1:1 - Informationssysteme

Transcription

Information Engineering und Information Life Cycle
Norbert Fuhr
Universität Duisburg-Essen
Information Engineering
Einführung
Inhaltsverzeichnis
1
Übersicht über die Vorlesung
2
3
Informationskompetenz
4
Suchkompetenz
5
Daten – Information – Wissen
6
Wissensmanagement
7
Information Lifecycle
2 / 73
Übersicht über die Vorlesung
Übersicht
(Vorläufige) Übersicht über die Vorlesung
1
Grundlagen
2
Methoden
3
Systeme
4
Anwendungen
5
Evaluierung
4 / 73
Übersicht
Grundlagen
Wissen und Prozesse: Workflows / Wissensintensive Aufgaben
Information Seeking & Searching
Repositories, Datenbanken
Digitale Bibliotheken und Collaboratories
5 / 73
Übersicht
Methoden
(Autorensysteme)
Digitalisierung
Informationsextraktion
(Information Mining)
Metadaten
Ontologien
Annotationen
Digital Preservation (Langzeitarchivierung)
(Information Retrieval)
Recommendation
Evaluierung
6 / 73
Übersicht
Systeme
Architekturen
Repositories
Web Server
Content-Management-Systeme
Wikis
Digitale Bibliotheken
7 / 73
Übersicht
Anwendungen
DAFFODIL
COLLATE
Soziale Netze / Kollaborative Web 2.0-Systeme
8 / 73
Übersicht
Konzepte
Bs.: Taktiken, Strategeme, Proaktivität
9 / 73
Übersicht
Konzepte
Bs.: Ontologien
10 / 73
Definition
Eigenschaften
Definition
Was ist Information Engineering?
Eine erste Definition von Information Engineering:
The application of an interlocking set of formal
techniques for the planning, analysis, design and
construction of information systems, applied on an
enterprisewide basis or across a major sector of an
enterprise.
James Martin
12 / 73
Definition
Formale Methoden zur
Planung
Analyse
Entwurf
Realisierung
von Informationssystemen
Methoden bauen aufeinander auf und sind voneinander
abhängig
Methoden werden zumeist unternehmensweit verwendet
13 / 73
Definition
Planung
Analyse
Entwurf
Realisierung
abhängig
13 / 73
Definition
Planung
Analyse
Entwurf
Realisierung
abhängig
13 / 73
Definition
Information Engineering is an integrated set of
techniques, based on corporate strategic planning, which
results in the analysis, design and development of
systems which supports those plans exactly. Information
Engineering is applied by managers and users with no
knowledge of computers, but instead with an expert
knowledge of their business - in conjunction with expert
systems which provide rapid feedback to management for
refinement of the strategic plans.
Finkelstein
Strategische Planung
Kooperation und Partnerschaft von Managern und Nutzern
mit Entwicklern
14 / 73
Definition
Information Engineering is an integrated set of
techniques, based on corporate strategic planning, which
results in the analysis, design and development of
systems which supports those plans exactly. Information
Engineering is applied by managers and users with no
knowledge of computers, but instead with an expert
knowledge of their business - in conjunction with expert
systems which provide rapid feedback to management for
refinement of the strategic plans.
Finkelstein
Kooperation und Partnerschaft von Managern und Nutzern
mit Entwicklern
14 / 73
Eigenschaften
Eigenschaften des IE
Information Engineering beschreibt keine starre Methodik,
sondern Methoden
IE fördert Top-Down-Ansatz von Informationssystemen:
1
2
3
4
5
Unternehmensweite Informationssystemplanung
Analyse von Geschäftsbereichen
Informationssystementwurf
Informationsystemrealisierung
Informationssystemeinführung
15 / 73
Eigenschaften
IE unterstützt Aufbau eines sich laufend weiterentwickelnden
Bestands an Wissen über ein Unternehmen
IE unterstützt langfristige Evolution der Informationssysteme
Orientierung an Unternehmenszielen
Benutzerbeteiligung
16 / 73
Eigenschaften
Keine Beschränkung auf Unternehmen!
