Projektowanie podsystemu wspomagania decyzji w systemie ... · 2.3.1. modelowanie systemÓw informacyjnych 72 2.3.2. projektowanie systemÓw informatycznych 76 2.3.3. projektowanie

POLITECHNIKA POZNAŃSKA

WYDZIAŁ INŻYNIERII ZARZĄDZANIA

Magdalena Graczyk

Projektowanie podsystemu wspomagania decyzji

w systemie informacyjnym aglomeracji

Rozprawa doktorska

Promotor

prof. dr hab. inż. Władysław Mantura

Promotor pomocniczy

dr inż. Maciej Szafrański

Poznań 2013

Projektowanie podsystemu wspomagania decyzji w systemie informacyjnym aglomeracji • M. Graczyk

2

SPIS TREŚCI

SŁOWNICZEK POJĘĆ ROZPRAWY DOKTORSKIEJ 4

SKRÓTY 7

1. WPROWADZENIE 9

1.1. UZASADNIENIE WYBORU TEMATU 9 1.2. CELE ROZPRAWY 14 1.3. ZAŁOŻENIA 16 1.4. CHARAKTERYSTYKA PROBLEMÓW BADAWCZO-PROJEKTOWYCH 18 1.5. METODYKA BADAŃ I ETAPY REALIZACJI PRACY 19 1.6. ZAKRES ROZPRAWY 22

2. PRZEGLĄD ZAGADNIEŃ TEORETYCZNYCH DOTYCZĄCYCH WSPOMAGANIA DECYZJI W ORGANIZACJACH 26

2.1. WSPOMAGANIE DECYZJI W DYSCYPLINIE NAUKOWEJ NAUKI O ZARZĄDZANIU 26 2.1.1. DECYZJE W ORGANIZACJI 26 2.1.2. METODY WSPOMAGANIA DECYZJI 30 2.1.3. DANE I INFORMACJA JAKO KOMPONENTY PROCESU PODEJMOWANIA DECYZJI 32 2.1.4. INFORMACJA PUBLICZNA 36 2.1.5. POTRZEBY INFORMACYJNE 39 2.1.6. JAKOŚĆ INFORMACJI I DANYCH A JAKOŚĆ PODEJMOWANIA DECYZJI 43 2.1.7. CZYNNIKI WPŁYWAJĄCE NA PROCES PODEJMOWANIA DECYZJI 46 2.2. CHARAKTERYSTYKA SYSTEMÓW AGLOMERACJI 48 2.2.1. AGLOMERACJA 48 2.2.2. AGLOMERACJA JAKO ORGANIZACJA 52 2.2.3. UCZESTNICY AGLOMERACJI 56 2.2.4. SYSTEMY WSPOMAGANIA DECYZJI W AGLOMERACJI 58 2.2.5. SYSTEM INFORMACYJNY AGLOMERACJI 66 2.3. TEORETYCZNE PODSTAWY PROJEKTOWANIA SYSTEMÓW WSPOMAGANIA DECYZJI 72 2.3.1. MODELOWANIE SYSTEMÓW INFORMACYJNYCH 72 2.3.2. PROJEKTOWANIE SYSTEMÓW INFORMATYCZNYCH 76 2.3.3. PROJEKTOWANIE SYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI W AGLOMERACJI 79 2.3.4. CZYNNIKI WPŁYWAJĄCE NA PROJEKTOWANIE SYSTEMÓW WSPOMAGANIA DECYZJI 80

3. WPROWADZENIE DO PROCESU PROJEKTOWANIA PODSYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI W SYSTEMIE INFORMACYJNYM AGLOMERACJI 91

3.1. EWOLUCJA SYSTEMÓW WSPOMAGANIA DECYZJI – AUTORSKA KLASYFIKACJA 91 3.2. KLASYFIKACJA ORGANIZACJI 97 3.3. ZAŁOŻENIA PROCESU PROJEKTOWANIA PODSYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI W SYSTEMIE

INFORMACYJNYM AGLOMERACJI 98 3.4. WSTĘP DO METODYKI PROCESU PROJEKTOWANIA PODSYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI W SYSTEMIE

INFORMACYJNYM AGLOMERACJI 100

4. MODEL PROCESU PROJEKTOWANIA PODSYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI W SYSTEMIE INFORMACYJNYM AGLOMERACJI 106

4.1. ZARYS MODELU PROCESU PROJEKTOWANIA PODSYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI W SYSTEMIE

INFORMACYJNYM AGLOMERACJI 106 4.1.1. SYSTEM INFORMACYJNY JAKO NADSYSTEM SYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI 106 4.1.2. SYSTEM: ZARZĄDZANIA, INFORMATYCZNY, WYKONAWCZY I SPOŁECZNY, JAKO PODSYSTEMY

PODSYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI W AGLOMERACJI 107 4.1.3. RODZAJE DECYZJI PODEJMOWANE W OBSZARZE PRZETWARZANIA I PONOWNEGO WYKORZYSTANIA

INFORMACJI PUBLICZNEJ 111 4.2. DZIAŁANIA PRZYGOTOWAWCZE DO PROJEKTOWANIA PODSYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI W

SYSTEMIE INFORMACYJNYM AGLOMERACJI 113 4.3. PRZEPROWADZENIE BADAŃ PRZEDPROJEKTOWYCH 123


3

4.3.1. CELE I ZAKRES BADAŃ PRZEDPROJEKTOWYCH 123 4.3.2. TEMATYKA I METODA BADAŃ PRZEDPROJEKTOWYCH 125 4.3.3. NARZĘDZIA BADAWCZE I KRYTERIA DOBORU PRÓBY 135 4.3.4. PREZENTACJA WYNIKÓW BADAŃ PRZEDPROJEKTOWYCH 136 4.3.4.1. Wyniki I etapu badań przedprojektowych 136 4.3.4.2. Wyniki II etapu badań przedprojektowych 138 4.3.4.3. Wyniki III etapu badań przedprojektowych 141 4.3.5. WNIOSKI Z BADAŃ PRZEDPROJEKTOWYCH 147 4.4. CHARAKTERYSTYKA FUNKCJI PODSYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI W SYSTEMIE INFORMACYJNYM

AGLOMERACJI 151 4.5. ZARYS ANALIZY WYMAGAŃ FUNKCJONALNYCH I NIEFUNKCJONALNYCH DOTYCZĄCYCH PROJEKTOWANIA

PODSYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI W SYSTEMIE INFORMACYJNYM AGLOMERACJI 155 4.5.1. WYMAGANIA FUNKCJONALNE 155 4.5.2. WYMAGANIA NIEFUNKCJONALNE 162 4.5.3. PROJEKTOWANIE PODSYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI 164 4.6. CHARAKTERYSTYKA BARIER PRAWIDŁOWEGO FUNKCJONOWANIA PODSYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI

W SYSTEMIE INFORMACYJNYM AGLOMERACJI ORAZ ANALIZA RYZYKA 167 4.6.1. CHARAKTERYSTYKA BARIER PRAWIDŁOWEGO FUNKCJONOWANIA PODSYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI

W SYSTEMIE INFORMACYJNYM AGLOMERACJI 167 4.6.2. ANALIZA RYZYKA PROCESU PROJEKTOWANIA PODSYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI W SYSTEMIE

INFORMACYJNYM AGLOMERACJI 169 4.7. WALIDACJA PROCESU PROJEKTOWANIA PODSYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI W SYSTEMIE

INFORMACYJNYM AGLOMERACJI 173 4.7.1. WYBÓR METODY WALIDACJI 173 4.7.2. KONCEPCJA WALIDACJI PROCESU PROJEKTOWANIA PODSYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI W SYSTEMIE

INFORMACYJNYM AGLOMERACJI 175 4.7.3. WALIDACJA PROCESU PROJEKTOWANIA PODSYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI W SYSTEMIE

INFORMACYJNYM AGLOMERACJI 176 4.7.3.1. Analiza zgodności założeń 176 4.7.3.2. Analiza przyczyn rodzajów i skutków możliwych błędów 178 4.7.3.3. Analiza ekspercka 183 4.7.4. WNIOSKI Z WALIDACJI PROCESU PROJEKTOWANIA PODSYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI W SYSTEMIE

INFORMACYJNYM AGLOMERACJI 187 4.8. CHARAKTERYSTYKA PROTOTYPOWANIA, PRZYGOTOWANIA DO IMPLEMENTACJI, WERYFIKACJI I

WDROŻENIA ORGANIZACYJNEGO PODSYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI W SYSTEMIE INFORMACYJNYM

AGLOMERACJI 189 4.8.1. PROTOTYPOWANIE PODSYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI W SYSTEMIE INFORMACYJNYM AGLOMERACJI

189 4.8.2. PRZYGOTOWANIE DO IMPLEMENTACJI PODSYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI W SYSTEMIE

INFORMACYJNYM AGLOMERACJI 190 4.8.3. WERYFIKACJA PODSYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI W SYSTEMIE INFORMACYJNYM AGLOMERACJI 191 4.8.4. WDROŻENIE ORGANIZACYJNE PODSYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI W SYSTEMIE INFORMACYJNYM

AGLOMERACJI I DALSZE DOSKONALENIE 192

5. PODSUMOWANIE 194

5.1. ZASTOSOWANIE MODELU PROCESU PROJEKTOWANIA PODSYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI W

SYSTEMIE INFORMACYJNYM AGLOMERACJI 194 5.2. WNIOSKI I KIERUNKI DALSZYCH BADAŃ 199

ZAŁĄCZNIK 203

SPIS RYSUNKÓW 207

SPIS TABLEL 208

BIBLIOGRAFIA 209


4

Słowniczek pojęć rozprawy doktorskiej

Aglomeracja - opisywana jest jako różnych rozmiarów układ osadniczy złożony z zespołu

miejskich, podmiejskich i wiejskich zbiorowości połączonych wzajemnie ze sobą siecią funk-

cyjną i komunikacyjną.

Aktywni użytkownicy sektora publicznego – użytkownicy PWD będący przedstawicielami

podmiotów publicznych i mogący korzystać z wszystkich funkcjonalności PWD.

Aktywni użytkownicy sektora prywatnego – użytkownicy PWD będący przedstawicielami

podmiotów sektora prywatnego lub osoby fizyczne, mogące korzystać z wszystkich funkcjo-

nalności PWD.

Bierni użytkownicy sektora publicznego – użytkownicy PWD będący przedstawicielami

podmiotów sektora publicznego i mogący korzystać z funkcjonalności PWD z wyjątkiem udo-

stępniania danych i informacji publicznych do ponownego wykorzystania.

Bierni użytkownicy sektora prywatnego – użytkownicy PWD będący osobami fizycznymi

lub przedstawicielami podmiotów sektora prywatnego, mogący korzystać z wszystkich funk-

cjonalności PWD z wyjątkiem udostępniania danych opracowanych poza sektorem publicz-

nym, które przeznacza się do ponownego wykorzystania.

Biuletyn Informacji Publicznej – złożony z witryn WWW, na których władze publiczne oraz

inne podmioty wykonujące zadania publiczne udostępniają w wersji elektronicznej informacje

publiczne wymagane przez polski prawo.

Członek aglomeracji – gmina, deklarująca członkostwo w aglomeracji.

Dane – „zapis liczb, faktów, pojęć, rozkładów (a także dźwięków, obrazów, animacji) lub opis

zjawisk, sytuacji, zdarzeń, dokonany w sposób wygodny do przesyłania, interpretacji lub prze-

twarzania metodami ręcznymi lub automatycznymi” (Januszewski, 2008, op. cit. s. 14).

Deduplikacja – eliminowanie powtarzających się elementów w zbiorze danych.

Ekspert - osoba, która została zaproszona do udziału w badaniu ze względu na swoją wiedzę,

szerokie horyzonty myślenia, osobowość czy doświadczenie (Antoszkiewicz, 1982, str. 170).

Heurystyka - umiejętność odkrywania nowych faktów i relacji między faktami oraz docho-

dzenia w ten sposób do nowych prawd. Metody heurystyczne wiążą się z interdyscyplinarną

wiedzą oraz umiejętnościami praktycznymi łączącymi się z twórczym rozwiązywaniem pro-

blemów, jednocześnie różną od dokładnie opisanego rozwiązania (Cieślak, 2008, str. 201).

Implementacja – proces przekształcania abstrakcyjnego opisu systemu lub makiety (prototy-

pu) systemu na obiekt fizyczny lub narzędzie informatyczne zapisane w języku programowa-

nia. Implementacja inaczej nazywana jest także programowaniem.

Informacja - pojęcie abstrakcyjne odnoszące się do zakodowanych danych (Flakiewicz,

2005; Stenfanowicz, 1997; Grudzewski, 2001).

Informacja publiczna - to każda wiadomość wytworzona lub odnosząca się do władz pu-

blicznych, a także wytworzona lub odnosząca się do innych podmiotów wykonujących funk-

cje publiczne w zakresie wykonywania przez nie zadań władzy publicznej i gospodarowania

mieniem komunalnym lub majątkiem Skarbu Państwa (wyroki NSA: z dnia 30 października

2002; Minister Administracji i Cyfryzacji, 2012).

Informacja sektora prywatnego - każda wiadomość wytworzona przez osoby fizyczne lub

podmioty sektora prywatnego, która powstała bez wsparcia finansowego instytucji publicznej

i bez środków publicznych (w ramach np. realizowanych projektów) oraz do której należą

prawa autorskie oraz prawa pokrewne opracowanej i udostępnionej informacji.


5

Jakość informacji - to zestaw cech wykorzystywanych do oceny przydatności (lub użytecz-

ności) informacji.

Modelowanie – zastosowanie określonej metodologii do stworzenia i weryfikacji modelu dla

określonego układu rzeczywistości. Podczas modelowania upraszcza się złożoną rzeczywi-

stość, by poddać ją procesowi badawczemu.

Model procesu projektowania – układ elementów procesu projektowania PWD w SI aglo-

meracji (układ rzeczywistości), który możliwy jest do zaimplementowania w aglomeracji

i innych zurbanizowanych regionach Polski.

Metadane – to zwięzły zestaw informacji, który może być użyty do trafnego wyszukiwania

większych zbiorów informacji. Metadane obejmują indeksowanie i katalogowanie zasobów

informacji w formie elektronicznej.

Organizacja - to układ społeczny, który zawiera niezbędne do jego istnienia zasoby rzeczo-

we i dąży do osiągania wyznaczonych celów. Organizacje w większości przypadków są od

siebie zależne, co oznacza, że podlegają wzajemnym oddziaływaniom: politycznym, praw-

nym, gospodarczym, demograficznym itp. Sprawne organizacje mają zdolność do samoorga-

nizowania się i doskonalenia się.

PDCA – określany także jako cykl lub koło Deminga oznaczający zaplanuj, wykonaj,

sprawdź, działaj (ang. plan, do, check, act).

Pertynencja (od łac. pertineo – oznacza m.in. być odpowiednim, ang. pertinence – stosow-

ność, trafność, słuszność, istotność) – oznacza termin odnoszący się do jednoznaczności ro-

zumienia wyrazów i zdań zarówno po stronie użytkownika jak i przekazującego informację.

Pertynentność - cecha, przypadłość, „jednostkowa zgodność” zawartości dokumentu lub sen-

su informacji faktograficznej (zbiór faktów) z osobniczą rozumianą potrzebą informacyjną, tak

właśnie, jak rozumie ją dany użytkownik, zwłaszcza w momencie, gdy uzmysławia sobie wła-

sną „lukę informacyjną”, którą owa „zakładana” informacja ma zapełnić, by rozwiązać pro-

blem, lub po to, by uwolnić użytkownika z dyskomfortu niewiedzy.

Pośrednik informacji – udziela i dąży do pertynencji informacji pomiędzy nadawcą a odbior-

cą informacji.

Proces informacyjny - proces tworzenia i interpretacji informacji, realizujący co najmniej

jedną z następujących funkcji: generowanie informacji, gromadzenie (zbieranie) informacji,

przechowywanie (pamiętanie, magazynowanie, archiwizowanie) informacji, przekazywanie

(transmisja) informacji, przetwarzanie (przekształcanie, transformacja, translacja) informacji,

udostępnianie (upowszechnianie) informacji, interpretacja (translacja na język użytkownika)

informacji, wykorzystywanie (użytkowanie) informacji.

Prototypowanie – to rozwój oprogramowania przez tworzenie kolejnych wersji prototypów

oprogramowania. Prototypy mogą być tworzone zarówno w wersji papierowej, jak i elektro-

nicznej.

Redundancja (łac. redundantia – powódź, nadmiar), to cecha komunikatu zawierającego

więcej informacji, niż jest to niezbędne do przekazania jego treści.

Smog informacyjny - opisuje stan przesycenia wielkością, różnorodnością, gwałtownością

i sugestywnością narzucanych lub dostępnych danych. Często nadmiar informacji prowadzi do

niewłaściwego wyboru, a często nawet blokuje podejmowanie decyzji.

Wersja I PWD – pierwszy wzorzec PWD w SI aglomeracji zaprojektowany do etapu proto-

typowania standardu.

Wersja II PWD – drugi, udoskonalony wzorzec PWD w SI aglomeracji w postaci fizycznie

istniejącego narzędzia informatycznego PWD, który prototypowano, implementowano i zwe-

ryfikowano.


6

Wersja III PWD – udoskonalony wzorzec, który po weryfikacji usprawniono do trzeciej wer-

sji wzorca PWD w SI aglomeracji.

Wersja „n” – ciągle doskonalony wzorzec ze standardu „n-1” PWD do „n” PWD w SI aglo-

meracji, który zgodny jest z cyklem PDCA.

Standaryzacja danych – proces pozwalający na opracowanie uniwersalnego wzorca danych.

System - zbiór elementów wzajemnie ze sobą powiązanych i tworzących całość jakościowo

różną od sumy jakości tych elementów.

Symulacja – przybliżone odtwarzanie zjawiska lub zachowanie danego obiektu za pomocą

jego modelu.

Technologia informacyjna (ang. Information Technology - IT) - termin, który obejmuje

wszelkie formy technologii używanych do tworzenia, przechowywania, wymiany i korzysta-

nia z informacji w różnych postaciach m.in. w postaci: danych, rozmów głosowych, zdjęć,

filmów, prezentacji multimedialnych i innych form.

Technologia teleinformatyczna (ang. Information and Communication Technology – ICT) -

jest pojęciem, które obejmuje wszelkie urządzenia komunikacyjne lub aplikacje, obejmujące

między innymi: radio, telewizję, telefony komórkowe, sprzęt komputerowy i sieci kompute-

rowe, systemy satelitarne (i tak dalej), jak również różne usługi i aplikacje z nimi powiązane,

takich jak wideokonferencje i kształcenie na odległość.

Testowanie – jeden z etapów tworzenia oprogramowania pozwalający na zapewnienie jakości

oprogramowania. Testowanie ma na celu przeprowadzenie weryfikacji oprogramowania.

Użytkownik jednorodny - człowiek lub zbiór osób, jednostka organizacyjna lub zbiór jedno-

stek organizacyjnych o zdefiniowanych potrzebach informacyjnych oraz zdefiniowanych spo-

sobach wykorzystania informacji, którzy traktowani są w procesie informacyjnym jako jeden

odbiorca informacji o celowym działaniu. Zakłada się, że informacja przekazana użytkowni-

kowi jednorodnemu dociera do każdego człowieka lub zbioru osób określonej jednostki orga-

nizacyjnej lub zbioru jednostek organizacyjnych.

Użytkownik korporatywny - zbiorowość użytkowników jednorodnych. Użytkownik korpo-

ratywny postrzegany jest w procesie informacyjnym jako ten, który wykorzystuje przekazaną

informację w różny sposób i do różnych celów. Informacja jednocześnie przekazywana jest do

wszystkich użytkowników jednorodnych, jednak przy założeniu możliwości różnych form,

technologii czy organizacji związanych z przekazaniem informacji.

Użytkownik zbiorowy - zbiorowość użytkowników jednorodnych o tych samych lub podob-

nych potrzebach informacyjnych i tych samych sposobach korzystania z informacji. Każdy

z tych użytkowników postrzegany jest w procesie informacyjnym jako oddzielny odbiorca

informacji otrzymujący własny zbiór informacji.

Walidacja – potwierdzenie przydatności oraz sprawdzenie poprawności opracowanego mode-

lu procesu projektowania PWD w SI aglomeracji ze stanem pożądanym.

Weryfikacja – sprawdzenie poprawności zaprojektowanego wersji II PWD z wytycznymi,

które przeprowadzono po prototypowaniu i implementacji narzędzia informatycznego.

Wdrożenie – wprowadzenie w życie opracowanej, zwalidowanej i zweryfikowanej wersji III

PWD w SI aglomeracji.

Wiedza - stanowi ogół wiadomości zdobytych dzięki badaniom, uczeniu się, wnioskowaniu,

tworzeniu faktów oraz tworzeniu związków z już istniejącą wiedzą.

Indywidualny wywiad pogłębiony (ang. Individual in-Depth Interview) - polega na uzyska-

niu szczegółowych informacji od danego respondenta, bez wpływu osób trzech. Trwa od 30-

90 minut. Może mieć charakter nieustrukturowany (metody eksploracyjne - poznawcze) lub

częściowo ustrukturyzowany (zogniskowany) charakteryzujący się opracowaniem scenariusza

obejmującego istotne tematy.


7

Skróty

ABC klasyfikacja zasobów według malejącej wartości

API interfejs programowania aplikacji (ang. Application Programming Interface)

ARIS architektura zintegrowanych systemów informacyjnych (ang. Architecture of

Integrated Information Systems)

art. artykuł

BPM zarządzanie procesami biznesowymi (ang. Business Process Management)

BPMN notacja i model procesu biznesowego (ang. Business Process Management Nota-

tion)

BIP Biuletyn Informacji Publicznej

BSC zrównoważona karta wyników (ang. Balanced Scorecard)

CASE narzędzia do modelowania procesów (ang. Computer Aided System Engineering)

CSV format przechowywania danych w plikach (ang. Comma Separated Values)

CMS system zarządzania treścią (ang. Content Management Systems)

DMS system zarządzania dokumentami (ang. Document Management System)

Dz.U. dziennik ustaw

EIS system informacyjny do zarządzania przedsiębiorstwem (ang. Enterprise Infor-

mation Systems)

EPC sterowany zdarzeniami łańcuch procesów (ang. Event Driven Process Chain)

eEPC rozszerzona wersja metody sterowanego zdarzeniami łańcucha procesów

(ang. extended Event Driven Process Chain)

ERP planowanie zasobów przedsiębiorstwa (ang. Enterprise Resource Planning)

FMEA metoda analizy związków przyczynowo-skutkowych, powstawania wad oraz

analizy ryzyka ( ang. Failure Mode and Effects Analysis)

GIS system informacji geograficznej (ang. Geographic Information System)

GSWD grupowe systemy wspomagania decyzji (ang. A Group Decision Support System

– GDSS)

IP informacja publiczna

IPP informacja pochodząca od podmiotów sektora prywatnego (informacja komer-

cyjna)

ISP informacja pochodząca od podmiotów sektora publicznego

ITS inteligentne systemy transportowe

LOO liczba określająca niewykrywalność niezgodności

LOR liczba określająca ryzyko niezgodności

LOW liczba określająca występowanie niezgodności

LOZ liczba określająca znaczenie niezgodności

LTE standard bezprzewodowego przesyłu danych telefonii komórkowej będący na-

stępcą systemów trzeciej generacji (ang. Long Term Evolution)

MRP planowanie zapotrzebowania materiałowego (ang. Material Requirements Plan-

ning)


8

Nr numer

OLAP oprogramowanie wspierające podejmowanie decyzji (ang. On-line Analytical

Processing)

SI system informacyjny (ang. Information Systems)

SIK systemy informacji kierownictwa (ang. Management Information Systems - MIS)

SINK systemy informacyjne najwyższego kierownictwa (ang. Executive Systems – EIS)

SPT systemy przetwarzania transakcji (ang. Transaction-Processing Systems – TPS)

SWD system wspomagania decyzji (ang. Decision Support System- DSS)

SZ systemy zarządzania

poz. pozycja

PWD podsystem wspomagania decyzji

RP Rzeczypospolita Polska

SZ system zarządzania

TPS system transakcyjny (ang. Transaction Processing Systems)

TQM kompleksowe zarządzanie przez jakość (ang. Total Quality Management)

UE Unia Europejska

UML zunifikowany język modelowania (ang. Unified Modeling Language)

ust. ustęp

WiMAX technika bezprzewodowej, radiowej transmisji danych (ang. Worldwide Interop-

erability for Microwave Access)

XML informatyczny, uniwersalny język pozwalający na reprezentowanie danych (ang.

Extensible Markup Language)


9

1. Wprowadzenie

1.1. Uzasadnienie wyboru tematu

Niniejsza praca poświęcona jest problematyce wspomagania decyzji w organiza-

cjach, w których dotychczas istniejące systemy wspomagania decyzji nie sprawdzają

się. Przykładem takiej organizacji jest aglomeracja. W pracy przedstawiona jest rede-

finicja pojęcia organizacji jako aglomeracji, gdyż te obecnie istniejące nie są wystar-

czające i nie ukazują wszystkich relacji i zależności od strony organizacji i zarządza-

nia na tle podejmowania decyzji, które w aglomeracji występują.

Problematyka systemów wspomagania decyzji (SWD) oraz systemów informacyj-

nych (SI) w przedsiębiorstwach często jest poruszana w literaturze naukowej

(Radosiński, 2001; Wrycza, 2010; Plakosh, 2003). Brakuje jednak opracowań doty-

czących wykorzystania technologii informatycznych wspomagających zarządza-

nie informacją w organizacjach jakimi są aglomeracje. Brak szczegółowego

i branżowego omówienia efektywnych narzędzi pozwalających na wykorzystanie

rozwiązań systemowych w zakresie zarządzania, organizowania, wspólnego zbie-

rania, aktualizowania, udostępniania i ponownego wykorzystania1 informacji

publicznej2 (IP) w Polsce. Te zagadnienia stały się inspiracją do realizacji niniej-

szej pracy doktorskiej. Problematyka wykorzystania SWD oraz SI dla potrzeb po-

dejmowania decyzji w przestrzeni miejskiej staje się bardzo ważnym zagadnieniem

wpływającym na jakość życia. Informacja jest bowiem takim rodzajem zasobu, który

pozwala na zwiększanie wiedzy o nas samych i otaczającym świecie (Kisielnicki,

2004, str. 13-15).

Rządy w krajach na całym świecie coraz częściej wdrażają akty prawne zwiększa-

jące przejrzystość działań udostępniania i ponownego wykorzystania informacji po-

1 Ponowne wykorzystanie informacji określono w Ustawie z dnia 16 września 2011 roku o zmianie

ustawy o dostępie do informacji publicznej oraz niektórych innych ustaw, definiując ją jako: ponowne wykorzystanie informacji przez osoby fizyczne, osoby prawne i jednostki organizacyjne, nieposiadające osobowości prawnej do informacji publicznej lub każdej jej części, będącej w posiadaniu podmiotów publicznych, niezależnie od sposobu jej utrwalenia (w postaci papierowej, elektronicznej, dźwiękowej, wizualnej lub audiowizualnej), w celach komercyjnych lub niekomercyjnych, innych niż jej pierwotny publiczny cel wykorzystywania, dla którego informacja została wytworzona, stanowi ponowne wyko-rzystywanie informacji publicznej. Więcej patrz art. 23a. (Dz. U. z 2011, Nr 204, poz. 1195 str. 2).

2 Każda informacja o sprawach publicznych stanowi informację publiczną w rozumieniu ustawy

i podlega udostępnieniu i ponownemu wykorzystaniu na zasadach i w trybie określonych w Ustawie z dn. 16 września 2011 (Dz. U. z 2011, Nr 204, poz. 1195 str. 1).


10

chodzącej od podmiotów sektora publicznego. Celem tych działań jest dążenie do

wolności informacji (At UN, 2010). Stworzenie europejskich ram dla wykorzystania

informacji pochodzącej od podmiotów sektora publicznego ma pozwalać na stymulo-

wanie europejskiego sektora informacji, który ma przyczynić się do wzrostu gospo-

darczego i tworzenia nowych miejsc pracy (Aichholzer, 2004, str. 525). Pomimo

tego, że w Unii Europejskiej już w 1989 roku podjęto działania rozszerzające dostęp

do informacji w sektorze publicznym, to sposób udostępniania informacji w Polsce,

zwłaszcza informacji publicznej (IP), postrzegany jest niejednokrotnie jako niesku-

teczny i nieefektywny (Burdon, 2009, str. 35).

„W Polsce dotychczas nie opracowano rozwiązania pozwalającego na wspomaga-

nie decyzji w zakresie przetwarzania (…)” (Oleński, 2003, str. 39) i ponownego wyko-

rzystania IP w SI. Rozwiązania takiego brakuje zarówno w mieście, jak

i w aglomeracji. Aglomerację tworzy wiele podmiotów, a każdy z nich zgodnie

z ustawą o zmianie ustawy o dostępie do informacji publicznej (Dz. U. z 2011 r., Nr

204, poz. 1195) może udostępniać określone informacje, które mogą być użyteczne w

celach komercyjnych lub niekomercyjnych np. w systemach informacyjnych. Odpo-

wiednie przetworzenie danych i udostępnienie ich w nowych produktach teleinforma-

tycznych pozwala na łatwiejsze dotarcie do poszukiwanej informacji.

Problemem istotnie ograniczającym stworzenie wspólnego dla podmiotów pu-

blicznych rozwiązania jest długotrwały brak polskich uregulowań prawnych do

tych, ustalonych na poziomie Unii Europejskiej, a zarazem zgodnych z Dyrektywą

2003/98/WE Rady i Parlamentu Europejskiego w sprawie ponownego wykorzystania

informacji sektora publicznego. W trybie pilnym, do lipca 2011 roku przygotowano,

a następnie uchwalono ostateczną wersję projektu Ustawy z dnia 16 września 2011,

której przyjęcie planowane było na rok 2005. Po wielu kontrowersjach3 ustawa osta-

tecznie weszła w życie z końcem 2011 roku.

3 Tuż po głosowaniu Sejmu i przyjęciu ustawy, a jeszcze przed podpisaniem jej przez Prezydenta,

Stowarzyszenie Liderów Lokalnych Grup Obywatelskich wystosowało list zbiorowy do Prezydenta, w którym opisano m.in.: brak przygotowanego rozwiązania wynikającego z niezgodności działań zwią-zanych z uchwaleniem ustawy zgodnie z Konstytucją, brak prawidłowej implementacji zapisów dyrek-tywy, brak przywileju obserwacji prac nad ustawą, brak dyskusji fundamentalnej nad ustawą wobec krytycznych głosów przedstawicieli społeczności, konfliktu pomiędzy ustawą o dostępie do informacji publicznej a ustawą o ochronie informacji niejawnych oraz krzyżującymi się pojęciami zastosowanymi w obu ustawach. Grupa informowała również, że nowy ust. 1a ustawy zawiera własne, samodzielne i materialnoprawne przesłanki odmowy dostępu do informacji i tym samym konstytuuje trzecią kate-gorię informacji: informację chronioną na podstawie samej ustawy (Batko-Tołuć, 2011). Ustawa w rzeczywistości zamiast zapewnić dostęp do informacji zabrania tego dostępu. Więcej czytaj w roz-dziale 2.


11

Ostatecznie konsekwencją dla rozwoju w Polsce produktów i usług teleinforma-

tycznych wynikających m.in. z opóźnień w zakresie transpozycji do prawa polskiego

dyrektywy 2003/98/WE jest brak obecnie wypracowanych rozwiązań w zakresie

przetwarzania i ponownego wykorzystania IP.

W Polsce dopiero weszły w życie, mające charakter uniwersalny, przepisy doty-

czące ponownego wykorzystania IP. Ustawa jednak nie rozstrzyga praw dostępu do

innych zasobów publicznych, które obejmuje ustawa o prawie autorskim (Dz.U. z dn.

