Beata Gontar – Uniwersytet Łódzki, Wydział Zarządzania, Katedra Informatyki 90-237 Łódź, ul. Matejki 22/26

RECENZENT

Gabriela Idzikowska

REDAKTOR INICJUJĄCY

Monika Borowczyk

OPRACOWANIE REDAKCYJNE

Aleksandra Urzędowska

SKŁAD I ŁAMANIE

AGENT PR

PROJEKT OKŁADKI

Katarzyna Turkowska

Zdjęcie wykorzystane na okładce: © Depositphotos.com/everythingposs

Katarzyna Ciach (rozdział IV), Piotr Czerwonka (rozdział I, VI), Zbigniew Gontar (rozdział III)Ryszard Kurzyjamski (rozdział II), Grzegorz Podgórski (rozdział V)Jerzy S. Zieliński (rozdział VI)

© Copyright by Authors, Łódź 2019

© Copyright for this edition by Uniwersytet Łódzki, Łódź 2019

Wydane przez Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego

Wydanie I. W.08380.17.0.K

Ark. wyd. 11,0; ark. druk. 14,375

ISBN 978-83-8142-629-9

e-ISBN 978-83-8142-630-5

Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego

90-131 Łódź, ul. Lindleya 8

www.wydawnictwo.uni.lodz.pl

e-mail: ksiegarnia@uni.lodz.pl

tel. (42) 665 58 63

Spis treści

Wstęp

Rozdział 1

Architektura danych

1.1. Wprowadzenie

1.2. Dane i rozwój organizacji

1.3. Architektura korporacyjna i architektura danych

1.4. Podsumowanie

Pytania kontrolne

Studium przypadku

Literatura

Rozdział 2

Bazy danych

2.1. Wprowadzenie

2.2. Podstawowe pojęcia baz danych

2.3. Użytkownicy baz danych

2.4. Modele danych

2.4.1. Model relacyjny

2.4.2. Model encyjno-relacyjny

2.5. Funkcje Systemu Zarządzania Bazą Danych (SZBD)

2.6. Wymogi integralności

2.7. Struktura SZBD

2.8. Organizacja danych w bazach danych

2.9. Kontrola dostępu

2.10. Język SQL

2.11. Podsumowanie

Pytania kontrolne

Studium przypadku

Literatura

Rozdział 3

Business Intelligence

3.1. Wprowadzenie

3.2. Podstawowe pojęcia

3.2.1. Proces zarządzania efektywnością i łańcuch poznawczy dane-informacja-wiedza-mądrość (Data-to-Information-to-Knowledge-to-Wisdom, DIKW)