Klassische Definition des IE zugeschnitten auf das
“computerisierte Unternehmen“
Web-Informationssysteme, Digitale Bibliotheken
Offene Communities vs. geschlossene Unternehmen
Vermittlung von Inhalt und Wissen an Communities
Kollaborative Erstellung neuen Wissens und neuer Inhalte
IE-Methoden auch auf diese Informationsysteme erweiterbar
17 / 73
Eigenschaften
Probleme
2014 Findwise survey: main obstacles for finding information:
Lack of appropriate metatags
Search results not relevant
Don’t know where to look
Not all content sources are searchable
Information is outdated
Search skills are lacking
Poor navigation functionality
Access restrictions to content that could be of value
Search process takes too long
18 / 73
Informationskompetenz - 6 Schritte
Implizierte Fähigkeiten
Benachbarte Kompetenzen
(Potenzielle) Systemunterstützung
Information/Wissen als Entscheidungsgrundlage
”People’s actions are based more on what they believe than on
what is objectively true”
[Bandura, 1997; Pajares, 2002].
“What you see is all there is (WYSIATI)”
(Entscheidung allein aufgrund der vorhandenen, unzureichenden
Information)
(Kahneman, 2011: Thinking fast and slow)
→ Informationskompetenz als notwendige Fähigkeit, um Glauben
durch Wissen zu ersetzen
20 / 73
1
Aufgabendefinition
Definiere das Informationsproblem
Identifiziere das Informationsbedürfnis
2
Informations-Beschaffungs-Strategien
Bestimme alle möglichen Quellen
Wähle die besten Quellen aus
3
Lokalisierung und Zugriff
Lokalisiere die Quellen (intellektuell und physisch)
Finde die Information innerhalb der Quelle
4
Benutze die Information
Anschauen (z.B. lesen, hören, betrachten, anfassen)
Extrahiere die relevante Information
5
Synthese
Organisiere die Information aus verschiedenen Quellen
Präsentiere die Information
6
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Rechercheweg bewerten
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Aufgabendefinition
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Synthese
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Aufgabendefinition
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Synthese
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Aufgabendefinition
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Synthese
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Aufgabendefinition
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Synthese
6
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Aufgabendefinition
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Synthese
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Aufgabendefinition
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Synthese
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Aufgabendefinition
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Synthese
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Aufgabendefinition
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5
Synthese
6
Bewertung
Ergebnisse bewerten
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Informationskompetenz - Beispiel
1. Aufgabendefinition
Ich will das neue Handy Galaxy Xperia Lumia kaufen
Wo kriege ich es am günstigsten?
2. Informations-Beschaffungs-Strategien
Freunde, Handy-Shop, Google, Preisvergleichs-Seiten, Amazon,
...
3. Lokalisierung und Zugriff
Freunde/Shops aufsuchen, Web-Seiten aufrufen
Fragen / Suchen / Browsen
22 / 73
...
22 / 73
...
22 / 73
...
22 / 73
...
22 / 73
...
22 / 73
...
22 / 73
...
22 / 73
...
22 / 73
Informationskompetenz - Beispiel (2)
4. Benutze die Information
Mit/ohne Vertrag, Lieferzeit, Gesamtpreis inkl. Versand
5. Synthese
Vergleichbare Zusammenstellung
Prozessiere/Präsentiere die Information
Übersichtstabelle, . . .
6. Bewertung
Ergebnisse bewerten
Habe ich das günstigste Angebot gefunden?
Hätte ich schneller zum Ziel kommen können? Was war
überflüssig?
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5. Synthese
6. Bewertung
Ergebnisse bewerten
überflüssig?
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5. Synthese
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überflüssig?
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5. Synthese
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überflüssig?
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5. Synthese
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überflüssig?
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überflüssig?
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5. Synthese
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überflüssig?
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5. Synthese
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überflüssig?
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5. Synthese
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überflüssig?
