Information Engineering und Information Life Cycle

Norbert Fuhr

Universität Duisburg-Essen

Information EngineeringWS 2008/9

Inhaltsverzeichnis

Übersicht über die Vorlesung

Information EngineeringDefinitionEigenschaften

Daten – Information – WissenDie Begriffe Daten, Information und WissenSichtweisen auf Wissen

WissensmanagementSECI-Modell

Information LifecycleDer Information Lifecycle im Information EngineeringPhasen des Information LifecycleIE-Methoden im Information Lifecycle

Zusammenfassung

Übersicht über die Vorlesung

Kontakt

VorlesungNorbert FuhrLF 135(hinter der Stahltür)

Sprechstunde: nach Vereinbarungnorbert.fuhr@uni-due.de

ÜbungMatthias JordanLF 136Sprechstunde: nach Vereinbarungmjordan@is.inf.uni-due.de

Organisatorisches

I Übungen Montags 15:00-15:45 Uhr

I Übungsbetreuung: Matthias Jordan

I Übungen manchmal rechnergestützt

I Notizen zu Vorlesung und Folien auf Webseite

(Vorläufige) Übersicht über die Vorlesung

1. Grundlagen

2. Methoden

3. Systeme

4. Anwendungen

5. Evaluierung

Grundlagen

I Information Engineering

I Information Lifecycle

I Daten – Information – Wissen

I Wissen und Prozesse: Workflows / Wissensintensive Aufgaben

I Information Seeking & Searching

I Repositories, Datenbanken

I Digitale Bibliotheken und Collaboratories

Methoden

I (Autorensysteme)

I Digitalisierung

I Informationsextraktion

I (Information Mining)

I Metadaten

I Ontologien

I Annotationen

I Digital Preservation (Langzeitarchivierung)

I (Information Retrieval)

I Recommendation

I Access Management

Systeme

I Architekturen

I Repositories

I Web Server

I Content-Management-Systeme

I Wikis

I Digitale Bibliotheken

Anwendungen

I DAFFODIL

I COLLATE

I Kollaborative Web 2.0-Systeme

Information Engineering

DefinitionEigenschaften

Was ist Information Engineering?

Eine erste Definition von Information Engineering:

The application of an interlocking set of formal techniquesfor the planning, analysis, design and construction ofinformation systems, applied on an enterprisewide basis oracross a major sector of an enterprise.

James Martin

Was ist Information Engineering?

I Formale Methoden zurI PlanungI AnalyseI EntwurfI Realisierung

von InformationssystemenI Methoden bauen aufeinander auf und sind voneinander abhängig

I Methoden werden zumeist unternehmensweit verwendet

Was ist Information Engineering?

Information Engineering is an integrated set of techniques,based on corporate strategic planning, which results in theanalysis, design and development of systems whichsupports those plans exactly. Information Engineering isapplied by managers and users with no knowledge ofcomputers, but instead with an expert knowledge of theirbusiness - in conjunction with expert systems which providerapid feedback to management for refinement of thestrategic plans.

Finkelstein

I Strategische Planung

I Kooperation und Partnerschaft von Managern und Nutzern mitEntwicklern

Eigenschaften des IE

I Information Engineering beschreibt keine starre Methodik,sondern Methoden

I IE fördert Top-Down-Ansatz von Informationssystemen:1. Unternehmensweite Informationssystemplanung2. Analyse von Geschäftsbereichen3. Informationssystementwurf4. Informationsystemrealisierung5. Informationssystemeinführung

Eigenschaften des IE

I IE unterstützt Aufbau eines sich laufend weiterentwickelndenBestands an Wissen über ein Unternehmen

I IE unterstützt langfristige Evolution der Informationssysteme

I Orientierung an Unternehmensziele

I Benutzerbeteiligung

I Strategische Planung

Eigenschaften des IE

Keine Beschränkung auf Unternehmen!

