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Information Engineering und Information LifeCycle
Norbert Fuhr
Universitat Duisburg-Essen
Information EngineeringEinfuhrung
Inhaltsverzeichnis
Ubersicht uber die Vorlesung
Information Engineering
Informationskompetenz
Suchkompetenz
Daten – Information – Wissen
Wissensmanagement
Information Lifecycle
Zusammenfassung2 / 76
Ubersicht uber die Vorlesung
(Vorlaufige) Ubersicht uber die Vorlesung
1. Grundlagen
2. Methoden
3. Systeme
4. Anwendungen
5. Evaluierung
4 / 76
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
5 / 76
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 Evaluierung
6 / 76
Systeme
I Architekturen
I Repositories
I Web Server
I Content-Management-Systeme
I Wikis
I Digitale Bibliotheken
7 / 76
Anwendungen
I DAFFODIL
I COLLATE
I Soziale Netze / Kollaborative Web 2.0-Systeme
8 / 76
KonzepteBs.: Taktiken, Strategeme, Proaktivitat
9 / 76
KonzepteBs.: Ontologien
10 / 76
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 of in-formation systems, applied on an enterprisewide basis oracross a major sector of an enterprise.
James Martin
12 / 76
Was ist Information Engineering?
I Formale Methoden zurI PlanungI AnalyseI EntwurfI Realisierung
von Informationssystemen
I Methoden bauen aufeinander auf und sind voneinanderabhangig
I Methoden werden zumeist unternehmensweit verwendet
13 / 76
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 which sup-ports those plans exactly. Information Engineering is app-lied by managers and users with no knowledge of compu-ters, but instead with an expert knowledge of their business- in conjunction with expert systems which provide rapidfeedback to management for refinement of the strategicplans.
Finkelstein
I Strategische Planung
I Kooperation und Partnerschaft von Managern und Nutzernmit Entwicklern
14 / 76
Eigenschaften des IE
I Information Engineering beschreibt keine starre Methodik,sondern Methoden
I IE fordert Top-Down-Ansatz von Informationssystemen:
1. Unternehmensweite Informationssystemplanung2. Analyse von Geschaftsbereichen3. Informationssystementwurf4. Informationsystemrealisierung5. Informationssystemeinfuhrung
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Eigenschaften des IE
I IE unterstutzt Aufbau eines sich laufend weiterentwickelndenBestands an Wissen uber ein Unternehmen
I IE unterstutzt langfristige Evolution der Informationssysteme
I Orientierung an Unternehmenszielen
I Benutzerbeteiligung
I Strategische Planung
16 / 76
Eigenschaften des IE
Keine Beschrankung 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
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Probleme
2014 Findwise survey: main obstacles for finding information:
I Lack of appropriate metatags
I Search results not relevant
I Don’t know where to look
I Not all content sources are searchable
I Information is outdated
I Search skills are lacking
I Poor navigation functionality
I Access restrictions to content that could be of value
I Search process takes too long
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Informationskompetenz
Informationskompetenz - 6 SchritteImplizierte FahigkeitenBenachbarte Kompetenzen(Potenzielle) Systemunterstutzung
Information/Wissen als Entscheidungsgrundlage
”People’s actions are based more on what they believe than onwhat is objectively true”[Bandura, 1997; Pajares, 2002].
“What you see is all there is (WYSIATI)”(Entscheidung allein aufgrund der vorhandenen, unzureichendenInformation)(Kahneman, 2011: Thinking fast and slow)
→ Informationskompetenz als notwendige Fahigkeit, um Glaubendurch Wissen zu ersetzen
20 / 76
Informationskompetenz - 6 Schritte1. Aufgabendefinition
I Definiere das InformationsproblemI Identifiziere das Informationsbedurfnis
2. Informations-Beschaffungs-StrategienI Bestimme alle moglichen QuellenI Wahle die besten Quellen aus
3. Lokalisierung und ZugriffI Lokalisiere die Quellen (intellektuell und physisch)I Finde die Information innerhalb der Quelle
4. Benutze die InformationI Anschauen (z.B. lesen, horen, betrachten, anfassen)I Extrahiere die relevante Information
5. SyntheseI Organisiere die Information aus verschiedenen QuellenI Prasentiere die Information
6. BewertungI Ergebnisse bewertenI Rechercheweg bewerten
21 / 76
Informationskompetenz - Beispiel
I 1. AufgabendefinitionI Definiere das Informationsproblem
Ich will das neue Handy Galaxy Xperia Lumia kaufenI Identifiziere das Informationsbedurfnis
Wo kriege ich es am gunstigsten?