4 lutego 1994, z późn. zmianami). Procesy informacyjne w kontekście udostępniania

i ponownego wykorzystania informacji nadal nie są upowszechnione i uniwersalne.

W XXI wieku dostęp do informacji jest kluczowym kapitałem i stanowi

o kierunkach tożsamego z postępem rozwoju systemu społeczno-gospodarczego.

Jest niezbędny do podejmowania szybkich i trafnych decyzji w określonym miejscu

i czasie. Wykorzystując dostępne sposoby komunikacji zarówno konsumenci, jak

i podmioty gospodarcze starają się dotrzeć do poszukiwanej informacji w możliwie

krótkim czasie, ograniczając przy tym korzystanie z kosztochłonnych zasobów np.

informacyjnych. Naturalne możliwości przekazywania informacji za pomocą słów

i gestów podczas rozmowy zostają coraz częściej zastępowane nowoczesnymi techno-

logiami informacyjnymi, które znacznie rozszerzają możliwości dostępu do ogrom-

nych zbiorów informacji i ułatwiają porozumiewanie się ludzi, pomimo rezygnacji

z werbalnych i pozawerbalnych form tej komunikacji. Ta sama informacja, w zależno-

ści od kontekstu, może mieć różną wartość i może nabierać znaczenia w kombinacji

z innymi informacjami (Szewczyk, 2007, str. 15).

Nowe technologie informacyjne przenikają przez wszystkie sfery życia człowie-

ka, począwszy od mediów przez bankowość, transport i zakupy, a na telekomunikacji

skończywszy. Odgrywają one istotną rolę w tworzeniu i urzeczywistnianiu wizji spo-

łeczeństwa informacyjnego oraz pozwalają na współtworzenie informacji w wirtualnej

rzeczywistości (Babik, 2001, str. 1-3).

Występująca niegdyś „luka informacyjna” i deficyt informacji przeistoczyły się

w nadmiar informacji, co sprawia, że istnieje konieczność przeszukiwania coraz

większej liczby źródeł w celu znalezienia użytecznej informacji, zaspakajającej po-

trzebę informacyjną. Dodatkowo w literaturze opisywane są zjawiska „nadinformo-

wania”, „przeinformowania” i „zainformowania” (Isański, 2006), definiowane jako

niemożliwa do skonsumowania ilość informacji, przy niskim poziomie jej istotności

i braku zapotrzebowania na informacje dokładniejsze. Przewaga podaży informacji


12

nad jej popytem, redundancja informacji oraz brak systemów ograniczających produk-

cję śmieci informacyjnych skutkuje negatywnie w postaci smogu informacyjnego4

(Janowski, 2009, str. 64-65). Obecny stan informacji można opisać również teorią

chaosu5, rozumianego jako układ zmienny dynamicznie (Janiak, 2008, str. 4). Duża

ilość informacji nie tylko wpływa na nadmiarowość, lecz rodzi również problemy

w zakresie ich: aktualności, kompletności, autentyczności, wielości czy weryfikowal-

ności (Janowski, 2009, str. 64-65). Łatwość ich wytwarzania i udostępniania w połą-

czeniu z brakiem wystarczającej kontroli i oceny jakości może istotnie utrudnić znale-

zienie właściwej informacji w akceptowalnym czasie.

W czasach nadmiaru informacji, w szczególności w dużych skupiskach człowiek-

miasto i w aglomeracjach, kluczowymi stają się umiejętności selekcji informacji, jej

oceny oraz wykorzystania (Mazurek, 2011, str. 187). Dzięki projektowaniu podsyste-

mu wspomagania decyzji (PWD) istnieje możliwość minimalizowania dyspersji da-

nych i ujednolicenia standardów przetwarzania danych. Harmonizowanie standar-

du formatów gromadzonych danych oraz udostępnianych danych i informacji pozwoli:

twórcom – podmiotom sektora publicznego i prywatnego, na ujednolicenie prze-

twarzania danych, ponowne wykorzystanie IP oraz zgodnie z dyrektywą

2003/98/WE na stworzenie warunków sprzyjających rozwojowi wyrobów

i usług informacyjnych prowadzonych w skali regionu objętego danym systemem

wspomagania dostępu do informacji,

wykonawcom – podmiotom sektora prywatnego, na dostarczanie wyrobów

i usług teleinformatycznych opracowanych na podstawie ponownie udostępnia-

nych IP,

użytkownikom – osobom przebywającym na terenie, na którym funkcjonuje sys-

tem, na szybsze znajdowanie pertynentnej (Gałczyński, 1996, str. 14) informacji.

Wszystkie rozwiązania projektowane i wdrażane przez grupy twórców i wyko-

nawców służą użytkownikom (konsumentom informacji). Konsument, podobnie jak

każdy podmiot gospodarujący, musi nieustannie podejmować decyzje w celu zaspoko-

4 Pojęcie smogu informacyjnego funkcjonuje w literaturze również pod innymi nazwami jako: prze-

ciążenie informacyjne, wykładniczy wzrost informacji, eksplozja informacyjna, nadprodukcja informa-cji, bomba informacyjna, natłok informacji, zalew czy potop informacyjny (Babik, 2008).

5 Głównym przedmiotem zainteresowania teorii chaosu są układy zmieniające się dynamicznie. Mogą

one wzajemnie tworzyć nieporządek, jak i pozostawać uporządkowane i systematyczne. Chaos trakto-wany jest nie jako całkowity nieład, lecz jako element ogólnego porządku świata. Uporządkowanie zostaje zakłócone z wnętrza systemu, tak jakby system nie był w stanie dalej utrzymać własnej logicz-ności i determinizmu (Janiak, 2008).


13

jenia potrzeb. W teorii konsumenta zakłada się, że jest on podmiotem racjonalnym

i optymalizuje swoje decyzje (Rekowski, 2008, str. 89), minimalizując wykorzystane

zasoby przy założeniu ograniczoności informacji. Pomimo, że marginalna korzyść

z każdej kolejnej jednostki informacji jest coraz mniejsza, każda kolejna informacja,

o ile jest pertynentna, pozwala na podjęcie bardziej trafnej decyzji.

W procesie informacyjnym istotną rolę odgrywają potrzeby, które przejawiają się

w ludzkich zainteresowaniach, preferencjach, oczekiwaniach. Największymi ograni-

czeniami w dostępie do informacji są zazwyczaj czas, źródło pochodzenia oraz spo-

sób ich udostępniania. Ograniczenie czasu sprawia, że informacje po pewnym okre-

sie ich użyteczności stają się nieaktualne, przestarzałe. Źródło pochodzenia sprawia, że

informacje udostępniane są jedynie tej grupie, która ma dostęp do tego źródła. Na

przykład chcąc pozyskać informacje z wybranej strony www istnieje konieczność wy-

korzystania określonych narzędzi np. komputera, Internetu.

W Konstytucji RP jako zasadę przewidziano jawność (dostępność) informacji,

dotyczącej działalności władzy publicznej i innych podmiotów wykonujących zadania

tej władzy (art. 61 ust.16), ale także umożliwiono ograniczenie dostępności informacji

z powołaniem się na dobra określone w art. 61 ust. 37. Ograniczenia dostępności do

informacji mogą następować jedynie w drodze ustawy.

Jednocześnie w Polsce nadal brakuje wypracowanych standardów wykorzy-

stania informacji publicznej, pozwalających na przetwarzanie ich do SI. Jedynie

w nielicznych ustawach szczególnych znajduje się regulacja, przeznaczona dla wą-

skich kategorii informacji, w której określono zasady wykorzystywania informacji

przez podmioty nie wykonujące zadań publicznych8. Nadal brak również wypracowa-

nych modeli systemów, które ujmują holistycznie sposób zbierania, aktualizowania

i udostępniania informacji w określony sposób i przy wykorzystaniu określonych na-

rzędzi.

6 Obywatel ma prawo do uzyskiwania informacji o działalności organów władzy publicznej oraz

osób pełniących funkcje publiczne. Prawo to obejmuje również uzyskiwanie informacji o działalności organów samorządu gospodarczego i zawodowego, a także innych osób oraz jednostek organizacyj-nych w zakresie, w jakim wykonują one zadania władzy publicznej i gospodarują mieniem komunalnym lub majątkiem Skarbu Państwa (Konstytucja Rzeczypospolitej Polskiej, 1997).

7 Ograniczenie prawa, o którym mowa w ust. 1 i 2 Konstytucji RP, może nastąpić wyłącznie ze

względu na określone w ustawach ochronę wolności i praw innych osób i podmiotów gospodarczych oraz ochronę porządku publicznego, bezpieczeństwa lub ważnego interesu gospodarczego państwa (Konstytucja Rzeczypospolitej Polskiej, 1997).

8 Założenia do projektu ustawy o zmianie ustawy o dostępie do informacji publicznej oraz niektó-

rych innych ustaw. Data publikacji 18.01.2011.


14

Zadaniem PWD jest automatyczne wyszukiwanie, przetwarzanie i formułowanie

informacji potrzebnych osobom przebywającym na terenie aglomeracji do podejmo-

wania konkretnych decyzji (Griffin, 2009, str. 734). PWD aglomeracji pozwoli na

ujednolicenie decyzji i działań podmiotów publicznych (twórcy informacji) dążących

do ponownego wykorzystania informacji publicznych przez podmioty sektora prywat-

nego (wykonawcy produktów i usług informacyjnych), które z kolei służyć będą

wszystkim przebywającym na terenie aglomeracji (użytkownikom). Każdy SI powi-

nien zaspokajać potrzeby informacyjne użytkowników określonej grupy, jednocześnie

w całości będąc jak układ nerwowy (Koźmiński, 2012), który ułatwia dostęp do in-

formacji w aglomeracji.

Model procesu projektowania PWD w SI aglomeracji, obok zaprojektowania roz-

wiązania przetwarzania i ponownego wykorzystania informacji publicznej, ma pozwo-

lić na rozwiązanie problemu nadmiarowości i jakości informacji (Bisdikian, 2009).

Przedmiotem niniejszej pracy jest projektowanie procesów związanych z podej-

mowaniem decyzji a obiektem pracy jest podsystem wspomagania decyzji w syste-

mie informacyjnym aglomeracji.

1.2. Cele rozprawy

Treść rozprawy lokuje się przede wszystkim w dyscyplinie naukowej nauki o za-

rządzaniu. Cała praca ma jednak charakter interdyscyplinarny, obejmujący wiedzę

z obszaru nauk społecznych oraz ścisłych.9 Konkretnie:

nauk ekonomicznych w dyscyplinie naukowej nauki o zarządzaniu,

nauk technicznych w dyscyplinie naukowej informatyka.

Realizowane cele pracy sformułowane zostały w tabeli 1.1. na podłożu wyżej wy-

mienionych dyscyplin naukowych. Cele dysertacji podzielono:

1. ze względu na ich ważność na:

cele główne (G),

cele dodatkowe (D),

2. ze względu na efekty pracy powstałe w wyniku osiągnięcia celów na:

teoretyczne (T),

praktyczne (P).

9 Podział na nauki i dyscypliny opracowany na podstawie Rozporządzenia Ministra Nauki i Szkolnic-

twa Wyższego z dnia 8 sierpnia 2011 r. w sprawie obszarów wiedzy, dziedzin nauki i sztuki oraz dyscy-plin naukowych i artystycznych.


15

Opracowanie podsystemu wspomagania decyzji w systemie informacyjnym aglo-

meracji pozwala m.in. na:

określenie sposobu współpracy między podmiotami PWD w celu minimalizowania

nadmiarowości IP i wypracowania oczekiwanej przez użytkowników jakości in-

formacji,

bieżące monitorowanie potrzeb informacyjnych użytkowników PWD,

wzmocnienie pozycji konkurencyjnej aglomeracji,

skuteczne upowszechnianie dostępu do IP w celu dalszego rozwoju aglomeracji

i skrócenia czasu dostępu do pertynentnej informacji.

Podstawowym paradygmatem w opracowaniu modelu procesu projektowania

PWD w SI aglomeracji jest paradygmat systemowy. Kategorie celów rozprawy przed-

stawiono w tabeli 1.1.

Tab.1.1. Cele dysertacji ze względu na ich ważność, efekty pracy oraz miejsce ich oddziaływania.

L.p. Cele

Kategorie celów

w układzie

I II

1. Opracowanie charakterystyki ewolucji SWD. D T

2. Opracowanie klasyfikacji organizacji. D T

3. Klasyfikacja danych i informacji publicznej. D T

4. Opracowanie metodyki procesu projektowania PWD w SI aglomeracji. G T

5. Przeprowadzenie badań przedprojektowych do opracowania modelu

procesu projektowania PWD w SI aglomeracji. G P

6.

Propozycja działań minimalizujących problem nadmiarowości informa-

cji i prezentacja kluczowych działań standaryzowania jakości informacji

w aglomeracji.

D T

7. Opracowanie modelu procesu projektowania PWD w SI aglomeracji. G P

8. Walidacja modelu procesu projektowania PWD w SI aglomeracji. G T-P

9.

Wskazanie dalszych kierunków prac niezbędnych dla doskonalenia

i rozwoju opracowanego modelu procesu projektowania PWD w SI

aglomeracji.

D T-P

Źródło: Opracowanie własne.

Uwaga: w strukturze celów pojawia się skrót (1) SWD, który odnosi się ogólnie do

grupy systemów wspomagających podejmowanie decyzji oraz (2) PWD, który rozu-

miany jest jako podsystem wspomagania decyzji w systemie informacyjnym aglome-

racji.

Celem badań przedprojektowych jest analiza i ocena w zakresie obecnej sytuacji

i przewidywanych tendencji dotyczących jakości oraz przetwarzania i ponownego

wykorzystania IP oraz IPP w aglomeracji. Przeprowadzenie badań przedprojektowych

jest konieczne do prawidłowego przedstawienia modelu projektowania PWD w SI


16

aglomeracji. Wnioski z trzyetapowych badań przedprojektowych są elementem na

wejściu do opracowania modelu procesu projektowania PWD w SI aglomeracji (pod-

rozdział 4.3.).

1.3. Założenia

W rozprawie przyjęto następujące założenia:

1. Paradygmat systemowy (podejście systemowe) stanowi wzór myślenia i postępo-

wania do objaśnienia natury nauk społecznych, w tym nauk o zarządzaniu (Czech,

2004, str. 24-25). Podkreślić należy, że paradygmat systemowy opiera się na my-

śleniu uwikłanym tzn. takim, w którym jedna przyczyna może generować kilka

skutków, a między przyczynami i skutkami występują wielostronne powiązania

i sprzężenia zwrotne. Rzeczywistość badana jest w sposób holistyczny.

2. Aglomeracja opisywana jest jako różnych rozmiarów układ osadniczy złożony

z zespołu miejskich, podmiejskich i wiejskich zbiorowości połączonych wzajem-

nie ze sobą siecią funkcyjną i komunikacyjną (Ziółkowski, 1965, str. 140;

Kachniarz, 1994).

3. Aglomeracja jest częścią systemu społeczno-gospodarczego kraju. Poprzez sys-

tem społeczno-gospodarczy rozumie się nie tylko organizacje w obrębie aglome-

racji obejmujące: instytucje non profit, sieci organizacyjne10, administrację pu-

bliczną, organizacje naukowe, oświatowe, ochrony zdrowia, opieki społecznej,

kulturalne i inne (Martyniak, 2001, str. 21), ale również inne podmioty fizyczne

i podmioty prawne na terenie Polski. System społeczno-gospodarczy jest połączo-

ny funkcyjnie z aglomeracją11

i zazwyczaj jest terytorialnie większy i funkcyjnie

bardziej okazały od aglomeracji.

4. Podejmowane decyzje polegają na: pozyskiwaniu, przetwarzaniu i przesyłaniu

informacji, podejmowaniu i przekazywaniu decyzji oraz komunikowaniu się z in-

nymi podmiotami organizacji i otoczenia. Podejmowane decyzje przenoszone są

10

Sieci organizacyjne to wewnątrzorganizacyjne „pajęczyny” grup (oraz więzi pomiędzy nimi) o zmieniającym się składzie osobowym, działające w obszarach wielu funkcji. To sieć kontaktów mene-dżerów różnych firm traktowanych również jako zbiór wewnętrznych relacji, aliansów, joint ventures. Sieci to nieformalny system, które cechuje krótkie „życie”, niekiedy brak dyscypliny. W praktyce działa spontanicznie poprzez telefony, komputery, Internet, spotkania (Rokita J., 2009, str. 85).

11 Więcej na ten temat można przeczytać w podrozdziale 3.2. Klasyfikacja aglomeracji.


17

na całą organizację nie tylko grup ludzi, lecz również grup podmiotów publicz-

nych i prywatnych tworzących aglomerację12

.

5. Zakłada się, że głównym celem PWD jest wspieranie procesu decyzyjnego, na

który składają się następujące działania: zdefiniowanie problemu, klasyfikacja

problemu, tworzenie modelu informacyjnego opisującego rzeczywistość, rozwią-

zanie problemu, generowanie wariantów dopuszczalnych rozwiązań oraz pomoc

w wyborze najlepszego rozwiązania (Zieliński, 2000, str. 17-18). Zakłada się, że

wszystkie działania dotyczą procesu decyzyjnego w obszarze IP.

6. Podmioty sektora prywatnego i osoby fizyczne są bardziej zainteresowane po-

nownym wykorzystaniem IP w rozwijaniu swojej działalności. Ponowne wyko-

rzystanie IP ułatwić ma PWD, który pozwoli na skrócenie czasu dostępu do in-

formacji, wypracowanie standardów ich udostępniania i ponownego wykorzysta-

nia.

7. Metodyka procesu projektowania standardu PWD w SI w aglomeracji jest roz-

wiązaniem uniwersalnym i elastycznym. Na etapie implementacji nie wymaga

zmian w odniesieniu do średniej wieku osób przebywających na terenie aglome-

racji, ich wynagrodzenia, wykształcenia, sposobu spędzania wolnego czasu, zain-

teresowań migracji czy mobilności ludzi.

8. Metodyka procesu projektowania PWD w SI aglomeracji uwzględnia uwarunko-

wania polskich aglomeracji wraz z ich otoczeniem w sferze makro i mikro.

W przypadku przeniesienia modelu poza granice Polski konieczne jest zweryfi-

kowanie modelu z uwzględnieniem m.in. otoczenia polityczno-prawnego, ekono-

micznego, kulturowego czy technologicznego.

9. Metodykę procesu projektowania PWD w SI aglomeracji zaprojektowano na

przykładzie aglomeracji mającej już doświadczenie w zakresie ponownego udo-

stępniania danych publicznych oraz będącej na zaawansowanym poziomie korzy-

stania z innowacyjnych technologii teleinformatycznych. Zakłada się, że aglome-

racje z mniejszym doświadczeniem, poprzez nowelizację ustawy o dostępie do in-

formacji publicznej z dnia 16 września 2011 (Dz. U. 2011r., nr 204, poz. 1195)

zostaną zobligowane do podjęcia działań zgodnych z ustawą13

.

12

Więcej na ten temat można przeczytać w podrozdziale 3.1. Ewolucja systemów wspomagania decyzji – autorska klasyfikacja.

13 Ustawa o dostępie do informacji publicznej z dnia 16 września 2011 nie określa szczegółowo spo-

sobu udostępniania informacji publicznej do ponownego wykorzystania, a jedynie obliguje podmioty publiczne do ich udostępniania. W ustawie brak określenia m.in. standardów formatów zbieranych


18

10. Możliwość udostępniania zbiorów danych przez różne podmioty związana jest

m.in. z: ograniczeniami prawnymi, poziomem dostępu do nowych technologii,

poziomem ich wdrożenia oraz ich dostępnością14. Dlatego w różnych aglomera-

cjach model procesu projektowania PWD w SI aglomeracji efektywnie może zo-

stać zaimplementowany i wdrożony w różnym czasie w zależności od tego, czy

i jakie zbiory danych należą do zbiorów danych publicznych lub prywatnych, ja-

kie mogą zostać udostępnione natychmiast, a jakie - ze względu na: format, spo-

sób przetworzenia lub prawa autorskie - po pewnym czasie.

11. Badania w zakresie obecnej sytuacji w aglomeracji, dotyczącej przetwarzania

danych pochodzących od podmiotów sektora publicznego i prywatnego, odnoszą

się do aglomeracji poznańskiej.

Wszystkie założenia mają na celu uporządkowanie zakresu badań i bardziej precy-

zyjne opracowanie podsystemu wspomagania decyzji w systemie informacyjnym

aglomeracji. Wskazane założenia w zależności od sposobu wykorzystania efektów

pracy będą w przyszłości ulegać zmianie.

1.4. Charakterystyka problemów badawczo-projektowych

Cele rozprawy bezpośrednio wynikają z problemów badawczo-projektowych

opracowanych w wyniku przeprowadzonej analizy literaturowej i dotychczasowych

doświadczeń autorki. Diagnoza sytuacji obecnej na temat możliwości ponownego wy-

korzystania informacji publicznej w systemach informacyjnych zapoczątkowana zo-

stała podczas realizacji projektu badawczo-rozwojowego pn. „Zintegrowany system

dostępu do informacji w przestrzeni miejskiej”, który realizowany był przez zespół

Politechniki Poznańskiej, współfinansowany ze środków NCBiR i realizowany w la-

tach 2011-2012. Innym przyczynkiem analizowanych problemów była zmiana prawa

polskiego na temat dostępu do informacji publicznej i możliwość ponownego jej wy-

korzystania w systemach informacyjnych. Te dwa aspekty miały zasadniczy wpływ na

i udostępnianych danych (nie każdy format danych łatwo wykorzystać w SI). Nie wspomina się w usta-wie, że aglomeracje złożone, zwłaszcza z wielu zespołów miejskich, wspólnie wpływają na rozwój aglomeracji a w konsekwencji regionu. Rozwój regionu poprzez tworzenie nowych produktów i usług informacyjnych przez podmioty sektora prywatnego stanowi przyczynek uchwalenia najpierw Dyrek-tywy 2003/98/WE Parlamentu Europejskiego i Rady z dnia 17 listopada 2003r. a następnie nowelizacji wyżej wspomnianej ustawy.

14 Najczęściej poprzez ograniczenia w dostępie do nowych technologii rozumie się ograniczenia

ekonomiczne związane z zakupem i wdrożeniem technologii, ograniczonymi umiejętnościami lub kosz-townymi szkoleniami.


19

dalsze analizowanie problemów badawczo-projektowych, wśród których dostrzega

się:

brak opracowanych modeli przetwarzania i ponownego wykorzystania informacji

publicznej w systemach wspomagających podejmowanie decyzji dla celów ponow-

nego wykorzystania IP w celach komercyjnych i niekomercyjnych,

brak świadomości społecznej na temat korzyści otwierania i upowszechniania

wolnego dostępu do zasobów publicznych,

brak upowszechniania dostępu do otwartych zasobów informacji publicznej prze-

znaczonych do ponownego przetwarzania celem usprawnienia procesu podejmo-

wania decyzji podmiotom fizycznym i prawnym w aglomeracji,

lukę informacyjną w zakresie dostępu do wiedzy, dobrych praktyk i sposobów

dostępu do informacji publicznej,

redundancja informacji i brak oczekiwanej jakości informacji publicznej.

By precyzyjnie odpowiedzieć na problemy badawczo-projektowe istotnym okaza-

ło się rozwiązać również inne problemy badawcze, które nie są bezpośrednio związane

z przedmiotem pracy. Wśród tych problemów wyróżnia się brak:

charakterystyki ewolucji systemów wspomagania decyzji w ujęciu dostępu do

informacji i ponownego ich wykorzystania w systemach informacyjnych,

klasyfikacji organizacji w ujęciu złożoności i struktury.

Rozwiązanie powyższych problemów badawczo-projektowych przedstawiono

w dalszej części pracy.

1.5. Metodyka badań i etapy realizacji pracy

Analizę teoretycznych podstaw rozprawy przeprowadzono w oparciu o literaturę

nauk o zarządzaniu oraz elementy podstaw informatyki.

W badaniach przedprojektowych wykorzystano metody badań eksploracyjnych

(badania opisowe): analizy dokumentów i źródeł literaturowych, także wywiady in-

dywidualne z ekspertami, częściowo ustrukturyzowane oraz badanie ankietowe z eks-

pertami. Badania przedprojektowe przeprowadzono w trzech etapach zgodnie z rysun-

kiem 1.1.

Analiza dokumentów i źródeł literaturowych pozwoliła na usystematyzowanie ob-

szaru prawnego oraz praktyk w zakresie ponownego wykorzystania IP. Informacje te

stanowią istotną część pracy, pozwalającą na opracowanie scenariusza wywiadu po-

głębionego przeprowadzonego z przedstawicielem: instytucji publicznej oraz przed-


20

stawicielem przedsiębiorstwa sektora prywatnego będącego jednocześnie przedstawi-

cielem firmy, która jest zainteresowana ponownym wykorzystaniem IP w SI. Na pod-

stawie wniosków z wywiadów pogłębionych została opracowana ankieta wykorzysta-

na w badaniu ankietowym z ekspertami.

Przeprowadzone badanie ankietowe z ekspertami pozwoliło na określenie stopnia

zgodności dotyczącego możliwości podmiotów z sektora publicznego i prywatnego

w zakresie przetwarzania i ponownego udostępniania informacji w odniesieniu do

oczekiwanych wymagań SI w aglomeracji. Wnioski końcowe z badań przedprojekto-

wych pozwoliły na określenie kierunków zmian w zakresie udostępniania IP oraz wy-

korzystania IPP.

Rys. 1.1. Etapy badań przedprojektowych. Źródło: Opracowanie własne.

Na podstawie badań przedprojektowych oraz celów i założeń dysertacji opracowa-

no metodykę procesu projektowania PWD w SI w aglomeracjach i dokonano walidacji

wykorzystując w tym celu analizę zgodności założeń, metodę FMEA oraz analizę eks-

percką. W rozprawie osiągnięto cele realizując zadania badawczo-projektowe zgodnie

z etapami zaprezentowanymi na rysunku 1.2.


21

Rys. 1.2. Etapy, cele i zadania realizacji dysertacji w odniesieniu do rozdziałów pracy. Źródło: opracowanie

własne.


22

c.d. Rys. 1.2. Etapy, cele i zadania realizacji dysertacji w odniesieniu do rozdziałów pracy. Źródło:

opracowanie własne.

1.6. Zakres rozprawy

Wprowadzenie do rozprawy stanowi słownik pojęć, skrótów i symboli wykorzy-

stanych w całej rozprawie. Kolejna, pierwsza część rozprawy to wprowadzenie w te-

matykę pracy. Uzasadniono wybór tematu, scharakteryzowano cele rozprawy, założe-

nia, problemy badawczo-projektowe, metodykę badań oraz zakres pracy.

Rozdział drugi poświęcono zagadnieniom teoretycznym odnoszącym się do proce-

sów podejmowania decyzji, charakterystyki systemów aglomeracji oraz podstaw pro-

jektowania SWD. Podrozdział 2.1. stanowi przedmiot rozważań nad istotą wspomaga-

nia decyzji w dyscyplinie naukowej nauk o zarządzaniu. Scharakteryzowano pojęcia

podejmowania decyzji w organizacji oraz metody wspomagania decyzji. Odniesiono

się również do zagadnienia informacji, danych, informacji publicznej, potrzeb infor-

macyjnych oraz jakości informacji i jakości procesu podejmowania decyzji. W pod-

rozdziale 2.2. zaprezentowano charakterystykę systemów aglomeracji. Wytłumaczono

pojęcie aglomeracji i objaśniono pojęcie aglomeracji jako organizacji oraz scharakte-

ryzowano uczestników aglomeracji. W podrozdziale scharakteryzowano również sys-

temy wspomagania decyzji i systemy informacyjne aglomeracji. W podrozdziale 2.3

przedstawiono teoretyczne podstawy projektowania SWD w tym: modelowanie SI,

projektowanie systemów oraz projektowanie SWD. Wymieniono również czynniki

wpływające na projektowanie SWD.

Rozdział trzeci to wprowadzenie do procesu projektowania PWD w SI aglomera-

cji. Podrozdział 3.1. ilustruje ewolucję SWD w kontekście organizacji rozumianej nie

tylko jako zbiór osób, ale także jako zbiór osób fizycznych, podmiotów publicznych,

prywatnych czy organizacji non-profit. Autorską klasyfikację aglomeracji jako organi-

zacji zaprezentowano w podrozdziale 3.2. Koleje podrozdziały to założenia procesu

projektowania PWD w SI aglomeracji oraz wstęp do metodyki procesu projektowania

PWD w SI aglomeracji. W podrozdziale 3.4. zaprezentowano opracowany algorytm

projektowania PWD w SI aglomeracji.


23

Rozdział czwarty poświęcony jest opracowaniu modelu procesu projektowania

PWD w SI w aglomeracji. W podrozdziale 4.1. scharakteryzowano zarys modelu pro-

cesu projektowania PWD w SI aglomeracji. Kolejny podrozdział 4.2. traktuje

o działaniach przygotowawczych do projektowania PWD w SI aglomeracji. W pod-

rozdziale 4.3. zaprezentowano badania przedprojektowe, które podzielono na trzy eta-

py. W kolejnych dwóch podrozdziałach określono funkcje PWD w SI aglomeracji

oraz scharakteryzowano zarys analizy wymagań funkcjonalnych i niefunkcjonalnych.

Charakterystykę barier prawidłowego funkcjonowania PWD w SI aglomeracji oraz

analizę ryzyka przedstawiono w podrozdziale 4.6. W kolejnym podrozdziale 4.7. scha-

rakteryzowano walidację15

procesu projektowania PWD w SI aglomeracji przy wyko-

rzystaniu: analizy zgodności założeń, analizy FMEA oraz analizy eksperckiej. Roz-

dział czwarty zamyka charakterystyka: prototypowania, przygotowania do implemen-

tacji, weryfikacji i wdrożenia organizacyjnego PWD w SI aglomeracji.

Kolejny, piąty rozdział to podsumowanie całej dysertacji w tym wnioski. W roz-

dziale wskazano dalsze kierunki prac niezbędnych do doskonalenia i wdrożenia opra-

cowanego standardu PWD w SI aglomeracji.

Na końcu dysertacji załączono spis bibliografii objętej badaniami literaturowymi,

jak również spis rysunków i tabel oznaczonych w rozprawie.

Ze względu na szeroki zakres poruszonej tematyki wyróżniono:

A. zakres teoretyczny:

problematyka zarządzania w kontekście procesu informacyjno-decyzyjnego

podmiotów publicznych oraz przetwarzania i ponownego udostępniania IP, jak

również wykorzystania przez podmioty publiczne PWD w SI,

problematyka danych i informacji, jej powszechnego nadmiaru w kontekście po-

trzeb informacyjnych, cech informacji, jak również jakości danych i informacji

oraz sposobów ich przetwarzania,

problematyka aglomeracji, ze szczególnym uwzględnieniem przetwarzania i po-

nownego udostępniania danych tak, aby wspomagać podejmowanie decyzji, ko-

ordynowanie, sterowanie, analizowanie i wizualizację informacji,

15

Celem walidacji jest potwierdzenie przydatności zaprojektowanego rozwiązania, czyli opisanie stanu obecnego względem pożądanego.


24

problematyka modelowania systemów informacyjnych i projektowania syste-

mów informatycznych, jako zagadnienia związanego z procesem projektowania

systemów wspomagania decyzji.

