (c is de kostprijs van de informatie)•Informatie is waardevol als 4840-c >3760 waarde van informatie is c < 1080 Euro