I 2. Informations-Beschaffungs-StrategienI Bestimme alle moglichen Quellen
Freunde, Handy-Shop, Google, Preisvergleichs-Seiten, Amazon,. . .
I Wahle die besten Quellen aus
I 3. Lokalisierung und ZugriffI Lokalisiere die Quellen (intellektuell und physisch)
Freunde/Shops aufsuchen, Web-Seiten aufrufenI Finde die Information innerhalb der Quelle
Fragen / Suchen / Browsen
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Informationskompetenz - Beispiel (2)
I 4. Benutze die InformationI Anschauen (z.B. lesen, horen, betrachten, anfassen)I Extrahiere die relevante Information
Mit/ohne Vertrag, Lieferzeit, Gesamtpreis inkl. Versand
I 5. SyntheseI Organisiere die Information aus verschiedenen Quellen
Vergleichbare ZusammenstellungI Prozessiere/Prasentiere die Information
Ubersichtstabelle, . . .
I 6. BewertungI Ergebnisse bewerten
Habe ich das gunstigste Angebot gefunden?I Rechercheweg bewerten
Hatte ich schneller zum Ziel kommen konnen? Was waruberflussig?
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Implizierte Fahigkeiten1. Aufgabendefinition
I Informationsbedarf erkennen
2. Informations-Beschaffungs-StrategienI Kenntnis von StrategienI Kenntnis von Quellen
3. Lokalisierung und ZugriffI Lokalisierung von InformationsquellenI Suchen nach Information
4. Benutze die InformationI verschiedene Medien anschauen und Inhalt erfassenI Extraktion der relevanten Information
5. SyntheseI Organisation von InformationI zweckoptimierte Gestaltung und Prasentation
6. BewertungI kritische Beurteilung von InformationI Selbstreflektion bzgl. Vorgehensweise
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Benachbarte Kompetenzen
I Bibliothekskompetenz
I Computerkompetenz
I Digitalkompetenz (Fahigkeit, uber Computer dargestellteInformationen unterschiedlicher Formate verstehen undanwenden zu konnen)
I Internet-Kompetenz
I Suchkompetenz
I Kommunikationskompetenz
I Lesekompetenz
I Medienkompetenz
I Schreibkompetenz
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(Potenzielle) Systemunterstutzung
1. AufgabendefinitionI Wissenstests in Lehr-/Lernumgebungen
2. Informations-Beschaffungs-StrategienI Strategien fur Standardprobleme (z.B. known item search)
3. Lokalisierung und ZugriffI Hilfe bei der Anfrageformulierung (→ Daffodil)I situationsabhangige Vorschlage zur Suchfortsetzung (→
Daffodil)
4. Benutze die InformationI strukturierte Ablage (→ personliche Handbibliothek in
Daffodil)I Annotationsmoglichkeiten
5. SyntheseI ?
6. BewertungI ?
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Suchkompetenz
SuchbarkeitLinguistische FunktionenAnfragespracheRankingSuchtaktiken und Strategeme
Suchkompetenz
I Aufbau einer Web-Suchmaschine
I Suchbarkeit
I Linguistische Funktionen
I Anfragesprache
I Ranking
I Suchtaktiken und Strategeme
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Aufbau einer Web-Suchmaschine
29 / 76
Basiskomponenten einer Web-Suchmaschine
Crawler Sammelt Webseiten, interagiert mit Webservern beimDokumentzugriff, folgt Links zu neuen Quellen
Parser/Indexer Extrahiert Schlusselworter aus Texten und indexiertdie Dokumente
Datenbank Effiziente Speicherung der extrahierten undaufbereiteten Daten (z.B. in einer Datenbank mitinvertierten Listen)
Searcher Entgegenname von Anfragen, sucht in der Datenbanknach den passenden Antworten
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SuchbarkeitWelche Dokumente konnen uberhaupt gefunden werden?
