Řízení informací. Studijní dokumentace projektu. Podpora nabídky vzdělávacích programů pro pracovníky veřejného sektoru Plzeňského kraje

Transkript

1 Řízení informací Studijní dokumentace projektu Podpora nabídky vzdělávacích programů pro pracovníky veřejného sektoru Plzeňského kraje Registrační číslo: CZ.1.07/3.2.02/

2 Tento studijní materiál byl vytvořen pro potřeby účastníků komplexního vzdělávacího programu Podpora nabídky vzdělávacích programů pro pracovníky veřejného sektoru Plzeňského kraje organizovaného Útvarem koordinace evropských projektů města Plzně, p. o. (dále jen ÚKEP ). Využívání v rámci výuky, ostatní vzdělávací činnosti, konzultací, jeho distribuce, tisk a elektronická archivace jsou možné jen s písemným souhlasem ÚKEP. 2

3 Obsah 1 ZÁKLADNÍ INFORMACE K DOKUMENTU A KE STUDIU ÚVOD DO PROBLEMATIKY STRATEGICKÉHO ŘÍZENÍ INFORMACÍ ZNALOSTI A KOMPETENCE ZÍSKANÉ STUDIEM DOPORUČENÍ PRO PRÁCI S DOKUMENTEM ÚVOD DO STRATEGICKÉHO ŘÍZENÍ INFORMACÍ PROČ VĚNOVAT POZORNOST STRATEGICKÉMU ŘÍZENÍ IS/IT Budoucnost informačních technologií PERSPEKTIVY INFORMAČNÍ SPOLEČNOSTI ZÁKLADY TEORIE INFORMACE VZTAH MEZI DATY INFORMACEMI A ZNALOSTMI INFORMACE V SOUČASNÉ EKONOMICE STRUKTURA A CHARAKTER MANAŽERSKÝCH ROZHODOVÁNÍ ROZHODOVACÍ PROCES TEORIE ROZHODOVÁNÍ, RACIONALITA A INTUICE ATRIBUTY A KLASIFIKACE MANAŽERSKÝCH INFORMACÍ VČASNOST, DOSTUPNOST A SPOLEHLIVOST PŘÍSUNU INFORMACÍ OBSAH INFORMACÍ FORMÁT INFORMACÍ CENA A HODNOTA INFORMACÍ Přístupy k hodnocení efektivnosti aplikací IS/IT LEGÁLNOST INFORMACÍ

4 5.5.1 Informace veřejného sektoru (Polčák, 2008) NEJČASTĚJŠÍ PROBLÉMY SE ZÍSKÁVÁNÍM INFORMACÍ PRO MANAŽERSKÁ ROZHODOVÁNÍ 53 7 METODY STRATEGICKÝCH ANALÝZ POUŽÍVANÝCH V OBLASTI IS/IT ZÁKLADNÍ NÁVYKY PŘI ANALÝZE SLEPT ANALÝZA Jednotlivé oblasti analýzy Metoda MAP ETOP (Environmental Threat and Opportunity Profile) ANALÝZA OBOROVÉHO OKOLÍ Jednotlivé oblasti analýzy Objektivizace analýzy dle Portera ANALÝZA STAKEHOLDERS INTERNÍ ANALÝZA Strategické návaznosti a cíle Rozvojové záměry a cíle, řízení rozvoje IS/IT Koncepce a filozofie IS Finanční zabezpečení Materiální zabezpečení Personální zabezpečení Organizace a řízení Jakost Bezpečnost a ochrana IS/IT

5 7.6 SWOT ANALÝZA IS/IT STRATEGIE STRATEGICKÉ ŘÍZENÍ KOMPONENTY STRATEGIE IS/IT JAK POSTUPOVAT PŘI NÁVRHU IS/IT STRATEGIE Generování řešení Výběr optimální strategie Implementace strategie Zhodnocení realizace strategie IS/IT ALTERNATIVNÍ PŘÍSTUPY K FORMULACI IS/IT STRATEGIE (KEŘKOVSKÝ A DALŠÍ, 2003) Pojetí IS/IT strategie podle Earla Metoda MDIS POUŽITÁ LITERATURA DOPORUČENÁ LITERATURA PRO SAMOSTUDIUM