I Klassische Definition des IE zugeschnitten auf das"’computerisierte Unternehmen"’

I Web-Informationssysteme, Digitale Bibliotheken

I Offene Communities vs. geschlossene Unternehmen

I Vermittlung von Inhalt und Wissen an Communities

I Kollaborative Erstellung neuen Wissens und neuer Inhalte

I IE-Methoden auch auf diese Informationsysteme erweiterbar

Daten – Information – Wissen

Die Begriffe Daten, Information und WissenSichtweisen auf Wissen

Daten – Information – Wissen

I Im Zusammenhang mit Informationssystemen tauchen dieBegriffe "’Daten"’, "’Wissen"’ und "’Information"’ auf

I In der Informatik redet man auch von "’Datenbanken"’ oder"’Wissensmanagement"’

I Was also ist der Unterschied zwischen Daten, Wissen undInformation?

Sichtweise des Wissensmanagement

I Unterscheidung zwischen Daten und Information auf der einenund Wissen der anderen Seite

I Kontinuum Daten – Information – WissenI Abgrenzung hinsichtlich der Fragestellung

I Daten und Information: "’wer – was – wo – und wann?"’I Wissen: "’wie?"’ und "’warum?"’

I Prozessorientierter Ansatz:I Wissen als Ressource, die zur Erledigung einer Aufgabe

notwendig istI Neues Wissen kann aus der Erledigung der Aufgabe entstehenI Integrierte Betrachtung von Daten, Information und Wissen

Sicht der Informationswissenschaft

I Ursprünglich: Kontinuum Daten – Wissen – Information

I Gegensatz zur allgemein üblichen Begrifflichkeit

I Daher: Daten – Information – Wissen, mit Erläuterungen aus derInformationswissenschaft

Syntax, Semantik und Pragmatik

Syntax: Hierbei wird ein Objekt als Folge von Symbolenaufgefasst.

Semantik beschäftigt sich mit der Bedeutung eines Objektes.

Pragmatik orientiert sich an der Nutzung eines Objektes für einenbestimmten Zweck.

Daten – Information – Wissen auf verschiedenen Ebenen

absicherungHandlungs−informationellenerarbeitung zur

kontrollierte

pragmatisch

Verfahren der

semantisch

Daten

verarbeitungDaten−Verfahren derdefinierte

syntaktisch

begründete

(Wissen−)Repräsentation

Information Wissen

Wissens−

Wissen

I Wissen ist die Teilmenge von Information, die von jemandem ineiner konkreten Situation zur Lösung von Problemen benötigtwird

I Suche nach Wissen in externen Quellen

I Informationssysteme: Extraktion des benötigten Wissens aus derbereitgestellten Information

I Transformation von Information in Wissen als ein Mehrwerterzeugender Prozess

I Wissen ist Information in Aktion

Beispiel: UNIX Manuals

I Beinhalten Information über Unix

I Beispiel: wie drucke ich ein Dokument?

I Benötigtes Wissen: Teilmenge der insgesamt in den Manualsverfügbaren, umfangreichen Information

I Mehrwert durch gezielte Bereitstellung (z.B. durch das Unixman-Kommando)

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

Aus Daten wird Information

Ergebnisse Fußball-Bundesliga 28. Spieltag

Hannover – Bayern 1:2Schalke – Gladbach 2:0Hamburg – Stuttgart 2:4Aachen – Dortmund 1:4Berlin – Bielefeld 1:1Bremen – Nürnberg 1:0Leverkusen – Bochum 1:4Frankfurt – Cottbus 1:3Wolfsburg – Mainz 3:2

Wissen zur Entscheidungsfindung

Problem: Soll ich heute mein BVB-Trikot aufder Arbeit anziehen?

Ergebnisse Fußball-Bundesliga 28. Spieltag

Hannover – Bayern 1:2Schalke – Gladbach 2:0Hamburg – Stuttgart 2:4Aachen – Dortmund 1:4Berlin – Bielefeld 1:1Bremen – Nürnberg 1:0Leverkusen – Bochum 1:4Frankfurt – Cottbus 1:3Wolfsburg – Mainz 3:2

Wer schönere Farben bevorzugt...;-)

Problem: Soll ich heute mein Schalke-Trikotauf der Arbeit anziehen?