I Zugriff:I offentlich zuganglichI verlinktI durch robots.txt erlaubtI keine Datenbankinhalte (außer wenn verlinkt)
I AktualitatI Dokumentformat
I nur Texte (kein Faksimile, andere Medien nur uber Text)I keine exotischen Dokumentformate
I keine Sprachubersetzung
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Suchkompetenz - linguistische Funktionen
Wortnormalisierung Fuhr – fuhr, Schuss – Schuß, colour – color,meta tag – meta-tag – metatag – meta tag’s
Grundformreduktion Hauser – Hauses – Hause – Haus, Duisburg –Duisburgs, ¬ Duisburger
Nominalphrasen ”information retrieval”, ”retrieval * information”
Komposita Einfamilienhaus, Reihenendhaus, Doppelhaushalfte
Synonyme Handy Mobiltelefon Smartphone / ∼handy
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Anfragesprache
I UND, ODER, Negationhandy -vertrag
I Zahlenbereiche: 100..200 EURO
I Facetten: Objekttyp (Bil-der/Maps/Videos/News/Shopping/..),Standort, Sprache, Zeitraum
I site:, link:, filetype:,
related:
link:uni-due.de -site:uni-due.de
I inurl:, intitle:, intext:,
inanchor:
duisburg -intext:duisburg
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RankingFaktoren, die eine Seite nach oben bringen
I Suchbegriffe kommen haufig in der Seite vor
I Suchbegriffe kommen in Ankertexten vor
I Page rank
I Nutzer-Klicks: fremde, eigene, Freunde (Google+)
I Diversitat
(Faktoren werden als Merkmale in einem learning to rank-Ansatzverwendet, auf Klick-Daten trainiert)
Search engine optimization:Maßnahmen, eine Seite nach oben zu bringenaber: Web spam
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Suchtaktiken und Strategeme
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 Suchmoglichkeiten/Variation
Strategem: Aktionen in einer Suchdomane
Strategie: Plan zu Durchfuhrung einer komplexen Suche
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Daten – Information – Wissen
Die Begriffe Daten, Information und WissenWissen zur Entscheidungsunterstutzung
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?
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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
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Sicht der Informationswissenschaft
I Ursprunglich: Kontinuum Daten – Wissen – Information
I Gegensatz zur allgemein ublichen Begrifflichkeit
I Daher: Daten – Information – Wissen, mit Erlauterungen ausder Informationswissenschaft
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Syntax, Semantik und Pragmatik
Syntax: Hierbei wird ein Objekt als Folge von Symbolenaufgefasst.
Semantik beschaftigt sich mit der Bedeutung eines Objektes.
Pragmatik orientiert sich an der Nutzung eines Objektes fureinen bestimmten Zweck.
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Daten — Information — Wissen
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Wissen
I Wissen ist die Teilmenge von Information, die von jemandemin einer konkreten Situation zur Losung von Problemenbenotigt wird
I Suche nach Wissen in externen Quellen
I Informationssysteme: Extraktion des benotigten Wissens ausder bereitgestellten Information
I Transformation von Information in Wissen als ein Mehrwerterzeugender Prozess
I Wissen ist Information in Aktion
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Beispiel: Hilfesystem zu Textverarbeitung
I Beinhalten Information uber das Textverarbeitungsprogramm
I Beispiel: wie ubertrage ich ein Textformat?
I Benotigtes Wissen: Teilmenge der insgesamt im Systemverfugbaren, umfangreichen Information
I Mehrwert durch gezielte Bereitstellung (z.B. durchkontextabhangige Hilfe)
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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
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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 – Nurnberg 1:0Leverkusen – Bochum 1:4Frankfurt – Cottbus 1:3Wolfsburg – Mainz 3:2
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Wissen zur Entscheidungsfindung
Problem: Soll ich heute mein BVB-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 – Nurnberg 1:0Leverkusen – Bochum 1:4Frankfurt – Cottbus 1:3Wolfsburg – Mainz 3:2
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Rolle des Wissens zur Entscheidungsunterstutzung
Wissen dient zur “informationellen Handlungsabsicherung“
48 / 76
Informationelle HandlungsabsicherungDaten
Verfugbarkeit
I Bereitstellung: Bereitstellung: Welche Datenwerden wo erhoben?
I Zuganglichkeit: Welcher Aufwand isterforderlich, um auf die Daten zuzugreifen?