6 Seznam zkratek IT IS ICT ERP BI MRP MRPII DW CRM ASP DOS GIS CS ETL PC ETOP MAP BSA SBU VoIP SLEPT ČTÚ PSI MDIS SWOT ISVS SMART SLA DRP HW SW Informační technologie Informační systémy Informační a komunikační technologie Enterprise Resources Planning = řízení zdrojů organizace Business Inteligence (nepřekládá se) Material Resources Planning = řízení materiálových zdrojů Manufacturing Resources Planning = řízení výrobních zdrojů Data Warehouse = datový sklad Customer Relationship Management = řízení vztahů se zákazníky Application Service Provider = poskytovatel služby aplikací Disk Operation System Geografický informační systém Celní správa Extraction, Transforming, Loading extrakce, transformace, nahrání Osobní počítač Environmental Threat and Opportunity Profile = profil hrozeb a příležitostí okolí Monitoruj, analyzuj, predikuj Business Software Alliance Strategická obchodní jednotka Voice over IP = přenos hlasu přes IP (Internet) Sociální, legislativní, ekonomické, politické a technologické faktory Český telekomunikační úřad Public Sector Information = informace veřejného sektoru Multidimensional Development of Information Systems = vícedimenzionální rozvoj informačních systémů Silné stránky, slabé stránky, příležitosti, hrozby Informační systémy veřejné správy Specifické, měřitelné, akceptovatelné, realizovatelné, zamřené v čase Service Level Agreement = smlouva o úrovni poskytovaných služeb Disaster Recovery Plan = plán obnovy v případě havárie Hardware Software 6

7 1 Základní informace k dokumentu a ke studiu 1.1 Úvod do problematiky strategického řízení informací Mezi hlavní cíle tohoto výukového modulu patří ujasnění rolí, hodnot a cen informací ve vztahu k organizaci, řídícím a rozhodovacím procesům a jejich efektivnosti. Dále uvědomění si nutnosti strategického přístupu k využívání informačních technologií v řízení a organizaci (informačního managementu) a strategického významu perspektivních informačních technologií v širším kontextu rozvoje společnosti. V průběhu studia tohoto výukového programu budou posluchači neustále rozvíjet své schopnosti a dovednosti a rozšiřovat si své znalosti o praktické pohledy, jež budou moct později využít v praxi. 1.2 Znalosti a kompetence získané studiem Studenti by měli být schopni v podmínkách konkrétní organizace shromáždit potřebné informace a na jejich podkladě kriticky zhodnotit procesy získávání a využívání informací pro řízení a rozhodování a navrhovat opatření na zlepšení. Rozvoj osobních znalostí a dovedností studenta po absolvování modulu a oblasti, ve kterých se dokáže orientovat: chápat podstatu rozhodovacích procesů a správně identifikovat zdroje informací potřebných pro rozhodování; efektivně shromáždit informace ve struktuře a formátu potřebném pro rozhodování; správně analyzovat shromážděné informace, získané poznatky kriticky hodnotit a vyvozovat z nich závěry; poznatky a závěry vhodně prezentovat včetně využití prostředků výpočetní techniky; popsat a kriticky hodnotit přístup k využívání informací v konkrétní organizaci a navrhnout náměty na zlepšení. 7

8 1.3 Doporučení pro práci s dokumentem Tento studijní dokument je určen jako základní učební pomůcka pro studenty vzdělávacího programu Řízení informací. Před začátkem samotného studia textu by měl student vědět, jakým způsobem s ním pracovat, aby výuka mohla být co nejefektivnější. Studijní látka obsažená v tomto studijním textu je rozdělena do dílčích kapitol a jednotlivých subkapitol. Vzhledem k omezenému rozsahu tohoto dokumentu je látka popsána pouze stručně, proto je posluchačům doporučeno si pro případné potřebné doplnění informací prostudovat i studijní literaturu, která je vyjmenována v závěru tohoto materiálu v seznamu doporučené literatury pro samostudium. Za jednotlivými ucelenými bloky představované problematiky jsou vždy uvedeny otázky a úkoly sloužící k prověření porozumění studenta dané problematice a ke snadnějšímu zapamatování si dané látky. V materiálu je použito množství zkratek, jejichž kompletní seznam je uveden v úvodní části tohoto dokumentu. 8