B. zakres badawczy:

ewolucja systemów wspomagania decyzji - klasyfikacja,

klasyfikacja aglomeracji jako organizacji,

klasyfikacja informacji publicznej,

badania literaturowe wtórne obejmujące analizę literatury przedmiotu, zgodnie

z załączoną bibliografią, w tym również analizę dokumentów oraz badania

w obszarze potrzeb informacyjnych,

badania pierwotne obejmujące badania przedprojektowe: dwa wywiady indywi-

dualne pogłębione, badanie ankietowe z ośmioma ekspertami oraz ocenę eks-

percką przeprowadzono na etapie walidacji. Dobór do próby podmiotów pu-

blicznych i prywatnych jest doborem celowym przy zachowaniu następujących

warunków:

podmioty należą do aglomeracji złożonej z: jednego miasta powyżej 500 tys.

ludności wraz ze zurbanizowanym obszarem wokół niego,

w strukturze organizacyjnej podmiotu występuje komórka organizacyjna od-

powiedzialna za upublicznianie informacji w tym tworzenie serwisów infor-

macyjnych,

istnieje zgoda instytucji publicznej lub prywatnej na badanie pracowników

kwestionariuszem wywiadu,

ekspert ma przynajmniej dwuletnie doświadczenie w zakresie ponownego

wykorzystania informacji publicznej.

zakres geograficzny określa zmienne biorące udział w doborze miejsca badania:

ułatwiony dostęp do podmiotów publicznych i prywatnych, rozumiany jako

wykorzystanie dotychczasowych dobrych kontaktów Politechniki Poznań-

skiej z podmiotami na terenie aglomeracji,

obszar badania przedprojektowych obejmuje aglomerację poznańską.

C. zakres projektowy:

metodyka procesu projektowania PWD w SI aglomeracji,

zaprojektowanie modelu procesu projektowania PWD w SI aglomeracji z wyko-

rzystaniem modelowania systemu przy wykorzystaniu języka UML,

opracowanie metodyki standaryzacji danych i informacji publicznych,


25

opracowanie procesu walidacji modelu procesu projektowania PWD w SI aglo-

meracji,

walidacja modelu procesu projektowania PWD w SI aglomeracji,

charakterystyka kierunków doskonalenia modelu procesu projektowania PWD

w SI aglomeracji.


26

2. Przegląd zagadnień teoretycznych dotyczących wspoma-

gania decyzji w organizacjach

2.1. Wspomaganie decyzji w dyscyplinie naukowej nauki o zarządzaniu

2.1.1. Decyzje w organizacji

W literaturze opis procesów podejmowania decyzji ogranicza się praktycznie tylko do

kierowania organizacjami formalnymi czyli m.in. do przedsiębiorstw. Samo kierowanie

(zarządzanie) to świadome i ustawiczne kształtowanie organizacji, wśród których są

osoby odpowiedzialne za kierowanie działaniami zmierzającymi do osiągania celów or-

ganizacji. Osoby te nazywane są kierownikami. Kierowanie definiuje się przede wszyst-

kim w czterech funkcjach: planowanie, organizowanie, przewodzenie i kontrolowanie

(Stoner, 2011, str. 20-24). Proces podejmowania decyzji występuje w każdej z tych funk-

cji, a system wspomagania decyzji ma pomóc w usprawnieniu tego procesu.

Rys. 2.1. Decyzje w procesie kierowania (zarządzania). Źródło: opracowanie własne.

W odniesieniu do tematu rozprawy PWD w SI aglomeracji (organizacji) ma na celu

usprawnienie procesu podejmowania decyzji po to, by skutecznie podejmować decyzje

w odniesieniu do (Stoner, 2011, str. 25-26):

planowania – poprzez usprawnianie opracowania celów i działań tworzenia syste-

mów informacyjnych m.in. poprzez: informacje o zakresie informacji publicznych

przeznaczonych do ponownego wykorzystania, szacowania wstępnego kosztu tworze-

nia systemów informacyjnych,

PLANOWANIE ORGANIZOWANIE PRZEWODZENIE KONTROLOWANIE

KIEROWANIE (ZARZĄDZANIE)

DECYZJA DECYZJA DECYZJA DECYZJA

SYSTEM WSPOMAGANIA DECYZJI


27

organizowania – poprzez wspieranie w podejmowaniu decyzji w zakresie procesu

porządkowania i przydzielania pracy, uprawnień decyzyjnych i zasobów tak, by moż-

na było zrealizować określone cele organizacji,

przewodzenia – poprzez wywieranie wpływu i motywowanie do pracy tak, aby oso-

by realizowały określone zadania,

kontrolowanie – poprzez sprawdzanie czy członkowie organizacji zbliżają organiza-

cję do określonych celów.

Decyzja podejmowana jest w wyniku procesu nazywanego procesem informacyjno-

decyzyjnym. Proces ten cechuje się czerpaniem danych oraz ich przetwarzaniem w in-

formacje w celu pozyskania wiedzy niezbędnej do podjęcia decyzji w określonym czasie

i miejscu.

Rys.2. 2. Proces informacyjno-decyzyjny. Źródło: opracowanie własne.

Decyzje podejmowane są w różnych wymiarach (czasowym, przestrzennym) i sytua-

cjach (określonych układach warunków). Wszystkim podejmowanym wyborom towarzy-

szy mniejsze lub większe ryzyko. Brak zatem pewności, co do ostatecznego wyniku pod-

jętego działania (Kozielecki, 1975, str. 535).

Definicje procesu decyzyjnego mogą różnić się od siebie w zależności od m.in. liczby

operacji czy nazewnictwa. Proces decyzyjny jest jednak zawsze sekwencją następujących

po sobie czynności, które powinny być bezpośrednim skutkiem kroków je poprzedzają-

cych (rys. 2.3).

Rys.2. 3. Model podejmowania decyzji. Źródło: C. Orłowski, R. Rybacki, T. Sitek, (2010). Methods of Incomplete

and Uncertain Knowledge Acqusition in the Knowledge Processing Environment. W: Agent and Multi-Agent Sys-

temes: Technologies and Applications. 4th International Conference, AMSTA-10, red.: P. Jędrzejowicz, N.T.

Nguyen, R.J. Howlett, L.C. Jain, Springer Verlag, Berlin Heidelberg.

Podejmowanie decyzji jest wyborem jednej możliwości spośród pewnego ich

zbioru (Moore, 1990). Proces podejmowania decyzji polega na rozpoznaniu i zdefinio-

waniu istoty sytuacji decyzyjnej, wyodrębnieniu różnych możliwości, wyboru najlep-

Dane Informacja Wiedza Decyzja


28

szej16

z nich i wprowadzeniu jej w życie17

. Proces decyzyjny jest zatem procesem trans-

formacji stanu zaistniałego (realnego) w stan pożądany lub też zadowalający (Penc, 1997,

str. 129).

Pierwszy etap podejmowania decyzji (rys.2.4.) to rozpoznanie i zdefiniowanie sytu-

acji poprzez zbieranie informacji. W tym etapie istotny jest dostęp do wiarygodnych,

aktualnych i zintegrowanych zasobów danych. Kolejnym krokiem jest identyfikowanie

różnych rozwiązań zarówno tych konwencjonalnych, standardowych, jak i twórczych

i innowacyjnych. Trzecim z kolei krokiem jest ocena każdego z rozwiązań przede

wszystkim pod kątem wykonalności. Przedostatnim krokiem jest wybór wariantu roz-

wiązania zaistniałego problemu, natomiast ostatnim wprowadzenie go w życie. Po za-

stosowaniu rozwiązania należy obserwować i oceniać wyniki18

(Griffin, 2009, str. 274).

Rys.2. 4. Etapy podejmowania decyzji. Źródło: opracowanie własne na podstawie: R.W. Griffin (2009) „Podsta-

wy zarządzania organizacjami”, Warszawa, Wydawnictwo Naukowe PWN, str. 274.

W zróżnicowanym środowisku podczas podejmowania decyzji mamy do czynienia

z kolejnymi etapami (Kwiatkowska, 2007, str. 10):

1. opracowanie możliwych rozwiązań,

2. określenie kryteriów wyboru,

3. estymacja jakościowa lub ilościowa,

4. określenie ważności kryteriów,

5. eliminacja i wybór.

Decyzje mogą być podejmowane w warunkach niepewności, ryzyka lub pewności.

Decyzje w warunkach pewności podejmowane są w oparciu o obszerne informacje i do-

stępne możliwości i warunki jakie są związane z każdą z nich. Decyzje podejmowane

w stanie niepewności (rożne źródła informacji), nie gwarantują trafnego wyboru. Decy-

dent w takiej sytuacji nie zna wszystkich wariantów decyzji (Griffin, 2009, str. 269-272).

Niepewność może wynikać z dwóch przyczyn (Stoner, 2011, str. 247):

16

Słowo „najlepsza” sugeruje skuteczność optymalizacji podejmowanej decyzji przy obecnym stanie wiedzy i zasobach.

17 Sprawdź również (Harrison, 1995).

18

Proces podejmowania decyzji w systemach informacyjnych wspomagania dzielony jest również na fazy: analizy (identyfikacji problemu, zbierania danych, gromadzenia wiedzy ekspertów, precyzowania problemu), projektu (faza poszukiwania lub tworzenia modeli problemu, analiza i gromadzenie wiedzy o możliwych rozwiązaniach, etapy realizacji i możliwe plany realizacji projektu), wybór (faza selekcji ze zbioru alternatyw), implementacja (realizacja wybranego planu). Więcej patrz (Kwiatkowska, 2007).


29

decydent ma do czynienia z okolicznościami zewnętrznymi częściowo lub całkowicie

wymyjakącymi się spod ich kontroli (np. pogoda),

brak dostępu do informacji o zasadniczym znaczeniu.

Decyzje podejmowane w warunkach ryzyka sprawiają, że nie można z całą pewno-

ścią przewidzieć skutku wyboru danej możliwości, lecz istnieje na tyle dużo informacji,

by określić prawdopodobieństwo osiągnięcia pożądanego wyniku. W warunkach pew-

ności decydent zna sój cel i dysponuje dokładnymi, wymiernymi i wiarygodnymi infor-

macjami o każdym wariancie możliwego wyboru (Stoner, 2011, str. 247).

Duża ilość informacji nie świadczy o tym, że decydent wybierze właściwe rozwiąza-

nie. W lawinie informacji wymagana jest odpowiednia ilość czasu na zapoznanie się

z informacjami, co nie zawsze pozwala na szybką reakcję użytkownika i podjęcie wła-

ściwych działań. Sam proces decyzyjny nie może być utożsamiany jedynie z aktem po-

dejmowania decyzji, a z procesem rozwiązywania sytuacji decyzyjnej, w którym następu-

je przetwarzanie istniejących i stale napływających informacji (Penc, 1997, str. 129). Ist-

nieje wiele teorii i modeli opisujących proces podejmowania decyzji oraz wpływ czynni-

ków na ten proces.

W teorii podejmowania decyzji rozwinięte są przede wszystkim dwa nurty: mate-

matyczno–statystyczny (model klasyczny) oraz psychologiczno-socjologiczny (model

kognitywistyczny). Teoria decyzji uwzględnia zarówno złożone mechanizmy zachowa-

nia jednostki i grupy (np. teoria gier), oraz umożliwia kwantyfikację wybranych cech

rzeczywistości, przedstawienie i rozwiązanie problemów decyzyjnych w formie statysty-

ki i logiki (Penc, 1997, str. 134).

Klasyczny model podejmowania decyzji to podejście normatywne, bazujące na

matematyce, statystyce, ekonomii, czy informatyce. Zakłada, że osoba je podejmująca

jest racjonalna19

i logiczna, a jej decyzja służyć ma całej organizacji20

. W dobie rozwoju

technologii informatycznych wsparciem w podejmowaniu decyzji są systemy wspoma-

gania decyzji, które w szybki i precyzyjny sposób są w stanie przetwarzać duże ilości

danych. Systemy te szczegółowo opisane są w kolejnym p. 2.2.4. i 2.2.5.

19

Człowiek racjonalny w warunkach ryzyka powinien stosować regułę subiektywnie optymalną tj. re-gułę oczekiwanej użyteczności (ang. Subiectively Explicted Utility – SEU). Reguła ta nakazuje wybór działa-nia maksymalizującego SWU, czyli takiego, które ma najwyższą użyteczność przeciętną (Kozielecki, 1975, str. 78-80; Penc, 1997, str. 131).

20 Pojęcie organizacji opisano w rozdziale 3.2. Klasyfikacja organizacji.


30

W modelu kognitywistycznym dominuje podejście deskryptywne. W podejściu

psychologiczno-socjologicznym wyróżnia się reguły (Nosal, 1993, str. 148; Penc, 1997,

str. 139):

poszukiwania dominacji – znalezienie wariantu dominującego nad innymi. Wybór

wariantu następuje w oparciu o przyjęte kryteria ocen;

logicznej koniunkcji – sprawdzenie wszystkich atrybutów (cech) względem założeń

wartości krytycznych i wybór wariantu spełniającego wszystkie założenia;

dysjunkcji – wybór wariantu, w którym przynajmniej jeden atrybut (cecha) spełnia

wartości krytyczne;

leksykograficzna – porządkowanie wyników wg ich ważności oraz wybór wariantu,

który pod względem najważniejszej cechy jest lepszy. W przypadku, gdy kilka wa-

riantów ocenianych na podstawie pierwszej cechy jest sobie równych, wówczas po-

równuje się warianty według kolejnej cechy;

eliminacji – odrzucanie wariantów, które nie spełniają progu krytycznego wg określo-

nej hierarchii ważności cech. Proces ten jest powtarzany do momentu wyboru jednego

wariantu;

maksymalizacji – wybór najlepszego wariantu ze względu na najwyższą liczbę speł-

nianych cech;

użyteczności - wybór wariantu ze względu na sumę ważoną użyteczności ocenianej

dla wszystkich cech.

Sposób zbierania informacji oraz proces podejmowania decyzji w aglomeracji może

mieć istotne znaczenie zarówno dla podmiotów ponownie wykorzystujących dane (po-

średników informacji), jak również użytkowników aglomeracji poszukujących informacji

w przestrzeni miejskiej. Czynnikami wpływającymi dodatkowo na sposób reagowania

w danej sytuacji mogą być bariery: fizjologiczne (samopoczucie), psychologiczne (np.

bariera przed korzystaniem z nowych technologii teleinformacyjnych), czasu (brak cza-

su), ekonomiczne, czy dostępności (np. lokalizacja).

2.1.2. Metody wspomagania decyzji

Metody wspomagania decyzji mają pomóc w wyborze rozwiązania przy pomocy

m.in. udostępnianej decydentowi informacji o możliwych rozstrzygnięciach problemu.

Zebrane przed decydenta informacje zostaną przetworzone w wiedzę, która przyczyni się

do podjęcia najlepszej decyzji w określonym czasie i miejscu.

Według W. Hűrlimanna już w latach ’70 istniało ponad 600 metod podejmowania de-

cyzji (Wawrzyniak, 1977). Problematyka metod wspomagania decyzji w systemach go-


31

spodarczych poruszana jest również w Polsce m.in. przez L. Zawadzką (Zawadzka,

2008). Metody wspomagania decyzji pozwalają na wspieranie w procesie podejmowania

decyzji od tych najprostszych związanych z działaniami pojedynczych osób, aż po złożo-

ne, wykorzystujące inteligentne systemy wspomagania decyzji21

. W tabeli 2.1. scharakte-

ryzowano najważniejsze z metod pomocnych w procesie podejmowania decyzji.

Tab. 2. 1. Charakterystyka metod wspomagających proces podejmowania decyzji.

L.p.

METODA

PODMIOT WSPIERAJĄCY PODEJMOWA-

NIE DECYZJI

PROCES DOCHO-DZENIA DO DECYZJI

ZALETY WADY

1. Recep-tywna

Człowiek lub grupa osób

Działania sponta-niczne - rozmowa, wiedza, wymiana doświadczeń.

Informacje przeka-zywane naturalnie lub przekazywane w wyniku metod wy-kształconych w pro-cesie nauczania.

Działanie instynk-towne, metoda prób i błędów, zwyczaj, rutyna.

2. Asocjacyj-na


Działania ustruktu-ryzowane np. ba-dania, eksperymen-ty myślowe, „burza mózgów”.

Nieskrępowane my-ślenie, ciekawość, pomysłowość ludzi.

Możliwość genero-wania fikcyjnych rozwiązań.

3. Zbierania i porządko-wania


Działania ustruktu-ryzowane przed-stawiające wyniki w formie uporządko-wanej przez syste-matyzację struktur lub pojęć np. drze-wo decyzji, klasyfi-kacja, poszukiwanie synonimów.

Uporządkowana forma przedstawiania wyników twórczego myślenia.

Możliwość genero-wania fikcyjnych rozwiązań.

4. Kombino-wane


Kombinacja wyżej wymienionych metod. Przykłady: psychodrama, pro-jekcja, metoda „adwokata diabła”.

Może być wykorzy-stywana przy bardziej złożonych decyzjach.

Trudniejszy proces dochodzenia do rozwiązania.

5. Dedukcyj-ne

Procedury Stworzenie logicz-nie uporządkowa-nych struktur lub pojęć m.in.: ustala-nie przyczyn, tabli-ce decyzyjne, anali-za kosztów.

Ścisła definicja, abs-trakcja, formuła, analiza.

Rygorystyczne wymagania wnio-skowania z rozu-mowania.

Źródło: opracowanie własne na podstawie: B. Wawrzyniak (1977), Decyzje kierownicze w teorii i praktyce

zarządzania, Warszawa, Państwowe Wydawnictwo Ekonomiczne, s. 186-188.

21

Więcej na temat optymalizacji decyzji w inteligentnych systemach czytaj (Zawadzka, 2010).


32

Tab. 2.1. Charakterystyka metod wspomagających proces podejmowania decyzji.

L.p.

METODA

PODMIOT WSPIERAJĄCY PODEJMOWA-

NIE DECYZJI

PROCES DOCHO-DZENIA DO DECYZJI

ZALETY WADY

6. Modele Narzędzia ma-tematyczne i niemate-matyczne

Mierzenie i skalo-wanie m.in. meto-dą: symulacji, eks-trapolacji, socjome-trii, algorytmów transportowych, wielokryterialne podejmowanie decyzji.

Mierzenie i skalowa-nie, precyzyjna anali-za.

Uproszczenie rze-czywistości.

7. Indukcyjne Hipotezy Obserwacje i testy zaliczamy do nich m.in. eksperymen-ty, metody siecio-we, macierz hipo-tez.

Badanie stanu lub zachodzących zmian.

Podejmowanie prób opisu stanu.

8. Zintegro-wane

Wyżej wymie-nione oraz sys-temy informa-tyczne

Modele matema-tyczne i niemate-matyczne obliczane z pomocą syste-mów informatycz-nych.

Szybkie dochodzenie do rozwiązania pro-blemów złożonych.

Konieczność częstej i kosztownej aktua-lizacji systemu informatycznego.

Źródło: opracowanie własne na podstawie: B. Wawrzyniak (1977), Decyzje kierownicze w teorii i praktyce

zarządzania, Warszawa, Państwowe Wydawnictwo Ekonomiczne, s. 186-188.

Wybrane z metod wspomagania decyzji wykorzystywane są na różnym etapie projek-

towania systemu wspomagającego podejmowanie decyzji. Połączenie wielu z opisanych

w tabeli 2.1. metod wskazuje na rozwiązanie systemowe, jakie jest projektowane w ra-

mach rozprawy. W rozprawie wykorzystane zostaną zintegrowane metody wspomagania

decyzji.

2.1.3. Dane i informacja jako komponenty procesu podejmowania decyzji

W p. 2.1.1. wskazano, że informacje i dane są niezbędne w procesie podejmowa-

nia decyzji, dlatego w tym punkcie scharakteryzowano definicje informacji, określono

czym jest informacja publiczna i jak rozumieć pojęcie danych.

Już od początków XIX wieku informacja stała się na tyle cennym „towarem”, że

można było ją kupić i sprzedać. W istocie jednak dopiero rewolucja technologiczna XX

wieku, spowodowała wzrost znaczenia informacji i wiedzy, które dodają wartości eko-

nomicznej produkowanym wyrobom i oferowanym usługom. Rewolucja technologiczna

XX wieku związana z rewolucją przemysłową, doprowadziła do czasów, w których in-

formacja stała się relatywnie łatwo dostępna (Papińska-Kacperek, 2008, str. 19).


33

Informacja to pojęcie odnoszące się do zakodowanych danych, a każda dziedzina

definiuje to pojęcie w inny sposób22. Historia teorii informacji rozpoczyna się w 1948

roku, kiedy to opublikowano pracę C.E. Shanona “A Mathematical Theory of Communi-

cation”23. To ona zapoczątkowała burzliwy rozwój ilościowej teorii informacji

24

i zwróciła uwagę na znaczenie informacji w ogóle. Podstawowe pojęcia teorii informacji

opisał dopiero w 1963 roku B. Langefors (Langefors, 1973), nie zwracając uwagi na

pojęcie informacji samej w sobie. Ilościowa teoria informacji nie podaje jasnej i precy-

zyjnej definicji informacji, podobnie jak wartościowa teoria informacji zapoczątkowa-

na przez J. Marshaka w latach ’50 ubiegłego wieku (Marshak, 1955).

Pierwsze próby zdefiniowania pojęcia informacji sięgają prac N. Wienera poświęco-

nych cybernetyce (Forlicz, 2008, str. 13). „Informacja jest nazwą treści zaczerpniętej ze

świata zewnętrznego, w miarę jak się do niego dostosowujemy i jak przystosowujemy doń

swoje zmysły” (Wiener, 1960). Jeden z twórców teorii informacji R. Ashby twierdzi, że

„informacja to przekazywanie różnorodności”. Niektórzy spośród autorów rozróżniają

informację dzieląc ją na: informację jako rzecz25

, informację jako proces, informację

jako wiedzę (Ma, 2010). Przy tym podejściu informacja jako rzecz (fizyczna dana w ba-

zie) może być wykorzystywana w systemach informacyjnych (Buckland, 1991; Aspray,

1985; Hjørland, 2007) i w ten sposób jest rozumiana w niniejszej rozprawie.

Na świecie zagadnieniem informacji zajmowali się także ekonomiści tacy jak

A. Marshall, a w późniejszym czasie również: J.E. Stigliz, A. Smith czy F. Hayek

(Mielcarek, 2011, str. 73-74).

M. Mazur jako jeden z pierwszych w Polsce podjął się próby sformułowania od-

powiedzi na pytanie czym właściwie jest informacja, jakie są jej rodzaje i czym jest sam

proces informowania. Zdefiniował informację, jako transformację26

jednego komunikatu

asocjacji w drugi komunikat asocjacji27

(Mazur, 1970).

W literaturze polskiej XXI wieku na uwagę zasługuje pogląd J. Janowskiego

(Janowski, 2009, str. 71), który określa trzy możliwe podejścia do informacji:

22

Zobacz również: (Flakiewicz, 2005; Stenfanowicz, 1997; Grudzewski, 2001).

23 Sprawdź: (Shannon, 1948).

24

W ramach tej dyscypliny bada się, jaka ilość informacji zawiera się w pewnym zbiorze wiadomości (np. w zdaniu, książce, obrazie TV, zapisie kodowym), a także analizuje się procesy przekazywania infor-macji (Kopaliński, 2001).

25 Informacja postrzegana może być także jako rzecz – produkt (Goban-Klas, 1999, str. 54).

26

Transformacja rozumiana jest tutaj, jako proces, któremu należy poddać jeden z komunikatów aso-cjacji, aby otrzymać drugi komunikat tej asocjacji. Więcej patrz: (Mazur, 1970).

27 Czytaj również o ilościowej i jakościowej teorii informacji (Kossecki, 2001).


34

intuicyjne – polegające na używaniu pojęcia „informacja” bez podawania jakiejkol-

wiek definicji; zakłada się, że każdy rozumie intuicyjnie to pojęcie,

systemowe – polegające na używaniu terminu „informacja” po wcześniejszym jego

zdefiniowaniu w określonej konwencji, zatem w oparciu o zasady dostosowane do po-

trzeb danej dziedziny lub sytuacji,

opisowe – polegające na używaniu terminu „informacja” bez jego syntetycznego zde-

finiowania, ale po wcześniejszym jego opisaniu przez podanie jego cech, własności,

funkcji, powiązań czy konotacji.

W literaturze znaleźć możemy kolejne definicje informacji. Informacja rozumiana

jest jako produkt podstawowy w społeczeństwie informacyjnym28

. Jest czynnikiem,

który zwiększa wiedzę o otaczającej nas rzeczywistości zewnętrznej lub rzeczywistości

współtworzonej. Z drugiej strony pozwala również na zmniejszenie naszej niepewności

wiedzy podczas podejmowania decyzji. Informacje przyczynić się mogą do ułatwienia

podjęcia decyzji nie tylko w działalności gospodarczej, w sytuacji chęci maksymalizacji

zysków, lecz również w społecznej działalności oraz w działalności politycznej, ekono-

micznej czy wojskowej (Graczyk, 2011a). Zasadniczo informacja nie różni się od innych

dóbr. Jej wytworzenie jest drogie lecz powielanie tanie (Olszewski, 2013).

W. Flakiewicz odnosi się do informacji, jako do czynnika zwiększającego wiedzę

o otaczającej nas rzeczywistości (Sroka, 2005, str. 13). E. Niedzielska głosi, że bez mate-

rii nie ma nic, a bez informacji jest chaos (Niedzielska, 1998, str. 14). J. Oleński traktuje

informację jako element procesu produkcyjnego, który posiada „specyficzne cechy

odróżniające je od innych produktów, czyli wyrobów i usług materialnych i niematerial-

nych” (Oleński, 2001, str. 238). A. Januszewski definiuje informację podobnie do

J. Oleńskiego, rozumiejąc ją, jako „produkt przetworzenia danych posiadający znaczenie

i będący użytecznym dla odbiorcy” (Januszewski, 2008, str. 14).

Jak wnioskować można z powyższej definicji informacji A. Januszewski odnosi się

także do pojęcia danych. Przedstawia on definicję danych, jako „zapis liczb, faktów, po-

jęć, rozkładów (a także dźwięków, obrazów, animacji) lub opis zjawisk, sytuacji, zdarzeń,

dokonany w sposób wygodny do przesyłania, interpretacji lub przetwarzania metodami

28

W dokumencie ePolska-Strategia rozwoju społeczeństwa informacyjnego w Polsce, definiuje się spo-łeczeństwo informacyjne jako: „nowy system społeczeństwa kształtujący się w krajach o wysokim stopniu rozwoju technologicznego, gdzie zarządzanie informacją, jej jakość oraz szybkość przepływu są zasadn i-czymi czynnikami konkurencyjności, zarówno w przemyśle, jak i w usługach, a stopień rozwoju wymaga stosowania nowych technik gromadzenia, przetwarzania, przekazywania i użytkowania informacji” (Papińska-Kacperek, 2008, str. 18).


35

ręcznymi lub automatycznymi” (Januszewski, 2008, str. 14). Dane są rozumiane w tej

definicji jak fizycznie istniejące i zapisane w dowolnej formie fakty. Czy zatem dana jest

również informacją, a informacja daną?

J. Oleński oraz A. Januszewski zgodnie twierdzą, że informacja, która powstała po

przetworzeniu danych, może być dalej przetwarzana. Może więc stanowić wejście (dane)

do kolejnego systemu (procesu). Podobnego zdania są również J. Stoner i Ch. Wankel,

którzy przedstawiając zależności między danymi a informacjami podkreślają, że dane to

surowe fakty, natomiast informacją nazwiemy przeanalizowane dane. (Kolegowicz,

2003, str. 55).

W teorii informacji przyjmuje się, że dane i informacje to inne pojęcia, choć często

stosowane są również zamiennie. Takie podejście wynika przede wszystkim z ustaleń

o kolejnym przetwarzaniu danych. Po pierwszym przetworzeniu dane są już informacją,

podczas gdy w innym procesie wymagają dalszej „obróbki”. Stąd przetworzona informa-

cja w kolejnym procesie może stać się daną do przetworzenia.

Z informacją związane jest też zagadnienie przetwarzania danych i informacji. Prze-

twarzanie danych to przekształcanie treści i postaci danych wejściowych. Przetwarza-

nie informacji natomiast to działanie polegające na transformacji informacji zgodnie

z potrzebami. Przetworzone dane mogą stać się informacją. Przetworzone informacje to

wiedza.

Informacja wzbogaca naszą wiedzę o przedmiocie rozważań (Chmielarz, 1996, str.

17). Wiedza29, to informacja zrozumiana i usystematyzowana, która jest wynikiem celo-

wego nagromadzenia lub jest wypadkową doświadczeń odnoszących się do poszczegól-

nych obszarów działalności (Czermiński, 2002, str. 18). Dane ujmowane jako obrazy,

znaki, fakty, przedstawione w kontekście tworzą informację. Wiedzę traktuje się w tym

podejściu jako zrozumienie informacji (Perechuda, 2005, str. 13-14).

J. Kisielnicki i H. Sroka zwracają uwagę szczególnie na informację dla zarządzania.

Podkreślają, że w tym szczególnym przypadku wiedza pozwala na realizowanie takich

funkcji zarządzania jak: planowanie, organizowanie, przewodzenie i kontrola. Zarządza-

nie jest efektywne wówczas, gdy posiadamy informację zarówno o organizacji, jak i o jej

otoczeniu. Informacja w zarządzaniu ma bezpośredni wpływ na decyzje. Zmniejsza nie-

29

Dostęp do wiedzy oraz efektywne zarządzanie informacją i wiedzą, jako zjawisko negatywne opisuje K. Materska. Twierdzi, że zmieni się obecna sytuacja określana „zasadą 20/80”, w której 20% pracowni-ków firmy dostarcza 80% wiedzy potrzebnej do funkcjonowania przedsiębiorstwa, gdyż pozostali pracow-nicy nie odczuwają potrzeby dzielenia się wiedzą. Więcej patrz (Materska, 2005).


36

dookreśloność, co w efekcie końcowym pozwala na podjęcie najlepszej decyzji (Sroka,

2005).

W dysertacji przyjęto definicję informacji, która określana jest jako proces przetwo-

rzenia danych, a następnie ich zrozumienia. Dane same w sobie nie są informacją. Dopie-

ro przetworzone, oferowane w formie czytelnej i zrozumiałej mogą być definiowane jako

informacja30

.

Z uwagi na to, że przedmiot rozprawy odnosi się do podejmowania decyzji m.in.

o ponownym wykorzystaniu informacji publicznej należy wyjaśnić pojęcie nie tylko in-

formacji i danych, ale również informacji publicznej.

2.1.4. Informacja publiczna

Informacja publiczna to każda wiadomość wytworzona przez szeroko rozumiane

władze publiczne oraz osoby pełniące funkcje publiczne, a także inne podmioty, które tę

władzę realizują bądź gospodarują mieniem komunalnym lub majątkiem Skarbu Państwa

w zakresie swych kompetencji. Informacją publiczną jest każda wiadomość wytworzona

lub odnosząca się do władz publicznych, a także wytworzona lub odnosząca się do in-

nych podmiotów wykonujących funkcje publiczne w zakresie wykonywania przez nie

zadań władzy publicznej i gospodarowania mieniem komunalnym lub majątkiem Skarbu

Państwa (wyroki NSA: z dn. 30.10.2002 r.; Minister Administracji i Cyfryzacji, 2012).

W kontekście rozprawy odnoszącej się do projektowania PWD w SI aglomeracji oraz

konieczności stosowania przez podmioty publiczne ustawy z dnia 6 września 2001 (Dz.