Interpretierbarkeit
I Sind die Daten fur den Nutzenden verstandlich?
49 / 76
Informationelle HandlungsabsicherungInformation
Neuigkeit
I Sind die Informationen aktuell?
Glaubwurdigkeit
I Sind die Informationen glaubwurdig?
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Informationelle HandlungsabsicherungWissen
Relevanz
I Sind die Informationen relevant fur dieEntscheidung?
Entscheidungs-Verfugbarkeit
I Bereitstellung: Stehen die Informationen bereit,wenn die Entscheidung ansteht?
I Zuganglichkeit: Gibt es Zugriff auf die relevantenInformationen, wenn die Entscheidung ansteht?
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Informationelle HandlungsabsicherungEntscheidung
Validitat
I Informationsgehalt: Gibt es ausreichend Belegefur die Entscheidung?
I Verstandlichkeit: Ist die Entscheidung fur anderenachvollziehbar?
Informationswert
I Ist die Entscheidung fur Andere von Interesse?
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Informationelle HandlungsabsicherungNutzlichkeit
I Welches sind die Dimensionen der Nutzlichkeit im konkretenFall (Geld, Zeit, Zufriedenheit,...)?
I Wie kann man die Nutzlichkeit messen?
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Informationelle Handlungsabsicherung: Beispiel
Entscheidungen und Empfehlungen desBundesgesundheitsministers auf das Corona-Virus
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Informationelle Handlungsabsicherung: BeispielDaten
Verfugbarkeit
I Bereitstellung: Welche Daten werden woerhoben?Verdachtsfalle, positiv getestete, Todesfalle,Kontaktpersonen, vorher besuchte Orte +Veranstaltungen, durch lokale Gesundheitsamter
I Zuganglichkeit: Welcher Aufwand isterforderlich, um auf die Daten zuzugreifen?Daten werden vom RKI gesammelt und denStakeholdern zur Verfugung gestellt
Interpretierbarkeit
I Sind die Daten fur den Nutzenden verstandlich?Die Politik benotigt die Daten in anderer Formals die Virologen
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Informationelle Handlungsabsicherung: BeispielInformation
Neuigkeit
I Sind die Informationen aktuell?Aggregierte Daten mussen tagesaktuell sein
Glaubwurdigkeit
I Sind die Informationen glaubwurdig?In manchen Landern werden die Zahlen geschont
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Informationelle Handlungsabsicherung: BeispielWissen
Relevanz
I Sind die Informationen relevant fur dieEntscheidung?Zahlen fur andere Lander sind nur vonbegrenztem Interesse
Entscheidungs-Verfugbarkeit
I Bereitstellung: Stehen die Informationen bereit,wenn die Entscheidung ansteht?Gibt es tagesaktuelle Zahlen?
I Zuganglichkeit: Gibt es Zugriff auf die relevantenInformationen, wenn die Entscheidung ansteht?Hat die Politik Zugriff auf diese Zahlen?
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Informationelle Handlungsabsicherung: BeispielEntscheidung
Validitat
I Informationsgehalt: Gibt es ausreichend Belegefur die Entscheidung?Gibt es Zahlen und konkrete Beispiele zurRechtfertigung
I Verstandlichkeit: Ist die Entscheidung fur anderenachvollziehbar? Welche Zusammenhangemussen zusatzlich erlautert werden?