9 2 Úvod do strategického řízení informací Studium této kapitoly je úvodem do problematiky strategického řízení informací. Po prostudování kapitoly: pochopíte, proč je nutné věnovat pozornost strategickému řízení IS/IT; jaké jsou trendy v oblasti IS/IT; jaké jsou perspektivy informační společnosti. 2.1 Proč věnovat pozornost strategickému řízení IS/IT V dnešní době již nelze pochybovat o tom, že prostředky IS/IT již pronikly do téměř každého koutu života, ať již soukromého či pracovního. Je však nutné zajistit, aby nám prostředky IS/IT skutečně pomáhali, abychom neměli jen zbytečně drahé systémy, jejichž samotný přínos je mizivý, protože jsou využívány jen částečně nebo k nevhodným účelům. Každá organizace má určitou vizi, s níž byla založena a měla by se snažit tuto vizi naplňovat. Je ale důležité, aby organizace nejenom měla cíl, ale aby zároveň věděla, jakým způsobem a za pomoci jakých prostředků se k němu dostat. Rovněž musí věnovat pozornost tomu, jak se chovají její zákazníci a jaké jsou jejich potřeby, jaké ceny mají její dodavatelé a jak se vyvíjí okolní prostředí. Informační systém a celé IS/IT organizace musí být potom podřízeny těmto cílům. Informační systém poskytuje manažerům nezbytné informace potřebné pro řízení. Hlavním výstupem strategického řízení informací je informační strategie neboli strategie IS/IT (někdy též ICT). Cílem informační strategie je optimální podpora cílů a vizí organizace a jejích procesů pomocí IT. Strategické řízení je plynulý proces, který musí neustále udržovat integritu IS/IT na těchto úrovních: integrace vizí IS/IT v top managementu; integrace organizace s okolím; integrace interních procesů; 9

10 technologická integrace (datová, softwarová, uživatelského rozhraní a především hardwarová); metodická integrace. Úlohou strategického řízení IS/IT: formulace vizí, cílů a hodnoty budoucího stavu IS/IT; určení toho, jak se budou vize realizovat; řízení přechodu od současného stavu do cíle tak, aby byla stále zachována integrita IS/IT Budoucnost informačních technologií Ještě než se začneme bavit o budoucnosti informačních technologií, je třeba si říci, že každý takový odhad je nesmírně nepřesný. Všechny odhady vycházejí ze současných znalostí a jejích promítnutí do budoucnosti. Než začneme rozebírat budoucnost, může být poučný pohled na dvě historické analogie (Polis, 1993). 1. V Americe se v r odhadovalo, že do r bude nutno zaměstnat všechny dospělé ženy jako telefonní operátorky, aby bylo možno zvládnout očekávaný nárůst telefonního systému. I když pak rostla telefonní síť dokonce rychleji, než se odhadovalo, předpokládaný důsledek se ukázal jako mylný. 2. V r se ze stávajícího růstu dopravního provozu v centru Londýna odhadovalo, že do r budou všechny ulice pohřbeny pod sedmimetrovou vrstvou koňského trusu. Ve skutečnosti se pak londýnská doprava rozrůstala ještě rychleji, než se původně očekávalo. Zmíněné problémy se nevyřešily nějakým (ať už okrajovým či zásadním) vylepšením existujících metod. Vyřešily se tím, že prostě nenastaly. Jinými slovy, cílem úsilí vypořádat se s problémem uvedeného typu není zlepšit metody odstraňování koňského trusu; cílem je v první řadě nalézt způsob, jak se koňskému trusu úplně vyhnout. Informační technologie se stávají čím dál, tím více všudypřítomné a více dostupné. Carr (Carr, 2004) přirovnává IT k železnici, či telegrafu, které ve svých raných začátcích dokázali přinášet obrovské strategické výhody těm, kteří měli tyto technologie možnost používat. Organizace z 10