3.2.2. Model referencyjny dla kluczowych wskaźników efektywności

3.2.3. Analiza i monitoring stanu przedsiębiorstwa

3.2.4. Benchmarking

3.2.5. Analiza granulacyjna

3.2.6. Wizualizacja procesu

3.3. Wielowymiarowy model danych

3.4. Business Intelligence na poszczególnych poziomach piramidy informacyjnej

3.4.1. Poziom danych

3.4.2. Poziom informacji

3.4.3. Poziom wiedzy

3.4.4. Poziom mądrości strategicznej

3.5. Charakterystyka Systemów Business Intelligence

3.5.1. Pojęcie Systemu Business Intelligence

3.5.2. Cechy systemów BI

3.5.3. Struktura systemów BI

3.6. Języki programowania systemów BI

3.7. Podsumowanie

Pytania kontrolne

Studium przypadku

Literatura

Rozdział 4

Wizualizacja informacji w biznesie

4.1. Wprowadzenie

4.2. Zmysł wzroku i jego zdolność do przyswajania informacji

4.3. Pojęcie i geneza wizualizacji informacji

4.4. Wybrane funkcje wizualizacji informacji

4.4.1. Funkcja redukcji nadmiaru informacji

4.4.2. Funkcja analityczna

4.4.3. Funkcja zarządzająca

4.4.4. Funkcja intelektualna

4.4.5. Funkcja komunikacyjna

4.4.6. Funkcja manipulacyjna

4.4.7. Funkcja społeczna

4.4.8. Funkcja edukacyjna

4.5. Metody wizualizacji

4.5.1. Proces wizualizacji

4.5.2. Przegląd metod wizualizacji

4.5.2.1. Dane liczbowe

4.5.2.2. Dane tekstowe

4.5.2.3. Daty

4.5.2.4. Dane przestrzenne

4.6. Komunikacja wizualna

4.7. Podsumowanie

Pytania kontrolne

Studium przypadku

Literatura

Rozdział 5

Bezpieczeństwo danych

5.1. Wprowadzenie

5.2. Wartość informacji i danych oraz ich znaczenie dla organizacji

5.3. Podstawowe definicje

5.4. Zagrożenia

5.5. Sprawcy przestępstw komputerowych

5.6. Wybrane zagrożenia bezpieczeństwa informacji

5.7. Ryzyko, zarządzanie ryzykiem, analiza ryzyka

5.8. Polityka bezpieczeństwa informacji (PBI)

5.9. Audyt

5.10. Mobilność użytkowników w środowisku IT

5.11. Podsumowanie

Pytania kontrolne

Studium przypadku

Literatura

Rozdział 6

Nowe trendy i technologie

6.1. Wprowadzenie

6.2. Wpływ technologii mobilnych na ewolucję źródeł i sposobów dostępu do danych

6.3. Internet Rzeczy (IoT – Internet of Things)

6.3.1. Definicje

6.3.2. Obszary zastosowań IoT

6.3.3. Wybrane przypadki koncepcji zastosowań IoT

6.3.3.1. Współdziałanie z chmurą obliczeniową

6.3.3.2. Zastosowania w elektroenergetyce

6.3.3.3. Inne zastosowania

6.4. Podsumowanie

Pytania kontrolne

Studium przypadku

Literatura

Zakończenie

Wstęp

Rozwój technologii nie jest kwestią wyboru – trzeba się do niego dostosować[1]. Współczesna technologia, oparta na automatyce, robotyce i sztucznej inteligencji, jest modularna i doskonale mobilna[2], posiada łatwość generowania danych i pracy z nimi. Dane dostępne w organizacjach liczone są już nie w petabajtach, a w eksabajtach i wyżej. Rozwiązywanie problemów w takich organizacjach, wzmacniające zdolność organizacji do dostosowywania się do nowych warunków, zdolność do podnoszenia się z kryzysów, konfliktów i zapaści oraz zdolność do zrównoważonego rozwoju[3], wymaga sporych inwestycji w zarządzanie oparte na danych i zainteresowanie aplikacjami i narzędziami data mining (DM) i data warehousing (DW). Przyczyn tego stanu rzeczy należy szukać we wzroście dynamiki zdarzeń biznesowych wymuszającym zwiększenie elastyczności działania organizacji oraz jednoczesne wykorzystanie danych online i danych archiwalnych[4], gwałtownym postępie w transformacji cyfrowej organizacji wymuszającym wykorzystanie nowych modeli biznesowych bazujących na danych[5] oraz szybkim postępie cywilizacyjnym w zakresie nauki i techniki wynikającym z globalizacji dającej szybką amortyzację kosztów, rozwijającego się środowiska smart, umożliwiającego śledzenie, zapisywanie, analizowanie i kontrolowanie każdego zdarzenia w procesie biznesowym, zmian demograficznych wymuszających rozwój nowych rozwiązań pozwalających na zaadaptowanie się społeczeństw do nowych warunków środowiskowych wynikających z wyczerpywania się zasobów paliw kopalnych.

Książka jest wynikiem wieloletnich doświadczeń autorów w pracy naukowej i dydaktycznej na Uniwersytecie Łódzkim. Stanowi ona zbiór materiałów, które mogą być wykorzystywane podczas nauki zagadnień związanych z pracą z danymi w różnego typu systemach informatycznych, ich strukturą i bezpieczeństwem, zarówno na zajęciach dydaktycznych, jak i w pracy indywidualnej. Publikacja może być zatem traktowana jako podręcznik do przedmiotów związanych z technologiami informacyjnymi i systemami informatycznymi, które od kilku lat są w minimach programowych większości kierunków studiów I stopnia.