U. 2001 nr 112 poz. 1198 ze zm.) o dostępie do informacji publicznej, ważne jest wyróż-

nienie, które z podmiotów zobowiązane są do udostępniania IP. W tym miejscu, należy

uszczegółowić, jakie instytucje zaliczymy do sektora publicznego. W myśl ustawy z dnia

27 sierpnia 2009 r. o finansach publicznych (Dz.U. 2009 nr 157 poz. 1240), do sektora

finansów publicznych zaliczamy (Art. 9):

organy władzy publicznej, w tym organy administracji rządowej, organy kontroli pań-

stwowej i ochrony prawa oraz sądy i trybunały;

jednostki samorządu terytorialnego oraz ich związki;

30

W dalszej części pracy pojawia się również pojęcie ponownego przetwarzania informacji, które ozna-cza wykorzystanie danych w innym celu aniżeli pierwotnie założony. W tym przypadku pojęcia danej i informacji stosowane mogą być naprzemiennie w zależności od tego, czy znajdujemy się na końcu proce-su informacyjnego czy na początku. Będąc w początkowym etapie procesu informacyjnego stosować moż-na pojęcie dana, natomiast na końcu procesu informacyjnego czyli na jego wyjściu używane może być pojęcie informacja. Dla łatwiejszego zrozumienia takich sytuacji informacja po zakończeniu jednego pro-cesu, ale przed rozpoczęciem kolejnego opisywana będzie jako dana.


37

jednostki budżetowe;

samorządowe zakłady budżetowe;

agencje wykonawcze;

instytucje gospodarki budżetowej;

państwowe fundusze celowe;

Zakład Ubezpieczeń Społecznych i zarządzane przez niego fundusze oraz Kasa

Rolniczego Ubezpieczenia Społecznego i fundusze zarządzane przez Prezesa Kasy

Rolniczego Ubezpieczenia Społecznego;

Narodowy Fundusz Zdrowia;

samodzielne publiczne zakłady opieki zdrowotnej;

uczelnie publiczne;

Polską Akademię Nauk i tworzone przez nią jednostki organizacyjne;

państwowe i samorządowe instytucje kultury oraz państwowe instytucje filmowe;

inne państwowe lub samorządowe osoby prawne utworzone na podstawie odrębnych

ustaw w celu wykonywania zadań publicznych, z wyłączeniem przedsiębiorstw, insty-

tutów badawczych, banków i spółek prawa handlowego.

To, która instytucja jest zobligowania do udostępniania informacji publicznej znaleźć

można w ustawie z dnia 6 września 2001 (Dz. U. 2001 nr 112 poz. 1198 ze zm.) o dostę-

pie do informacji publicznej. Obowiązane do udostępniania informacji publicznej są

władze publiczne oraz inne podmioty wykonujące zadania publiczne w szczególności

(Art. 4):

organy władzy publicznej,

organy samorządów gospodarczych i zawodowych,

podmioty reprezentujące zgodnie z odrębnymi przepisami Skarb Państwa,

podmioty reprezentujące państwowe osoby prawne albo osoby prawne samorządu

terytorialnego oraz podmioty reprezentujące inne państwowe jednostki organizacyjne

albo jednostki organizacyjne samorządu terytorialnego,

podmioty reprezentujące inne osoby lub jednostki organizacyjne, które wykonują za-

dania publiczne lub dysponują majątkiem publicznym, oraz osoby prawne, w których

Skarb Państwa, jednostki samorządu terytorialnego lub samorządu gospodarczego

albo zawodowego mają pozycję dominującą w rozumieniu przepisów o ochronie

konkurencji i konsumentów.

W tabeli 2.2. przedstawiono wymagania, jakie musi spełniać informacja publiczna.

Zaprezentowano również przykłady informacji publicznej.


38

Tab. 2. 2.Wymagania jakie musi spełniać informacja publiczna oraz jej przykłady.

Źródło: opracowanie własne na podstawie: M. Czarnecka, Co to jest informacja publiczna?, Portal Poza-

rządowego Centrum Dostępu do Informacji Publicznej z dn. 24.12.2012, www.informacjapubliczna.org.pl;

Konstytucja RP art. 61 ust. 1; wyrok NSA z dnia 30 października 2002 r., II SA 181/02; Wyrok WSA

w Warszawie z dn. 27 maja 2008 r., II SAB/Wa 28/08.

Ustawa o dostępie do informacji publicznej określa zakres przedmiotowy i podmioto-

wy dostępu do IP. Na pierwszym z nich wymieniono tryb ogłaszania IP na stronie Biule-

tynu Informacji Publicznej (BIP). BIP – to zbiór informacji publicznych udostępnianych

w wersji elektronicznej przez władze publiczne i inne podmioty wykonujące zadania pu-

bliczne. Celem BIP jest upowszechnianie dostępu do IP w postaci elektronicznej. Na

stronie głównej BIP znaleźć można m.in.: adresy stron BIP podmiotów zobowiązanych

do prowadzenia Biuletynu, podstawowych danych adresowych tych podmiotów oraz in-

formacji o redaktorach tych stron podmiotowych.

Do tworzenia podmiotowych stron BIP zobowiązane są w szczególności następujące

podmioty (www.bip.gov.pl):

organy władzy publicznej,

organy samorządów gospodarczych i zawodowych,

podmioty reprezentujące zgodnie z odrębnymi przepisami Skarb Państwa,

podmioty reprezentujące państwowe osoby prawne,

podmioty reprezentujące osoby prawne samorządu terytorialnego,

podmioty reprezentujące państwowe jednostki organizacyjne,

podmioty reprezentujące jednostki samorządu terytorialnego,

http://www.informacjapubliczna.org.pl/


39

podmioty reprezentujące osoby lub jednostki organizacyjne wykonujące zadania pu-

bliczne,

podmioty reprezentujące osoby lub jednostki organizacyjne dysponujące majątkiem

publicznym,

podmioty reprezentujące osoby prawne w których Skarb Państwa, jednostki samorzą-

du terytorialnego lub samorządu gospodarczego albo zawodowego mające pozycję

dominującą w rozumieniu przepisów o ochronie konkurencji i konsumentów,

związki zawodowe i ich organizacje,

partie polityczne,

inne podmioty wykonujące zadania publiczne.

Podmioty udostpniajce IP w podmiotowych stronach BIP odpowiadają za stworzenie,

utrzymanie i aktualizację treści. Minister właściwy ds. informatyzacji jest z kolei zobli-

gowany jest do budowy i utrzymania strony głównej biuletynu.

Na swojej stronie BIP podmioty udostępniające IP są zobowiązane publikować infor-

macje, które będą służyć wszystkim odwiedzającym, a zatem m.in:

swój status prawny lub formę prawną,

przedmiot działania i kompetencje,

organy i osoby sprawujące funkcje i ich kompetencje,

majątek, którym dysponuje,

tryb działania,

sposoby przyjmowania i załatwiania spraw,

informacje o prowadzonych rejestrach, ewidencjach i archiwach oraz o sposobach

i zasadach udostępniania danych w nich zawartych.

Biuletyn Informacji Publicznej stanowi istotny krok na drodze do uzyskania przez

społeczeństwo spójnej, pełnej i aktualnej informacji publicznej.

2.1.5. Potrzeby informacyjne

Potrzeby informacyjne powstają przede wszystkim z potrzeby podjęcia decyzji. By

zrozumieć pojęcie potrzeby informacyjnej należy odnieść się do poszczególnych członów

tego pojęcia.

W literaturze pojęcie potrzeba, występuje w języku potocznym, jak i leksykalnym

jako pojęcie wieloznaczne. Opisując pojęcie potrzeba, można wyróżnić trzy istotne uję-

cia znaczeniowe tego terminu (Marciniak, 2005; Kocowski, 1982, str. 58). Potrzeba jako:


40

stan niedoboru, czyli stan psychofizyczny człowieka przejawiający się

w subiektywnym odczuciu braku czegoś,

proces motywacyjny uruchamiający funkcję motywu do działania w kierunku zmiany

stanu,

istniejący warunek (sprzyjający lub konieczny) realizacji celu.

Jednym z powszechnie znanych autorów zajmujących się teorią potrzeb człowieka

jest A. Maslow, który w roku 1954 uporządkował listę potrzeb człowieka opracowaną

przez Marraya i stworzył ich hierarchię. Znane są także inne koncepcje: D. McCallanda

(1967) (Urban, 2008), czy model „wielkiej piątki” (Rathus, 2004, str. 492).

Wśród różnych klasyfikacji potrzeb również wyróżnia się potrzeby informacyjne.

D. Nicholas definiuje potrzeby informacyjne jako wymagania w zakresie informacji

(ang. wants) (Urban, 2008; Nicholas, 2001). M. Próchnicka (Próchnicka, 1991) z kolei

określa potrzebę informacyjną, jako właściwość jednostki, grupy lub dowolnego systemu,

odwzorowująca konieczność uzyskania informacji, odpowiadającej charakterowi wyko-

nywanej pracy.

Zakładając, że potrzeba jest wewnętrznym stanem mentalnym, konkretnego, indywi-

dualnego człowieka, to zapotrzebowanie na informacje, wynika z uświadomionych

potrzeb informacyjnych potencjalnego użytkownika i wyrażeniu chęci przez niego do

korzystania z informacji w określonym czasie i miejscu.

Potrzeby informacyjne są zróżnicowane pod względem grup użytkowników aglo-

meracji i można je sklasyfikować np. wg. poniższego podziału:

podmioty sektora publicznego – potrzeby informacyjne w zakresie informacji pu-

blicznej determinowane są przede wszystkim aktami prawnymi. Wśród potrzeb infor-

macyjnych wyróżnić można m.in. te w zakresie:

wiedzy i doświadczeń w kraju i na świecie w zakresie ponownego udostępniania

przez instytucje publiczne informacji publicznej,

udostępnianych informacji publicznych do ponownego ich wykorzystania - jakie

informacje publiczne należy udostępniać do ponownego wykorzystania tak, aby

działania te miały wpływ na pobudzenie lokalnego biznesu i zaspakajanie potrzeb

informacyjnych uczestników przestrzeni miejskiej,

kosztów i korzyści ponownego udostępniania informacji publicznej - czy koszty

związane z przygotowaniem informacji publicznej do ponownego wykorzystania

zrównują się co najmniej z korzyściami z tytułu udostępniania informacji publicz-

nej;


41

podmioty sektora prywatnego – potrzeby informacyjne w zakresie informacji pu-

blicznej wymuszane są przede wszystkim korzyściami materialnymi. Wśród potrzeb

informacyjnych wyróżnić można m.in. te w zakresie:

informacji o informacji publicznej (metadane), ich rodzaju, jakości oraz koszcie,

które mogą być ponownie wykorzystane przez przedsiębiorstwa prywatne lub

osoby fizyczne,

wiedzy i doświadczeń w kraju i na świecie w zakresie ponownego wykorzystania

informacji publicznej,

wiedzy i doświadczeń w kraju i na świecie w zakresie udostępniania na potrzeby

ponownego wykorzystania informacji przez przedsiębiorstwa prywatne i osoby fi-

zyczne,

indywidualni użytkownicy przestrzeni aglomeracji – określają potrzeby informa-

cyjne indywidualne, najczęściej związane z podjęciem szybkiej decyzji na terenie

aglomeracji. Wśród potrzeb informacyjnych wyróżnić można m.in. te w zakresie:

komunikacji, turystyki, restauracji, punktów usługowych, korków w mieście,

ścieżek rowerowych, placówek świadczących pomoc doraźną (Goliński, 2012a;

Goliński, 2012b),

informacji o informacji publicznej (metadane), ich rodzaju, jakości oraz koszcie,

które mogą być ponownie wykorzystane przez indywidualnych użytkowników

przestrzeni aglomeracji,

wiedzy i doświadczeń w kraju i na świecie w zakresie ponownego wykorzystania

informacji publicznej,

wiedzy i doświadczeń w kraju i na świecie w zakresie udostępniania na potrzeby

ponownego wykorzystania informacji przez przedsiębiorstwa prywatne.

Każda z wyżej wymienionej grup może mieć zróżnicowane potrzeby informacyjne

i różne czynniki mogą mieć wpływ na te potrzeby. W literaturze istnieją badania prowa-

dzone przez A.Y.K. Chua (Chua, 2011a; Chua, 2011b). opisujące czynniki, które mają

wpływ31

na potrzeby informacyjne skategoryzowane w czterech kontekstach: lokaliza-

cji (pozycja, odległość, specyfika środowiska, niedostateczna informacja), czasu (czas

wolny, wartość czasu, nagła potrzeba, reagowanie), aktywności (biznes, ruch, zaplano-

wane obowiązki) i otoczenia społecznego (wzajemne oddziaływanie, prywatność, gro-

madzenie). Czynniki podzielono również na te, które: wywołują potrzeby informacyjne,

31

Niektórzy z autorów próbują znaleźć odpowiedź ma pytanie, dlaczego użytkownicy szukają informa-cji (Lee, 2005; Rose, 2004; Yi, 2008)?


42

utrudniają zaspokojenie potrzeby informacyjnej, ułatwiają zaspokojenie potrzeby infor-

macyjnej, oraz inne czynniki zależne od użytkownika32

.

Potrzeby informacyjne33

mogą być zbierane i przekazywane odpowiednim decyden-

tom tak, by potencjalny użytkownik informacji miał możliwość skorzystania z niej

w określonym przez niego czasie i miejscu. Rozwiązania pozwalające na monitorowanie

i zaspokajanie potrzeb informacyjnych obejmują m.in. systemy informacyjne aglomera-

cji.

Podmioty sektora przedsiębiorstw prywatnych i publicznych konkurujące o pozycję

na rynku globalnym powinny w sposób celowy i świadomy przygotowywać się do zro-

zumienia i zaakceptowania nowych potrzeb informacyjnych i nowych możliwości ich

zaspokajania. Powinny budować świadomość informacyjną użytkowników jednocze-

śnie rozumiejąc ich potrzeby informacyjne. Ważne jest uświadamianie użytkownikom

celów i zadań systemów informacyjnych jako systemów społecznych, których związki

z organizacją (oraz innymi podmiotami) mają decydującą rolę (Kuraś, 2004).

Według badań K. Church (Church, 2009) potrzeby informacyjne użytkowników

mobilnych skupiają się na uzyskaniu informacji i porad zarówno ogólnych, jak i bardziej

szczegółowych34

.

Badania na temat potrzeb informacyjnych użytkowników przestrzeni miejskiej

prowadzone były również w Polsce, w Poznaniu, w ramach projektu rozwojowego pn.

„Zintegrowany system wspomagania dostępu do informacji w przestrzeni miejskiej”, rea-

lizowanego przez Politechnikę Poznańską w latach 2011-2012, a dofinansowanego ze

środków Narodowego Centrum Badań i Rozwoju (Goliński, 2012a; Goliński, 2012b).

Potrzeby informacyjne należy rozpatrywać w szerszym kontekście, tj. w kontekście roz-

woju gospodarki i wykorzystania pełnego potencjału zasobów ludzkich poprzez m.in.

gromadzenie informacji na temat potrzeb informacyjnych użytkowników aglomeracji,

przygotowanie i udostępnianie hurtowni danych pozwalających na tworzenie rozwiązań

informatycznych oraz zaspokojenie potrzeb informacyjnych użytkowników aglomeracji.

32

Więcej czytaj (Chua, 2011a; Chua, 2011b).

33 Z pojęciem potrzeby informacyjnej związane jest pojęcie luki informacyjnej, rozumianej jako różnica

między informacją relewantną (taka, która spełniałaby oczekiwania użytkownika i zaspokajała jego po-trzeby Informacyjne) a zbiorem posiadanej informacji (Adamczyk, 2010, str. 49).

34 Wyniki innych badań dotyczących poszukiwanych informacji prezentują również m.in.: Maryam

Kamavar oraz Shumet Baluja (Kamavar, 2006), K. Church (Church, 2009).


43

2.1.6. Jakość informacji i danych a jakość podejmowania decyzji

W trakcie procesu decyzyjnego istotnym elementem są informacje, na podstawie któ-

rych podejmuje się decyzje. W środowisku internetowym użytkownicy podejmując nie-

zależne działania związane z poszukiwaniem informacji, muszą zakładać znaczne ryzyko

związane z nieoczekiwaną jakością informacji. Przetwarzanie, prezentacja niespójnych

informacji są częstym problemem dla scentralizowanych i rozproszonych baz danych

(Getta, 2010).

W odniesieniu do literatury przytoczyć można zarówno definicje jakości danych, jak

i jakości informacji. Przyjmuje się, że pojęcie jakości danych określane jest poprzez

dane techniczne, natomiast jakość informacji kwestii nietechnicznych. Prace nad jako-

ścią danych (ang. Total Data Quality Management) miały swój początek na przełomie lat

’80 i ’90. Wówczas to został oficjalnie uruchomiony program badań dotyczący jakości

danych J.R. Wang i S.E. Madnick. W kolejnych latach rozszerzano badania w obszarze

metod sztucznej inteligencji i rozwijano w myśl zasady: zdefiniuj, zmierz, analizuj, ulep-

szaj (Madnick, 2009).

Jakość informacji można opisać poprzez przypisane jej cechy35

. W literaturze istnieje

wiele zróżnicowanych propozycji zestawienia i opisu cech informacji proponowanych

m.in. przez: H. Millera (Miller, 1996), K. Materską (Materska, 2005), Z. Malara i J. Rzę-

chowskiego (Malara, 2011), J. Jankowskiego (Janowski, 2009), Yang W. Lee (Lee,

2002) czy M. Graczyk (Graczyk, 2011a), S. Knight oraz J. Burn (Knight, 2005). Wyod-

rębnili oni zbiór najczęściej występujących cech, z których wyróżnić możemy następują-

ce: bezpieczeństwo, czas odpowiedzi, dodawanie wartości, dokładność, dostępność, ilość

danych, interpretowalność, kompletność, niezwłoczność, obiektywność, pewność, punk-

tualność, reputację, spójność reprezentacji, sprawdzalność, stosowność, udokumentowa-

nie, wiarygodność, wsparcie, zrozumiałość, zwięzłość reprezentacji (Goliński, 2012b)36

.

Ocena stanu cechy informacji może być bardzo trudna, jest bowiem subiektywna

i indywidualna. Jakość informacji powinna być oparta o kryteria ważności cech dla

użytkownika systemu. Na podstawie określonych cech oraz wskazanych przez użytkow-

35

Patrz także: (Mantura, 2010).

36 W tym miejscu warto zauważyć, że na jakość informacji, poprzez opis podobnych cech, ma wpływ

także na jej sposób odbioru czyli np. użyteczność interfejsu. Wielu autorów skupia się i definiuje użytecz-ność jako jedną z bardziej istotnych cech Shackel (1991), Preece (1993). Użyteczność informacji związana jest także ze sposobem jej dostarczania stąd też pojęcie m.in. użyteczności strony czy interfejsu. J. Nielsen, jeden z prekursorów i gorących zwolenników użyteczności, podzielił użyteczność na pięć wymiarów: ła-twość uczenia się (ang. lernability), wydajność (ang. efficiency), zapamiętywalność (ang. memorability), błędy (ang. errors), satysfakcję(ang. satisfaction) (Karwatka, 2009, str. 9; Graczyk, 2011b).


44

ników kryteriów ważności można wskazać kolejne wartości progowe cech (np. oczeki-

wany czas dostępu do informacji), które pozwalają na określenie użyteczności systemu,

w którym dostępne są określone informacje (Graczyk, 2011a). Stopień spełnienia cech

oczekiwanych przez użytkownika informacji świadczy o jakości informacji.

Rys.2. 5. Możliwa zmiana jakości dostarczanych informacji. Źródło: A. Mukherjee, J. Hahn, (2007), The impact

of technology on the quality of information, ICEC ‘07, ACM.

A. Mukherjee oraz J. Hahn rozważyli dwa scenariusze możliwej zmiany jakości do-

starczanych informacji (rys. 2.5.). Linie T0 oraz T1 przedstawiają odpowiednio dostęp

do informacji przed i po przyjęciu nowej technologii przetwarzania danych. Obszar po-

między dwoma liniami (T0 i T1) przedstawia ogólny wzrost ilości informacji i ma tę sa-

mą wielkość na obu wykresach. W pierwszym, mniej korzystnym przypadku (rys. 2.5.a),

dla niskiej jakości informacji występuje istotna różnica ilości informacji, natomiast przy

wysokiej jakości informacji brak jakiejkolwiek informacji (różnica pomiędzy T0 i T1 jest

równa zero). W przypadku niskiej jakości informacji występuje szum informacyjny, któ-

ry przeszkadza w znalezieniu treści o odpowiedniej jakości w zwiększonej ilości infor-

macji. Sytuacja na rys. 2.5.b przedstawia bardziej korzystną sytuację. Widzimy, że zmia-

na technologii pozwoliła na pozytywną zmianę jakości informacji w porównaniu do jako-

ści informacji udostępnianych danych technologią pierwotną. W konsekwencji zmiana

technologii na rysunku b przynosi dużo korzystniejszy efekt (Mukherjee, 2007, str. 205-

206).

Obok zmian technologicznych, łatwość dotarcia do informacji jest związana również

z prawnymi aspektami zarządzania całym środowiskiem informacyjnym człowieka.

Rozważaniami w tym zakresie zajmuje się ekologia informacji, która oznacza sumę

ocen jakości, zarządzania, produktów i wartości informacyjnej, jak również ocenę usług

i potrzeb informacyjnych. Ekologia informacji zajmuje się odkrywaniem praw rządzą-

cych przepływem informacji włączając w to człowieka, społeczeństwo i otoczenie37

(np.

37

Aleksy L. Eryomin wymienia kolejne dziedziny badań w ramach ekologii informacji: badanie relacji pomiędzy informacją a zdrowiem człowieka, by określić możliwości i środki sterowania strumieniami in-


45

zdrowie psychiczne, fizyczne i społeczne ludzi) (Eryomin, 1998). W literaturze zagra-

nicznej również zwraca się uwagę na ekologię informacji w administracji publicznej (Liu

Weizhang, 2010).

Zdaniem J. Oleńskiego głównym zadaniem praktycznym ekologii informacji jest nie-

dopuszczenie do generowania informacji, które nie spełniają norm jakościowych.

Takie informacje są bowiem swoistą „trucizną” zanieczyszczającą środowisko informa-

cyjne społeczeństwa i gospodarki. J. Oleński jest również zdania, że prawo powinno

umożliwiać najszybszą eliminację informacji, która nie spełnia określonych kryteriów

jakościowych, wprowadzając odpowiednie sankcje za zatruwanie środowiska informa-

cyjnego (Oleński, 2002, str. 82). Ekologia informacji zajmuje się również usuwaniem

informacji, które straciły swoją użyteczność. Proces projektowania PWD w SI aglome-

racji powinien uwzględniać działania zgodne z ekologią informacji rozumianą podobnie

jak J. Oleński. Założeniem do przyjęcia pojęcia ekologii informacji przy projektowaniu

PWD jest fakt, że nowoczesne technologie mogą mieć pozytywny wpływ na jakość

i efektywność korzystania z informacji. To dzięki nim można m.in. deduplikować dane

i minimalizować redundantne informacje.

Pomimo tego, że coraz częściej dąży się do integrowania danych i informacji, w róż-

nych krajach powtarzają się poglądy o problemie standaryzacji danych (Weigong Chen,

2009). Dane i ich jakość powinny być zagwarantowane nie tylko w przedsiębiorstwie, ale

wszędzie tam, gdzie istnieją w praktyce. Dlatego coraz częściej zwraca się uwagę na po-

trzebę tworzenia unikalnych baz danych o określonych formatach, unikalnym standardzie

i platformie pozwalającej na korzystanie z informacji w wybranych sytuacjach również

w danym regionie38

.

Powszechnie używane jest pojęcie informacji jako zasobu39

w organizacji, który bez

spełnienia wymagań jakościowych w danym systemie społeczno-gospodarczym staje

się bezużyteczny. Istotna jest rola podmiotów pośredniczących w przetwarzaniu i udo-

stępnianiu informacji w zakresie poprawy jakości zasobów informacyjnych, jak również

formacji wpływającej na zdrowie jednostek i grup społecznych; identyfikowanie kryteriów jakościowych i ilościowych informacji; badanie potrzeb informacyjnych; badanie wartości informacji; badanie metod przechowywania informacji; badanie procesów przekazywania i recepcji informacji; ocena jakości usług informacyjnych; określanie odpowiedzialności za informację i jej skutki społeczne; zarządzanie informacją w miejscu pracy, organizacjach, społeczeństwie. Sprawdź: (Eryomin, 1998; Babik, 2008).

38 Patricia G. Selinger jest zdania, że bazy danych powinny być skonstruowane w ten sposób, by można

było po prostu kupić to, czego się szuka (Hamilton, 2008, str. 32). Takie działania zapewnią powszechny dostęp do informacji, umożliwią jej udostępnianie, a w konsekwencji przyspieszą upowszechnianie roz-wiązań zgodne z zasadami zrównoważonego rozwoju aglomeracji.

39 J. Oleński opisuje informację jako zasób ekonomiczny. Więcej patrz: (Oleński, 2000, str. 522).


46

promowania zaufania pomiędzy dostawcami informacji i użytkownikami (Vishik, 1999).

Ogniwo pośrednie pomiędzy podmiotem udostępniającym dane a użytkownikiem infor-

macji może skuteczniej oferować informacje o oczekiwanej jakości oraz badać potrzeby

informacyjne użytkowników informacji.

2.1.7. Czynniki wpływające na proces podejmowania decyzji

Oczekiwana jakość informacji, pertynencja oraz działania związane z ekologią infor-

macji mają pozytywny wpływ na jakość procesu podejmowania decyzji. Proces podej-

mowania decyzji uzależniony jest od informacji, do jakich dostęp ma decydent w danym

miejscu i czasie. Informacje te mogą być pozyskiwane w rozmaity sposób m.in. przy wy-

korzystaniu nowych technologii teleinformatycznych. Za to jakie czynniki mają wpływ

na proces podejmowania decyzji odpowiada w dużej mierze otoczenie. Ono określa

ogólne warunki funkcjonowania, stwarzając bariery, zagrożenia i szanse w dostępie do

informacji. Wśród grup czynników, które mają wpływ na proces podejmowania decyzji

wymienić można (Pomykalski, 2012, str. 57; Nestorowicz, 2006):

1. Czynniki technologiczne – wśród nich wymienić możemy m.in.: dostęp do nowych

technologii, wpływ Internetu, dostęp do Internetu, stopień zaawansowania technolo-

gicznego nauki, infrastruktura telekomunikacyjna, wydatki państwa na badania, nowe

odkrycia w technologii.

2. Czynniki ekonomiczne – obejmują swym zasięgiem podstawowe wielkości makroe-

konomiczne mające wpływ na proces podejmowania decyzji w tym m.in.: cykle ko-

niunktury gospodarczej, stopy procentowe, podaż pieniądza, inflacja, kryzys gospo-

darczy, dochody społeczeństwa, wpływ globalizacji.

Wśród istotnych czynników ekonomicznych wyróżnić możemy (GUS, 2012):

wzrost dochodów ludności w Polsce - w latach 2000-2010 pomiędzy 71-88% w za-

leżności od sektora,

dynamika realnych dochodów do dyspozycji brutto w sektorze gospodarstw domo-

wych – 128,3% w stosunku do roku 2000,

oszczędności brutto – wzrost o 7,6% w 2010 roku w stosunku do 2000 roku,

poziom bezrobocia – spadek o ok. 57% w latach 2005-2011;

3. Czynniki organizacyjne i zarządzania – wśród których wymienić można m.in.:

sprawność40

i skuteczność41

zarządzania czyli: planowania, organizowania, przewo-

40

Przez pojęcie sprawności rozumiemy umiejętność robienia rzeczy we właściwy sposób – odpowied-nie działania związane z nakładami i wynikami (Stoner, 2011, str. 24).


47

dzenia i kontrolowania, przepływ informacji w organizacji, umiejętność podejmowa-

nia decyzji, zarządzanie zmianami;

4. Czynniki prawne – zmienność przepisów prawnych w tym m.in. tych dotyczących

dostępu do informacji publicznej i możliwości jej ponownego wykorzystania, stabil-

ność władzy, zawiłość lub jednorodność aktów prawnych;

5. Czynniki społeczno-kulturowe – poziom wykształcenia, mobilność społeczna, zmia-

ny stylu życia, poziom wykształcenia, zapotrzebowanie na wybrane umiejętności na

rynku pracy, zwyczaje, oczekiwania społeczeństwa, wielkość społeczeństwa, struktura

wieku, poziom dochodów i ich wielkość.

Wśród istotnych czynników ekonomicznych wyróżnić możemy (GUS, 2012):

poziom wykształcenia – wzrost o 5% odsetka osób z wyższym wykształceniem

w latach 2005-2010,

dostęp do komputerów i Internetu – wzrost z 40% w 2005 roku do 70% w 2010 ro-

ku odsetka gospodarstw domowych wyposażonych w komputery oraz wzrost

z 30% w 2005 roku do niemal 70% w 2010 roku odsetka gospodarstw domowych

z dostępem do Internetu.

Innym równie istotnym czynnikiem społeczno-kulturowym są negatywne dolegliwo-

ści zgłaszane przez użytkowników komputerów w tym m.in.: zmęczenie wzroku, piecze-

nie oczu, nieostrość widzenia, czy ból mięśni, stawów, sztywność nadgarstków42

.

6. Czynniki ekologiczne – związane z podjętymi decyzjami mającymi wpływ na ele-

menty środowiska. Są to m.in.: klimat, ukształtowanie terenu, zasoby naturalne.

W pracy zwrócono szczególną uwagę na istotne czynniki mające wpływ na podej-

mowanie decyzji:

czynniki organizacyjne i zarządzania – ze względu na nietypowość organizacji jaką

jest aglomeracja i złożoność relacji wewnętrznych przy projektowaniu PWD w SI

aglomeracji,

czynniki prawne – ze względu na zmianę aktów prawnych i możliwość ponownego

wykorzystania informacji publicznej m.in. w systemach informacyjnych aglomeracji,

czynniki technologiczne – ze względu na zmiany w dostępie do nowych kanałów

komunikacji mających wpływ na korzystanie przez użytkowników z PWD w SI aglo-

meracji.

41

Przez pojęcie skuteczności rozumiemy umiejętność wyboru właściwych celów czyli „robienie właści-wych rzeczy” (Stoner, 2011, str. 24).

42 Więcej na temat pozytywnych i negatywnych skutków oddziaływania komputerów stan i zdrowie

człowieka przeczytać można w: (Januszek H., 1994).


48

2.2. Charakterystyka systemów aglomeracji

2.2.1. Aglomeracja

Projektowanie PWD w SI aglomeracji wymaga poznania nie tylko samej aglomeracji,

jej specyfiki, sposobu funkcjonowania i zarządzania nią lecz także zrozumienia pojęcia

aglomeracji i jej zależności w odniesieniu do miast, regionów czy metropolii oraz organi-

zacji.

Aglomeracja może być złożona z jednego lub kilku miast. Literatura dotycząca mia-

sta koncentruje się przede wszystkim na koncepcji kosmopolitycznej metropolii, jako

punktu dowodzenia w operacjach międzynarodowych korporacji, centrum zaawansowa-

nych usług oraz głęboko podzielonych przestrzeni społecznych naznaczonych skrajnością

i ubóstwem. Z geograficznego punktu widzenia globalne regiony miejskie stanowią gęste

spolaryzowane „masy” kapitału, pracy, ludzi i wiążą się w skomplikowany sposób

z podmiotami poza przestrzenią aglomeracji (van der Ploeg, 2008).

Regiony miejskie cechują bardzo specyficzne funkcje pomiędzy podmiotami zależ-

nymi od samej dynamiki rozwoju aglomeracji (łac. agglomeratio – nagromadzenie).

Samo pojęcie regionu (łac. regio – ruch w kierunku prostym) w kontekście tej pracy

i w odniesieniu do aglomeracji rozumiany może być dwojako. Po pierwsze jako region

administracyjny, czyli ustanowiony prawnie obszar będący np. częścią aglomeracji. Po

drugie, jako region gospodarczy, rozumiany jako większy obszar kilku regionów admi-

nistracyjnych tworzących aglomerację (Grzela, 2011).