11 počátku musely investovat obrovské částky, aby mohly dané technologie využívat. Nicméně během let se ze železnice stala komodita dostupná všem a stala se pouhým nákladem. Podle Carrových kritiků i dnes mnohé technologické inovace generují nové produkty, procesy a služby. A některé z nich se ani v současnosti nešíří rychle, protože v sobě mají vestavěny bariéry. Někdy je obtížné nové technologie rychle zavést, protože jednoduše nejsou vhodné pro stávající procesy. Změny procesů by byly natolik rozsáhlé, že by mohly otřást fungováním celé organizace. Jindy se nepodaří výhody nových technologií replikovat proto, že jejich zavedení počítá s určitou hloubkou intelektuálních kapacit nebo jsou určeny pro jiný rozsah a jinou škálu činností. Také profesor Voříšek tvrdí, ve své prezentaci zveřejněné na stránkách Slovenské společnosti pro systémovou integraci (Voříšek, 2005), že v oblasti informačních technologií nás čeká nejpřevratnější desetiletí. Nicméně změny se nebudou týkat technologií, ale zejména: modelů činností (ať již veřejných či podnikatelských); kultury v organizaci; znalostí zaměstnanců; struktury IT trhu. Klíčovým artiklem příštích let se stanou služby, nikoliv technologie. Poklesne množství prodaných nových licencí a softwarové firmy budou muset přijít s novým modelem financování dalšího vývoje a s největší pravděpodobností posílit příjmy z údržby aplikací. S vysokou pravděpodobností se dá předpokládat, že do konce desetiletí outsourcing a zejména jedna z jeho forem ASP (application service provider software je poskytován jako služba nikoliv jako majetek, který lze zakoupit a trvale jej vlastnit) bude převažující formou dodávky informatických služeb. V současném světě lze vypozorovat mnoho trendů souvisejících se zavádění nových, komplexnějších a inteligentnějších systémů. Vzhledem k omezenému rozsahu tohoto materiálu níže poukážeme pouze na některé z nich. V případě zbylých trendů odkážeme účastníky na přednášky, kterých jsou součástí. 11

12 MRP, ERP, BI, CRM Nejprve si vysvětlíme, co jednotlivé zkratky znamenají a jak spolu souvisejí. V závěru textu věnovaného této problematice uvedeme příklad z praxe. ERP (Enterprise Resource Planning) je charakterizován jako typ aplikačního software, který umožňuje řízení a koordinaci všech disponibilních zdrojů organizace a jejích aktivit. Představuje obvykle jádro aplikační architektury informačních systémů a pokrývá největší rozsah jeho funkcí a procesů. Cílem ERP je sjednotit dílčí funkce organizace na úrovni organizace jako celku a umožnit sdílení společné datové základny. Termínu ERP předcházelo několik vývojových stádií, pro něž byl příznačný právě trend ke stále silnější integraci funkcí řízení organizace a tomu odpovídajících programových modulů. Každá tato fáze byla zaměřena na určitou oblast řízení organizace. K nejvýznamnějším předchůdcům patřily tyto aplikace: MRP (Material Requirements Planning) orientované na plánování materiálních potřeb výroby; MRP II (Manufactureing Resource Planning) rozšiřuje podporu o plánování kapacit výrobních zdrojů. Aplikační software na úrovni ERP je charakterizován silnější integrací výrobních a finančních modulů. Umožňuje lépe posuzovat a řídit ekonomické efekty jednotlivých zakázek, zajišťovat lepší provázanost výrobního a finančního plánování, včetně vazeb na řízení prodeje, nákupu, řízení personálních zdrojů a řízení majetku. ERP tak pokrývá rozhodující část řízení organizace, a to především na taktické a operativní úrovni. Základní koncepčním řešením ERP systémů je jejich modulární struktura. Výhodou takového řešení je značná úroveň customizace podle potřeb zákazníka, kdy si zákazník může zakoupit jen ty moduly, které jsou relevantní k jeho činnosti. Kromě aplikačních modulů obsahují ERP systémy celou řadu dalších modulů určených pro správu celého systému. BI (Business Intelligence) představuje komplex procesů, aplikací a technologií, které téměř výlučně podporují analytické a plánovací činnosti podniků a organizací a jsou postaveny na 12