Celem niniejszego opracowania jest przybliżenie czytelnikom, w jaki sposób technologie informatyczne i telekomunikacyjne wspierają zarządzanie. W poszczególnych rozdziałach omówiono zagadnienia związane z takimi zagadnieniami, jak:

•architektura danych, gdzie znajdziemy definicję danych i ich miejsce w rozwijającej się organizacji; przedstawiony zostanie model Zachmana oraz architektura korporacyjna TOGAF;

•teoria baz danych, a w szczególności zagadnienia związane z projektowaniem bazy danych oraz wykorzystaniem języka SQL do ich tworzenia i formułowania zapytań;

•systemy Business Intelligence i hurtownie danych;

•wizualizacja i sposoby przedstawiania danych oraz informacji;

•bezpieczeństwo danych;

oraz nowe technologie, jak Internet of Things, które coraz częściej są wykorzystywane w organizacjach.

Układ publikacji został tak pomyślany, aby mogła ona stanowić kompendium wiedzy do właściwego zrozumienia omawianych tematów, stanowiąc opracowanie wprowadzające w zagadnienia związane z systemami informacyjnymi szeroko rozumianego zarządzania.

Struktura poszczególnych rozdziałów jest jednakowa. Każda część rozpoczyna się od Wprowadzenia, gdzie skrótowo zaprezentowano tematy, które zostaną szerzej omówione, oraz cel, jaki dana część książki realizuje. Rozdziały zakończone są krótkim Podsumowaniem, Pytaniami kontrolnymi i przypadkami do rozważenia zaprezentowanymi w formie Studium przypadku.

1 A.K. Koźmiński, Czwarta fala globalizacji, „Rzeczpospolita”, 8.05.2017.

2 Ibidem. „Procesy tworzenia wartości mogą być realizowane w najróżniejszych konfiguracjach organizacyjnych i terytorialnych. Zarządzanie tymi procesami polega na wyodrębnieniu modułów realizowanych za pomocą konkretnych konfiguracji zasobów (ludzkich, materialnych, technologicznych, wiedzy), na posadowieniu każdego z modułów w optymalnym dla niego środowisku i na koordynacji procesu, czyli na zarządzaniu łańcuchem dostaw”.

3 D. Helbing, Projekt FututICT, https://futurict.inn.ac [dostęp: 3.04.2018].

4 Skrócenie cyklu życia organizacji, ale też technologii i wytwarzanych przy ich użyciu produktów i usług, czasu realizacji zamówienia etc.

5 Tworzenie i sprzedaż danych (np. Thomson Reuters sprzedaje dane finansowe, dane o badaniach naukowych, dane dotyczące medycyny oraz newsy, Twitter sprzedaje tweety poprzez np. DataSift), zbieranie danych i sprzedaż reklam (np. Facebook, Google, Twitter), zbieranie danych i sprzedaż usług w zakresie analityki biznesowej, dodawanie danych do produktu (Babolat specjalizujący się w produkcji rakiet tenisowych oferuje model Babolat Play Pure Drive z szeregiem czujników, które pozwalają na pozyskanie i analizę danych zebranych podczas gry tą rakietą), dodawanie danych do usług (np. holenderskie linie lotnicze KLM w usłudze Meet & Sit, korzystając z danych pochodzących z Facebooka i LinkedIn, proponują miejsca w samolocie obok osoby, której profil wynikający z analizy danych pochodzących ze wspomnianych źródeł odpowiada naszemu profilowi, który powstał również na podstawie analizy tych danych), tworzenie nowych usług będących rezultatem analiz typu eksploracja danych (np. platformy typu MOOC w edukacji czy Uber w przewozach osobowych); por. C. Levallois, Six Business Models Based on Data, https://www.slideshare.net/seinecle/six-business-models-based-on-data [dostęp: 18.08.2017]; inaczej klasyfikuje to J. Lokitz, podając trzy modele: Data as a Service (DaaS), Information as a Service (IaaS), Answers as a Service (AaaS), Exploring Big Data Business Models & The Winning Value Propositions Behind Them, https://www.linkedin.com/pulse/exploring-big-data-business-models-winning-value-behind-justin-lokitz [dostęp: 18.08.2017].