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1
Aufgabendefinition
2
Informationsbedarf erkennen
Kenntnis von Strategien
Kenntnis von Quellen
3
Lokalisierung von Informationsquellen
Suchen nach Information
4
verschiedene Medien anschauen und Inhalt erfassen
Extraktion der relevanten Information
5
Synthese
Organisation von Information
zweckoptimierte Gestaltung und Präsentation
6
Bewertung
kritische Beurteilung von Information
Selbstreflektion bzgl. Vorgehensweise
24 / 73
1
Aufgabendefinition
2
3
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5
Synthese
6
Bewertung
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1
Aufgabendefinition
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Synthese
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1
Aufgabendefinition
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Synthese
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Aufgabendefinition
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Synthese
6
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1
Aufgabendefinition
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Synthese
6
Bewertung
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1
Aufgabendefinition
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Synthese
6
Bewertung
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1
Aufgabendefinition
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3
4
5
Synthese
6
Bewertung
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1
Aufgabendefinition
2
3
4
5
Synthese
6
Bewertung
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1
Aufgabendefinition
2
3
4
5
Synthese
6
Bewertung
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1
Aufgabendefinition
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4
5
Synthese
6
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1
Aufgabendefinition
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3
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5
Synthese
6
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1
Aufgabendefinition
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3
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5
Synthese
6
Bewertung
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1
Aufgabendefinition
2
3
4
5
Synthese
6
Bewertung
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1
Aufgabendefinition
2
3
4
5
Synthese
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1
Aufgabendefinition
2
3
4
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Synthese
6
Bewertung
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1
Aufgabendefinition
2
3
4
5
Synthese
6
Bewertung
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Bibliothekskompetenz
Computerkompetenz
Digitalkompetenz (Fähigkeit, über Computer dargestellte
Informationen unterschiedlicher Formate verstehen und
anwenden zu können)
Internet-Kompetenz
Suchkompetenz
Kommunikationskompetenz
Lesekompetenz
Medienkompetenz
Schreibkompetenz
25 / 73
1
Aufgabendefinition
2
3
Wissenstests in Lehr-/Lernumgebungen
Strategien für Standardprobleme (z.B. known item search)
Hilfe bei der Anfrageformulierung (→ Daffodil)
situationsabhängige Vorschläge zur Suchfortsetzung (→
Daffodil)
4
strukturierte Ablage (→ persönliche Handbibliothek in
Daffodil)
Annotationsmöglichkeiten
5
Synthese
6
Bewertung
?
?
26 / 73
Suchkompetenz
Suchbarkeit
Linguistische Funktionen
Anfragesprache
Ranking
Suchtaktiken und Strategeme
Suchkompetenz
Suchkompetenz
Aufbau einer Web-Suchmaschine
Suchbarkeit
Anfragesprache
Ranking
28 / 73
Suchkompetenz
29 / 73
Suchkompetenz
29 / 73
Suchkompetenz
Basiskomponenten einer Web-Suchmaschine
Crawler Sammelt Webseiten, interagiert mit Webservern beim
Dokumentzugriff, folgt Links zu neuen Quellen
Parser/Indexer Extrahiert Schlüsselwörter aus Texten und indexiert
die Dokumente
Datenbank Effiziente Speicherung der extrahierten und
aufbereiteten Daten (z.B. in einer Datenbank mit
invertierten Listen)
Searcher Entgegenname von Anfragen, sucht in der Datenbank
nach den passenden Antworten
31 / 73
Suchkompetenz
die Dokumente
31 / 73
Suchkompetenz
die Dokumente
31 / 73
Suchkompetenz
die Dokumente
31 / 73
Suchkompetenz
Suchbarkeit
Suchbarkeit
Welche Dokumente können überhaupt gefunden werden?
Zugriff:
öffentlich zugänglich
verlinkt
durch robots.txt erlaubt
keine Datenbankinhalte (außer wenn verlinkt)
Aktualität
Dokumentformat
nur Texte (kein Faksimile, andere Medien nur über Text)
keine exotischen Dokumentformate
keine Sprachübersetzung
32 / 73
Suchkompetenz
Suchbarkeit
Suchbarkeit
Welche Dokumente können überhaupt gefunden werden?