13 principu mulitdimenzionality, kterým rozumíme schopnost nahlížet na realitu z různých úhlů pohledu (Gála, a další, 2006) Na rozdíl od ERP systémů BI systémy se snaží o podporu procesů na vyšší než operativní nebo taktické úrovni. ERP jsou primárně určeny k pořizování a aktualizaci dat, naproti tomu nástroje BI jsou zaměřeny na analýzu agregovaných dat a na hledání dalších souvislostí mezi nimi. BI nástroje tedy neslouží k pořizování dat, naopak čerpají ze všech dostupných informačních zdrojů organizace a ERP systémy jsou tak jejich přirozeným primárním zdrojem. Postupným vývojem ovšem ERP systémy začínají v sobě integrovat nástroje BI a tak se dostávají na vyšší úroveň a jsou označovány jako ERPII. ETL (Extraction, Transformation and Loading) je důležitou součástí BI řešení. Jeho úkolem je extrahovat data z primárních zdrojů dat, transformovat je do vhodné (nejčastěji agregované) podoby a uložit je do takzvaného datového skladu (Data Warehouse). Běžně se tato část aplikace nazývá datová pumpa. Datový sklad (Data Warehouse) je místo, kde jsou ukládány data určená k další analýze. Většinou mívá podobu relační databáze. Dolování dat (Data Mining) dolování dat je technika umožňující hledání zajímavých strategických informací v rámci datových skladů. Další technikou související s analýzou dat jsou techniky pro zajištění kvality dat. Jde o proces vyhledávání špatných, či doplnění neúplných dat tak, aby výsledná analýza byla co nejkvalitnější. CRM jsou systémy pro řízení vztahů se zákazníky, obsahují nejenom kontakty, ale i další údaje o zákaznících, vzájemnou komunikaci, plánování a příp. i realizované odběry. Příklad (Microsoft, 2007) Situace před nasazením DW&BI řešení byla u Celní správy ČR (dále jen CS ČR) v řadě charakteristik velmi podobná situaci ve společnostech podobného rozsahu. Data jsou v takových případech, a CS ČR nebyla výjimkou, rozmístěna po několika až mnoha primárních systémech, například v mzdovém, účetním, personálním, fakturačním systému a k tomu dále v 13

14 dalších specializovaných systémech řešících konkrétní problematiku dané organizace (v případě CS ČR se jedná o dovoz, vývoz, intrastat, tranzit, delikty, dlužníky, spotřební daně, atd.). Tyto systémy od různých dodavatelů jsou postaveny na různých technologiích a v důsledku toho: každý primární systém obsahuje vlastní číselníky; odkazy na doklady/dokumenty jiných systémů jsou realizovány možností zápisu formou volného textu, který však není nijak ověřován (zejména z pohledu existence souvisejících dokumentů). Jakýkoli požadavek na report obsahující vzájemně provázaná data z více agend (primárních systémů) je v takovémto prostředí jen obtížně realizovatelný i pomalý a vzhledem k absenci jednotné datové základny jsou výsledky reportů nepřesné. Základním cílem BI&DW řešení v CS ČR tedy bylo: provádění on-line analýzy dat, ad-hoc dotazování s možností velmi rychlé odezvy v řádu sekund; možnost pokládání mlhavých dotazů s jejich postupným zpřesňováním, pohledy na data přes jednotlivé agendy, nezávislost na tvůrcích reportů a to vše z jednotné datové základny. Cílem projektu - komplexního řešení DW&BI bylo zajistit, aby integrovaná, vyčištěná a validovaná data CS ČR (včetně historických dat), byla dostupná na jediném místě pro naplnění reportních a analytických potřeb uživatelů na všech celních útvarech po celé ČR. Implementované řešení datového skladu současně zastává funkci datové základny pro další specializované aplikace CS ČR. Řešení datového skladu (Data Warehouse & Business Intelligence) je součástí projektů (Datový sklad, Riziková analýza, nový portál CS), které CS ČR realizovala v rámci programu PHARE a z úrovně odboru informatiky integrovala tyto tři projekty do jednoho celku s cílem maximálního dosažení užitných vlastností díla ve prospěch jejich uživatelů - zaměstnanců CS ČR. 14