Informationswert
I Ist die Entscheidung fur Andere von Interesse?Andere Lander wollen evtl. dem deutschenbeispiel folgen
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Informationelle Handlungsabsicherung: BeispielNutzlichkeit
I Welches sind die Dimensionen der Nutzlichkeit im konkretenFall (Geld, Zeit, Zufriedenheit,...)? Anzahl Infizierte,Todesfalle
I Wie kann man die Nutzlichkeit messen?Erhebung durch Gesundheitsamter
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Wissensmanagement
Implizites vs. explizites WissenSECI-Modell
Wissensmanagement
”Wissensmanagement beschaftigt sich mit den Moglichkeiten, aufdie Wissensbasis eines Unternehmens Einfluss zu nehmen. Unterder Wissensbasis eines Unternehmens werden alle Daten undInformationen, alles Wissen und alle Fahigkeiten verstanden, diediese Organisation zur Losung ihrer vielfaltigen Aufgabenbenotigt.” (Wikipedia)
I Wissen als Produktionsfaktor
I Informationssysteme zur Verwaltung des Wissens
I Chief Information Officer (CIO) fur Informationsmanagement
I Kritik: Wissensmanagement verwendet undifferenziertenWissensbegriff
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Implizites vs. explizites Wissen
Implizites Wissen:In mentalen Modellen, kognitiven Bildern Konstrukten undKarten sowie routinierten Verhaltens- und Vorgehenswei-sen eingelagertes Wissen bezeichnet man als implizitesWissen (tacit knowledge ),auch als Know-how oder Fingerspitzengefuhl beschrieben
Explizites Wissen (Polanyi)
Spezifisches, reproduzierbares Wissen,In der Regel schriftlich (oder anderweitig explizit) reprasen-tiert
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Implizites vs. explizites Wissen
Aufgabe von Informationssystemen:
I Implizites Wissen in Explizites uberfuhren
I Explizites Wissen bei Anwendung evtl. wieder implizit
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SECI-Modell
[Nonaka & Takeuchi 95]
Modell der Wissenserzeugung:
I Sozialisation
I Externalisierung
I Kombination
I Internalisierung
64 / 76
SozialisationI Lernen durch Beobachtung Anderer
I Besprechungen, Brainstorming
Externalisierung
I Dokumentieren, Veroffentlichung
I Abspeichern in Datenbanken
KombinationI Organisation von Wissen
I Integration von Wissen aus verschiedenen Quellen
Internalisierung
I Verinnerlichen von Wissen (Lernen)
I Wissen erhalten und anwenden
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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 desIE
I Grundlage der weiteren Betrachtungen: InformationLifecycle
I Betrachtung aller Lebensphasen von Information (Erstellungbis Anwendung)
I Ideal: Informationssystem unterstutzt alle Phasen
I Einsatz von Methoden hangt vom Informationssystementwurfab (nach Planung und Analyse)
I Implementierung und Integration der Methoden undWerkzeuge Teil der Realisierung des Informationssystems
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Information Lifecycle
68 / 76
Information Lifecycle
I Information dient der Erfullung einer Aufgabe
I Formulierung als Prozess
I Teilaufgaben als untergeordnete Prozesse
I Wissensintensive Aufgaben
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Creation/Receipt
I Autorensysteme (Authoring)I Erstellung einfacher TexteI Hypertext- und Multimediadokumente, Hypermedia
I MetadatenI Daten uber DokumenteI z.B. bibliographische Daten
I AnnotationenI Spezielle Art von MetadatenI Verschlagwortung, “tagging“ bzw. semantische AnnotationI Textuelle Kommentare, Diskussionen
I Markup
70 / 76
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) →
Sampling
I ModellierungI Formale Darstellung von Prozessablaufen, Sequenzen,
Anwendungsfallen, Zustanden und Beziehungen
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Storage
I Kurz- bis langfristige Speicherung der Information
I Fluchtige Information im Hauptspeicher
I Ablage in Dateien
I Großere Datenmengen, (semi-)strukturierte Daten:Datenbanken
I Dokumente: Digitale Bibliotheken/Repositories
I Langzeitarchivierung (digital preservation)
I Wissensreprasentation und Organisation, Ontologien
I Aufbereitung fur die Suche: Indexierung
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Dissemination
I Information Retrieval
I Recommender-Systeme
I Zugangsmanagement (access management)
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Use
I Informationssysteme dienen haufig der Erfullung einerbestimmten Aufgabe oder eines bestimmten Zwecks
I Informationssystem kann Anwendungen gezielt unterstutzen
I Beispiel Geisteswissenschaften: Interpretation des Materialsmittels annotationsbasierter Diskussion (damit auchGenerierung neuer Information)
I Beispiel Informationssystem fur Multimediadokumente:Abspielfunktionen fur Videos oder Musik
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Zusammenfassung
Zusammenfassung
I Begriff des Information Engineering erlautertI Keine starre Methodik, sondern Methoden und WerkzeugeI Konzentration auf Realisierung von Informationssystemen
I Informationskompetenz als notwendige VoraussetzungI Daten – Information – Wissen
I DefinitionenI Wissen zur Entscheidungsunterstutzung
I WissensmanagementI Information Lifecycle
I 4 PhasenI Mogliche Methoden fur jede Phase
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