Grundlegende Definitionen Technik Hardware Software Beschaffung vom Informationssystemen Datenorganisation Kommunikation

Transkript

1 Grundlegende Definitionen Technik Hardware Software Beschaffung vom Informationssystemen Datenorganisation Kommunikation 1

2 Ziel dieses Vorlesungsabschnitts: - kennen und verstehen der wesentlichen Begriffe der Informatik - erkennen und reflektieren, wie die Inhalte der Informatik mit dem Verwaltungshandeln korrespondieren - erkennen von Grenzen der Informatik bezüglich der Unterstützung des Verwaltungshandelns - erkennen, wie zentrale Inhalte der Informatik im Alltag gegenwärtig sind 2

3 Grundlegende Definitionen Information, Wissen, Daten Information als Produktionsfaktor, Daten... Kommunikation Informatik Algorithmus Komplexität Berechenbarkeit 3

4 Information, Wissen, Daten Information Wissen Daten Nachricht? 4

5 Information, Wissen, Daten 5

6 Information, Wissen, Daten - S Information Information ist handlungsrelevantes Wissen Wissen Die Gesamtheit der Kenntnisse auf einem bestimmten Gebiet Daten Zum Zwecke der Verarbeitung zusammengefasste Zeichen Nachricht Folge von Zeichen zur Übermittlung von Daten 6

7 Information, Wissen, Daten Syntax Semantik Pragmatik 7

8 Information, Wissen, Daten - S Folge von Zeichen Syntax (Erlaubte) Zeichen und deren Verknüpfung zu Wörtern und Sätzen (verschiedenartige Zeichensätze möglich) 8

9 Information, Wissen, Daten - S Semantik Beziehung zwischen Zeichen, Wörtern, Sätzen und deren Bedeutung Pragmatik Beziehung zwischen Zeichen, Wörtern, Sätzen und den damit verbundenen Handlungen => Bezug zur Information 9

11 Information, Wissen, Daten - S 11

13 Information, Wissen, Daten - S Daten sind eine Repräsentation von Fakten,Konzepten oder auch Instruktionen in einer formalisierten Art und Weise, die sie für die Kommunikation, Interpretation und Verarbeitung durch Maschinen geeignet machen Informationen beziehen sich auf die Bedeutung, die Menschen durch vereinbarte Konventionen diesen Datenzuordnen Informationen sind interpretierte Daten 13

15 Information, Wissen, Daten - S Nutzungsaspekt der Information: Informationen bilden Grundlage für menschliche Entscheidungen Informationen bringen Nutzen, besitzen infolgedessen einen monetären Wert 15

16 Information als Produktionsfaktor Daten als wirtschaftliches Gut Eigenschaften Daten können mehrfach ohne Abnutzung zur Produktion von Information verwendet werde Information kann verändert werden, ohne dass diese Veränderung an den genutzten Daten erkennbar ist Der Wert von Daten hängt von ihrer Verwendung zur Produktion von Information ab Der Wert von Daten kann durch Bearbeitung, Speicherung und Weiterleitung verändert werden 16

17 Information als Produktionsfaktor Daten als wirtschaftliches Gut Eigenschaften (cont.) Information verursacht Kosten, die von der Art der Beschaffung, Bearbeitung, Speicherung und Weiterleitung der verwendeten Daten abhängt Daten und Information können beliebig verdichtet werden Daten können missbraucht werden 17

18 Information als Produktionsfaktor Daten als wirtschaftliches Gut Eigenschaften (cont.) Daten können auf einfache Weise vervielfältigt werden Daten können mit annähernder Grenzgeschwindigkeit verbreitet werden Information hat einen Lebenszyklus (Datenentstehung, Verteilung, Informationsverwertung) 18

19 Information als Produktionsfaktor Daten als wirtschaftliches Gut Beispiele für die Aussagen? 19

20 Information als Produktionsfaktor Daten als wirtschaftliches Gut Informationsbedarf Informationsbedürfnis Informationsangebot Begriffsklärung? Welchen Bezug gibt es zwischen den Begriffen? 20