15 Přínosy nového řešení v CS ČR jsou následující: konsolidace dat číselníků z různých primárních systémů CS ČR, včetně sjednocení jejich popisů a odstranění duplicit; pokročilá analýza celních dat na uživatelské úrovni (ad-hoc dotazy, rychlé odezvy); jediná verze pravdy jednotná datová základna veškerých dat CS ČR s využitím i pro externí aplikace; snadná dostupnost dat pro uživatele v prostředí obecně známých nástrojů (Microsoft Internet Explorer, Microsoft Excel); zvýšení kvality dat integrovaných do datového skladu (identifikace a oprava chyb). GIS Možnosti geografických informačních systémů (GIS) se díky propojení s řešeními BI a dalšími informačními systémy rozšířily daleko za původní mapové aplikace. V současnosti se rozvíjí celá řada řešení, která zvyšují dostupnost a kvalitu podkladových dat pro GIS. Satelitní snímkování, které bylo v minulosti extrémně nákladné a podléhalo značným regulacím, je dnes široce dostupné. Stále více dat je také získáváno prostřednictvím chytrých mobilních zařízení. Díky jejich značnému rozšíření se občané přeměnili na senzory, sběrače dat, která jsou tak obvykle prostřednictvím internetu získávána na principu crowdsourcingu. Tato oblast se z hlediska dalšího rozvoje GIS jeví jako velice důležitá a perspektivní. Současným trendem je propojení geografických dat s daty byznysovými (BI) a následné vyhodnocování různých lokálních trendů apod. Jednou z největších předností BI je schopnost přistupovat k mnoha různým zdrojům dat, z nichž je následně vytvořena informační platforma sloužící jako podpora pro přijímání rozhodnutí. BI ale sama o sobě nedokáže odhalit a následně analyzovat efekty plynoucí z místních trendů a prostorových vazeb. Tuto překážku odstraňují právě GIS, které datům z BI dávají geografický rozměr, a dovolují tak analyzovat komplexní vztahy. Veřejná správa má v současné době s používáním GIS již poměrně bohaté zkušenosti a spolu s nimi i relativní dostatek vhodných dat, která umožňují propojení s analytickými nástroji z oblasti BI. Veřejná správa má také zkušenosti s nahlížením na různé problémy a vzorce chování občanů z demografického i geografického pohledu. Kombinace vhodných vstupních dat, analýz 15

16 a prostorového uvažování tak vede k vylepšení funkcí, které jsou v nástrojích BI nazývány souhrnně jako situační nebo operační přehled. Toto nové prostředí je tedy velmi dobře použitelné pro lepší management veřejných služeb v závislosti na skutečné poptávce. Používají se například pro lepší pochopení geografických fluktuací v souvislosti s četností výskytu zločinu, přičemž jejich cílem je optimalizace počtu policistů v daných lokacích a dohled nad průběhem preventivních programů. Aby bylo možné předpovídat selhání nebo havárie technických zařízení, lze také souhrnně nahlížet na faktory související se stárnutím infrastruktury, a lépe tak plánovat náklady vynaložené na preventivní údržbu. Výčet oblastí, kde lze data z GIS vhodně kombinovat s funkcionalitou BI, dále zahrnuje například správu výběru daní, veřejnou bezpečnost, ochranu životního prostředí nebo zdravotní péči. Předpokládáme, že se trend rozhodování o parametrech veřejných služeb na základě relevantních dat bude i nadále prosazovat (Žák, 2012). 2.2 Perspektivy informační společnosti Již během předchozích desetiletí byla na téma informační společnost napsána velká řada materiálů. Nad tímto pojmem, charakteristikami informační společnosti, její definicí a dopady na společnost se zamýšleli a stále zamýšlejí přední odborníci z řad sociologů, psychologů, informačních teoretiků a jiných oborů. Podle Hornby a Clarke (Hornby, a další, 2003) lze hlavní přístupy k informační společnosti rozdělit následujícím způsobem. Přístup ekonomický - tento přístup na informaci pohlíží jako na obchodní komoditu a je tedy jako každá jiná obchodní komodita předmětem obchodu. Přístup technologický tento přístup poukazuje na to, že informační společnost je především společností technologickou a bez technologického vývoje by nebyl možný ani vývoj informační společnosti. Společnost tohoto století je kriticky závislá na stavu ICT. Přístup sociologický tento model říká, že informační společnost je v podstatě ovlivňována změnami na poli ICT. Vhodným příkladem může být rozmach mobilních zařízení na sklonku minulého století či např. sociální sítě v tomto desetiletí. 16