Ergebnisse Fußball-Bundesliga 28. Spieltag

Hannover – Bayern 1:2Schalke – Gladbach 2:0Hamburg – Stuttgart 2:4Aachen – Dortmund 1:4Berlin – Bielefeld 1:1Bremen – Nürnberg 1:0Leverkusen – Bochum 1:4Frankfurt – Cottbus 1:3Wolfsburg – Mainz 3:2

Rolle des Wissens zur Entscheidungsunterstützung

Wissen dient zur "’informationellen Handlungsabsicherung"’

NützlichkeitEntscheidung WissenInformation

1) Verfügbarkeit

b) Zugänglichkeit2) Interpretierbarkeit

a) Bereitstellung

Daten

3) Neuigkeit

8) Informationswert b) Verständlichkeit a) Informationsgehalt7) Validität

4) Glaubwürdigkeit

5) Relevanz a) Kontext−Relevanz b) Aktualität

a) Bereitstellung b) Zugänglichkeit

6) Entsch.−Verfügbark.

Sichtweisen auf Wissen

I Enzyklopädisches WissenI AlltagswissenI Lexikalisches WissenI FachwissenI Erfahrungswissen

I Handlungswissen

I Räumliches Wissen

I Episodisches Wissen

Alltagswissen

Dies sind 4 Äpfel

Unternehmen sollen Gewinne erwirtschaften

Lexikalisches Wissen

Schimmel bezeichnet weißes Pferd

Abbildung: Weißes Pferd, Jerzy Panek

Fohlen bezeichnet junges Pferd... und das Team von BorussiaMönchengladbach ;-)

Fachwissen

Gewinn ist Umsatz minus Kosten

G = U−K

Komplexe Zahlen besitzen einen Real- und ImaginärteilRealteil︷ ︸︸ ︷1.631 , 4.73i︸︷︷︸

Imaginärteil

Erfahrungswissen

Unreife Früchte können Durchfall verursachen

Abbildung: Unreife Frucht der Red Savina, schärfster Chili der Welt

Handlungswissen

Kenntnis von Prozeduren und Problemlösungen

Räumliches Wissen

Analoge Repräsentation physischer Objekte durch Repräsentationräumlicher Information und Verhältnisse

Beispiel: Mentale Rotation analoger Objekte

Episodisches Wissen

Autobiografisches Wissen, das aus erinnerbaren Erlebnissen besteht

Beispiel: George spielt Golf in Yale

Implizites vs. explizites Wissen

Implizites Wissen:

In mentalen Modellen, kognitiven Bildern Konstrukten undKarten sowie routinierten Verhaltens- und Vorgehensweiseneingelagertes Wissen bezeichnet man als implizites Wissen(tacit knowledge)

Explizites Wissen (Polanyi)

Spezifisches, reproduzierbares Wissen, als Know-how oderals Fingerspitzengefühl beschrieben

Implizites vs. explizites Wissen

Aufgabe von Informationssystemen:

I Implizites Wissen in Explizites überführen

I Explizites Wissen bei Anwendung evtl. wieder implizit

Wissensmanagement

SECI-Modell

Wissensmanagement

”Wissensmanagement beschäftigt sich mit den Möglichkeiten, auf dieWissensbasis eines Unternehmens Einfluss zu nehmen. Unter derWissensbasis eines Unternehmens werden alle Daten undInformationen, alles Wissen und alle Fähigkeiten verstanden, die dieseOrganisation zur Lösung ihrer vielfältigen Aufgaben benötigt.”(Wikipedia)

I Wissen als Produktionsfaktor

I Informationssysteme zur Verwaltung des Wissens

I Chief Information Officers (CIO) für Informationsmanagement

I Kritik: Wissensmanagement verwendet undifferenziertenWissensbegriff

SECI-Modell

[Nonaka & Takeuchi 95]