Zugriff:
öffentlich zugänglich
verlinkt
durch robots.txt erlaubt
keine Datenbankinhalte (außer wenn verlinkt)
Aktualität
Dokumentformat
nur Texte (kein Faksimile, andere Medien nur über Text)
keine exotischen Dokumentformate
keine Sprachübersetzung
32 / 73
Suchkompetenz
Suchkompetenz - linguistische Funktionen
Wortnormalisierung Fuhr – fuhr, Schuss – Schuß, colour – color,
meta tag – meta-tag – metatag – meta tag’s
Grundformreduktion Häuser – Hauses – Hause – Haus, Duisburg –
Duisburgs, ¬ Duisburger
Nominalphrasen ”information retrieval”, ”retrieval * information”
Komposita Einfamilienhaus, Reihenendhaus, Doppelhaushälfte
Synonyme Handy Mobiltelefon Smartphone / ∼handy
33 / 73
Suchkompetenz
Anfragesprache
Anfragesprache
UND, ODER, Negation
handy -vertrag
Zahlenbereiche: 100..200 EURO
Facetten: Objekttyp (Bilder/Maps/Videos/News/Shopping/..),
Standort, Sprache, Zeitraum
site:, link:, filetype:,
related:
link:uni-due.de -site:uni-due.de
inurl:, intitle:, intext:,
inanchor:
duisburg -intext:duisburg
34 / 73
Suchkompetenz
Anfragesprache
Anfragesprache
UND, ODER, Negation
handy -vertrag
related:
inanchor:
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Suchkompetenz
Anfragesprache
Anfragesprache
UND, ODER, Negation
handy -vertrag
related:
inanchor:
34 / 73
Suchkompetenz
Anfragesprache
Anfragesprache
UND, ODER, Negation
handy -vertrag
related:
inanchor:
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Suchkompetenz
Anfragesprache
Anfragesprache
UND, ODER, Negation
handy -vertrag
related:
inanchor:
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Suchkompetenz
Ranking
Ranking
Faktoren, die eine Seite nach oben bringen
Suchbegriffe kommen häufig in der Seite vor
Suchbegriffe kommen in Ankertexten vor
Page rank
Nutzer-Klicks: fremde, eigene, Freunde (Google+)
Diversität
(Faktoren werden als Merkmale in einem learning to rank-Ansatz
verwendet, auf Klick-Daten trainiert)
Search engine optimization:
Maßnahmen, eine Seite nach oben zu bringen
aber: Web spam
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Suchkompetenz
Ranking
Ranking
Faktoren, die eine Seite nach oben bringen
Suchbegriffe kommen häufig in der Seite vor
Suchbegriffe kommen in Ankertexten vor
Page rank
Nutzer-Klicks: fremde, eigene, Freunde (Google+)
Diversität
(Faktoren werden als Merkmale in einem learning to rank-Ansatz
verwendet, auf Klick-Daten trainiert)
Search engine optimization:
Maßnahmen, eine Seite nach oben zu bringen
aber: Web spam
35 / 73
Suchkompetenz
Taktiken:
Monitoring
”Tactics to keep the search on track and efficient”
Strukturelle Taktiken auf der Menge der potenziellen Antworten
Suchformulierung verbreitern/einengen, viele/wenige Terme
Term-Taktiken Auswahl/Variation der Suchterme
Ideen-Taktiken offene Suchmöglichkeiten/Variation
Strategem: Aktionen in einer Suchdomäne
Strategie: Plan zu Durchführung einer komplexen Suche
36 / 73
Suchkompetenz
Taktiken:
Monitoring
36 / 73
Suchkompetenz
Taktiken:
Monitoring
36 / 73
Die Begriffe Daten, Information und Wissen
Sichtweisen auf Wissen
Im Zusammenhang mit Informationssystemen tauchen die
Begriffe “Daten“, “Wissen“ und “Information“ auf
In der Informatik redet man auch von “Datenbanken“ oder
“Wissensmanagement“
Was also ist der Unterschied zwischen Daten, Wissen und
Information?
38 / 73
Sichtweise des Wissensmanagement
Unterscheidung zwischen Daten und Information auf der einen
und Wissen der anderen Seite
Kontinuum Daten – Information – Wissen
Abgrenzung hinsichtlich der Fragestellung
Daten und Information: “wer – was – wo – und wann?“
Wissen: “wie?“ und “warum?“
Prozessorientierter Ansatz:
Wissen als Ressource, die zur Erledigung einer Aufgabe
notwendig ist
Neues Wissen kann aus der Erledigung der Aufgabe entstehen
Integrierte Betrachtung von Daten, Information und Wissen
39 / 73
notwendig ist
39 / 73
notwendig ist
39 / 73
notwendig ist
39 / 73
Sicht der Informationswissenschaft
Ursprünglich: Kontinuum Daten – Wissen – Information
Gegensatz zur allgemein üblichen Begrifflichkeit
Daher: Daten – Information – Wissen, mit Erläuterungen aus
der Informationswissenschaft
40 / 73
Syntax, Semantik und Pragmatik
Syntax: Hierbei wird ein Objekt als Folge von Symbolen
aufgefasst.