17 Přístup historický tento přístup poukazuje na to, že lidé byli vždy závislí na informacích, změnila se jen snadnost přístupu k nim. S trochou nadsázky lze například srovnat hliněnou destičku a Internet. Každá organizace je měřena z určitých perspektiv a na několika úrovních. Pokud vezmeme do úvahy prostředky ICT, pak můžeme organizaci měřit z následujících perspektiv/hledisek. finanční perspektiva měří míru spokojení strategických požadavků organizace, viz kap ; interní perspektiva - měří úroveň interní výkonnosti z pohledu interního vývoje, projektů a dostupnosti v rámci infrastruktury a míry dosažení interních standardů, viz kap ; perspektiva učení a růstu - měří úroveň kvalifikace, znalostí a motivaci pracovníků IT, úroveň použité technologie, metodik řízení a vývoje, viz kap a kap ; zákaznická perspektiva - tato perspektiva měří míru uspokojení uživatelů s nabízenými IS/IT produkty a službami, viz kap. 7.3 a kap Kontrolní otázky a úkoly kapitoly 2: Na čem je založen technologický přístup k informační společnosti? Co je cílem informační strategie? 17

18 Vyjmenujte úlohy strategického řízení IS/IT. 18

19 3 Základy teorie informace Studium této kapitoly je úvodem do problematiky informací a znalostí. Pro hlubší pochopení doporučuji prostudovat internetové zdroje. Po prostudování kapitoly budete schopni: pochopit rozdíl mezi daty, informacemi a znalostmi; pochopit důležitost informací a znalostí pro současnou ekonomiku. 3.1 Vztah mezi daty informacemi a znalostmi Na první pohled vypadají názvy jako data, informace a znalosti velice podobně. S jejich použitím si většina lidí neláme hlavu a lehce je zaměňuje. Jaký je ale vztah mezi daty, informacemi, znalostmi. Russell Ackoff (Bellinger, a další, 2004) definuje toto následovně. Kromě výše zmíněných definuje ještě další kategorie, a to je porozumění a moudrost. Data Data jsou symboly, mohou mít jakoukoliv podobu bez ohledu na jejich užitečnost a slouží pro popis stavů, vlastností a věcí. Dle (Sklenák, a další, 2001) rozlišujeme strukturovaná a nestrukturovaná data. Strukturovaná data explicitně zachycují fakta, atributy, objekty apod. Významným rysem zde je existence určitých elementů dat. Typickým příkladem je ukládání dat pomocí relačních databázových systémů. Díky tomuto strukturovanému uložení je potom možné snadno vyhledat jen ta data, která jsou zapotřebí pro řešení daného problému. (Sklenák, a další, 2001) Nestrukturovaná data jsou vyjádřena jako tok bytů bez dalšího rozlišení, např. může jít o videozáznamy, zvukové nahrávky apod. (Sklenák, a další, 2001) 19

20 Na data lze tedy nahlížet jako na základní stavební jednotku, která ale bez dalšího popisu nebo kontextu nedává smysl, není nám užitečná. Číslo jistě něco znamená, ale pokud ho nedáme do kontextu, nevíme co (jedná se o telefon na magistrát města Plzně). Informace Než přejdeme k samotnému vysvětlení pojmu informace, zamyslete se nad tímto. Už víte, co to jsou data. Určitě v práci používáte nějaký informační systém. Co tento systém obsahuje? Data nebo informace? Kdy se z dat stávají informace? Tento proces vhodně vysvětluje Sklenák (Sklenák, a další, 2001) s využitím pojmu poznatky. Představte si databázi nějakých hodnot, tuto databázi vidíte poprvé v životě, nevíte, jaké hodnoty jsou v ní uvedeny. Zcela jednoznačně se tedy jedná o data. Těmto datům zatím nebyl přiřazen jakýkoliv význam (sémantika). Jakmile jim tento význam přiřadíte, pak se již jedná o určitý poznatek, který zapadá do kontextu reality, která je v databázi zachycována (modelována). Kuhlen (Zum Stand pragmatischer Forschung in der Informationswissenschaft. In Pragmatische Aspekte beim Entwurf und Betrieb von Informationsystemen. Proceedings des 1. Internationalen Symposium für Informationswissenschaft., 1990) uvádí, že informace je podmnožina poznatků, která je někým použita v konkrétní situaci pro řešení problémů. (Sklenák, a další, 2001) Podstatný rozdíl mezi poznatky a informacemi spočívá v tom, že informace je časově pomíjivá, kdežto poznatky jsou trvalé. Vztah mezi oběma pojmy lze vyjádřit také formulací, že informace jsou poznatky v akci nebo že informace je jakýkoliv komunikovatelný poznatek. (Sklenák, a další, 2001) Obrázek 1: Data, poznatky a informace Data Poznatky Informace Zdroj: Volně dle Sklenák, a další, 2001, str