Aglomeracja może składać się z jednego, kilku miast lub regionów administra-

cyjnych różnej wielkości i jest nieuniknionym wynikiem urbanizacji na pewnych obsza-

rach (Yao, 2006). Pomimo tego, że istnieje wiele definicji aglomeracji, podstawowe ce-

chy, które opisują ten termin to: bliskie powiązania gospodarcze i wpływ tych powiązań

na rozwój regionu, kraju i świata. Do najważniejszych więzi pomiędzy różnymi pod

względem rozmiarów układami osadniczymi, złożonymi z zespołów miejskich, podmiej-

skich i wiejskich zaliczamy: wymianę zasobów, produktów lub technologii.

Pierwsze wzmianki na temat aglomeracji pojawiły się już w latach 30. ubiegłego

wieku. W Christaller (Christaller, 1933), niemiecki geograf opisywał pojęcie miasta

w regionie. Jego słynny model organizacji miasta był wówczas powszechnie przyjętym.

W późniejszym czasie wielu naukowców miało wpływ na rozwój wiedzy w tym obsza-


49

rze. Wśród tych naukowców wymienić można: R. Vininga (1942)43

, E.L. Ullmana

(1957)44

, J. Friedmana45

(Friedman, 1979).

W literaturze europejskiej wskazuje się, że tematyka aglomeracji i urbanizacji miast

ma swoje początki w latach 60. ubiegłego stulecia. Definicja aglomeracji została przed-

stawiona przez francuskiego geografa J.E.H. Gottomanna (Gottmann, 1989). J.E.H.

Gottmann (Gootmann, 1957) już na przełomie lat 50. i 60. twórczo wysunął koncepcję

megalopolis definiując to pojęcie, jako nieustanną interakcję działalności gospodarczych

w aglomeracji, poprzez rozprzestrzenianie centrum miasta, wynikającą również z samej

rewolucji informatycznej. Był on pierwszym uczonym podejmującym tematykę aglome-

racji. W 1977 roku swoją definicję aglomeracji w aspekcie zjawiska społecznego zapro-

ponował również A. Wallis zakładając, że aglomeracja, jako zjawisko społeczne, to

zespół miejskich, podmiejskich i wiejskich zbiorowości, które tworzą obszar ekologicz-

ny, są zdominowane przez wspólny rynek pracy tworzony przez główne miasto i korzy-

stają z dostępności codziennych dojazdów do pracy, usług, kultury i rekreacji (Wallis,

1977).

Po roku 1980 coraz większa liczba autorów w Europie zwracała uwagę i opisywała

zagadnienia teoretyczne aglomeracji, jej powiązania funkcjonalne i problemy lub propo-

nowała rozwiązania odnoszące się do urbanizacji w regionie. K.R. Kunzmann i M. Wa-

gner podzielili europejskie aglomeracje na kilka kategorii: metropolie, euroregiony,

eurometropolie, miejskie regiony o znaczeniu europejskim i miasta. Wielu autorów

w kolejnych latach również podejmowało się opisu hierarchii miast (Fujuta, 1999;

Berliant, 2008).

W latach 60. XX wieku w Polsce pojęcie aglomeracji opisali m.in. J Ziółkowski, de-

finiując je jako strefę metropolitalną (Ziółkowski, 1965, str. 140). Innym podejściem

jest stanowisko J. Służewskiego, wskazującego na powiązania gospodarczo-przestrzenne

miasta i jego otoczenia (Służewski, 1965, str. 5).

Jako jedni z pierwszych w Polsce swoją definicję aglomeracji przedstawili także

M. Kulesza i Z. Rudnicki opisując, że: „aglomeracja miejska jest zespołem osadniczym

złożonym z miast i osiedli z wyraźną dominacją ludności pozarolniczej, z racji swojej

43

Autor przyczynił się do rozwijania wiedzy na temat aglomeracji i wyjaśnił racjonalność i obiektyw-ność istnienia miasta jako takiego.

44 Za pomocą teorii interakcji przestrzennej opisał wpływ przestrzeni zewnętrznej i wewnętrznej

w aglomeracji.

45 Przedstawiciel naukowców angielskich, opisał miasto jako model ewolucji bazujący na teorii wzrostu

gospodarczego.


50

wielkości wielofunkcyjnym i wyspecjalizowanym w zakresie produkcji i usług w skali kra-

ju. W układzie przestrzennym aglomeracja jest dziś zespołem rozproszonych jednostek

osadniczych, których istnienie w dużej części jest oparte na społecznym podziale pracy

i funkcji w obrębie aglomeracji” (Rudnicki, 1974, str. 4). Definicja ta, choć trafnie opisu-

je zależności funkcjonalne wewnątrz samej aglomeracji, nie odnosi się do zależności

funkcjonalnych poza nią.

Inna definicja zaproponowana przez polskiego naukowca to definicja T. Kachniarza

postrzegającego aglomerację, jako: „rozległe, wielofunkcyjne skupienie osadnicze ludno-

ści, miejsc pracy i zabudowy o charakterze miejskim, powiązane funkcjonalnie przejaz-

dami do pracy . Układ osadniczy o wysokim stopniu złożoności, monocentryczny, z wy-

raźną dominantą ośrodka wielkomiejskiego” (Kachniarz, 1994). T. Kachniarz zwraca

uwagę, że połączenia funkcjonalne dotyczą jedynie połączenia komunikacyjnego, wska-

zującego na centrum aglomeracji. Definicja ta wskazywać może na funkcjonowanie

w aglomeracji jednego większego miasta z okolicznymi mniejszymi miejscowościami

satelitarnymi. W rzeczywistości istnieją również inne typy aglomeracji opisywane

w późniejszych latach przez E. Kosnalę.

J. M. Chmielewski dość trafnie przedstawił definicję aglomeracji, opisując ją jako:

„obszar wysoko zurbanizowany o dużym stopniu funkcjonalnej integracji społecznej,

rozwijający się wokół jednego silnego ośrodka wzrostu lub kilku takich ośrodków”

(Chmielewski, 1998). Chmielewski zwraca uwagę, że do obszaru zurbanizowanego

w aglomeracji przynależą również przestrzenie, stanowiące dla nich „zaplecze ekolo-

giczne”, jak również strefy konieczne dla funkcjonowania aglomeracyjnych systemów

infrastruktury. Stwierdził również, że dla delimitacji obszaru aglomeracji konieczna jest

wcześniejsza ocena demograficzna, społeczna i gospodarcza badanego regionu.

E. Kołodziński (Kołodziński, 2011) twierdzi, że aglomeracja „to obszar o intensyw-

nej zabudowie, charakteryzujący się również dużym zagęszczeniem ludności przebywają-

cej na danym terenie okresowo (np. w ciągu dnia) lub na stałe”. Według E. Kołodziń-

skiego aglomeracje charakteryzują się dużym przepływem osób i towarów oraz znaczną

wymianą usług, co jest trafnym spostrzeżeniem.

Pojęcie aglomeracji często jest również utożsamiane z pojęciem metropolii. Obszary

metropolitarne mają zróżnicowaną strukturę przestrzenno-urbanizacyjną. Przyjęte jest, że

w Europie obszar metropolitalny wyznacza się wokół miast skupiających min. 500 ty-

sięcy mieszkańców.


51

E. Knosala wyróżnia trzy typy obszarów metropolitarnych (Knosala, 2010, str. 24-

25):

wielkie miasto, obejmujące również gminy satelitarne; miasto centralne pełni złożone

i najważniejsze funkcje metropolitalne wyższego rzędu w tym egzogeniczne, pozwala-

jące na rozwój metropolii zgodnie z trendami rozwoju gospodarki,

metropolie dwucentrowe, złożone z dwóch centrów utrudniających procesy zarzą-

dzania zadaniami metropolitalnymi; problemy lokalne są jednak zbliżone do aglome-

racji monocentrycznej z jednym centralnym miastem,

metropolie o strukturze przestrzennej konurbacji, stanowiące zespół miast o zbli-

żonej wielkości, jednak bez wyraźnie wyodrębnionego miasta centralnego.

Aglomeracja jest zbiorem wielu podmiotów, funkcji i zależności. Y. Liu oraz W. Li

(Liu, 2008) doszli do wniosku, że tworzenie aglomeracji jest wynikiem nieliniowych po-

łączeń pomiędzy elementami systemu, a jej ewolucja wynika z synergii elementów sys-

temu, współpracy i wzajemnej konkurencji. Autorzy wskazali również na trzy istotne

czynniki rozwoju aglomeracji: tempo industrializacji, procentowy udział nakładów na

środki trwałe miejskich aktywów w łącznej wartości inwestycji aktywów oraz przebieg

autostrady na jednostkę powierzchni, które jak twierdzą autorzy są kluczowym czynni-

kiem w tworzeniu i rozwoju aglomeracji.

Zasadniczy szkielet każdej aglomeracji to układ powiązań funkcjonalnych pomiędzy

wszystkimi członkami wewnątrz aglomeracji, a jej otoczeniem. Istotne znaczenie ma

sama struktura wewnętrzna, sposób zarządzania aglomeracją jako całością, jak również

zakres i rodzaj wpływu władz centralnych na funkcjonowanie aglomeracji. (Committee

of Experts on Local and Regional Structu, 1986; Niziołek, 2008, str. 189-199).

Aglomeracji miejskiej nie można zamknąć w sztywnych granicach administracyj-

nych ograniczając się do największych w regionach miast i ich okolicach. Z tego również

powodu brak wzorcowych przykładów objęcia jedną zcentralizowaną władzą administra-

cyjną całej aglomeracji. Nieustanny rozwój aglomeracji, urbanizacja i napływ nowych

inwestorów w regionach przy ośrodku centralnym aglomeracji sprawia, że aglomeracja

zaczyna się „wymykać” spod kontroli władzy ogólnoaglomeracyjnej (Niewiadomski,

1997). Już w latach 80. doświadczenia państw europejskich wskazywały, że sztywne

ustalenie granic zarządu aglomeracji miejskiej i narzucenie jednolitych kompetencji

jest trudne.

W noweli konstytucyjnej z marca 1990 roku określono dokładnie, że samorząd tery-

torialny to gmina, rozumiana również jako podstawowa forma organizacyjna życia pu-


52

blicznego, posiadająca samodzielny status prawny46

. Organem stanowiącym i kontrolnym

samorządu jest rada gminy (rada miejska w mieście). Sejmiki samorządowe tworzą

swego rodzaju reprezentację gmin danego województwa, pełniąc funkcje opiniodawcze

i opiniotwórcze. Gminy i miasta tworzą aglomerację.

Aglomeracja Poznania47

jest aglomeracją monocentryczną48, która tworzy dziś jeden

organizm przestrzenno-funkcjonalny, złożony z wielu jednostek terytorialnych i, niestety,

zarządzany przez wiele podmiotów. Chęć harmonijnego rozwoju całej aglomeracji po-

znańskiej wśród samorządu lokalnego oraz ich partnerów społecznych i gospodarczych

doprowadziła do opracowania w ramach Rady Aglomeracji Poznańskiej dokumentu pn.

„Strategia rozwoju aglomeracji poznańskiej. Metropolia Poznań 2020”. Strategia ma

charakter integracyjny i zawiera programy rozwoju w odniesieniu do dziedzin szczegól-

nie istotnych dla funkcjonowania i rozwoju całej aglomeracji. Dokument pozwala okre-

ślać również kierunki działania w horyzoncie długookresowych celów rozwojowych,

które docelowo doprowadzić mają do zmiany z obecnej aglomeracji do zintegrowanej

i nowoczesnej metropolii. (Konsorcjum Badań nad Aglomeracją Poznańską, 2011).

2.2.2. Aglomeracja jako organizacja

T. Kotarbiński definiuje organizację, jako „taką całość, której … składniki współ-

przyczyniają się do powodzenia całości” (Kotarbiński, 1969, str. 74). W tym rozumieniu,

organizacja musi być systemem, czyli całością złożoną z części i rozpatrywaną ze

względu na uporządkowane relacje zachodzące pomiędzy jej częściami. „Im bardziej

części przyczyniają się do powodzenia całości, tym bardziej zazwyczaj powodzenie cało-

ści jest warunkiem powodzenia części” (Zieleniewski, 1975, str. 274-275).

Organizacje należy postrzegać bardzo szeroko, jako „otwarty, działający system spo-

łeczny, w skład którego wchodzą ludzie i rzeczy” (Czermiński, 1996, str. 52). L. Krzyża-

nowski z kolei porządkuje pojęcie organizacji używając pojęcia systemów społecznych.

Definiuje je, jako dystrybutywny zbiór elementów materialno-technicznych (fizycznych),

społecznych (psychofizycznych) i kulturowych, uporządkowany za pomocą relacji

w trzy warstwy: społeczną, kulturową i podłoża materialnego (Krzyżanowski, 1994, str.

46

Osobowość prawną oraz ochronę sądową tej samodzielności. 47

W projekt tworzenia Strategii Rozwoju Aglomeracji Poznańskiej włączono konsorcjum uczelni (Uni-wersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu, Politechnikę Poznańską, Uniwersytet Ekonomiczny w Po-znaniu oraz Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu), które pracują nad „Funkcjonowaniem i kierunkami rozwoju aglomeracji poznańskiej” m.in. w obszarze: konkurencyjności aglomeracji poznańskiej, spójności aglomeracji poznańskiej oraz tworzenia założeń strategii rozwoju aglomeracji poznańskiej.

48 Jedno miasto centralne i wiele miast satelitarnych dookoła ośrodka miejskiego. Strefa podmiejska

nierzadko może być pochłonięta przez miasto centralne.


53

166; Bełz, 2011, str. 47). A. Koźmiński i K. Obłój polemizują z J. Zieleniewskim

i T. Kotarbińskim twierdząc, że organizacja to całość, a całość przyczynia się do powo-

dzenia swoich składników (Koźmiński, 1989, str. 18; Bełz, 2011, str. 47). A. Peszko opi-

suje organizacje jako: „wyodrębnione z otoczenia, wewnętrznie uporządkowane i powią-

zane między sobą zbiory elementów” (Peszko, 2002, str. 39). Zwraca również uwagę, że

ludzie są „tworzywem organizacji”, gdyż są powiązanymi ze sobą jednostkami i grupami

realizującymi wspólne określone cele i zadania stanowiące podsystem społeczny orga-

nizacji. Organizacja zatem to nie tylko układ społeczny. Zawiera niezbędne do jego

istnienia zasoby rzeczowe i dąży49

do osiągania wyznaczonych celów. Organizacje

w większości przypadków są od siebie zależne, co oznacza, że podlegają wzajemnym

oddziaływaniom: politycznym, prawnym, gospodarczym, demograficznym itp. Sprawne

organizacje mają zdolność do samoorganizowania się i doskonalenia się.

Pojęcie organizacji używa się w trzech podstawowych znaczeniach. Pierwsze, wyko-

rzystywane w znaczeniu przedmiotowym (inaczej rzeczowym), jako obiekt, odróżniają-

cy się od innych ze względu na jego cechy charakterystyczne. Drugie znaczenie, to zna-

czenie atrybutowe, w którym pojęcie organizacji rozumiane jest jako cecha przedmio-

tów złożonych, nazywane zorganizowaniem. W ostatnim, trzecim znaczeniu czynno-

ściowym organizacja to dokładnie to, co dotyczy tworzenia organizacji, czyli organizo-

wanie (Zieleniewski, 1975, str. 267).

J. Zieleniewski zwraca uwagę, że atrybutowe znaczenie terminu organizacja bywa

stosowane zarówno do rzeczy jak i do procesów, dlatego ważne jest zróżnicowanie spoj-

rzeń na rzeczy zorganizowane i tak możemy wyróżnić spojrzenie: konkretne, statyczne

i dynamiczne. Rzeczy zorganizowane istnieją w wymiarach czasowych i przestrzennych,

dlatego w spojrzeniu „konkretnym” trzeba określić zarówno ich cechy, jak również za-

leżności (relacje) między tymi częściami. Spojrzenie statyczne polega na abstrahowaniu

od czasowego następstwa zdarzeń. Przykładem może być np. przestrzenne rozmieszcze-

nie stanowisk pracy. Spojrzenie dynamiczne to odwrotność pojęcia statycznego, bowiem

wymaga abstrahowania od stosunków pozaczasowych. Przykładem tutaj może być np.

harmonogram czynności potrzebnych do zrealizowania określonego celu.

Odnosząc znaczenie przedmiotowe, atrybutowe i czynnościowe do aglomeracji jako

organizacji możemy powiedzieć, że:

49

W opisie celowo użyto personifikacji, by podkreślić zmienny charakter organizacji, jako tworu – ist-niejącego i ewoluującego bytu.


54

1. w ujęciu atrybutowym (organizacja jako cecha procesów) (Zieleniewski, 1975, str.

267), wyróżnić możemy kolejne cechy odróżniające aglomerację od typowej orga-

nizacji rozumianej jako przedsiębiorstwo:

organizacja procesu projektowania systemu wspomagania decyzji – aglomeracja

nie jest organizacją zorganizowaną prawnie, więc proces projektowania systemu

wspomagania decyzji wymaga odpowiednich uregulowań, na mocy których wspólne

działania miast i gmin będą mogły być realizowane, by osiągnąć cel;

organizacja współpracy pomiędzy różnymi uczestnikami aglomeracji w odniesie-

niu do ponownego wykorzystania informacji publicznej – brak procesów zorganizo-

wanych, określonych procedur nawiązywania współpracy, jej utrzymania i rozwijania

między aglomeracją a instytucjami z sektora publicznego, prywatnego i innymi

uczestnikami aglomeracji np. osobami fizycznymi;

2. w ujęciu rzeczowym (odniesienie do rzeczy a nie procesów) (Zieleniewski, 1975, str.

267):

aglomeracja jest organizacją, w której komórki organizacyjne (np. jednoosobowe

przedsiębiorstwa) nie mają jednego wspólnego członu kierowniczego; który z jed-

nej strony kieruje wszystkimi uczestnikami aglomeracji, a z drugiej obliguje przedsię-

biorstwa do realizowania określonych celów i realizowanych zadań,

aglomeracja jest organizacją o niewyraźnych (uwikłanych) zależnościach pomiędzy

uczestnikami aglomeracji lub brak zależności wobec niektórych uczestników aglome-

racji – uregulowanie prawne wielkich miast i ich otoczenia zostało ustanowione jedy-

nie poprzez utworzenie dwóch kategorii powiatów: grodzkich i ziemskich; brak ja-

snych i precyzyjnych zależności m.in. pomiędzy osobami fizycznymi, jednoosobo-

wymi działalnościami gospodarczymi, mikro, małymi, średnimi, dużymi firmami oraz

aglomeracją,

aglomeracja oraz jej komórki organizacyjne jakimi są gminy, powiaty i miasta, mają

narzucone cele przez organizację nadrzędną - cel aglomeracji jakim jest ponowne

wykorzystanie przez uczestników aglomeracji informacji publicznej w systemach in-

formacyjnych, jest narzucony przez jednostkę nadrzędną czyli Ministerstwo Admi-

nistracji i Cyfryzacji, które transponuje treść dyrektyw Unii Europejskiej do prawa

polskiego; oznacza to, że osiągnięcie celu aglomeracji uzależniony jest od elastyczno-

ści podejmowania decyzji i zmiany prawa polskiego podejmowanych przez Rząd Pol-

ski w obszarach jakich tego wymaga organizacja, by osiągnąć cel.


55

3. w ujęciu czynnościowym aglomeracja jako organizacja nie występuje, gdyż to zna-

czenie oznacza czynność organizowania (aglomeracja nie może się „aglomerować”).

W znaczeniu rezultatowym w organizacji („organizacja jako cecha rzeczy i proce-

sów, które uważamy za zorganizowane, oraz jako sama rzecz, której przysługuje ta ce-

cha” (Zieleniewski, 1975, str. 267) możemy wyróżnić podstawowe podsystemy. Te naj-

częściej wyróżniane w literaturze podsystemy organizacji przedstawiono w tabeli 2.3.

W tabeli zaprezentowano charakterystykę podsystemu dla organizacji oraz charaktery-

stykę podsystemu dla aglomeracji jako przykład organizacji w kontekście tematu pracy.

Tab. 2. 3. Podsystemy aglomeracji jako organizacji.

L.p. Rodzaj

podsystemu

Charakterystyka podsystemu

dla organizacji

Charakterystyka podsystemu dla aglomera-

cji jako organizacji

1. Podsystem

celów i

wartości

Misja, cele i działania podejmo-

wane w celu spełnienia strategii

jaką organizacja realizuje „na

zewnątrz” oraz filozofia organi-

zacji wobec jej uczestników

„wewnątrz”.

Celem aglomeracji w kontekście rozprawy jest

ponowne udostępnianie informacji publicznej

w celach komercyjnych i niekomercyjnych.

Filozofią organizacji „wewnątrz” jest wsparcie

lokalnych przedsiębiorców w dostępie do in-

formacji publicznej przeznaczonej do ponowne-

go wykorzystania, a filozofią „na zewnątrz”

upowszechniać dostęp do IP i wypracowanie

standardów danych publicznych.

2. Podsystem

psychospo-

łeczny

Zawiera uczestników organiza-

cji, ich postawy, wartości, mo-

tywację, kulturę i więzi społecz-

ne występujące pomiędzy nimi.

Aglomeracja zawiera 3 podstawowe grupy

uczestników są to: podmioty sektora publiczne-

go, podmioty sektora prywatnego oraz indywi-

dualni użytkownicy przestrzeni aglomeracji

(podmioty fizyczne)50

.

3. Podsystem

struktury

Obejmuje formalne zasady po-

działu, zadań, uprawnień, infor-

macji, władzy i odpowiedzialno-

ści w danej organizacji.

W odniesieniu do aglomeracji największe zna-

czenie mają decydenci aglomeracji (przedstawi-

ciele miast i powiatów aglomeracji) i decyzje

dotyczące sposobu ponownego udostępniania

informacji publicznej wszystkim uczestnikom

aglomeracji.

4. Podsystem

techniczny

Określa technologie, umiejętno-

ści techniczne (know-how), ma-

szyny, urządzenia, budynki i ich

wyposażenie.

W aglomeracji odnosi się do wszystkich uczest-

ników w tym zarówno: miast, powiatów, jedno-

stek sektora publicznego czy prywatnego w tym

przedsiębiorstw i osób fizycznych.

5. Podsystem

zarządza-

nia

Obejmuje koordynację i określa

wzajemne zależności wobec

pozostałych podsystemów w

procesach podejmowania decy-

zji.

Podsystem zarządzania w aglomeracji jest naj-

mniej zorganizowany, gdyż nie jest sformalizo-

wany. Współpraca miast, powiatów i gmin oraz

uczestników aglomeracji odbywa się na zasa-

dzie dobrowolnej współpracy, która nie jest

formą przymusową podejmowaną przez człon

kierowniczy organizacji.

Źródło: opracowanie własne na podstawie: W. Piotrowski (2012), Zarządzanie, Warszawa, Wydawnictwo

Naukowe PWN, s. 30.

50

Więcej na ten temat czytaj p. 2.2.3. Uczestnicy aglomeracji.


56

Ze względu na określone cechy aglomeracji w znaczeniu rezultatowym projektowa-

nie, wdrażanie i zarządzanie systemem wspomagania decyzji w aglomeracji przebiega

w inny sposób aniżeli w organizacji jaką jest przedsiębiorstwo. W przedsiębiorstwie to

kierownictwo podejmuje decyzje o celach realizowanych przez przedsiębiorstwo i zada-

niach, jakie będą wykonywane przez wszystkie komórki organizacji. W przypadku aglo-

meracji rozumianej jako organizacja, należy zorganizować wszystkie działania przy zało-

żeniu braku rozwiązań prawnych (m.in. możliwości zawiązania „miast metropolital-

nych” patrz p. 2.2.1.). Działania aglomeracji z jednej strony mają zaspokoić potrzeby

różnych uczestników aglomeracji (np. pod kątem sposobu udostępniania informacji pu-

blicznej, możliwości ponownego wykorzystania zasobów publicznych), z drugiej strony,

działać zgodnie z prawem ustanawianym przez organizacje nadrzędne (ministerstwa).

Wszystkie te działania nie są jak dotychczas zorganizowane w satysfakcjonujący sposób.

2.2.3. Uczestnicy aglomeracji

W aglomeracji są uczestnicy, którzy tworzą rozwiązanie systemowe i z nich korzysta-

ją. Uczestnicy aglomeracji to podmioty fizyczne i prawne, które tworzą wzajemną sieć

powiązań pomiędzy podsystemem psychospołecznym a podsystemem zarządzania.

W podsystemie psychospołecznym w aglomeracji wyróżnić możemy kilka rodzajów ko-

mórek organizacyjnych (uczestników) na różnym szczeblu organizacji (rys. 2.6.).

Rys.2. 6. Uczestnicy aglomeracji ze względu na strukturę organizacji. Źródło: opracowanie własne.


57

I szczebel aglomeracji to podmioty ustanawiające formalne struktury aglomeracji,

określające m.in. strategię aglomeracji oraz jej cele i zadania. II szczebel aglomeracji, to

podmioty współuczestniczące w tworzeniu strategii celów i zadań aglomeracji, jednak nie

mające możliwości organizowania formalnego aglomeracji i ustanawiania jej aktów

prawnych. Spełniają rolę konsultantów aktów prawnych i konsumentów produktów

aglomeracji.

Osoby fizyczne to wszyscy uczestnicy aglomeracji, którzy czasowo lub na stałe

przebywają na terenie aglomeracji i mają wpływ na określanie jej celów oraz ich realiza-

cję. Każda z tych osób może być uczestnikiem w innej komórce organizacyjnej szczebla I

lub szczebla II. Komórki organizacyjne I szczebla grupy 1 oraz II szczebla grupy 2 i gru-

py 3 aglomeracji, to komórki organizacyjne, które mogą mieć swoje własne, wielopo-

ziomowe struktury organizacyjne z wyodrębnionymi komórkami organizacyjnymi. Cha-

rakterystykę poszczególnych grup orbu szczebli ze względu m.in. na: formę własności

kapitału, strukturę organizacyjną oraz podejmowania działań wobec ustawy z dnia 6

września 2001 o dostępie do informacji publicznej (Dz.U. z 2001r. Nr 112, poz. 1198 ze

zmianami) zaprezentowano w tabeli 2.4.

Tab. 2. 4. Charakterystyka uczestników aglomeracji.

Nazwa uczestni-

ka aglomeracji

Nazwa

grupy

Foma

własności

kapitału

Liczba komó-

rek organiza-

cyjnych

Uczestnik

udostępnia

IP

Uczestnik

może ponow-

nie wykorzy-

stywać IP

Powiat

Podmioty

sektora

publicznego

Publiczna

Wiele

TAK

TAK

Gmina

Miasto

Instytucje sektora

publicznego

Klaster

Podmioty

sektora

prywatnego Prywatna NIE

Organizacja pra-

codawców

Organizacja spo-

łeczna

Duże przedsię-

biorstwo

Średnie przedsię-

biorstwo

Małe przedsię-

biorstwo Kilka

Mikroprzedsię-

biorstwo Jedna lub

kilka Fundacja

Stowarzyszenie

Osoba fizyczna Osoby fi-

zyczne Jedna

Źródło: opracowanie własne.


58

2.2.4. Systemy wspomagania decyzji w aglomeracji

Systemy wspomagania decyzji w aglomeracji mają szczególny charakter. Związane

jest to z wieloszczeblową strukturą aglomeracji, jak również brakiem jednego wspólnego

członu kierowniczego dla wszystkich uczestników aglomeracji. Zarówno projektowa-

nie, wdrażanie i dalszy rozwój SWD w aglomeracji musi zostać oparte o rozwiązywanie

problemów w oparciu o tzw. „podejście systemowe”. W zarządzaniu takie właśnie podej-

ście ma ponad 50-letnią historię. Zapoczątkowane zostało w USA, gdzie tamtejsze wiel-

kie firmy borykały się z problemami dalszego rozwoju, wykorzystując dostępne teorie.

Nowy nurt został zapoczątkowany przez rozwój badań operacyjnych, które pozwoliły

z jednej strony zwrócić uwagę na prawa rządzące układem i całością, a zatem na zadania

i cele jakim ma służyć organizacja, z drugiej natomiast, na różnorodność relacji pomię-

dzy wszystkimi zmiennymi. (Bełz, 2011, str. 46).

Pojęcie systemu było już opisywane w literaturze wraz z rozwojem teorii systemów

przede wszystkim na przełomie lat 70. i 80. (Klira, 1976; Mynarski, 1979; Beneš, 1979;

von Bertalanffy, 1984). Nowe podejście oparte na cybernetyce i teorii systemów zakłada-

ło, że całość jest czymś więcej niż sumą części. We wszystkich definicjach systemu

efekt synergii jest podstawową cechą tego pojęcia.

Istota podejścia systemowego polega na kompleksowym rozpatrywaniu procesów

i zjawisk w ich zależnościach wewnętrznych i zewnętrznych. Myślenie systemowe (ang.

system thinking) pomaga skupiać się na głównych celach i działaniach. Decydent rozwa-

ża, w jaki sposób decyzja wpłynie na realizację celu głównego całego systemu, a nie je-

dynie jednego z jego podsystemów. Taki sposób myślenia łatwo zobrazować za pomocą

puzzli. Każdy z nich powinien wzajemnie do siebie pasować i tworzyć spójną całość.

Decydent stara się oddzielić każdy problem, by rozwiązać go za pomocą dostępnych mu

środków i możliwości (Januszewski, 2008, str. 22).

System51

to zorganizowany zbiór licznych elementów strukturalnych, powiązanych

ze sobą (współzależnych) i wykonujących oddzielne funkcje, ale w jednym wspólnym

celu (Kubiak, 1994, str. 49). J. Trzcieniecki definiuje system, jako spójny zbiór elemen-

tów wzajemnie ze sobą powiązanych (Trzcieniecki, 1980, str. 10). Podobnie system

rozumiany jest przez A. Czermińskiego i M. Grzybowskiego, według których system to

zbiór elementów i relacji zachodzących między nimi (Czermiński, 1996). M. Szafrański,

podobnie jak A. Strybała, (Strybała, 1984, str. 7) zwraca uwagę na kontekst jakościowy

51

Od greckiego słowa systema tj. zestawienie, połączenie – opisywany jest za pomocą różnych sformu-łowań.


59

i opisuje system jako „wyróżniony z rzeczywistości zbiór elementów powiązanych ze sobą

i tworzących całość jakościowo różną od sumy jakości tych elementów” (Szafrański,

2011, str. 12). L. Krzyżanowski z kolei zwraca uwagę na zbiór elementów systemu funk-

cjonujących w szerszym podmiocie oraz na zachodzące między tymi elementami stosun-

ki wyrażające pewne uporządkowanie (Krzyżanowski, 1994, str. 129).

Matematycznie określając „system S to niepusty zbiór elementów O, gdzie obiekt jest

dowolnym bytem materialnym lub abstrakcyjnym, opisywanym przez zbiór atrybutów

(cech) {A1, ..., An}, oraz niepusty zbiór relacji R, określonych nad tym zbiorem obiektów

ze względu na zbiór {Ai} i to takich, że zbiór obiektów i relacji zależy od funkcji Fs, jakie

ma pełnić system, lub od celów Cs, jakie system ma osiągać” (Klonowski, 2004, str. 176).

Definicję tę możemy opisać wzorem:

S = ⟨O, R : O ∧ R ← (Fs / Cs)⟩ (2.1)

Otoczenie systemu to zbiór elementów powiązanych (sprzężonych) z elementami syste-

mu jednak nie należących do niego. Otoczenie może być bliższe lub dalsze. Wejście

(We) to sprzężenie, przez które otoczenie oddziałuje na system, z kolei wyjście (Wy), to

sprzężenie, przez które system oddziałuje na otoczenie. Relacje między elementami sys-

temu to sprzężenia wewnętrzne, a pomiędzy elementami systemu i otoczeniem to

sprzężenia zewnętrzne. Wewnątrz systemu istnieją elementy wewnętrzne, które nie

mają bezpośrednich sprzężeń z elementami otoczenia systemu. Elementy graniczne to

te, które posiadają sprzężenia bezpośrednie z elementami otoczenia (Klonowski, 2004,

str. 177). Podstawowe pojęcia odnoszące się do systemu opisano na rysunku 2.7.