Semantik beschäftigt sich mit der Bedeutung eines Objektes.
Pragmatik orientiert sich an der Nutzung eines Objektes für
einen bestimmten Zweck.
41 / 73
Daten — Information — Wissen
42 / 73
42 / 73
42 / 73
Wissen
Wissen ist die Teilmenge von Information, die von jemandem
in einer konkreten Situation zur Lösung von Problemen
benötigt wird
Suche nach Wissen in externen Quellen
Informationssysteme: Extraktion des benötigten Wissens aus
der bereitgestellten Information
Transformation von Information in Wissen als ein Mehrwert
erzeugender Prozess
Wissen ist Information in Aktion
43 / 73
Wissen
benötigt wird
erzeugender Prozess
43 / 73
Wissen
benötigt wird
erzeugender Prozess
43 / 73
Wissen
benötigt wird
erzeugender Prozess
43 / 73
Wissen
benötigt wird
erzeugender Prozess
43 / 73
Beispiel: LINUX Manuals
Beinhalten Information über Linux
Beispiel: wie drucke ich ein Dokument?
Benötigtes Wissen: Teilmenge der insgesamt in den Manuals
verfügbaren, umfangreichen Information
Mehrwert durch gezielte Bereitstellung (z.B. durch das Linux
man-Kommando)
44 / 73
Anderes Beispiel: Daten
T01 -- T02
1:2
T03 -- T04
2:0
T05 -- T06
2:4
T07 -- T08
1:4
T09 -- T10
1:1
T11 -- T12
1:0
T13 -- T14
1:4
T15 -- T16
1:3
T17 -- T18
3:2
45 / 73
Aus Daten wird Information
Ergebnisse Fußball-Bundesliga 28. Spieltag
Hannover – Bayern
Schalke – Gladbach
Hamburg – Stuttgart
Aachen – Dortmund
Berlin – Bielefeld
Bremen – Nürnberg
Leverkusen – Bochum
Frankfurt – Cottbus
Wolfsburg – Mainz
1:2
2:0
2:4
1:4
1:1
1:0
1:4
1:3
3:2
46 / 73
Wissen zur Entscheidungsfindung
Problem: Soll ich heute mein BVB-Trikot
auf der Arbeit anziehen?
Ergebnisse Fußball-Bundesliga 28. Spieltag
Hannover – Bayern
Schalke – Gladbach
Hamburg – Stuttgart
Aachen – Dortmund
Berlin – Bielefeld
Bremen – Nürnberg
Leverkusen – Bochum
1:2
2:0
2:4
1:4
1:1
1:0
1:4
47 / 73
Rolle des Wissens zur Entscheidungsunterstützung
Wissen dient zur “informationellen Handlungsabsicherung“
1) Verfügbarkeit
a) Bereitstellung
b) Zugänglichkeit
2) Interpretierbarkeit
Daten
3) Neuigkeit
4) Glaubwürdigkeit
Information
5) Relevanz
a) Kontext−Relevanz
b) Aktualität
6) Entsch.−Verfügbark.