Rozdział 1

Architektura danych

1.1. Wprowadzenie

Dane, informacja, wiedza i mądrość to bardzo silnie powiązane pojęcia, które pozwalają opisywać i zrozumieć otaczającą nas rzeczywistość. Mogą być one intuicyjnie kojarzone ze światem nauki i prowadzeniem badań naukowych. Badacze dokonują pomiarów, zbierają dane, a następnie je analizują. Naukowcy posiadają wiedzę, która pozwala teoretycznie lub praktycznie zrozumieć określone zagadnienia. Dzięki mądrości potrafią myśleć i działać, wykorzystując wiedzę, doświadczenie, zdrowy rozsądek i przeczucie. Dzielą się danymi i wiedzą, informując różnymi kanałami o swoich odkryciach. Nie są to jednak pojęcia hermetyczne i zamknięte wyłącznie dla świata nauki.

Jeżeli przez dane rozumiemy zbiór wartości ilościowych lub jakościowych, to nawet odkładając na bok ich naukowy lub informatyczny charakter, oznacza to, że w naszym otoczeniu znajduje się mnóstwo danych. Mogą one występować zarówno w postaci analogowej, jak i cyfrowej. Mogą mieć postać ciągu znaków zapisanych na kartce papieru lub sekwencji impulsów elektrycznych wysyłanych przez czujnik zamontowany na ścianie naszego pokoju. Faktura, wiadomość e-mail, lokalizacja nadajnika GPS, numer telefonu w kalendarzu – wszystko to są dane, które można składować, zbierać, przetwarzać i analizować. Dane mogą być zbierane przez indywidualnych ludzi, korporacje, rządy.

Celem rozdziału jest zapoznanie czytelnika z problemem dotyczącym zarządzania danymi, znaczeniem tego zagadnienia dla funkcjonowania i rozwoju organizacji oraz ogólnymi założeniami projektowania architektury danych i architektury korporacyjnej.

1.2. Dane i rozwój organizacji

Funkcjonowanie we współczesnym świecie jest związane z koniecznością przetwarzania gigantycznych ilości danych, które nieustannie napływają z naszego otoczenia. Rozwój technologii informacyjnych sprawił, że przez cały czas zwiększa się liczba potencjalnych źródeł danych, różnorodność form transmisji oraz łatwość, z jaką można się przyłączyć do globalnego „potoku informacyjnego”. Lawinowy wzrost ilości danych oznacza również wzmożoną potrzebę ich przetwarzania, identyfikacji i absorbowania lub odrzucania. Wygodny i efektywny dostęp do precyzyjnych danych umożliwia podejmowanie najszybszych decyzji przy jednoczesnym minimalizowaniu negatywnych ich skutków. Dla organizacji, której sukces jest uzależniony od efektywności procesów w niej zachodzących i koordynacji pracy jej uczestników, konieczność adaptacji do zmieniającego się otoczenia i możliwość usprawniania procesów przetwarzania danych może być nie lada problemem.

Istnieje bardzo wiele czynników, które skutecznie utrudniają szeroko rozumianą efektywną pracę z danymi w organizacji i adaptację procesów wykorzystujących dane do zmieniającego się otoczenia organizacji.

Jednym z takich czynników może być wzrost złożoności danych i procesów ich przetwarzania, związany z ewolucją i rozwojem organizacji. W przypadku małego – nawet jednoosobowego – przedsiębiorstwa właściciel posiada bardzo dużą wiedzę na temat swojego biznesu. Może nie wykorzystywać wszystkich szans, ale wie, jak jego firma funkcjonuje, a także zna przyczyny sukcesów i porażek. W sytuacji, kiedy organizacja się rozwija, zadania, które do tej pory wykonywał jeden człowiek, trzeba delegować pomiędzy wielu pracowników. Odpowiedzialność za procesy jest przekazywana do wyspecjalizowanych podmiotów (pracowników lub jednostek organizacyjnych), a wiedza na temat organizacji zostaje rozproszona. W takiej sytuacji może dochodzić do powstawania problemów komunikacyjnych i niewykorzystania maksymalnego potencjału przedsiębiorstwa. Potrzebne dane mogą znajdować się w organizacji, ale mogą być niedostępne, niekompletne, może być problem z ich szybkim odnalezieniem lub mogą być w nieprzydatnej postaci.