Na podstawie literatury tematu należy zwrócić uwagę na niejednoznaczność granic

systemów w świecie organizacji. A. Czermiński i M. Grzybowski twierdzą, że organiza-

cję „tworzą ludzie pełniący w nich określone funkcje i czynności, którzy za pomocą od-

powiednio dobranych zasobów i metod działania zdolni są wykonywać wyznaczone zada-

nia” (Czermiński, 1996, str. 52).


60

Rys. 2.7. Ilustracja pojęć odnoszących się do systemu. Źródło: Z.J. Klonowski (2004), Systemy informatyczne

zarządzania przedsiębiorstwem. Modele rozwoju i właściwości funkcjonalne. Oficyna Wydawnicza Politechniki

Wrocławskiej, Wrocław, s. 177.

W niniejszej pracy organizacja jest rozumiana jako system (np. aglomeracja), we-

wnątrz którego istnieją podsystemy. Aglomeracja interpretowana jako „nadsystem” za-

wiera w sobie system informacyjny wraz z jego podsystemem wspomagania decyzji.

System wspomagania decyzji (SWD) (ang. Decision Support System) to rozwiązania,

które bazują na zastosowaniu komputerów i informacji do podejmowania decyzji kie-

rowniczych. (Sroka, 2005). SWD wykorzystuje się coraz częściej również dla ogółu spo-

łeczeństwa. W najbardziej ogólnym ujęciu system wspomagania decyzji to system infor-

matyczny, którego zadaniem jest wspomaganie decydenta w podejmowanych przez niego

decyzjach poprzez eliminację (lub minimalizowanie) niedogodności związanych z tym

procesem. Systemy te skupiają uwagę na wspomaganiu, a nie automatyzowaniu decyzji.

Są w stanie również szybko reagować na zmiany zachodzące w potrzebach użytkowni-

ków systemu52

.

W najwęższym ujęciu SWD opisywane są jako interaktywne53

, elastyczne i adapto-

walne systemy informatyczne, rozwijane z myślą o wspieraniu rozwiązywań niestruktu-

ralnych54

problemów zarządczych, w celu poprawy jakości podejmowanych decyzji.

Systemy te operują na danych, udostępniają przyjazny interfejs i umożliwiają wkład wła-

sny ze strony decydenta (Kwiatkowska, 2007, str. 15).

52

Patrz również: (Graczyk, 2011b).

53 System interaktywny – to system wymagający aktywności obu stron dialogu. System powinien po-

zwalać na zmianę danych, lecz również powinien reagować na brakujące dane, a w idealnym przypadku, po otrzymaniu zgody użytkownika, poradzić sobie z wiedzą niekompletną (Kwiatkowska, 2007, str. 15).

54 Problemy niestrukturalne, czyli nieuwzględniające wzajemnych relacji i powiązań z dotychczasowymi

problemami.


61

Do zadań SWD należą (Kwiatkowska, 2007, str. 15):

wspomaganie w procesach decyzyjnych decydentów przy rozwiązaniu problemów

niestrukturalnych,

zwiększenie efektywności podejmowania decyzji (np. optymalizacja kosztów, skróce-

nie czasu zbierania informacji - skrócenie czasu podejmowanej decyzji),

łączenie użycia modeli i technik analitycznych z użyciem wielu danych,

umożliwianie zmian w komponentach, w tym możliwość powrotu do poprzednich faz,

umożliwienie wprowadzenia elementów intuicyjnych w przypadku podejmowania

decyzji w oparciu o niepełne lub niepewne informacje,

umożliwienie przeprowadzenia testów i/lub symulacji metodą prób i błędów,

proponowanie rozwiązania w oparciu o reguły wnioskowania.

Klasyczna konstrukcja SWD składa się z następujących komponentów (Shim,

2002):

zaawansowanej funkcjonalności zarządzania bazami danych z dostępem do wewnętrz-

nych i zewnętrznych danych, informacji i wiedzy,

rozbudowanych funkcji modelowania,

zaawansowanych funkcji, ale „podanych” w prostym interfejsie użytkownika, które

umożliwiają generowanie zapytań w czasie rzeczywistym, raportowanie i prezentowa-

nie wyników w formie graficznej.

Po raz pierwszy pojęcia „system wspomagania decyzji” w postaci zbliżonej do pojęcia

używanego obecnie użył S.M. Morton w swojej pracy doktorskiej (Morton, 1970). Prace

nad tym zagadnieniem były jednak prezentowane w literaturze już w latach 50. i 60.

przede wszystkim w dwóch obszarach (Newell, 1972; Simon, 197855

; Keen, 1978; Shim,

2002):

badań teoretycznych dotyczących rozwiązania problemów oraz podejmowania decyzji

w oparciu o podejście psychologiczne, realizowanych m.in. przez H. Simona oraz je-

go współpracowników w Carnegie Institute of Technology (m.in. Anthony56

, Simon,

Cyert, Marzec),

badań prowadzonych w obszarze interaktywnych systemów komputerowych czło-

wiek-komputer prowadzonych w Massachusetts Institute of Technology.

55

Czytaj również: (Newell, 1958; Sroka, 2005).

56 Czytaj również: (Anthony, 1965).


62

Powyższe badania stały się inspiracją do tworzenia nowych rozwiązań i prac nad za-

stosowaniami SWD zarówno na terenie USA, jak i w Europie. W Polsce zagadnieniami

systemów informatycznych do podejmowania decyzji organizacyjnych w tym czasie

zajmował się H. Sroka (Sroka, 1973) oraz - w zakresie semantycznym - W. Flakiewicz

(Flakiewicz, 1978) i J. Kisielnicki (Kisielnicki, 1976).

Nazwa SWD została użyta oficjalnie na początku lat 80. zarówno w USA, jak i w Eu-

ropie, w tym w Polsce (Bannett, 1983; Fick, 1980; Sroka, 1980; Sroka, 2005).

Początkowo rozwiązania SWD skupiały się przede wszystkim na obliczeniach nume-

rycznych, a nie logicznych. W późniejszym czasie zaczęto najpierw integrować istniejące

narzędzia softwareowe z systemami eksperckimi a później łączyć te rozwiązania ze spe-

cjalistyczną wiedzą i ekspertyzami (Sroka, 1994). SWD dzielić możemy, ze względu na

tryb wspomagania decyzji, jako oparte na (Power, 2009):

modelach (ang. Model-Driven Decision Support Systems),

komunikacji (ang. Communication-Driven Decision Support Systems),

danych (ang. Data-Driven Decision Support Systems),

dokumentach (ang. Document-Driven Decision Support Systems),

wiedzy (ang. Knowledge-Driven Decision Support Systems).

Wspomaganie decyzji w ujęciu tradycyjnym zorientowane było na modele wspo-

magania decyzji. Dotyczyły one reprezentacji modeli decyzyjnych przy wykorzystaniu

narzędzi analizy decyzyjnej, optymalizacji, modelowania stochastycznego, symulacji,

statystyki, modelowania logicznego oraz sztucznej inteligencji. We wspomaganiu decyzji

odwoływano się do sekwencji kolejnych kroków: problem decyzyjny – model – dane –

analiza – rozwiązanie. W tradycyjnym ujęciu SWD modele dostarczane są użytkowni-

kowi jako gotowe rozwiązania, które w nieoczekiwanej sytuacji mogą się nie spraw-

dzać57

.

Wraz ze zwiększającą się ilością informacji oraz złożonością organizacji tworzenie

wiarygodnych modeli na potrzeby procesu podejmowania decyzji stawało się coraz trud-

niejszym zadaniem. We wczesnych latach 90., w dobie postępu technologicznego58

i rozwoju nowych technologii informatycznych, pojawiło się nowe podejście, zoriento-

57

Więcej czytaj: (Olszak, 2007; Chen, 1995; Power, 2007; Pacholski, 2009).

58 Prawo Moore’a obowiązujące od lat 30. XX w. pozwala obserwować i przewidywać rozwój technolo-

gii. Prawo to odnosi się do mocy przetwarzania i gromadzenia danych i informacji w elektronicznych urzą-dzeniach informatycznych mówi, że ekonomicznie optymalna liczba tranzystorów w układzie scalonym w kolejnych latach posiada trend wykładniczy, czyli podwaja się w niemal równych odcinkach czasu (Staszak, 2004). Termin ten jest obecnie używany do określania praktycznie dowolnego postępu technolo-gicznego i mówi, że moc obliczeniowa komputerów podwaja się praktycznie co 24 miesiące.


63

wane na dane. Model nie jest dany a priori, a konstruowany jest na podstawie groma-

dzonych danych. We wspomaganiu decyzji w tym podejściu dochodzi się do rozwiązania

problemu wg następującej sekwencji kroków: problem decyzyjny – dane – analiza –

model – rozwiązanie. Efektywność tego podejścia w dużej mierze zależna jest od jakości

i dostępności danych. Istotną rolę odgrywają tutaj techniki z zakresu modelowania da-

nych, konwersji, zdalnego dostępu do danych, weryfikacji i walidacji danych, jak rów-

nież standaryzacji formatów danych. Pomocnymi natomiast są techniki: ekstrakcji da-

nych, dążenia danych, analizy wielowymiarowej oraz techniki agentowe. SWD oparte na

podejściu zorientowanym na dane wraz z On-line Analytical Processing (OLAP)59, połą-

czone z analizą dużych zbiorów danych historycznych, zapewniają najwyższy poziom

funkcjonalności i wspomagania decyzji. Do tych modeli nawiązują systemy Business

Intelligence, które bazują przede wszystkim na hurtowniach danych60

.

SWD zorientowane na dokumentację rozwinęły się w oparciu o potrzebę wykorzy-

stania dokumentów, repozytoriów wiedzy, specyfikacji produktów, katalogów czy doku-

mentów legislacyjnych w podejmowaniu decyzji, w tym również porządkowania stron

www. Systemy te posiadają możliwość ekstrakcji wiedzy z dokumentów tekstowych i ich

integrację z repozytorium dokumentów w bazie wiedzy. W tym przypadku najczęściej

stosuje się techniki: z zakresu przetwarzania języka naturalnego, drążenia tekstu, jak

również wyszukiwania informacji. Systemy te współpracują z systemami zarządzania

treścią (ang. Content Management Systems – CMS), systemami zarządzania dokumentami

(ang. Document Management – DC), systemami przepływu pracy (ang. Workflow), pocz-

tą elektroniczną oraz portalami i systemami internetowymi61

.

Współczesne SWD to systemy zorientowane na wiedzę (ang. Knowledge-Driven

Decision Support Systems), które sugerują i rekomendują określone działania menedże-

rom, a także pozwalają im na odkrywanie nowej wiedzy62. Ten rodzaj systemów został

zapoczątkowany przez systemy ekspertowe i SWD z bazą wiedzy. Współcześnie w zaa-

wansowanym stopniu stosuje się złożone techniki sztucznej inteligencji, umożliwiające

w innowacyjny sposób pozyskiwanie, gromadzenie i generowanie wiedzy. Rozwiązania

59

“OLAP oznacza kategorię technologii oprogramowania, która umożliwia analitykom, menedżerom i kierownikom przeglądanie danych w szybki, spójny i interaktywny sposób, dostarczając wiele możliwych przekrojów (widoków) informacji, które powstają z elementarnych danych źródłowych, po to by odzwier-ciedlać faktyczną wielkowymiarowość przedsiębiorstwa” – definicja modelowania wielowymiarowego i wielowymiarowych baz danych stworzona przez organizację OLAP Council (Januszewski, 2008, str. 42).

60 Więcej czytaj w: (Power, 2008; Olszak, 2007).

61

Więcej czytaj w: (Power, 2008; Zhi Chen, 2010). 62

Czytaj także: (Pacholski, 2011).


64

opierają się m.in. o: język naturalny, sieci neuronowe63, logikę rozmytą, algorytmy gene-

ryczne64

, techniki CBR65

oraz inteligentnych agentów66. Warto zwrócić uwagę, że współ-

czesne SWD nie posiadają cech jednego rodzaju SWD, ale zazwyczaj mają charakter

hybrydowy w odniesieniu do orientacji na: modele, dane, dokumentację, wiedzę, oraz

komunikację (Olszak, 2008)67

.

Założenie, że szybka i sprawna komunikacja pomiędzy ekspertami jest podstawą do

efektywnego podejmowania decyzji doprowadziło do modeli SWD zorientowanych na

komunikację. Komunikacyjne SWD wspierają pracę grupową w procesie decyzyjnym.

Najprostszym przykładem tego rodzaju systemu jest system plików z dodatkowym na-

rzędziem do budowy zapytań i ekstrakcji wyników. Bardziej zaawansowane systemy

obejmują hurtownie danych z funkcjonalnościami odnoszącymi się do: ekstrakcji, agre-

gacji, prezentacji. Wymiana myśli i wspólna praca nad dokumentami była przyczynkiem

do tworzenia grupowych systemów wspomagania decyzji (GSWD)68

.

Innym rodzajem są sieciowe SWD (ang. Web-enabled DSS) zapoczątkowane przez

rozwój techniki mikroprocesorowej, sieci komputerowych, Internetu, technologii interne-

towych oraz architektury klient/serwer. Dzięki dostępowi do Internetu istnieje szansa

wejścia do systemu praktycznie z każdego miejsca na świecie, umożliwiając jednocześnie

rozszerzenie grupy osób z niego korzystających. Dostarczając informacje system wyko-

rzystuje przede wszystkim przeglądarki internetowe. Serwer łączy się z komputerem

użytkownika, a użytkownik dzięki temu swobodnie może zadawać pytania, opracowywać

raporty lub analizować informacje w bazach danych, hurtowniach danych i zintegrowa-

nych systemach typu MRP II69

.

63

Sieci neuronowe to skomplikowane matematycznie algorytmy obejmujące eksplorację danych. Sieci neuronowe tworzą nieliniowe modele predykcyjne budowane w oparciu o zestawy danych wykorzysty-wane do „uczenia się” sieci, czego konsekwencją jest modyfikacja wcześniej zbudowanego modelu (Januszewski, 2008, str. 72).

64 Algorytmy generyczne to technika programowania uwzględniająca ewolucję zarówno przez mutację,

jak i krzyżowanie się. Kod generyczny to algorytm, który ma pozwalać na reprezentację każdego problemu (Wierzchoń, 2001).

65 CBR (ang. case-based reasoning) – wnioskowanie na podstawie przypadków (Zadora, 2008) – techni-

ka wykorzystująca uczenie maszynowe, która polega na generowaniu rozwiązań w oparciu o przypadki już dotychczas rozwiązane.

66 Więcej czytaj w: (Power, 2008).

67

Czytaj również: (Power, 2002).

68 Czytaj również: (Abdi, 2001).

69

Czytaj również: (Power, 2002; Rao, 2007).


65

Architektura SWD dzieli się na części składowe, które opisać można dwoma sche-

matami70

. W pierwszym, schemacie funkcjonalnym, wyróżniamy (Kwiatkowska, 2007,

str. 17-18):

interfejs użytkownika – część systemu odpowiadającą za interakcję z użytkownikiem;

złożoną najczęściej z interfejsu tekstowego i/lub graficznego,

system bazy wiedzy – czyli: dane, fakty, reguły, modele czy grafika,

system przetwarzania problemu – w którego skład wchodzi maszyna wnioskująca,

system zarządzania bazami danych, system analizy wyników; w przypadku systemów

uczących się dodatkowo moduł posiadający tę cechę.

Drugi ze schematów SWD to schemat narzędziowy, składający się najczęściej z ko-

lejnych programów i modułów narzędziowych (Kwiatkowska, 2007, str. 18): interfejs

użytkownika, moduł sterowania, baza danych, baza modeli, baza wiedzy. Ogólny sche-

mat sposobu funkcjonowania SWD przedstawiony jest na rysunku 2.8.

Precyzja w odtwarzaniu w SWD otaczającej rzeczywistości jest szczególnie ważna

przy projektowaniu i wykorzystaniu modeli SWD. Takie modele odgrywają szczególną

rolę zwłaszcza w ekonomii i inżynierii środowiska, gdyż w takich przypadkach rzadko

możliwe jest eksperymentowanie z rzeczywistością (Kwiatkowska, 2007, str. 16).

Scharakteryzowane rodzaje SWD, ich architektura oraz ogólny schemat budowy

wskazują, że nie ma jednego najlepszego rozwiązania i sposobu funkcjonowania SWD,

a sposób projektowania SWD w organizacji jaką jest aglomeracja nie jest precyzyjne

scharakteryzowany. Przy projektowaniu SWD dla aglomeracji można korzystać z róż-

nych modeli i różnych technologii wspomagania decyzji. Brakuje jednak ujęcia ewolucji

systemów wspomagania decyzji w szczególnym typie organizacji jakimi są aglomeracje

oraz klasyfikacji aglomeracji jako organizacji. Te zagadnienia przedstawiono w p. 3.1.

i 3.2. prezentując jednocześnie wkład własny w teorię organizacji.

70

W literaturze obcojęzycznej możemy znaleźć nieco inny podział jeśli chodzi o architekturę SWD. Składa się ona z trzech podstawowych komponentów (Sage, 2001):

systemu zarządzania bazą danych (ang. A database management system – DBMS),

modelu systemu zarządzania (ang. A model-based management system – MBMS),

generacji dialogu i systemu zarządzania (ang. A dialog generation and management system – DGMS).


66

Rys. 2.8. Schemat działania SWD. Źródło: Turban E., Sharda R., Aronson J.E., King D. (2008), Business Intelli-

gence. A managerial approach, Pearson/Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey op. cit. s. 469; Siwińska

J., Inteligencja Biznesowa a systemy wspomagania decyzji (2010), www.ue.poznan.pl/att/j.siwinska_z52.pdf z dn.

10.03.2013.

2.2.5. System informacyjny aglomeracji

System wspomagania decyzji w aglomeracji jest podsystemem systemu informacyjne-

go aglomeracji. W tym punkcie wyjaśnione zostanie pojęcie SI.

Jak dotąd nie doszukano się jednej wspólnej definicji71

systemów informacyjnych (SI)

(ang. Information Systems)72, jednak odnosi się je do teorii systemów

73 oraz samego po-

jęcia informacji. Można powiedzieć, że system informacyjny, to ogólny system prze-

pływu wiadomości, obejmujący źródła wiadomości, kanały przesyłania (sprzężenia),

punkty gromadzenia, procedury przekształcania oraz punkty efektywnego przeznaczenia

wiadomości, łącznie ze środowiskiem (społecznym i technicznym), w którym jest osa-

dzony (Klonowski, 2004, str. 180).

71

D. Robey stwierdził, że proste teorie odnoszące się do teorii SI mogą być niebezpiecznymi wskazów-kami dla praktyków, a sama teoria będzie prawdopodobnie ignorowana bądź źle rozumiana (Mayers, 1989). Opinię tę podzielał G. Walsham (Walsham, 1995).

72 W przypadku przeznaczenia SI dla zarządzania i biznesu w literaturze SI nazywa się również syste-

mami informacyjnymi zarządzania (SIZ) (ang. Management Information Systems) (Laudon, 2002).

73 W literaturze zwraca się uwagę na to, że teoria systemów informacyjnych powinna być wyrażana

słownictwem biznesowym i informatycznym, co oznacza, że w teorii poprawnym jest użycie zarówno sło-wa „użytkownik” i „uczestnik”, natomiast nie powinno się używać słowa „aktor” (Atler, 1999). S.L. Atler zwraca również uwagę, że teoria systemów informacyjnych nie powinna odnosić się w swych głównych nurtach do interakcji człowiek-maszyna czy pojęć cybernetycznych, dostarczając decydentom jedynie ogólnych informacji na temat zewnętrznego otoczenia biznesowego. Autorka nie zgadza się, jakoby teoria systemów informacyjnych miała być wyrażana jedynie słownictwem biznesowym i informatycznym. Spe-cyfika pracy danego zespołu ludzi wymaga często branżowego słownictwa niezwiązanego ze słownictwem biznesowym czy informatycznym.

http://www.ue.poznan.pl/att/j.siwinska_z52.pdf


67

W literaturze obcojęzycznej zagadnieniem SI zajmował się początkowo R.L. Ackoff

(Ackoff, 1967), który zidentyfikował podstawowe założenia projektowania SI, do któ-

rych odnosił się również później G.A. Gorry (Gorry, 1989). S.L. Atler (Atler, 1976) jako

jeden z pierwszych zwrócił uwagę na SI jako systemy wspomagania decyzji.

Ogromny wpływ na badania w obszarze projektowania SI mieli m.in.: R.J. Boland74

(Boland, 1979), T. Winograd i F. Florens75

(Winograd, 1986), B. Schneiderman i J.M.

Carroll76

(Schneiderman, 1988). Inni autorzy ujmowali SI w ramy organizacji i zarządza-

nia np. P. Checkland (Checkland, 1981), G. Walsham (Walsham, 1993). Postać

S. Zuboffa (Zuboff, 1988) utrwaliła się w literaturze, jako opisującego SI w odniesieniu

do zjawisk społecznych i przyszłych w tym nowych technologii informacyjnych. Zjawi-

skami społecznymi w SI zajmował się również W.J. Orlikowski (Orlikowski, 1991) oraz

G. Walsham (Walsham, 1995).

Na przełomie XX i XXI wieku teoria systemów, wsparta dwiema dekadami rozwoju

wiedzy w zakresie systemów informacyjnych, zaanektowała również specjalne typy apli-

kacji (systemów informatycznych) jak TPS77

(ang. Transaction Processing Systems),

MIS (ang. Management Information Systems), DSS (ang. Decision Support Systems), EIS

(ang. Enterprise Information Systems), czy ERP (ang. Enterprise Resource Planning)

(Atler, 1999).

Podsumowując, można powiedzieć, że do lat 70. XX wieku autorzy opisywali SI

w kontekście teorii systemów, w latach 80. zaczęto uwzględniać podejście partycypacyj-

ne lub społeczne, by skończyć na metodyce systemowej (Grabowski, 2011, str. 15-16).

W późniejszych latach projektowaniem i wdrażaniem systemów informacyjnych zajmo-

wali się również inni uczeni w Polsce jak: Z. Hellewing (Hellewing, 1988), W. Olejni-

czak (Olejniczak, 1989) i A. Nowakowski (Nowakowski, 1988).

74

Podkreślał zarówno konieczność zapoznawania się z dotychczasową wiedzą w obszarze projektowa-nia SI, jak również konieczność opisywania swoich doświadczeń. W swoich badaniach wykorzystywał fe-nomenologię. Fenomenologia to kierunek filozoficzny, którego głównymi twórcami i reprezentantami są E. Husserl oraz M. Scheler. Więcej czytaj: (Husserl, 1962). Innym kierunkiem wykorzystywanym w projek-towaniu SI przez R.J. Bolanda jest hermeneutyka. Nauka ta została zapoczątkowana w Starożytnej Grecji, a odnosi się do umiejętności objaśniania oraz teorii interpretacji tekstów literackich. W XIX wieku kluczo-wymi pojęciami tego kierunku stało się rozumienie i przyswojenie.

75 Uznawali, że rozdzielenie podmiotu i przedmiotu przeczy jedności w świecie. Wiele czerpali od

M. Heideggera (Heidegger, 1962). Wnioskowali, że potrzebna jest nowa orientacja projektowania SI. Uwa-żali, że podstawą przy tworzeniu komputerowych rozwiązań w zakresie SI są: zaangażowanie, wspólne rozmowy i pewne zobowiązania pomiędzy stronami zaangażowanymi w projektowanie SI.

76 Odnosili się do swego rodzaju ekologicznego projektowania obejmującego badania szczegółowe

informacji jakościowych, wykorzystując w tym celu wywiady grupowe. 77

Rodzaje SI opisane są szerzej w dalszej części rozdziału.


68

Obecnie system informacyjny związany jest ze „zbieraniem i przetwarzaniem danych

(input), zmieniając ich treść i formę (processing), emitując dane i informacje (output)

oraz dostarczając sprzężenia zwrotnego (feedback), aby osiągnąć zamierzony cel”

(Januszewski, 2008, str. 22).

System informacyjny odnosi się również do pojęć systemu przetwarzania danych,

oraz systemu informatycznego. System przetwarzania danych to układ źródeł danych,

zbiorów danych, kanałów przesyłania, punktów gromadzenia danych, procesów ich prze-

twarzania oraz ludzi i środków realizujących te procesy. System informatyczny to zau-

tomatyzowany system przetwarzania danych, wspomagający proces zarządzania. Ogólne

zależności między: systemem informacyjnym, przetwarzania danych i informatycznym

przedstawiono na rysunku 2.9.

SI najczęściej wspierany jest przez system informatyczny78, który jest podrzędny

względem SI. System informatyczny składa się ze sprzętu komputerowego, oprogramo-

wania, bazy danych, urządzeń i środków łączności (sieci) i procedur79

(elementy organi-

zacyjne) oraz z zasobów osobowych i relacji pomiędzy nimi.

Rys. 2.9. Ogólny model relacji zachodzących między systemem informacyjnym, systemem przetwarzania danych

i systemem informatycznym. Źródło: Z. J. Klonowski (2004), Systemy informatyczne zarządzania przedsiębior-

stwem. Modele rozwoju i właściwości funkcjonalne, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, s. 181.

78

W systemach rozumianych holistycznie nazywany również podsystemem informatycznym (Graczyk, 2011b).

79 Czytaj również: (Szafrański, 2011, str. 16).


69

Systemy informacyjne stosowane są we wszystkich większych organizacjach (w tym

aglomeracjach) i pozwalają na poprawę wyników działalności organizacji. SI wpływają

na poprawę sprawności i skuteczności działania jednostek. Negatywnym skutkiem sto-

sowania SI jest przede wszystkim brak konieczności kontaktowania się z innymi, gdyż

wszystkie potrzebne informacje m.in. do pracy dostępne są w systemie. Brak bezpośred-

nich kontaktów pomiędzy organizacjami wpłynąć może negatywnie na pielęgnowanie

i tworzenie nowych relacji pomiędzy współpracującymi podmiotami.

Jak już wcześniej wspomniano, system informacyjny to każdy system, który pozwala

na przetwarzanie danych w informacje. W literaturze brak jasnego podziału, co do hierar-

chii systemów informacyjnych. Ogólna proponowana w literaturze architektura SI w or-

ganizacjach prezentowana jest na rys. 2.10. Warto jednak podkreślić, że systemy infor-

macyjne to zbiory różnych grup systemów, w tym SWD. Zgodnie z powyższym wyróż-

nić można kilka najważniejszych rodzajów SI (Griffin, 2009, str. 731; Januszewski, 2008;

Atler, 1999):

Rys. 2.10. Ogólna architektura systemów informacyjnych w organizacjach. Źródło: M. Chen (1995), A Model-

Driven Approach to Accessing Managerial Information: The Development of a Repository-Based Executive

Information System, Journal of Management Information System, Journal of Management Information Sys-

tems; 11, 4.


70

Systemy przetwarzania transakcji SPT (ang. Transaction-Processing Systems -

TPS), to systemy pozwalające na obsługę rutynowych i powtarzalnych transakcji;

szczególnie pomocny w łączeniu dużych ilości danych w bardziej poręczne zestawie-

nia; najbardziej użyteczny dla menedżerów niższego szczebla.

Systemy informacji kierownictwa (SIK) (ang. Management Information Systems -

MIS) pozwalające na kompleksowe gromadzenie danych, organizujące je i sumujące

w formie przydatnej dla menedżerów; w praktyce mogą to być np. systemy zarządza-

nia zapasami.

Systemy wspomagania decyzji (SWD)80

(ang. Decision Support System - DSS)

w tym systemy Business Intelligence - BI81

– najbardziej rozbudowane, pozwalają au-

tomatycznie wyszukiwać, przetwarzać i sumować informacje potrzebne menedżerom

do podejmowania konkretnych decyzji; są dużo bardziej elastyczne od SIK i wspoma-

gają menedżerów w podejmowaniu decyzji nierutynowych; dzięki SWD można symu-

lować pewne zjawiska i skutki ekonomiczne tych zmian np. wahania wzrostu ceny

kursu walut na zakup surowców lub w przypadku aglomeracji np. wzrostu liczby osób

poruszających się komunikacją na jej terenie w związku z organizowaniem imprezy

masowej; systemy te często ewoluują do zintegrowanych systemów zarządzania.

Business Intelligence82

(BI), które są systemami analityczno-decyzyjnymi, stosowa-

nymi w dużych organizacjach, zasilanymi z hurtowni danych lub bezpośrednio z sys-

temów transakcyjnych. Systemy BI ekstrahują z dostarczonych informacji wiedzę,

wykorzystując w tym celu zaawansowane modele statystyczne, optymalizacyjne czy

też sztucznej inteligencji (Kwiatkowska, 2007, str. 19).

Systemy informacyjne najwyższego kierownictwa (SINK) (ang. Executive Systems

– EIS) opracowane z myślą o najwyższym kierownictwie w firmie w zakresie przetwa-

rzania informacji; system pozwala przedstawić informacje okrojone w sposób ułatwia-

jący ich prezentację również pod kątem brakujących umiejętności posługiwania się

80

Niektórzy z autorów opisują SIK jako SWD (Januszewski, 2008), niektórzy natomiast jako oddzielne dwa systemy (Griffin, 2009, str. 731).

81 Systemy BI rozwijają się wraz z rozwojem nowych technologii informatycznych. J. Surma wydziela

nawet BI jako samodzielną dziedzinę nauk, która odnosi się do projektowania i tworzenia baz danych na potrzeby wspierania decyzji biznesowych (Surma, 2009, str. 13).

82 H. Gartner redefiniując w 1989r. pojęcie „Business Intelligence” opisane w 1958 roku w „IBM Jour-

nal” zwraca uwagę w BI na „usprawnienie procesu zbierania, eksploracji, interpretacji i analizy danych, który prowadzi do usprawnienia i zracjonalizowania procesu podejmowania decyzji” (Gartner Research, 2003).


71

komputerem, a zatem przede wszystkim w oparciu o ikony i symbole; są to systemy

oparte głównie o systemy analityczne i bazy danych.

Systemy planowania zasobów przedsiębiorstwa (ang. Enterprise Information Sys-

tems - EIS) lub (ang. Enterprise Resource Systems-ERS) rozszerzają funkcjonalność

systemów MRP II (ang. Manufacturing Resources Planning) na obszar rachunkowo-

ści, controllingu, zarządzania zasobami ludzkimi. Obejmują również dodatkowe dzie-

dziny jak: zarządzanie jakością, zarządzanie projektami, utrzymanie ruchu czy gospo-

darka transportowa. Drugą generację systemów ERP II cechuje zdolność pracy w śro-

dowisku Internetu, łatwiejsza adaptowalność do zmieniających się potrzeb informa-

cyjnych, jak również bogatsza funkcjonalność (Januszewski, 2008, str. 150).

Grupowe systemy wspomagania decyzji (GSWD) (ang. A Group Decision Support

System-GDSS), które oparte są o tradycyjne SWD, jednak zaprojektowane w celu za-

pewnienia podejmowania decyzji i wsparcia organizacji lub grup. GSWD wspierają

nie tylko w podejmowaniu decyzji, ale mogą być stosowane również do wspierania

negocjacji, współpracy, pomysłu i aktywizacji wiedzy, a także podejmowania decyzji

i rozwiązywania problemów w zależności od konkretnego, zaprojektowanego już sys-

temu (George, 1989; Nunamaker, 1989; Glasson, 1994). Tego typu rozwiązania moż-

na zaplanować dla całej aglomeracji. Systemy te są często nazywane również syste-

mami wspomagania decyzji dla organizacji83

.