Modell der Wissenserzeugung

I Sozialisation

I Externalization

I Kombination

I Internalisierung

SECI-Modell

Sozialisation

I Teilen von Erfahrungen

I Implizites Wissen erzeugtneues implizites Wissen

I z.B. Sprache, Imitation,Beobachtung, Übung

SECI-Modell

Externalisierung

I Implizites Wissen wirdartikuliert

I z.B. Modellbildung

I Schlüsselprozess derWissensumwandlung

I Erschaffung explitzitenWissens aus Implizitem

SECI-Modell

Kombination

I Konzepte werden in einWissenssystem eingebunden

I Isolierte Teile zu einemgemeinsamen Ganzen

SECI-Modell

Internalisierung

I Explizites Wissen wird (zuImplizitem) verinnerlicht

I “learning by doing”

Information Lifecycle

Der Information Lifecycle im Information EngineeringPhasen des Information LifecycleIE-Methoden im Information Lifecycle

Information Lifecycle im IE

I In dieser VL: Konzentration auf Methoden und Werkzeuge des IE

I Grundlage der weiteren Betrachtungen: Information LifecycleI Betrachtung aller Lebensphasen von Information (Erstellung bis

Anwendung)

I Ideal: Informationssystem unterstützt alle Phasen

I Einsatz von Methoden hängt vom Informationssystementwurf ab(nach Planung und Analyse)

I Implementierung und Integration der Methoden und WerkzeugeTeil der Realisierung des Informationssystems

Information Lifecycle Information Lifecycle

I Information dient der Erfüllung einer Aufgabe

I Formulierung als Prozess

I Teilaufgaben als untergeordnete Prozesse

I Wissensintensive Aufgaben

Creation/Receipt

I Autorensysteme (Authoring)I Erstellung einfacher TexteI Hypertext- und Multimediadokumente, Hypermedia

I MetadatenI Daten über DokumenteI z.B. bibliographische Daten

I AnnotationenI Spezielle Art von MetadatenI Verschlagwortung, "’tagging"’ bzw. semantische AnnotationI Textuelle Kommentare, Diskussionen

I Markup

Creation/Receipt

I DigitalisierungI Erfassung und Umsetzung von nicht-digitalen Quellen in digitaleI Textuelle Dokumente (Scanning, OCR)I Nicht-textuelle Daten (Schall, Messdaten, Video, Bilder)→

SamplingI Modellierung

I Formale Darstellung von Prozessabläufen, Sequenzen,Anwendungsfällen, Zuständen und Beziehungen

Storage

I Kurz- bis langfristige Speicherung der Information

I Flüchtige Information im Hauptspeicher

I Ablage in Dateien

I Größere Datenmengen, (semi-)strukturierte Daten: Datenbanken

I Dokumente: Digitale Bibliotheken/Repositories

I Langzeitarchivierung (digital preservation)

I Wissensrepräsentation und Organisation, Ontologien

I Aufbereitung für die Suche: Indexierung

Dissemination

I Information Retrieval

I Recommendersysteme

I Zugangsmanagement (access management)

Use

I Informationssysteme dienen häufig der Erfüllung einerbestimmten Aufgabe oder eines bestimmten Zwecks

I Informationssystem kann Anwendungen gezielt unterstützen

I Beispiel Geisteswissenschaften: Interpretation des Materialsmittels annotationsbasierter Diskussion (damit auch Generierungneuer Information)

I Beispiel Informationssystem für Multimediadokumente:Abspielfunktionen für Videos oder Musik

Zusammenfassung

Zusammenfassung

I Begriff des Information Engineering erläutertI Keine starre Methodik, sondern Methoden und WerkzeugeI Konzentration auf Realisierung von Informationssystemen

I Daten – Information – Wissen

I WissensmanagementI Information Lifecycle

I 4 PhasenI Mögliche Methoden für jede Phase