Rozwój organizacji i separacja funkcji w organizacji mogą również przejawiać się eskalacją typowego problemu dotyczącego danych – nadmiarowości (data redundancy) treści w organizacji. Taka sytuacja ma miejsce, gdy pracownicy uzyskują dostęp do danych z tego samego lub z różnych źródeł i wielokrotnie wprowadzają je do systemu informacyjnego organizacji, np. pracownicy działu marketingu korzystają z systemu CRM (Customer Relationship Management) i wprowadzają do niego dane adresowe klientów, a pracownicy odpowiedzialni za sprzedaż utrzymują w niepowiązanym programie służącym do wystawiania faktur oddzielną kopię danych identyfikujących klienta.

Problem z dostępem do danych może być również wynikiem błędnego procesu projektowania systemu informacyjnego organizacji. Projekt i wykonanie komponentów systemu informacyjnego mogą być prowadzone bez pełnej znajomości procesów i bez współpracy z wszystkimi interesariuszami. Można sobie łatwo wyobrazić sytuację, kiedy w organizacji powstaje wiele aplikacji, których tworzenie jest koordynowane przez różne działy. W założeniu aplikacje te powinny dzielić się danymi pomiędzy sobą, ale w wyniku złej współpracy i błędnego projektu do prawidłowej wymiany nie dochodzi. Takie niedziałające systemy nie są rzadkością i nawet posiadają branżowe określenie – „system, który gra i tańczy” (stovepipe system).

Z pewnością kwestia adaptacji procesów związanych z przetwarzaniem danych może stanowić kłopot dla starszych organizacji, które są w posiadaniu długodziałających i niemodyfikowanych od dłuższego czasu elementów systemu informacyjnego. Mowa o komponentach, które mogą mieć kilkanaście, a nawet kilkadziesiąt lat, które trwale zagnieździły się w organizacji i z różnych powodów nie mogą być wyeliminowane lub zastąpione. Mogą to być bardzo wyspecjalizowane składniki, jak np. oprogramowanie sterujące pracą maszyn bez dalszego wsparcia producenta lub programy, których aktualizacja jest kosztowna, a sam proces nie przyniósłby wyraźnych korzyści (np. stary system obsługi studentów przechowujący archiwalne dane). W takim wypadku dostęp do danych może być utrudniony (np. opóźniony) ze względów technicznych lub z braku odpowiednich kwalifikacji pracowników organizacji (rozwiązanie jest tak stare, że tylko kilka osób je zna i wspiera).

Kłopotliwe dla organizacji może być utrzymywanie starych składników systemu, ale niefortunnie mogą się też zakończyć ich aktualizacja i rozwój. Technologie informacyjne rozwijają się w ostatnich latach wyjątkowo dynamicznie i menedżerowie dostają do dyspozycji bardzo szeroki wachlarz rozwiązań projektowych, nowych usług, modeli wdrożenia, technik tworzenia aplikacji i rozwiązań sprzętowych. Zróżnicowana gama możliwości i wariantów ich doboru oznacza również znaczny wzrost złożoności systemów i coraz większe wymogi związane z kwalifikacjami po stronie ich projektantów i wykonawców. W przypadku zmiany technologicznej stworzenie lub modernizacja systemu mogą zakończyć się pełnym lub częściowym niepowodzeniem w wyniku złego dobrania technologii, nietrafionego projektu architektury lub np. niewystarczających kompetencji do prawidłowego wykonania systemu. Nowe technologie oferują często obiecujące funkcjonalności, ale ich niedojrzałość może powodować konieczność radzenia sobie na etapie wdrażania z niespodziewanymi problemami, które zostały ujawnione na bardzo późnym etapie projektu (np. późno wykryta niepełna zgodność zaimplementowanych w organizacji mechanizmów uwierzytelniania z obsługiwanymi przez środowisko wykonawcze nowymi aplikacjami; ujawniona w końcowym etapie wdrożenia aplikacji niezadowalająca wydajność i awarie systemu baz danych w pełnym obciążeniu produkcyjnym). Może to, oczywiście, znacząco utrudnić i opóźnić budowę systemu informacyjnego.