Sieci wewnętrzne (ang. Intranet) pozwalające na komunikowanie się w firmie; sieci

mogą być wykorzystywane w pracy funkcjonalnej każdej z grup lub wydziałów np. in-

formacje o promocjach w Biurze Obsługi Klienta mogą być udostępniane przez dział

marketingu właśnie poprzez sieć wewnętrzną.

Systemy eksperckie – stworzone z myślą imitowania procesów myślowych istot

ludzkich, opierają się przede wszystkim na reprezentowaniu wiedzy ekspertów za po-

mocą reguł „if, then” – „jeżeli, to wtedy”, tzw. ramek (ang. frames) do opisu obiektów,

reguł logiki rozmytej (ang. fuzzy logic rules), sieci semantycznych oraz opisu przy-

padków (ang. cases). Systemy te wykorzystują również metody sztucznej inteligen-

cji84. Dużą rolę odgrywa baza wiedzy, która jest rozszerzeniem bazy danych i jest bu-

dowana dla każdego systemu oddzielnie.

83

Czytaj również: (Ibrahim Cil, 2005, str. 621-622; Adla, 2007).

84 H. Sroka i J. Kisielnicki uważają, że systemy ekspertowe mogą być skutecznie wykorzystywane

w świecie gier, natomiast zawodzą w przypadku podejścia do problemu nieustrukturalizowanego i nie-pewnego w odniesieniu do świata zewnętrznego. Więcej o systemach ekspertowych czytaj: (Sroka, 2005).


72

W aglomeracji system informacyjny to zestaw współpracujących elementów, ludzi,

procedur, technologii i danych, które są zbierane, przetwarzane, składowane oraz pozwa-

lają na dystrybuowanie informacji w celu wspomagania procesów decyzyjnych w organi-

zacji (Vigden, 2002, str. 2). SI obejmuje wszystkie przepływy informacji w ramach orga-

nizacji, a także działania związane z jej przesyłaniem, gromadzeniem, składowaniem

i przetwarzaniem. Wszystkie działania podejmowane przez zestawienie elementów SI

w tym: ludzi, informacji, danych, procesów, sposobów komunikacji, infrastruktury tech-

nicznej, współpracują ze sobą w celu zapewnienia codziennego funkcjonowania całej

organizacji. Obecnie SI wspierane są przez systemy informatyczne np. systemy wspoma-

gania decyzji. PWD w SI aglomeracji jest systemem wspomagającym podejmowanie

decyzji w obszarze zarządzania, przetwarzania i ponownego wykorzystania informacji

publicznych przez uczestników aglomeracji. SI jako nadsystem PWD aglomeracji scha-

rakteryzowano w p. 4.1.1.

2.3. Teoretyczne podstawy projektowania systemów wspomagania decy-

zji

2.3.1. Modelowanie systemów informacyjnych

Z literatury przedmiotu znanych jest wiele sposobów projektowania systemów.

W szczególności odnoszą się one do dwóch obszarów: projektowania procesów w obsza-

rach organizacyjnych (systemów informacyjnych) oraz projektowania procesów w obsza-

rach informatycznych85

.

Projektowanie systemów informacyjnych (obszar organizacyjny) najczęściej opi-

sywany jest w literaturze poprzez standardy (notacje) modelowania procesów. By wyja-

śnić sposób modelowania procesów objaśnić należy kilka podstawowych pojęć związa-

nych z tym zagadnieniem.

Model jest pojęciem niejednoznacznym, jednak najczęściej pod tym pojęciem rozu-

mie się pewne odwzorowanie lub pewien wzorzec. Model systemu86

jest z reguły

uproszczeniem rzeczywistości. Zewnętrznie taki model powinien zachowywać się po-

dobnie jak system, może jednak mieć inną strukturę wewnętrzną (Findeisen, 1985, str.

339).

85

Projektowanie w obszarze systemów informatycznych zaprezentowano w kolejnym rozdziale.

86 Modele mogą być: koncepcyjne lub jakościowe, fizyczne, komputerowe lub matematyczne

(Findeisen, 1985, str. 339).


73

W praktyce organizatorskiej model procesu utożsamiany jest najczęściej z powiąza-

niami między poszczególnymi zdarzeniami i działaniami (etapami). Aby modele proce-

sów były użyteczne, powinny zawierać następujące informacje (Adamczyk, 2010, str.

95):

określenie funkcji organizacyjnych składających się na proces informacyjno-

decyzyjny,

identyfikację wykonawców kolejnych funkcji organizacyjnych,

opis wejść i wyjść danej funkcji wchodzącej w skład procesu,

charakterystykę powiązań między funkcjami organizacji,

określenie powiązań z innymi procesami organizacji.

W przypadku modelowania procesów przed wdrożeniem koncepcji modelu prowa-

dzone są analizy w oparciu o współczesne koncepcje zarządzania np. TQM, ABC, BSC.

Analizy prowadzone są także przed wdrożeniem systemu informatycznego. W tym celu

wykorzystuje się m.in. klasy Workflow, BPM, ERP, DMS i innych (Adamczyk, 2010,

str. 95-96).

Brakuje jednego wzorcowego modelu i standardu modelowania procesów, jednak

w praktyce organizacyjnej i w literaturze przedmiotu znaleźć można wiele ich przykła-

dów. Zazwyczaj standardy te są opracowane przez przedsiębiorstwa samodzielnie,

w ramach koalicji firm lub we współpracy z ośrodkami akademickimi. Najczęściej mo-

delowanie poprzedzane jest identyfikacją procesów w organizacji, a następnie mode-

lowaniem właściwym złożonym z kolejnych etapów (Adamczyk, 2010, str. 97):

analiza bieżącego stanu organizacji;

identyfikacja procesów organizacji (opis na dużym stopniu ogólności);

wybór procesu będącego przedmiotem identyfikacji i modelowania;

identyfikacja głównych funkcji (najważniejszych etapów) procesu;

identyfikacja i budowa modelu procesu w perspektywie:

a. poszczególnych funkcji organizacyjnych (cząstkowych i całościowych) składają-

cych się na proces,

b. jednostek organizacyjnych wykonujących poszczególne funkcje,

c. danych przetwarzanych w procesie;

d. technologii informatycznych wykorzystywanych w procesie;

e. wejść i wyjść z procesu.

opracowanie propozycji usprawnień procesu oraz ustalenie atrybutów (np. danych

wykorzystywanych przez systemy informatyczne);


74

sporządzenie modelu procesu (najlepiej w formie mapy procesu);

symulacja i weryfikacja poprawności modelu.

Modelowanie odnosi się do całego procesu z wyszczególnieniem każdej funkcji orga-

nizacyjnej (analiza i modelowanie) składającej się na ten proces od wejścia do wyjścia z

procesu i nie może odbyć się bez narzędzi, które podzielić można na (Bitkowska, 2009,

str. 109):

programy do tworzenia diagramów - przeznaczone przede wszystkim do wizualizacji

i mapowania procesów np. MS Office Visio, Flowcharter (Micrografx),

narzędzia CASE (ang. Computer Aided System Engineering) - do modelowania proce-

sów, wykorzystywane przede wszystkim, gdy mają być integrowane ze środowiskiem

informatycznym np.: Designer/2000 (Oracle), Select Enterprise (Select Software),

zaawansowane narzędzia projektowania i doskonalenia procesów - pozwalające na

zaawansowane analizy i symulacje, np.: ARIS Toolset, Workflow Analyzer (Meta So-

ftwar), Business Process Modeler Igrafx, czy narzędzia modelowania procesów w ra-

mach systemów ERP (wbudowane w te systemy), np. IFS Business Modeler.

Jedną z bardziej popularnych metodyk modelowania procesów jest architektura zin-

tegrowanych systemów informacyjnych ARIS (ang. Architecture of Integrated Infor-

mation Systems) stworzona przez prof. Augusta Wilhelma Scheera z Uniwersytetu Saar-

brucken. Modele budowane za pomocą referencyjnych metod ARIS umożliwiają

(Gabryelczyk, 2006):

dokumentację przebiegu procesów oraz wykorzystywanie modeli w procesie do ich

ciągłego usprawnienia lub w ramach innych projektów,

analizy, symulację i sprawną aktualizację modeli i procesów, a przez to szybszą reak-

cję w turbulentnym środowisku,

realizację szkoleń dla pracowników, którzy powinni zapoznać się ze zmianami wpro-

wadzonymi do organizacji, by zrozumieć wykonywane przez nich funkcje w kontek-

ście całego procesu tworzącego wartość.

Stworzona przez prof. Scheera koncepcja ARIS zakłada, że model procesów może być

przedstawiony w czterech perspektywach (Bitkowska, 2009, str. 110):

organizacji (ang. organization view) - w której ukazane są elementy struktury organi-

zacyjnej organizacji,

danych (ang. data view) - przedstawiającej system informacyjny organizacji,

funkcji (ang. function view) - ukazującej występujące w procesie funkcje i powiązania

pomiędzy nimi,


75

sterowania (ang. control view) - łączącej wydarzenia, funkcje i pozostałe elementy

trzech wyżej wymienionych perspektyw oraz powiązań pomiędzy nimi.

R. Gabryelczyk (Gabryelczyk, 2006) proponuje w każdej z tych sfer przeprowadzić

rzetelny wywiad z wykonawcami wyżej wymienionych procesów. Każdą z wyżej wy-

mienionych perspektyw zamodelowaną od problemu biznesowego do technologii infor-

macyjnej opisać można trzema poziomami (Bitkowska, 2009, str. 110):

zdefiniowanie wymagań (ang. requirements definitions) – określenie wymagań dla

technologii informacyjnych,

specyfika projektowa (ang. desing specification) – sporządzenie specyfikacji systemu

informacyjnego spełniającego określone wcześniej wymagania,

opis implementacji (ang. implementation description) – przekształcenie specyfikacji

we wdrożenie sprzętu komputerowego i oprogramowania jednostek organizacyjnych.

W przypadku modelowania procesów najczęściej wykorzystuje się notacje:

EPC (ang. Event Driven Process Chain) tj. sterowany zdarzeniami łańcuch procesów

–notacja zaprojektowana w latach dziewięćdziesiątych XX wieku i rozszerzona do

obecnej wersji – eEPC (ang. extended Event Driven Process Chain). Notacja eEPC

pozwala uwzględnić (Gabryelczyk, 2006, str. 93-98): funkcje organizacyjne, zdarzenia

(wywołujące wykonanie funkcji organizacyjnych), połączenia (relacje między funk-

cjami i zdarzeniami), operatory logiczne (umożliwiające prowadzenie równoległych

lub alternatywnych przebiegów), jednostki organizacyjne, obiekty informacyjne, typy

aplikacji komputerowych, łączniki procesu.

BPMN (ang. Business Process Modeling Notation) – modelowanie za pomocą notacji

BPMN pozwala jednoznacznie i precyzyjnie opisywać procesy biznesowe. Wszystkie

procesy opisane notacją EPC można opisać także notacją BPMN. To co odróżnia

BPMN od EPC to zdefiniowany formalnie metamodel, pozwalający na transformację

modeli BPMN na inne modele np. gotowe fragmenty oprogramowania (Drejewicz,

2012, str. 10).

UML (ang. Unified Modeling Language) tj. ujednolicony język modelowania obiek-

towego przeznaczony do specyfikacji, konstruowania, wizualizacji i dokumentowania

wytworów związanych z systemami wykorzystującymi oprogramowanie. Często UML

wykorzystywany jest z BPMN w przypadku specyfikowania systemów informatycz-

nych i procesów biznesowych (Drejewicz, 2012, str. 11; Bitkowska, 2009, str. 111).

Charakterystyka modelowania procesów odnosi się przede wszystkim do zdiagnozo-

wania procesów i ich etapów celem wyszukania i sklasyfikowania najważniejszych


76

funkcji, które powinny być zaprojektowane w PWD. Cel projektowania PWD w SI

aglomeracji jest inny - to m.in. upowszechnienie i swobodny dostęp do danych publicz-

nych, celem ich wykorzystania przez pośredników danych do projektowania SI minimali-

zujących lukę informacyjną uczestników aglomeracji. Sposoby modelowania SI nie

w pełni odpowiadają wymaganiom stawianym przed projektowaniem PWD w SI aglome-

racji. Dlatego w oparciu o badania literaturowe oraz badania własne zaprezentowano au-

torską metodykę procesu projektowania PWD w SI aglomeracji.

2.3.2. Projektowanie systemów informatycznych

W punkcie 2.3.2. opisano SWD jako rozwiązania, które bazują na zastosowaniu sys-

temów informatycznych. Ze względu na to, że system informatyczny oraz proces jego

projektowania nierozerwalnie związany jest z SWD w niniejszym punkcie krótko scha-

rakteryzowano najważniejsze etapy projektowania systemów informatycznych. Etapy

te powinny być uwzględnione w opracowaniu procesu projektowania podsystemu wspo-

magania decyzji w systemie informacyjnym aglomeracji.

Projektowanie związane jest z procesem prowadzącym działalność ludzką od stanu

początkowego do końcowego, w którym pożądany jest wynik – czyli produkt projekto-

wania.

Systemy informatyczne związane są z procesem tworzenia oprogramowania. Wy-

tworzenie oprogramowania związane jest niewątpliwie z czynnościami wykonywanymi

w poszczególnych fazach realizacji projektu.

Projektowanie systemów informatycznych jest szeroko i precyzyjnie opisane w litera-

turze polskiej i zagranicznej87. W niniejszej części zwrócono uwagę na najważniejsze

zagadnienia związane z projektowaniem systemów informatycznych, które w znacznej

mierze opierają się o literaturę z zakresu elementów inżynierii oprogramowania.

A. Jaszkiewicz (Jaszkiewicz, 1997, str. 15-17) opisuje kolejne kroki realizacji syste-

mów poprzez proponowane modele cyklu życia oprogramowania. Klasyczny model ka-

skadowy cyklu życia oprogramowania (ang. waterfall), zwany również modelem wo-

dospadu lub liniowym, składa się z kolejnych faz:

określania wymagań,

87

E. Kram (Kram, 2007), były pracownik naukowy Politechniki Szczecińskiej i ZETO Szczecin, opisuje własne doświadczenia w projektowaniu i wdrażaniu systemów informatycznych. Pewnym uogólnieniem tych doświadczeń jest identyfikacja technicznej strony funkcjonalnej systemu metodą macierzowo-funkcjonalną. O inżynierii oprogramowania czytać szczegółowo możemy m.in. w książce A. Jaszkiewicza (Jaszkiewicz, 1997), K. Sachy (Sacha, 2010), czy w odniesieniu do jakości oprogramowania B. Berezy-Jarocińskiego i B. Szomańskiego (Bereza-Jarociński, 2009).


77

projektowania,

implementacji/kodowania,

testowania,

konserwacji.

Dodatkowymi fazami w modelu kaskadowym są (rys. 2.11.):

strategiczna, wykonana tuż przed formalnym podjęciem decyzji o realizacji przedsię-

wzięcia,

analizy, w której budowany jest logiczny model systemu,

dokumentacji, w której wytwarzana jest dokumentacja użytkownika,

instalacji, w której następuje przekazanie systemu użytkownikowi.

Rys.2. 11. Dodatkowe fazy wyróżniane w modelu kaskadowym. Źródło: A. Jaszkiewicz (1997) Inżynieria opro-

gramowania, Helion, Gliwice, s.17.

Istnieje wiele sprzecznych zdań co do realizacji oprogramowania zgodnie z kaskado-

wym cyklem życia oprogramowania, dlatego zaproponowano m.in. realizację przyro-

stową oprogramowania, w której w pierwszej kolejności projektowanie rozpoczyna się

od określenia wymagań i wykonania wstępnego, ogólnego projektu całości systemu. Do-

piero na tej podstawie wybierany jest pewien podzbiór funkcji i dalej, zgodnie z modelem

kaskadowym, realizowane są kolejne części systemu (Jaszkiewicz, 1997, str. 23).

K. Sacha opisuje proces wytwarzania oprogramowania poprzez kolejne działania

(Sacha, 2010, str. 21-22):

analiza (ang. analysis) - mająca na celu poznanie i opisanie problemu określonego

przez wymagania użytkownika, wskazanie jego elementów i ich powiązań oraz zdefi-

niowanie tego, co oprogramowanie ma robić, bez pokazywania w jaki sposób ma być

zbudowane. Na tym etapie kluczową rolę odgrywa rozpoznanie potrzeb użytkowni-

ków, wypracowanie koncepcji rozwiązania i zbudowanie modelu, opisującego sposób

spełnienia wymagań. Sam model powinien określać wszystkie wymagane od niego

funkcje i działania, dane gromadzone i przetwarzane podczas wykonywania tych

funkcji oraz algorytmy i ograniczenia wykonania funkcji.


78

projektowanie (ang. design) - podczas tego działania system opisany jest za pomocą

modelu analitycznego – schematu budowy programu. Na tym etapie konieczne jest

wykonanie podstawowych elementów programu, przypisanie im funkcji podczas ana-

lizy, wybranie technologii informatycznej oraz stworzenie modelu, opisującego szcze-

góły jego budowy.

implementacja (ang. implementation) - pozwala na przekształcenie schematu budowy

oprogramowania w działający kod programu oraz opisanie systemu dokumentacją

użytkownika i dokumentacją techniczną.

weryfikacja i zatwierdzenie (ang. verification and validation) - pozwala na weryfi-

kację -czyli kontrolę prawidłowości wykonania wszystkich działań oraz zatwierdzanie

– czyli sprawdzenie zgodności produktu z potrzebami użytkownika.

E. Kram (Kram, 2007) po etapie identyfikacji potrzeb dzieli etap projektowania na:

projektowanie wstępne (zbudowanie koncepcji systemu, którego efektem jest projekt

struktury funkcjonalnej i informatycznej) oraz projektowanie techniczne (wykonanie

projektu wejść do systemu, projektu wyjść, projekt kodów, zbiorów podstawowych,

technologii przetwarzania oraz założenia ). Kolejne etapy to: programowanie, urucha-

mianie i wdrażanie pilotażowe oraz eksploatacja i doskonalenie.

W pracach analityczno-projektowych korzysta się z poniższych metod:

metody strukturalne – uznają potrzebę zbudowania przed implementacją dwóch róż-

nych modeli oprogramowania: abstrakcyjnego modelu analitycznego (ang. essential

model) – pasywna część systemu, „opisująca przebieg przetwarzania danych w sposób

niezależny od technologii realizacyjnej”, oraz modelu projektowego (ang. implementa-

tion model) – aktywna część systemu, „pokazująca sposób wykonania tego przetwa-

rzania w wybranej technologii realizacyjnej”. Wynikiem integracji obu modeli jest

model przepływów danych (ang. data flows model) (Sacha, 2010, str. 79; Jaszkiewicz,

1997, str. 67).

metody obiektowe – przyjmujące za punkt widzenia niezależność obiektów, z których

każdy zarządza jakimś fragmentem rzeczywistości. Obejmuje dane opisujące i działa-

nia zmieniające. W metodzie tej dąży się do opisania procesu przetwarzania systemu

jako wyniku współdziałania wielu obiektów, które wzajemnie ze sobą współpracują

dla osiągnięcia założonego celu. Wykorzystując tę metodę projektowania należy skla-

syfikować wszystkie obiekty, zdefiniować ich budowę wewnętrzną, wzajemne zacho-

wania, relacje w przestrzeni i czasie oraz reguły współpracy (Sacha, 2010, str. 121).

Narzędziem modelowania jest tutaj język UML (ang. Unified Modeling Language),


79

który jest graficznym językiem wizualizacji, specyfikowania, tworzenia i dokumento-

wania składników systemów informatycznych (Wrycza, 2006, str. 9).

2.3.3. Projektowanie systemu wspomagania decyzji w aglomeracji

Projektowanie systemu wspomagania decyzji w aglomeracji to jeden z elementów za-

rządzania tj. planowania. W procesie podejmowania decyzji najważniejszymi czynnika-

mi są czas i stosunki między ludźmi. Podejmowanie decyzji łączy w sobie sytuacje,

w jakiej organizacja obecnie się znajduje, z działaniami, które ją zaprowadzą w przy-

szłość (Stoner, 2011, str. 238). Decyzje o projektowaniu systemu wspomagania decyzji

podjęta powinna być przez wspólny w aglomeracji człon kierowniczy. W przypadku bra-

ku takiego członu, należy zorganizować zespół z przedstawicieli I szczebla grupy 1

aglomeracji i rozpocząć równolegle konsultacje społeczne z uczestnikami aglomeracji II

szczebla (p. 2.2.3.).

W przypadku dostrzeżenia problemu (odbieganie stanu rzeczywistego od pożądane-

go) w zakresie przetwarzania i ponownego udostępniania informacji publicznej w aglo-

meracji należy podjąć działania usprawniające proces podejmowania decyzji. W jaki spo-

sób rozpoznać problem w zakresie przetwarzania i ponownego wykorzystania IP? Anali-

zę zagadnień problemowych możemy odnieść do czterech obszarów (Stoner, 2011, str.

240):

1. Odchylenie od dotychczasowych osiągnięć – dotychczasowe procedury i rozwiąza-

nia w obszarze przetwarzania i ponownego wykorzystania IP nie przyczyniają się do

zwiększenia efektywności organizacji;

2. Odchylenie od planu – oznacza, że zaplanowane działania wobec ponownego prze-

twarzania wykorzystania IP nie są realizowane zgodnie z planem;

3. Uczestnicy aglomeracji II szczebla zwracają się do uczestników aglomeracji I szcze-

bla z problemami w zakresie m.in. ponownego wykorzystania i przetwarzania IP -

brak dobrych praktyk i braku standardu IP;

4. Działalność konkurentów w skali kraju lub Europy sprawia, że jedynie wybrana

aglomeracja nie podejmuje działań w celu usprawnienia procesu podejmowania decy-

zji w obszarze zarządzania, przetwarzania i ponownego wykorzystania IP, co przyczy-

nia się do mniejszego wzrostu firm z branży IT w aglomeracji.

Ważne jest, by organizacja dostrzegła okazję, która przyczyni się do powstania oko-

liczności dającej szansę organizacji do przekroczenia przyjętych celów (Stoner, 2011, str.

241). Okazja zaprojektowania PWD w SI aglomeracji może stać się szansą dla uczestni-

ków aglomeracji II szczebla w zakresie rozszerzenia prowadzonej działalności i projek-


80

towania nowych rozwiązań informatycznych. Rozwiązania te z jednej strony zaspakajać

będą potrzeby informacyjne uczestników aglomeracji, a z drugiej strony przyczynią się

do wzrostu obrotów organizacji.

By podjąć decyzję o projektowaniu PWD ważne jest zebranie informacji formalnych

i nieformalnych z różnych środowisk, celem:

zidentyfikowania zagadnienia problemowego;

analizy pierwszych wariantów rozwiązań zagadnienia problemowego;

zebrania opinii uczestników aglomeracji o potrzebie stworzenia PWD.

Analiza zagadnień problemowych została ujęta w procesie projektowania PWD w SI

aglomeracji i została opisana w dalszych częściach pracy.

W nawiązaniu do projektowania PWD warto odnieść się do analizy dokumentów

strategii Metropolii Poznań88. Z dokumentów tych wynika, że planuje się stworzenie

metropolitalnej platformy informacyjnej pozwalającej na rozwój elektronicznych syste-

mów dostępu do usług publicznych. Celem tego przedsięwzięcia jest integracja danych

gromadzonych przez poszczególne podmioty administracyjne i naukowo-badawcze, jak

również zapewnienie efektywnego przepływu informacji pomiędzy jednostkami samo-

rządowymi oraz innymi instytucjami publicznymi.

By możliwym stało się zaspakajanie potrzeb informacyjnych uczestników aglomera-

cji w odpowiednim miejscu i czasie konieczne jest szybkie reagowanie na nie,

a w związku z powyższym dążenie do wypracowania systemu wspomagającego podej-

mowanie decyzji, z którego korzystać będą mogli wszyscy uczestnicy aglomeracji.

2.3.4. Czynniki wpływające na projektowanie systemów wspomagania decyzji

W tym punkcie przedstawiono najważniejsze grupy czynników wpływających na

proces podejmowania decyzji w organizacji. Grupy czynników, które odnoszą się do pro-

jektowania systemu wspomagania decyzji w kontekście pracy to przede wszystkim czyn-

niki: technologiczne, prawne, organizacji i zarządzania. W niniejszym punkcie wskaże

się na najważniejsze aspekty w tych kilku grupach.

Grupa czynników technologicznych ma istotny wpływ na dostęp do Internetu oraz

na dostęp do danych i informacji publicznych w zdigitalizowanym formacie. Nowe tech-

nologie budowania sieci telekomunikacyjnych i sieci internetowych (w tym sieci umoż-

88

Pojęcia aglomeracji i metropolii omówiono w rozdziale 2 rozprawy.


81

liwiających dostęp do szerokopasmowego89

Internetu) sprawiają, że informacja dostępna

jest w dowolnej chwili i w niemal każdym miejscu. Początkowo wiodącą technologią

budowania sieci telekomunikacyjnych była tzw. technologia „miedziana”, później „świa-

tłowodowo-miedziana”, obecnie prym w budowie sieci telekomunikacyjnej wiedzie tech-

nologia światłowodowa FTTH90. Równolegle ewoluuje dostęp do bezprzewodowego

Internetu. Innowacjami są tutaj: bezprzewodowy Internet szerokopasmowy LTE (ang.

Long Term Evolution)91

czy WiMAX. Wzmożone zainteresowanie systemami dostępny-

mi przez Internet (aplikacjami webowymi) związane jest również z miniaturyzacją urzą-

dzeń technologicznych i możliwością korzystania z nich w dostępny sposób w różnych

sytuacjach, również w sytuacjach życia codziennego. Jednocześnie coraz więcej użyt-

kowników decyduje się na wzbogacanie dotychczasowego oprogramowania smartfonów

czy tabletów o nowe aplikacje. Dowodem tego może być najpopularniejszy wśród użyt-

kowników sklep internetowy Google Play, udostępniający w 2013 roku ponad 1 milion

aplikacji92. Wszystkie te czynniki, tj.: łatwiejszy dostęp do urządzeń mobilnych z dostę-

pem do Internetu (np. smartphony i tablety), jak również narzędzia upowszechniania

aplikacji i systemów (np. Google Play, AppStore czy Windows Store) ułatwiają sieciowy

dostęp do systemów wspomagania decyzji.

W kontekście rozprawy, czynniki prawne to m.in. dostęp do informacji publicznej

i możliwość ponownego wykorzystania IP.

Istotnym krokiem w procesie otwierania zasobów Państwa była ostatnia nowelizacja

ustawy o dostępie do informacji publicznej która weszła w życie 29 grudnia 2011 r.

Poza implementacją dyrektywy 2003/98/WE Rady i Parlamentu Europejskiego w sprawie

89

Według Urzędu Komunikacji Elektronicznej Internet szerokopasmowy to łącze o prędkości min. 2 Mb/s (Streżyńska, 2011).

90 Technologia ta umożliwia doprowadzenie światłowodu oddzielnego do każdego abonenta. Cały

system wykorzystuje w szerokim zakresie technologię światłowodową, zapewniając jednocześnie pełną szerokość pasma światłowodu dla każdego użytkownika. Rozwiązanie takie jest najbardziej elastycznym ze względu na pasmo transmisyjne. Sieci takie pozwalają również na świadczenie dodatkowych usług jak: usługi multimedialne m.in. wideo-konferencje, czy wideo na żądanie. Wadą tego rozwiązania są wysokie koszty wdrożenia rozwiązania z uwagi na konieczność budowania całej nowej infrastruktury dostępowej. Należy podkreślić, że technologia FTTH jest technologią przyszłości. Mało realnym wydaje się wprowadze-nie tej technologii na skalę globalną, jednak konieczność zastępowania kabli miedzianych kablami świa-tłowodowymi nie podlega dyskusji. Warto podkreślić, że Gigabajtowa Pasywna Sieć Optyczna (ang. Gigabit Passive Optical Network - GPON) umożliwia prędkość dla kierunku Upstream i Downstram na poziomie do 2.488 Gbit/s.

91 LTE – 4 generacja (4G) mobilnego szerokopasmowego Internetu, która oparta jest o wysoce ela-

styczny system radiowej technologii dostępu. Obecnie powszechnie znana jest już technologia 3 generacji (3G). Technologia umożliwia przesył danych na kierunku downstream i upstream odpowiedni do prędkości 300 Mbit/s oraz 75 Mbit/s (Parkvall, 2010).

92 Informacje z 26 lipca 2013 udostępnione na www.onet.technowinki.


82

ponownego wykorzystywania informacji sektora publicznego, nowelizacja ta wprowadzi-

ła szereg nowoczesnych rozwiązań i stanowiła ważny krok w kierunku zwiększenia do-

stępności zasobów publicznych. Nowelizacja ustawy o dostępie do informacji publicz-

nej prawnie umożliwiła ponowne wykorzystanie informacji publicznej, jednak no-

welizacja nie obejmuje wszystkich zbiorów opracowanych przez instytucje publicz-

ne lub przez nie finansowanych.

Zgodnie ze znowelizowaną 29 grudnia 2011 roku ustawą z dnia 6 września 2001 r.

o dostępie do informacji publicznej (MAC, 2012a):

dostępna już informacja publiczna musi być udostępniana także do celów ponownego

wykorzystania (2003/98/WE);

część zasobów (danych publicznych) dostępna będzie w wersji elektronicznej na stro-

nie Biuletynu Informacji Publicznej;

w przypadku ponownego wykorzystania informacji publicznych konieczne jest speł-

nienie podstawowych warunków: należy podać źródło informacji oraz informować

o tym, że ponownie się ją wykorzystuje. Pozyskane informacje podlegają również dal-

szemu udostępnieniu.

W Polsce nadal nie uregulowano prawnie ponownego wykorzystania zasobów

publicznych, których dostarczanie jest poza zakresem i obowiązkami instytucji publicz-

nych. Tworzenie tych treści finansowane jest przez podmioty publiczne lub ze środków

publicznych, jednak nie stanowią informacji publicznej i podlegają wyłączeniu z udo-

stępniania (w tym także ponownego udostępniania). W szczególności należą do nich:

mapy i plany, fotografie, filmy i mikrofilmy, nagrania dźwiękowe i wideo, opinie, anali-

zy, sprawozdania, raporty oraz inne utwory i przedmioty praw pokrewnych w rozumieniu

ustawy z dnia 4 lutego 1994 r. o prawie autorskim i prawach pokrewnych (Dz.U. z 2006

r. Nr 90, poz. 631, z późn.zm.), a także bazy danych w rozumieniu ustawy z dnia 27 lipca

2001 r. o ochronie baz danych (Dz.U. Nr 128, poz. 1402, z późn.zm.), które zazwyczaj

nie dotyczą funkcjonowania władz publicznych (MAC, 2012a).

