Inleiding data en applicatie

This work is licensed under a
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0
International License.

Auteur

John Val

Inleiding

Je hebt kennis gemaakt met Big Data en de eisen die aan informatie worden gesteld. In de opdrachten heb je op het internet rondgezworven en ben je in deze zwerftocht applicaties tegengekomen. Ook heb je waarschijnlijk zelf al veel verschillende applicaties gebruikt op je mobiel en op andere computers.

Het merendeel van alle applicaties slaat werk van de gebruiker op. Met een tekstverwerker maak je tekstbestanden, met presentatiesoftware maak je bestanden die jouw presentaties bevatten, in formulieren op websites vul je eigen gegevens in, plaats je berichten of doe je bestellingen.

Het verzamelen van gegevens heeft in het algemeen het doel om informatie te leveren die een vraag kan beantwoorden en daardoor bijdraagt aan de ontwikkeling van kennis van de vraagsteller. Binnen de informatietechnologie komt dit er voornamelijk op neer dat er informatiesystemen worden ontwikkeld om gegevens te verzamelen en die te verwerken tot de meeste vragen waarvoor dit informatiesysteem wordt ontwikkeld. Bijvoorbeeld satellieten verzamelen beelden van de atmosfeer voor bijvoorbeeld de weersvoorspelling. Ook grondwaarnemingen leveren neerslaghoeveelheden, windsnelheden etc... Huidige weersvoorspellingen gebruiken wiskundige modellen om deze gegevens, gecombineerd met eerder opgedane ervaring, om te zetten naar informatie, namelijk een voorspelling van het weer in de toekomst. De gebruiker gebruikt de informatie bijvoorbeeld om te bepalen of hij/zij vandaag gaat surfen op de Noordzee. Eerdere ervaringen met vergelijkbare omstandigheden zal hij bij dit besluit laten meewegen.

In dit deel van de cursus gaan we in op het modelleren van applicaties en, voor sommige categorieën van applicaties, het modelleren van data die in die applicaties nodig is en hoe die data fysiek wordt opgeslagen. Kortom we gaan er voor zorgen dat we zelf (met een applicatie) gegevens verzamelen, die gegevens verwerken we tot informatie en vervolgens tonen we deze informatie in een (mogelijk andere) applicatie.

In de zinnen hierboven ben je de woorden data, gegevens en informatie tegen gekomen. Met data en gegevens bedoelen we het zelfde. Gegevens zelf hoeven nog niet direct een betekenis te hebben of te wel ze hoeven niet direct informatie te leveren. Bijvoorbeeld dat het nu, 16-02-2019, 12° Celsius in Leiden is, is een gegeven dat ik heb aflezen van de thermometer. Dit is informatie als ik wil weten hoe warm het op dit moment is en is een basis voor het nemen van de beslissing of ik een jas aandoe of niet als ik straks naar buiten ga. Ben ik een wetenschapper die wil weten of er sprake is van global warming, dan geeft deze ene meting daar geen uitsluitsel over. Er is een hele lange reeks van waarnemingen nodig voor er voldoende gegevens zijn die samen informatie geven om een uitspraak over global warming te kunnen doen. Deze ene meting van 12° is nodig, maar slecht een zeer klein deel van alle benodigde gegevens.

Informatie kan echter ook weer data zijn voor andere vraagstukken. Bedrijven zijn bijvoorbeeld verplicht om jaarlijks informatie over de stand van het bedrijf te leveren aan het Centraal bureau van de Statistiek. Deze informatie bevat bijvoorbeeld de omzet en winst die het bedrijf heeft gemaakt. Deze informatie is een gegeven die samen met de gegevens uit andere bedrijven, nu en in voorgaande jaren, informatie leveren over de groei van onze economie.