21 Information als Produktionsfaktor Daten als wirtschaftliches Gut - S 21

22 Kommunikation? 22

23 Kommunikation - S Prozess zur Übertragung von Nachrichten zwischen Sender und einem oder mehreren Empfängern Empfänger Kanal Sender Nachricht 23

24 Kommunikation Für die Wirtschaftsinformatik relevant: Mensch-Maschine-Kommunikation Benutzeroberflächen Datenaufbereitung... Maschine-Maschine-Kommunikation Dezentralisierung, Verteilungstransparenz Zwischenbetriebliche Integration... 24

25 Informatik Ingenieurwissenschaft (?), die (anstelle der Grundelemente Materie und Energie ) den Rohstoff Information modelliert,aufbereitet, speichert, verarbeitet und einsetzt. 25

26 Informatik Informatik als Wissenschaft von der Abstraktion: Modellierung eines Sachverhalts unter Erhaltung des Relevanten (Informationsaspekt) Im Mittelpunkt stehen Dynamik / Algorithmen (anstatt statischer Beziehungen). 26

27 Algorithmus Anleitung für Rechenverfahren (nach Abu-Ja`far Mohammed Ibn-Musa Al- Chwarizmi, persischer Mathematiker des 9.Jahrhunderts) 27

28 Algorithmus Ein Algorithmus ist ein Verfahren mit einer präzisen (in einer festgelegten Sprache abgefassten) endlichen Beschreibung unter Verwendung effektiver (tatsächlich ausführbarer) elementarer Verarbeitungsschritte Def. aus Schukat-Talamazzini. Skript Informatik I, Universität Jena, WS 99/00 28

29 Algorithmus aus dem täglichen Leben: aus dem "Schulwissen":

30 Algorithmus - S aus dem täglichen Leben: Bedienungsanleitungen Bauanleitungen Kochrezepte Spielregeln aus dem "Schulwissen": Lexikalische Sortierung einer Kartei Die Addition bzw. Multiplikation von Dezimalzahlen Test, ob eine Zahl eine Primzahl ist 30

31 Algorithmus Soja-Mirin-Hähnchen Rezept für 2 Personen Zutaten: 2 Hähnchenschenkel mit Rückenstück 3 El japanische Sojasauce 2 El Mirin (süßer Reiswein) 2 El Sake 1 El Zucker etwas frischer Ingwer Eisbergsalat 1 kleines Stück Möhre 1-2 Tl scharfer Senf 31

32 Algorithmus Zubereitung: Fleisch vom Knochen lösen. Fleisch mit kaltem Wasser abwaschen. Haut mit einer Gabel einstechen. Sojasauce, Mirin, Sake und Zucker mischen, Ingwer pressen und dazugeben. Hähnchen in dieser Mischung über Nacht einlegen. Eisbergsalat in dünne Streifen schneiden, auf dem Teller anrichten und mit Möhre garnieren. Hähnchen auf beiden Seiten jeweils 7 min in der Soße im geschlossenen Topf anbraten. Fleisch herausnehmen, in 1 cm dicke Scheiben schneiden, anrichten. Soße mit 1-2 Tl scharfem Senf verrühren und über das Hähnchen geben. Quelle: K. Hayamizu und Y. Hoshino: Küchen der Welt - Japan. Gräfe und Unzer Verlag GmbH München. 32

33 Algorithmus Ein Algorithmus soll eine Klasse von Aufgaben lösen können Jede spezielle Instanz aus einer Klasse von Aufgaben wird durch Parameter bestimmt Das Resultat eines Algorithmus stellt eine Nachricht/ Information dar 33

34 Algorithmus Gruppenarbeit: Beschreiben Sie einen beliebigen Algorithmus 34

35 Algorithmus Grundlegende Bausteine für Algorithmen 35

36 Algorithmus - S Grundlegende Bausteine für Algorithmen sind folgende: (am Beispiel einer Baulanleitung für einen Stuhl): 36