a) Bereitstellung
b) Zugänglichkeit
Wissen
7) Validität
a) Informationsgehalt
b) Verständlichkeit
8) Informationswert
Entscheidung
Nützlichkeit
48 / 73
Enzyklopädisches Wissen
Alltagswissen
Lexikalisches Wissen
Fachwissen
Erfahrungswissen
Handlungswissen
Räumliches Wissen
Episodisches Wissen
49 / 73
Alltagswissen
Dies sind 4 Äpfel
Unternehmen sollen Gewinne erwirtschaften
50 / 73
Alltagswissen
Dies sind 4 Äpfel
Unternehmen sollen Gewinne erwirtschaften
50 / 73
Schimmel bezeichnet weißes Pferd
Abbildung: Weißes Pferd, Jerzy Panek
Fohlen bezeichnet junges Pferd... und das Team von Borussia
Mönchengladbach ;-)
51 / 73
51 / 73
51 / 73
Fachwissen
Gewinn ist Umsatz minus Kosten
G =U −K
Komplexe Zahlen besitzen einen Real- und Imaginärteil


Realteil
 z }| {

4.73i
 1.631 ,
| {z } 
Imaginärteil
52 / 73
Fachwissen
Gewinn ist Umsatz minus Kosten
G =U −K
Komplexe Zahlen besitzen einen Real- und Imaginärteil


Realteil
 z }| {

4.73i
 1.631 ,
| {z } 
Imaginärteil
52 / 73
Erfahrungswissen
Unreife Früchte können Durchfall verursachen
Abbildung: Unreife Frucht der Red Savina, schärfster Chili der Welt
53 / 73
Handlungswissen
Kenntnis von Prozeduren und Problemlösungen
54 / 73
Räumliches Wissen
Analoge Repräsentation physischer Objekte durch Repräsentation
räumlicher Information und Verhältnisse
Beispiel: Mentale Rotation analoger Objekte
55 / 73
Episodisches Wissen
Autobiografisches Wissen, das aus erinnerbaren Erlebnissen besteht
Beispiel: George spielt Golf in Yale
56 / 73
Implizites vs. explizites Wissen
Implizites Wissen:
In mentalen Modellen, kognitiven Bildern Konstrukten
und Karten sowie routinierten Verhaltens- und
Vorgehensweisen eingelagertes Wissen bezeichnet man als
implizites Wissen (tacit knowledge ),
auch als Know-how oder Fingerspitzengefühl beschrieben
Explizites Wissen (Polanyi)
Spezifisches, reproduzierbares Wissen,
In der Regel schriftlich (oder anderweitig explizit)
repräsentiert
57 / 73
Implizites Wissen:
In mentalen Modellen, kognitiven Bildern Konstrukten
und Karten sowie routinierten Verhaltens- und
Vorgehensweisen eingelagertes Wissen bezeichnet man als
implizites Wissen (tacit knowledge ),
auch als Know-how oder Fingerspitzengefühl beschrieben
Explizites Wissen (Polanyi)
Spezifisches, reproduzierbares Wissen,
In der Regel schriftlich (oder anderweitig explizit)
repräsentiert
57 / 73
Aufgabe von Informationssystemen:
Implizites Wissen in Explizites überführen
Explizites Wissen bei Anwendung evtl. wieder implizit
58 / 73
Wissensmanagement
SECI-Modell
Wissensmanagement
Wissensmanagement
”Wissensmanagement beschäftigt sich mit den Möglichkeiten, auf
die Wissensbasis eines Unternehmens Einfluss zu nehmen. Unter
der Wissensbasis eines Unternehmens werden alle Daten und
Informationen, alles Wissen und alle Fähigkeiten verstanden, die
diese Organisation zur Lösung ihrer vielfältigen Aufgaben
benötigt.” (Wikipedia)
Wissen als Produktionsfaktor
Informationssysteme zur Verwaltung des Wissens
Chief Information Officer (CIO) für Informationsmanagement
Kritik: Wissensmanagement verwendet undifferenzierten
Wissensbegriff
60 / 73
Wissensmanagement
Wissensmanagement
”Wissensmanagement beschäftigt sich mit den Möglichkeiten, auf
die Wissensbasis eines Unternehmens Einfluss zu nehmen. Unter
der Wissensbasis eines Unternehmens werden alle Daten und
Informationen, alles Wissen und alle Fähigkeiten verstanden, die
diese Organisation zur Lösung ihrer vielfältigen Aufgaben
benötigt.” (Wikipedia)
Wissen als Produktionsfaktor
Informationssysteme zur Verwaltung des Wissens
Chief Information Officer (CIO) für Informationsmanagement
Kritik: Wissensmanagement verwendet undifferenzierten
Wissensbegriff
60 / 73
Wissensmanagement
SECI-Modell
SECI-Modell
[Nonaka & Takeuchi 95]
Modell der Wissenserzeugung:
Sozialisation
Externalisierung
Kombination
Internalisierung
61 / 73
Wissensmanagement
SECI-Modell
Sozialisation
Lernen durch Beobachtung Anderer
Besprechungen, Brainstorming
Externalisierung
Dokumentieren, Veröffentlichung
Abspeichern in Datenbanken
Kombination
Organisation von Wissen
Integration von Wissen aus verschiedenen Quellen
Internalisierung
Verinnerlichen von Wissen (Lernen)
Wissen erhalten und anwenden
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Der Information Lifecycle im Information Engineering
Phasen des Information Lifecycle
IE-Methoden im Information Lifecycle
Der Information Lifecycle im Information Engineering
Information Lifecycle im IE
In dieser VL: Konzentration auf Methoden und Werkzeuge des
IE
Grundlage der weiteren Betrachtungen: Information
Lifecycle
Betrachtung aller Lebensphasen von Information (Erstellung
bis Anwendung)
Ideal: Informationssystem unterstützt alle Phasen