Możliwość wystąpienia opisanych wyżej problemów i umiejętność radzenia sobie z nimi jest uzależniona m.in. od etapu rozwoju technologii informacyjnych w organizacji. Richard L. Nolan [Nolan, 1979] zaproponował model teoretyczny opisujący ten proces w sześciu etapach:

•wprowadzenie (Initiation),

•rozwój (Contagion),

•kontrola (Control),

•integracja (Integration),

•administracja danymi (Data administration),

•dojrzałość (Maturity).

W pierwszym etapie modelu Nolana IT wprowadza się do organizacji. Zostają wdrożone pierwsze aplikacje (zwłaszcza redukujące koszty), jak system płacowy, fakturowanie, magazyn, księgowość. Wraz z uruchamianiem aplikacji użytkownicy i menedżerowie zaczynają identyfikować zapotrzebowanie na dodatkowe funkcjonalności, które mają zaspokoić ich potrzeby biznesowe. Dział IT jest mały i wykonuje zlecone zadania.

Drugi etap charakteryzuje się wzmożonym zapotrzebowaniem na nowe aplikacje. Są one tworzone często bez planu i bez odwoływania się do innych aplikacji. Potrzeba zaspokojenia podaży na dane prowadzi do proliferacji powielanych danych i procesów. Etap ten, pomimo wzrostu znaczenia IT, nie oznacza wzrostu jakości rozwiązań – charakteryzuje się brakiem wspólnej wizji i planowania. Wynikiem braku planowania jest konieczność tworzenia nadmiarowych rozwiązań, które pozwalają łączyć i uzupełniać źle przygotowane aplikacje.

W etapie trzecim organizacja odczuwa konieczność wzmożonej kontroli nad IT. Bałagan wynikający z wdrożenia nieefektywnego systemu przekłada się na niezadowolenie jego użytkowników. Próbując zapanować nad sytuacją, IT mniejszy nacisk kładzie na tworzenie nowego oprogramowania, a kieruje wysiłki w stronę restrukturyzacji istniejących aplikacji, powołania grupy administrującej bazami danych i sformalizowania procesów projektowania i wdrażania oprogramowania.

Na etapie integracji istniejące aplikacje zostają zmodernizowane, a wykorzystywanie modeli staje się głównym elementem metodyki tworzenia oprogramowania. Użytkownicy otrzymują coraz więcej informacji poprzez dostęp do danych, a przez to zwiększa się ich świadomość, czego i jak powinni oczekiwać od technologii informacyjnych. Dział IT dla zaspokojenia rosnącego zapotrzebowania musi się rozrastać. Nie wyeliminowano jednak wszystkich potencjalnych problemów. Brak analizy danych na poziomie korporacji i występująca przez cały czas redundancja danych uniemożliwia uzyskanie pełnej kontroli nad procesem tworzenia systemu informacyjnego. Na tym etapie osoby odpowiedzialne za rozwój IT w organizacji uświadamiają sobie, jak istotną (kluczową) rolę w procesie modernizacji i unowocześniania procesów pełnią dane. Zmienia to również filozofię podejścia do tworzenia aplikacji z prostego automatyzowania procedur do badania i konsolidowania danych w celu ich przetwarzania.

W etapie piątym jest wdrażane planowanie strategiczne na poziomie organizacji oraz zostaje podkreślona rola zarządzania zasobami informacyjnymi. Dział IT wprowadza zorientowaną na dane (data-centric) metodologię top-down do projektowania systemu informacyjnego, która zostaje oparta na uznanych i stabilnych modelach. Zostają wprowadzone znaczne usprawnienia w istniejącym systemie, a posiadane aplikacje zostają całkowicie zmodernizowane.

W etapie szóstym organizacja posiada wdrożone procesy analizy i modelowania danych na poziomie organizacji, uruchomione aplikacje odzwierciedlają procesy w niej zachodzące, a struktura organizacyjna zostaje dostosowana tak, by usprawnić proces projektowania architektury.