37 Algorithmus - S elementare Operationen: "verbinde eine Strebe mit einem Stuhlbein" sequentielle Ausführung (durch einen Prozessor): "verbinde die Stuhlbeine, dann komplettiere die Lehne, danach verbinde Stuhlbeine mit Lehne, befestige nun den Sitzrahmen, schraube jetzt den Sitzpolster an, befestige schließlich die Lehnenpolsterung" 37

38 Algorithmus - S parallele Ausführung (durch mehrere Prozessoren): "ich verbinde die Stuhlbeine, du komplettierst die Lehne" bedingte Ausführung: "wenn Verbindungsteil für die Beine zur Hand, dann verwende es für die Stuhlbeinverbindung 38

39 Algorithmus - S Schleife: "bis alle Verbindungsteile verbraucht sind verbinde Stuhlbeine" Unterprogramm (Teilalgorithmus): "Verbindung aller Stuhlbeine" ; mit den entsprechenden Teilen als "Eingabegrößen" bzw. "Parametern" 39

40 Algorithmus - S Rekursion (als Anwendung desselben Prinzips auf kleinere Teilprobleme): "Verbindung von Lehne und Sitz, wenn Verbindung von Lehnen- und Sitzteilen, wenn Verbindung von Elementteilen" Für die Beschreibung von Algorithmen genügen im allgemeinen nur einige der oben genannten Grundbausteine: elementare Operationen + Sequenz + Bedingung + Schleifen 40

41 Komplexität Vokabel lernen 41

42 Komplexität Primäres Ziel: Quantifizierung des Aufwands zur Lösung eines Problems n beschreibt die Problemgröße (z.b. Anzahl der zu sortierenden Karteikarten) T(n) : zeitlicher Aufwand in elementaren Verarbeitungsschritten Quantifizierung über die O-Notation Ziel: grobe Aussagen zum Laufzeitverhalten für große n 42

43 43

44 Komplexität Abschätzungsordnungen O(1): konstanter Aufwand (z. B. Zuweisung) O(log n): logarithmischer Aufwand (z. B. allgemeine Suchverfahren) O(n): linearer Aufwand (z. B. syntaktische Programmanalyse) 44

45 Komplexität O(n log n): quasilinearer Aufwand (z. B. bessere Sortierung) O(n 2 ): quadratischer Aufwand (z. B. schlechtere Sortierung) O(2 n ): exponentieller Aufwand (z. B. entscheidungsbasierte Spiele - Bsp: Türme von Hanoi) 45

46 Komplexität n log n n log n n 2 2 n

47 Komplexität - S n log n n log n n 2 2 n

48 Komplexität - S 48

49 Komplexität Türme von Hanoi Die Scheiben von einer Quelle sollen unter Zuhilfenahme einer Zwischenablage zu einem Ziel "gelegt" werden. Die Regeln sind dabei folgende: es darf immer nur eine Scheibe bewegt werden, es darf nur eine kleinere auf eine größere Scheibe gelegt werden. 49

50 Komplexität i) iii) Quelle Zwischen Ziel Quelle Zwischen Ziel ii) iv) Quelle Zwischen Ziel Quelle Zwischen Ziel 50

51 Komplexität v) vii) Quelle Zwischen Ziel Quelle Zwischen Ziel vi) viii) Quelle Zwischen Ziel Quelle Zwischen Ziel 51

52 Eigentest & Vorführung 1. Variante 2. Variante 52

53 Berechenbarkeitstheorie Zentrale Fragestellung: Gibt es Probleme, die nicht lösbar sind? Gibt es prinzipielle Grenzen für Berechenbarkeit? 53

54 Berechenbarkeitstheorie Überprüfung auf semantische Korrektheit: Programm, das entscheidet, ob ein beliebiges gegebenes Programm eine Funktion gemäß einer vorgegebenen Spezifikation berechnet. Z.B.: Automatische Überprüfung einer Buchhaltungssoftware auf das Einhalten gesetzlicher Regelungen. 54