Einsatz von Methoden hängt vom Informationssystementwurf
ab (nach Planung und Analyse)
Implementierung und Integration der Methoden und
Werkzeuge Teil der Realisierung des Informationssystems
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Information dient der Erfüllung einer Aufgabe
Formulierung als Prozess
Teilaufgaben als untergeordnete Prozesse
Wissensintensive Aufgaben
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Creation/Receipt
Autorensysteme (Authoring)
Erstellung einfacher Texte
Hypertext- und Multimediadokumente, Hypermedia
Metadaten
Daten über Dokumente
z.B. bibliographische Daten
Annotationen
Spezielle Art von Metadaten
Verschlagwortung, “tagging“ bzw. semantische Annotation
Textuelle Kommentare, Diskussionen
Markup
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Creation/Receipt
Metadaten
Annotationen
Markup
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Creation/Receipt
Metadaten
Annotationen
Markup
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Creation/Receipt
Metadaten
Annotationen
Markup
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Creation/Receipt
Digitalisierung
Erfassung und Umsetzung von nicht-digitalen Quellen in
digitale
Textuelle Dokumente (Scanning, OCR)
Nicht-textuelle Daten (Schall, Messdaten, Video, Bilder) →
Sampling
Modellierung
Formale Darstellung von Prozessabläufen, Sequenzen,
Anwendungsfällen, Zuständen und Beziehungen
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Creation/Receipt
Digitalisierung
Erfassung und Umsetzung von nicht-digitalen Quellen in
digitale
Textuelle Dokumente (Scanning, OCR)
Nicht-textuelle Daten (Schall, Messdaten, Video, Bilder) →
Sampling
Modellierung
Formale Darstellung von Prozessabläufen, Sequenzen,
Anwendungsfällen, Zuständen und Beziehungen
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Storage
Kurz- bis langfristige Speicherung der Information
Flüchtige Information im Hauptspeicher
Ablage in Dateien
Größere Datenmengen, (semi-)strukturierte Daten:
Datenbanken
Dokumente: Digitale Bibliotheken/Repositories
Langzeitarchivierung (digital preservation)
Wissensrepräsentation und Organisation, Ontologien
Aufbereitung für die Suche: Indexierung
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Storage
Ablage in Dateien
Datenbanken
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Storage
Ablage in Dateien
Datenbanken
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Storage
Ablage in Dateien
Datenbanken
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Storage
Ablage in Dateien
Datenbanken
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Storage
Ablage in Dateien
Datenbanken
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Storage
Ablage in Dateien
Datenbanken
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Storage
Ablage in Dateien
Datenbanken
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Dissemination
Information Retrieval
Recommender-Systeme
Zugangsmanagement (access management)
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Use
Informationssysteme dienen häufig der Erfüllung einer
bestimmten Aufgabe oder eines bestimmten Zwecks
Informationssystem kann Anwendungen gezielt unterstützen
Beispiel Geisteswissenschaften: Interpretation des Materials
mittels annotationsbasierter Diskussion (damit auch
Generierung neuer Information)
Beispiel Informationssystem für Multimediadokumente:
Abspielfunktionen für Videos oder Musik
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Use
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Use
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Use
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Zusammenfassung
Zusammenfassung
Zusammenfassung
Begriff des Information Engineering erläutert
Keine starre Methodik, sondern Methoden und Werkzeuge
Konzentration auf Realisierung von Informationssystemen
Informationskompetenz als notwendige Voraussetzung
Wissensmanagement
4 Phasen
Mögliche Methoden für jede Phase
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Zusammenfassung
Zusammenfassung
Wissensmanagement
4 Phasen
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Zusammenfassung
Zusammenfassung
Wissensmanagement
4 Phasen
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Zusammenfassung
Zusammenfassung
Wissensmanagement
4 Phasen
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Zusammenfassung
Zusammenfassung
Wissensmanagement
4 Phasen
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1:1 - Informationssysteme

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4:1 - Informationssysteme

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