21 Pokud si to shrneme, pak informace jsou: data, kterým byl dán význam; snižují neurčitost sytému; přináší odpověď na otázky kdo", co", kde", a kdy ; informace se získávají z dat, např. i s pomocí různých statistických metod, jako jsou průměry, souhrny, apod. Rozdíl mezi daty informacemi také často závisí na osobě, které jsou tyto předkládány. To, co je pro jednoho informace, vnímá někdo jiný pouze jako data. Např. údaje o demografickém vývoji jsou pro běžného občana pouze čísla, tzn. data. Pro vládu ČR je to důležitá informace, na základě které bude dále reagovat důchodovou politikou, podporou rodin s dětmi apod. Vraťme se k předchozímu příkladu se záhadným číslem. Pokud toto číslo uvidíte na www stránce Kontakty magistrátu města Plzně (poznatek 1) a bude uvedeno za Tel: (poznatek 2), pak pochopíte, že se jedná o telefonní číslo na danou instituci. Dáte těmto datům význam. Informace to pro Vás však bude až v případě, kdy toto číslo budete hledat a potřebovat je (budete snižovat neurčitost). Znalosti Vhodnou definici znalosti uvádí M. Klein. Znalost je schopnost využít své vzdělání, zkušenosti, hodnoty a odbornost jako rámec pro vyhodnocení dat, informací a jiných zkušeností k výběru odpovědi na danou situaci. (Truneček, 2004) Znalostí rozumíme schopnost aplikace dat a informací. Dává nám odpověď na otázku jak. Pokud zůstaneme u příkladu s telefonním číslem, pak znalost je, že také umíme toto číslo vytočit a zavolat na něj. Moudrost V případě moudrosti rozpoznáváme a rozumíme principům, víme proč. Moudrost je znalost kombinovaná s učením, posuzováním a pochopením znalostí. Znalosti je možné předávat, 21

22 moudrost je však příliš těsně spojena s osobními postoji posuzovatele. Na úrovni moudrosti přichází ke slovu v největší míře i kreativita jedince. Na následujícím obrázku je vidět jaký vztah mají tyto kategorie. Na ose X je Porozumění (Understanding) na ose Y je Spojitost (Connectedness). Obrázek 2: Vztah mezi daty, informace a znalostmi I Zdroj: Bellinger a další, 2004 Příklad Zkuste si přečíst následující text a uhodnout, co popisuje: je to hranaté; je to 60cm široké, 60cm hluboké a 2m vysoké; je to těžké; má to dveře; když to otevřu, mělo by tam být jídlo; uvnitř je chladněji než venku; obvykle je to v kuchyni; uvnitř je menší část s ledem; 22

23 když otevřete dveře, rozsvítí se světlo. Správná odpověď je samozřejmě lednice. Co z toho plyne? To, co vidíme, jsou data. Některá data jsou zbytečná a nic nám neřeknou, ale některá jsou důležitá, protože jim jsme schopni přiřadit význam. To jsou informace. Nicméně ani to nestačí. Pokud bychom nikdy v životě neviděli lednici, nevěděli bychom, jak vypadá, a nepoznali bychom, že výše uvedený příklad popisuje lednici. K tomu jsou potřeba znalosti. K získání znalostí je potřeba zkušeností a učení. Za moudrost bychom mohli považovat návrhy vedoucí ke zlepšení funkčnosti, příp. vytvoření postupu používajícího úplně jiného principu uchovávání potravin. 3.2 Informace v současné ekonomice Je potřeba se také zamyslet nad důležitostí informací pro fungování ekonomiky. Běžně se jako výrobní faktory označují Půda, Práce a Kapitál, nicméně v ekonomice, jak ji vidíme v současnosti, se stává čím dál tím víc důležitým výrobním faktorem také informace. Obrázek 3: Informace jako výrobní faktor Zdroj: Volně dle Keřkovský a další, 2003, str. 32 Důležitost informací pro dnešní ekonomiku zdůrazňuje i Drucker (Drucker, 2006), který uvádí, že znalosti a informace jsou dnes jediným smysluplným zdrojem. Informace se stávají významným obchodním artiklem, lukrativní komoditou a investiční oblastí. 23