Z uwagi na to, że nowelizacja ustawy o dostępie do informacji publicznej nie rozwią-

zuje wszystkich problemów związanych z ponownym wykorzystaniem informacji pu-

blicznych zwłaszcza w odniesieniu do zasobów publicznych, Ministerstwo Administracji

i Cyfryzacji rozpoczęło pracę nad założeniami projektu ustawy o otwartych zasobach

publicznych udostępnionych w grudniu 2012 roku. W nowej, projektowanej ustawie

zwraca się uwagę m.in. na: opracowanie modeli udostępniania zasobów, wprowadze-

nie ogólnych ram udostępniania i ponownego wykorzystania publicznych zasobów,


83

czy określenie zasad nabywania praw do publicznych zasobów oraz zarządzania

tymi prawami. Dodatkowo w projektowanej ustawie o otwartych zasobach publicznych

wyjaśnione zostaną zagadnienia problematyki cywilnoprawnej, w tym prawa własności

intelektualnej. Projektowana ustawa będzie również dawała podmiotom zobowiązanym

pewną swobodę w określaniu warunków i ewentualnie pobieraniu opłat z tytułu ponow-

nego wykorzystywania zasobów do celów komercyjnych, przy założeniu, że udostępnia-

nie zasobów publicznych w celu ponownego wykorzystywania do celów niekomercyj-

nych będzie bezpłatne. Projektowana ustawa ma umożliwić udostępnienie w sposób

otwarty:

zasobów publicznych, które zgodnie z obecnym stanem prawnym posiadają znamiona

utworu bądź przedmiotu praw pokrewnych w rozumieniu ustawy z dnia 4 lutego 1994

r. o prawie autorskim i prawach pokrewnych (Dz.U. Nr 152, poz. 1016, z późn.zm.),;

„baz danych”, które chronione są w rozumieniu ustawy z dnia 27 lipca 2001 r.

o ochronie baz danych;

„dokumentów urzędowych” i „materiałów urzędowych”, które nie stanowią przedmio-

tu praw autorskich;

zasobów zamawianych przez podmioty publiczne u osób trzecich, do których prawa

autorskie w inny sposób zostały przeniesione na podmiot publiczny nie stanowią „do-

kumentu” bądź „materiału urzędowego”, które jednocześnie podlegają szczególnej

ochronie jako przedmioty praw na dobrach niematerialnych.

Oczekiwany efekt zapewnienia otwartości publicznych zasobów to (Minister

Administracji i Cyfryzacji, 2012):

wzrost wykorzystania zasobów do celów komercyjnych (co przełoży się na wzrost

PKB) i rozwój sektora przemysłu kreatywnego;

szerszy dostęp i wzrost wykorzystania zasobów do celów edukacyjnych i nauko-

wych;

łatwiejszy dostęp do zasobów kultury, stworzonych za pieniądze podatników.

Z powodu licznych barier utrudniających ponowne wykorzystywanie informacji pu-

blicznych, takich jak: obojętność organów sektora publicznego, niewiedza w zakresie

potencjału gospodarczego, czy brak udostępnianych informacji publicznych, brakuje do-

brych praktyk w zakresie ponownego wykorzystania informacji publicznej na terenie

aglomeracji. Bariery, sposoby ich minimalizowania oraz korzyści z udostępniania infor-

macji sektora publicznego przedstawiono na rysunku 2.12.


84

W odniesieniu do aspektu prawnego dostępu do informacji publicznej szczególną

uwagę zasługuje projekt Politechniki Poznańskiej dofinansowany przez Narodowe Cen-

trum Badań i Rozwoju pt. „Zintegrowany system wspomagania dostępu do informacji

w przestrzeni miejskiej”, w którym dąży się m.in. do stworzenia podsystemu informa-

tycznego integrującego różne dane sektora publicznego i sektora przedsiębiorstw. To

pierwszy projekt w skali kraju pozwalający na wypracowanie metod integrowania i po-

nownego wykorzystania danych sektora publicznego i sektora prywatnego w webowej

aplikacji mobilnej. Miasto Poznań jest liderem na skalę kraju jeśli chodzi o liczbę katego-

rii danych publicznych możliwych w łatwy sposób do ponownego przetworzenia w sys-

temach informacyjnych w aglomeracji.

Rys. 2.12. Bariery ponownego udostępniania informacji sektora publicznego, konieczne działania w celu mini-

malizowania barier oraz korzyści z usprawnionego dostępu do danych. Źródło: opracowanie własne na podsta-

wie: Wniosku: Dyrektywa Parlamentu Europejskiego i Rady zmieniającą dyrektywę 2003/98/WE w sprawie

ponownego wykorzystania informacji sektora publicznego z dnia 12.12.2011 roku.


85

Przykładem polskich repozytoriów informacji publicznej mogą być repozytoria

naukowe (m.in. powstające w ramach projektu SYNAT, finansowanego przez Narodowe

Centrum Badań i Rozwoju), portal edukacyjny Scholaris, Cyfrowa Biblioteka Narodowa

Polona, Narodowe Archiwum Cyfrowe oraz inne archiwa tworzone przez narodowe in-

stytucje kultury.

Przykładem zasobów publicznych, które dotychczas były udostępniane na mocy

ustawy o dostępie do informacji publicznej, to będące w posiadaniu Ministra Administra-

cji i Cyfryzacji: opracowanie „Społeczeństwo informacyjne w liczbach” (Departament

Społeczeństwa Informacyjnego, 2012) i raporty „Badanie wpływu informatyzacji na dzia-

łanie urzędów w Polsce” (MSWiA, 2011) oraz wcześniej w latach 2004-2008 „Stopień

informatyzacji urzędów w Polsce” (MSWiA, 2008).

Pozostałe dokumenty ważne z punktu widzenia ponownego wykorzystania informacji

publicznej to:

„Komunikat Komisji do Parlamentu Europejskiego, Rady, Europejskiego Komitetu

Ekonomiczno-Społecznego i Komitetów Regionów. Otwarte dane – siła napędowa in-

nowacji, wzrostu gospodarczego oraz przejrzystego zarządzania” z dnia 12.12.2011

roku, 882 wersja ostateczna (KOM, 2011). W dokumencie tym wskazuje się, że ogól-

ne korzyści ekonomiczne w UE wynikające z otwarcia dostępu do danych sektora pu-

blicznego mogą wynieść 40 mld EUR rocznie.

dyrektywa w sprawie dostępu do informacji dotyczących środowiska i dyrektywa IN-

SPIRE (Dyrektywa 2007/2/WE), których celem jest rozpowszechnienie informacji do-

tyczących środowiska, jak również harmonizacja głównych zbiorów danych;

Zielona Księga „Wiedza o morzu 2020” (UE, 2012), którego celem jest, m.in.: uprosz-

czenie i umniejszenie korzystania z danych morskich;

„Rezolucja Parlamentu Europejskiego z dnia 23 kwietnia 2009 r. w sprawie planu

działania na rzecz inteligentnych systemów transportowych (2008/2216 (INI)), które

podejmują m.in. kwestie zapewnienia prywatnym usługodawcom dostępu do informa-

cji podróżnych oraz informacji o ruchu w czasie rzeczywistym;

polityka Komisji w zakresie otwartego dostępu do informacji naukowej, w tym pilota-

żowy projekt na rzecz otwartego dostępu do publikacji powstałych w wyniku projek-

tów finansowanych przez Unię Europejską oraz ogólnoeuropejską, jak również otwar-

tą e-infrastrukturę powszechnie dostępnych baz; wspomnieć należy również o po-

wszechnie dostępnej bazie Journal Citation Reports (JCR) oraz projekcie ramowym

w zakresie badań naukowych i innowacji Horyzont 2020;


86

polityka w zakresie digitalizacji dziedzictwa kulturowego i rozwoju inicjatywy „Euro-

peana” – europejskiej biblioteki cyfrowej, archiwów i muzeów dążących do maksy-

malizowania wykorzystania cyfrowych materiałów dziedziny kultury oraz powiąza-

nych z nimi metadanych;

koncepcja integracji rejestrów publicznych GUS z 2010 roku, dążąca do uporządko-

wania infrastruktury informacyjnej państwa, w szczególności w zakresie rejestrów

państwowych o zweryfikowanej jakości;

raport „Państwo 2.0. Nowy start dla e-administracji” z kwietnia 2012 roku (MAC,

2012b).

Problem realizacji prawa dostępu do informacji jest w Polsce podejmowany coraz

częściej. Jak stwierdziła prof. Wronkowska-Jaśkiewicz (Zoll, 2006). Skomplikowany

i trudny w interpretacji stan prawny, pomimo znowelizowania ustawy o zmianie ustawy

o dostępie do informacji publicznej oraz niektórych innych ustaw (Dz.U. z 2011 Nr 204

Poz.1195), jak również założenia projektu ustawy o otwartych zasobach publicznych nie

pozwala sprawnie zarządzać informacją i zasobami, ich przetwarzaniem i ponow-

nym udostępnianiem obywatelom kraju. Z powyższego opisu wynika, że urzeczywist-

nienie idei o otwartych zasobach wymaga m.in. wprowadzenia jednolitych zasad określa-

nia ich statusu prawnego, zasad ich znakowania, a następnie zasad ich udostępniania

zgodnie z zasadami prawa autorskiego.

Informacje powinny być dostępne dla społeczności w sposób zorganizowany poprzez

system zarządzania informacją (ang. management information system). Takie rozwiąza-

nia były już proponowane w latach 70. ubiegłego wieku w Stanach Zjednoczonych

(Johnson, 1972) 93

.

W chwili obecnej istnieje już szereg precedensowych projektów wdrażających na

świecie ideę otwartości zasobów publicznych. Są to projekty zarówno generowane

przez instytucje publiczne, jak i te finansowane ze środków publicznych. Wśród nich

wymienić można (MAC, 2012a):

wdrożoną w 2008 roku przez amerykańskie National Instituties of Health politykę

Open Access w zakresie udostępniania w otwarty sposób wszystkich publikacji będą-

cych finansowanych przez nie badań;

93

System informacyjny opisywany w latach 70., w którym uczestniczą mieszkańcy regionów, powinien odnosić się do (Johnson, 1972, str. 26-29): 1) stworzenia panelu umożliwiającego wzajemną komunikację ze społecznością lokalną pozwalającą na większe zaangażowanie zarówno gospodarstw domowych jak i podmiotów indywidualnych, 2) panele powinny być organizowane w mniejszych społecznościach gospo-darstw domowych po to, by lokalnie monitorować aktualność danych oraz zwiększać ich liczbę, 3) system powinien uwzględniać dwie podstawowe kategorie informacji: „environmental record” oraz "social condi-tion record", 4) informacja powinna być publiczna, 5) informacja publiczna nie powinna być gromadzona przez władze lokalne.


87

pilotaż modelu Open Access wdrażany przez Unię Europejską w ramach Siódmego

Programu Ramowego, obejmujący 7 z 12 finansowanych dyscyplin. W ramach pilota-

żu wprowadza się wymóg otwartego udostępniania opracowań badań wynikiem finan-

sowanych badań;

przyjęty w 2011 amerykański program Trade Adjustment Assistance Community Col-

lege and Career Training Grants, w ramach którego w ramach grantów tworzone będą

otwarte zasoby edukacyjne;

New Zeland Government Open Access and Licensing Framework odnoszący się do

ramowych modeli otwartego licencjonowania zasobów publicznych, analogiczne roz-

wiązania znane są także w Wielkiej Brytanii pod nazwą Open Government License

czy w australiskim projekcie AusGOAL;

projekty otwierania danych w Brazylii (ustawa wprowadzająca otwartość finansowa-

nych publicznie zasobów edukacyjnych i naukowych) czy w Holandii (projekt archi-

wizacji narodowych zasobów audiowizualnych Images for the Future w projekcie

otwartych danych Open Images).

Z grupy czynników organizacyjnych i zarządzania najbardziej istotną sprawą jest

brak wspólnego dla aglomeracji członu kierowniczego. Brak wspólnego dla wszystkich

uczestników aglomeracji szczebla I skutkować będzie brakiem pełnego zaangażowania

wszystkich członków aglomeracji, czyli przekładać się będzie na mniejszą sprawność

i skuteczność zarządzania aglomeracją.

Aglomeracje w Polsce i na świecie występują w kilku podstawowych typach ustro-

jowych: modele kooperacyjne, związki gmin, porozumienia komunalne, związki celowe,

samorząd metropolitalny, czy aglomeracje zarządzane poprzez współrządzenie. Mieszczą

się one między modelem o luźnej współpracy jednostek terytorialnych, tworzących

aglomerację (zespół miejski), a modelem, w którym obszar aglomeracji (zespół miejski)

stanowi jedną jednostkę administracyjną, zarządzaną wspólnie. Specyfika aglomeracji

może być uwzględniona w przepisach prawa, poprzez utworzenie jednostki terytorialnej,

obejmującej cały zespół miejski lub poprzez stworzenie i rozwijanie mechanizmów

umożliwiających wymianę doświadczeń i współpracy w ramach aglomeracji (Niziołek,

2008, str. 199).

Wśród modeli kooperacyjnych94

najczęstszą formą współdziałania wewnątrz aglome-

racji są związki współpracy międzygminnej w formie związku gmin (władza metropoli-

94

Są to jedne z nielicznych opracowań obejmujących to zagadnienie.


88

talna), które bez przejmowania kompetencji partnerów w aglomeracji spełniają jedynie

rolę doradczą, lub którym przekazywane są kompetencje. Podobne struktury funkcjonują

np. w Holandii, Włoszech, Szwajcarii czy Niemczech. Model kooperacyjny opiera się na

różnorodnych jednak dobrowolnych więziach współpracujących jednostek, przy zacho-

waniu jednocześnie odrębności wspólnot terytorialnych przy jednoczesnym uwzględnia-

niu potrzeb zarządzania całym obszarem aglomeracji. Modele kooperacyjne znajdują

zastosowanie na rozległych przestrzeniach zurbanizowanych, gdzie występuje uwikłana

sieć wzajemnych relacji i powiązań pomiędzy dużą liczbą jednostek terytorialnych. Nie-

kiedy zdarza się, że zainteresowane strony poprzez ustawę państwową są przymuszane

do wzajemnej współpracy (Niziołek, 2008).

Na terenie Europy istnieją zróżnicowane rozwiązania pozwalające na współpracę

w tym samym regionie. Przykładowo we Francji istnieje kilka typów związków gmin np.

Związek Gmin (fr. Syndicat de Commune), Dystrykt Miejski (fr. District Urbain),

Wspólnota Miejska (fr Communaité Urbaine), Związek Nowej Aglomeracji (fr. Syndicat

d’Agglomération Nouvelle), Spółka o Kapitale Mieszanym (fr. Société d’Economie Mix-

te) czy tzw. „kontrakty aglomeracyjne” (fr. contrats de villes, contrats

d’agglomérations)95

.

W Wielkiej Brytanii obok zróżnicowanych form porozumień komunalnych o cha-

rakterze celowym (ang. joint arrangements) są Joint Committee zajmujące się sprawami

zagospodarowania przestrzennego, transportu, turystyki i wypoczynku oraz ochrony kon-

sumenta96

.

W Niemczech z kolei podstawową formą instytucjonalnego współdziałania mię-

dzygminnego jest związek celowy (niem. Zweckverband) mający charakter dobrowolny.

Na terenie Niemiec istnieją również związki przymusowe tworzone przez ustawodawcę

kraju związkowego. Wśród związków komunalnych wyróżnić można Regionalverban-

de97

oraz Landschaftsverbande98

. Miastem centralnym regionu metropolitalnego

w Niemczech jest metropolia. Wśród podobnych obszarów w Niemczech wymienić moż-

95

Więcej czytaj: (Niziołek, 2008, str. 204-205).

96 Przykładem aglomeracji w Wielkiej Brytanii jest region Birmingham. Region ten uczestniczy również

w innych formach współpracy np. West Midlands Regional Forum mającym jedynie charakter konsultacyj-ny, czy Black Country Cooperation zajmującym się pozyskiwaniem dotacji od rządu centralnego na m.in. ochronę środowiska, promocję regionu czy stymulowanie badań naukowych w regionie (van den Berg, 1993).

97 Tworzone na bazie regionalnej a powiązanej funkcjonalnie z dominująca pozycją określonego miasta

(Stober, 1996).

98 Tworzone na bazie ziemskiej z więzią historyczną, ludnościową lub kulturalną (Miemiec, 1996, str.

146-148).


89

na m.in.: Monachium, Frankfurt nad Menem, Stuttgart i Zagłębie Ruhry czy Hanover

(Niziołek, 2008, str. 203-214).

Innym modelem zarządzania aglomeracją jest ustrój władzy metropolitalnej oparty

o status władzy gminnej lub o organ jednostki terytorialnej o szczególnym statusie admi-

nistracyjnym. Tego typu model może być utworzony poprzez „rozciągnięcie” uprawnień

o jednoszczeblowej lub dwuszczeblowej strukturze władz na obszarze metropolii99

. Sys-

tem ten, ze względu na fragmentyzację obszarów metropolitalnych i podziału na władze

lokalne, jest narażony na niebezpieczeństwo nadmiernego rozrostu biurokracji ogólno-

miejskiej100

.

Kooperacja daje przewagę w zakresie racjonalizacji zarządzania. Nowe, skuteczniej-

sze sposoby zarządzania101

jak np. samorząd metropolitalny (ang. metropolitan

government), czy współrządzenie (ang. metropolitan govarnance) to współczesne trendy

w zakresie zintegrowanego zarządzania terytorialnego. W Polsce pojęciem integracji

aglomeracyjnej/metropolitalnej zajmuje się T. Kaczmarek, który wyróżnia dwa sposoby

osiągania spójności terytorialno-administracyjnej (Kaczmarek, 2010):

wprowadzanie zinstytucjonalizowanych form zarządzania obszarami metropolitalnymi

wypływających z dążeń państwa do tworzenia obszarów metropolitalnych i decentra-

lizacji kompetencji odnoszących się do zarządzania, tzw. „integracja metropolitalna

od góry” (ang. top down integration),

integracja wypływająca z działań samorządów lokalnych, kompetencji lokalnych, tzw.

„integracja metropolitalna od dołu” (ang. bottom up integration).

W Polsce nie doszło jak dotychczas do utworzenia „miast metropolitalnych”, a status

wielkich miast i ich najbliższego otoczenia uregulowano jedynie poprzez utworzenie

dwóch kategorii powiatów: grodzkich i ziemskich. Warto jednak wskazać, że prowadzo-

ne są konsultacje dotyczące utworzenia obszarów metropolitalnych. Prace takie prowa-

dzone są przez Ministerstwo Administracji i Cyfryzacji, które w kwietniu 2012 udostęp-

niło do konsultacji społecznej dokument pt. „Zielona księga dot. obszarów metropolital-

nych” 102 (MAC, 2012c).

99

Ustrój dwuszczeblowy występuje m.in. w aglomeracji: Sztokholmu, Belgradu, Montrealu, Barcelony czy Kopenhagi. Więcej o tym zagadnieniu czytaj: (Niziołek, 2008, str. 214-215).

100 Problem ten jest szczególnie akcentowany w Stanach Zjednoczonych gdzie występuje fragmentary-

zacja obszarów metropolitalnych między wiele władz lokalnych. 101

Zagadnienie zarządzania publicznego poruszane jest szeroko w literaturze. Począwszy od lat 70. m.in. W. Kieżuna , W. Dawidowicza, S. Kowalewskiego, Z. Rybińskiego, A. Jaroszyńskiego, J. Sużyńskiego.

102 W dokumencie tym podejmuje się takie tematy jak: zadania wykonywane w obszarach metropoli-

talnych, struktura organizacyjna/ustrój obszarów metropolitalnych, nowe narzędzia komunikacji i party-


90

W Polsce ustawodawstwo samorządowe dopuszcza współpracę gmin, miast i powia-

tów w kolejnych rodzajach kooperacji: związki, porozumienia i stowarzyszenia103

. Ma

to miejsce m.in. na terenie aglomeracji poznańskiej104

.

cypacji społecznej, finansowanie obszarów metropolitalnych czy wyznaczanie samych obszarów metropo-litalnych. Z końcem 2012 roku przedstawiono do konsultacji społecznej projekt ustawy o współdziałaniu w samorządzie terytorialnym na rzecz rozwoju lokalnego i regionalnego oraz o zmianie niektórych ustaw. W ustawie tej proponuje się m.in. kolejne formy współpracy jak: stowarzyszenia i komitety aktywności lokalnej, konwent powiatowy, zespół współpracy terytorialnej czy konwent delegatów samorządu lokal-nego w Województwie (Projekt ustawy o samorządzie, 2012).

103 E. Konsala wymienia akty prawne pozwalające instytucjom na współdziałanie między jednostkami

samorządu terytorialnego, do których należą: porozumienie międzygminne, dobrowolny związek celowy, stowarzyszenie gmin oraz spółki prawa handlowego. Wszystkie powyższe są oparte na zasadzie pełnej dobrowolności (Knosala, 2010, str. 27).

104 Pierwszym związkiem obejmującym znaczną liczbę gmin powiatu poznańskiego był Związek Mię-

dzygminny „Schronisko dla Zwierząt” utworzony w maju 2010 roku. Kolejnymi były m.in.: „Związek Mię-dzygminny Gospodarka Odpadami Aglomeracji Poznańskiej” (wrzesień 2010), Związek Międzygminny „Transport Aglomeracji Poznańskiej” (listopad 2010), Związek Międzygminny „Centrum Zagospodarowa-nia Odpadów – SELEKT” (2004). (Konsorcjum Badań nad Aglomeracją Poznańską, 2011, str. 56-59). Jak do tej pory nie powstała żadna zorganizowana forma współpracy na terenie aglomeracji poznańskiej w ob-szarze wspólnego przetwarzania informacji.


91

3. Wprowadzenie do procesu projektowania podsystemu

wspomagania decyzji w systemie informacyjnym aglomeracji

3.1. Ewolucja systemów wspomagania decyzji – autorska klasyfikacja

Z analizy literaturowej wynika, że SWD postrzegane są jako systemy wspierające

proces decyzyjny przede wszystkim w przedsiębiorstwach. W rzeczywistości, dzięki no-

wym technikom i technologiom komunikacyjnym, SWD ewoluowały i umożliwiły wirtu-

alny dostęp do systemów informatycznych większej grupie odbiorców w organizacjach

złożonych takich jak aglomeracja. Tendencja ta jest widoczna już od lat 90. ubiegłego

wieku, w których upowszechniono komercyjny dostęp do Internetu. Obecnie Internet

istotnie ułatwia zarówno korzystanie, jak i zarządzanie SWD, zyskując tym samym coraz

większe grono zwolenników. W rozdziale tym przedstawiono własne opracowanie klasy-

fikacji ewolucji SWD.

Rozpatrując zasięg i wielkość grupy użytkowników systemu możemy mówić o roz-

woju SWD od jednostek indywidualnych, przez jednostki organizacyjne (np. wydziały

organizacyjne przedsiębiorstwa), całe organizacje (np. przedsiębiorstwa), a na związkach

organizacji skończywszy (np. organizacji przedsiębiorców). Powszechnie znane są także

SWD projektowane z myślą nie o przedsiębiorcach, ale o wszystkich uczestnikach aglo-

meracji. Takie międzyorganizacyjne korzystanie z systemów wykracza poza teryto-

rialne granice przedsiębiorstwa. Sposób korzystania z systemów przez różne wielko-

ścią organizacje oraz czynniki wpływające na proces podejmowania decyzji stały się

przyczynkiem do stworzenia autorskiej klasyfikacji ewolucji SWD.

Podstawowymi kryteriami autorskiej klasyfikacji jest typ grupy użytkowników:

1. Jednostkowe SWD – zaprojektowane przez grupę specjalistów SWD na indywidual-

ne potrzeby osoby, firmy lub innej organizacji publicznej lub prywatnej (rys. 3.1. – J2)

lub SWD zaprojektowane z myślą o wspólnych funkcjonalnościach (zaspokające

wspólną grupę potrzeb informacyjnych) niezależnych od siebie podmiotów (rys. 3.1. –

J1). Warto podkreślić, że choć rzadko, to istnieje możliwość korzystania z SWD przez

wybraną jednostkę organizacyjną podmiotu nadrzędnego np. wybranego oddziału kor-

poracji międzynarodowej (rys. 3.1. – J3). Ten rodzaj SWD oferowany jest odpłatnie

złożonym organizacjom (np. korporacjom). Wdrażanie SWD w korporacji może być

bardzo czasochłonne. Dlatego zazwyczaj systemy te testowo wdrażane są początkowo


92

w jednej jednostce organizacyjnej i z czasem kolejno wśród wszystkich członków tej

złożonej organizacji.

Rys. 3.1. Jednostkowe SWD dla podmiotów niezależnych w podejmowaniu decyzji w obszarze wspieranym przez

SWD. Źródło: opracowanie własne.

2. Korporacyjne SWD – zaprojektowane dla dużych organizacji, podmiotów najczęściej

posiadających osobowość prawną. Z SWD korzysta całe, rozproszone terytorialnie

przedsiębiorstwo (spółki) najczęściej o charakterze międzynarodowym (rys. 3.2.). Tak

duże systemy najczęściej projektowane są w oparciu o wcześniejsze wersje SWD, jed-

nak dopasowane lub rozszerzone o nowe funkcjonalności zaprojektowane indywidual-

nie pod potrzeby przyszłych użytkowników. Może się zdarzyć, że kolejni członkowie

organizacji nadrzędnej korzystają jedynie z wybranych funkcjonalności zaprojektowa-

nego SWD. Projektowanie SWD następuje w oparciu o wszystkie potrzeby105

przy-

szłych użytkowników systemu. Takie rozwiązanie może być zastosowane również

w aglomeracji, która zrzesza wiele niezależnych od siebie podmiotów (jednostek tery-

torialnych). Należy jednak podkreślić, że z tego rozwiązania mogą korzystać jedynie

105

Na etapie analizy projektu uwzględniane są wszystkie potrzeby użytkowników, jednak realizowane są zazwyczaj te, które znajdują swoje ekonomicznie uzasadnienie.


93

użytkownicy należący do członków tej organizacji. Do korporacyjnych SWD zaliczyć

możemy m.in. SIK oraz BI.

Rys. 3.2. Korporacyjne SWD dla podmiotów rozgałęzionych, najczęściej o charakterze międzynarodowym.


3. Społeczne SWD – zaprojektowane przede wszystkim z myślą o wszystkich osobach

fizycznych, będących członkami organizacji społeczności mieszkańców (członkowie

o statusie formalnym – stali członkowie organizacji) i osób przyjezdnych (członkowie

o statusie nieformalnym – czasowi członkowie organizacji) na danym terenie (rys.

3.3.). Ze społecznych SWD korzystać mogą wszystkie osoby przebywające w okre-

ślonym czasie na terenie, na którym udostępniony został SWD. Do tego rodzaju sys-

temów w szczególności należą te, wykorzystujące m.in. metody sztucznej inteligencji

czy geolokalizacji. Społeczne SWD najczęściej udostępniane są użytkownikom nieod-

płatnie lub za niewielką opłatą m.in. w formie aplikacji dostępnej przez Internet lub

aplikacji natywnej. Ich celem jest bieżące wspomaganie decyzji, przede wszystkim

w życiu codziennym. Warto zauważyć, że ograniczenie dostępności do SWD wynika

przede wszystkim z ograniczoności dostępu do danych umożliwiających wspomaganie

decyzji na tym terenie. Po rozwiązaniu kluczowych problemów odnoszących się m.in.


94

do rozszerzenia terytorialnego SWD istnieje możliwość ewolucji systemów ze spo-

łecznych na otwarte106

SWD. Przykładem tego rodzaju systemu jest opracowany pro-

jekt pn. „Zintegrowany system wspomagania decyzji w przestrzeni miejskiej” realizo-

wany przez Politechnikę Poznańską, który oprócz swego społecznego charakteru po-

siada cechy systemów zintegrowanych tj. integrujących dane z różnych źródeł.

Rys. 3.3. Społeczne SWD dla podmiotów fizycznych, będących członkami organizacji społeczności mieszkańców

i/lub osób przyjezdnych na danym terenie. Źródło: opracowanie własne.

4. Jednostkowo-społeczne SWD – łączące w sobie SWD jednostkowe i społeczne na

terenie, na którym funkcjonuje system (rys. 3.4.). System ten pozwala na korzystanie

ze wspólnego systemu zarówno osobom fizycznym (mieszkańcom i przyjezdnym), jak

również podmiotom prawnym, publicznym i prywatnym funkcjonującym na danym

terenie. Systemy jednostkowo-społeczne wspierają podmioty fizyczne w decyzjach

życia codziennego zazwyczaj bezpłatnie lub za niewielką opłatą, natomiast przedsię-

biorstwa i inne większe organizacje bezpłatnie lub odpłatnie. Opłata za korzystanie

z SWD zależna jest od liczby i zaawansowania dostępnych funkcji, jak również celu

i źródeł finansowania tworzenia i zarządzania SWD. Systemy te wykorzystują m.in.

metody sztucznej inteligencji oraz geolokalizacji i dostępne są najczęściej w formie

„online”, ułatwiając podejmowanie decyzji dla problemów złożonych. Zbudowanie

tego rodzaju systemu, dla różnych odbiorców, przy podstawowym założeniu zaspoka-

106

Otwarte SWD opisane są w dalszej części tego rozdziału.


95

jania potrzeb wszystkich użytkowników, jest mało prawdopodobne. By tak się jednak

stało należy ograniczyć funkcjonalności SWD, w szczególności pod kątem wybranej

grupy docelowej.

W aglomeracji poznańskiej można tworzyć systemy, które pozwolą na zarządza-

nie danymi publicznymi i prywatnymi na potrzeby kreowania systemów informacyj-

nych w aglomeracji. W ten sposób, by przyszły wykonawca SI widział jakimi danymi

dysponuje, jakimi dysponować może i za jaką opłatą.

Rys. 3.4. Jednostkowo-społeczne SWD łączące w sobie SWD jednostkowe i społeczne na terenie na którym funk-

cjonuje system. Źródło: opracowanie własne.

5. Otwarte SWD – pozwalają na korzystanie z SWD każdej osobie i organizacji, która

szuka informacji na terenie, na którym funkcjonuje system (rys. 3.5.). Tego typu sys-

temy są w pełni otwarte i pozwalają m.in. na analizowanie i monitorowanie obecnej

sytuacji na danym terenie, jak również sugerują proponowane rozwiązania współpra-

cując jednocześnie z innymi systemami. Systemy te można swobodnie rozbudowywać

i obejmować nimi kolejne grupy użytkowników.

Repozytorium danych jest zhierarchizowane w jednym miejscu pod kątem wybra-

nych kryteriów np. jakości, ceny. Pozwala zminimalizować m.in. koszt wynikający

z analizy i decyzji związanej z ponownym wykorzystaniem danych publicznych lub

danych przetwarzanych i następnie udostępnianych przez podmioty sektora przedsię-

biorstw prywatnych. SWD skuteczniej wspierać będą użytkowników w podejmowaniu

decyzji wówczas, gdy możliwe będzie zintegrowanie różnych danych pochodzących


96

z różnych źródeł (publicznych i prywatnych) w jednym systemie informatycznym,

przy zachowaniu oczekiwanej przez użytkownika jakości informacji. Oznacza to, że

dane „importowane” do systemu i przez niego przetwarzane powinny spełniać kryteria

ważności cech informacji opisanych i wymaganych przez użytkowników np. pod

względem użyteczności, aktualności, pertynencji, redundancji itd. Otwarte SWD mu-

szą pozwalać na stworzenie kryteriów ważności danych i informacji użytkowników

przy założeniu współpracy wszystkich aktualnych i przyszłych użytkowników. Otwar-

te SWD to nadal odległa przyszłość, jednak postęp technologiczny pozwala na podej-

mowanie coraz większej liczby eksperymentów w obszarze SWD, co pozytywnie ro-

kuje na ich dalszy rozwój.

Rys. 3.5. Otwarte SWD pozwalające na korzystanie z systemu każdej osobie i organizacji. Źródło: opracowanie

własne.

W każdym z wyżej wymienionych rodzajów SWD istotne jest tworzenie systemów

pod zdiagnozowane potrzeby informacyjne przyszłych użytkowników. Dlatego ze wzglę-

du na rozbieżności potrzeb informacyjnych i rodzaj podejmowanych decyzji priorytetem

jest współpraca ze wszystkimi grupami użytkowników końcowych SWD, zwłaszcza na

etapie analizy, projektowania i walidacji systemu. Istotne jest również, by zwrócić uwagę

na jakość danych, które mają znaczenie w procesie decyzyjnym użytkownika SWD.


97

3.2. Klasyfikacja organizacji

W podrozdziale 2.2. przedstawiono ujęcie holistyczne systemów oraz zaprezentowa-

no również definicje i pojęcia organizacji. Zwrócono także uwagę, że organizacje w da-

nym obszarze są od siebie zależne, co oznacza, że np. miasto może być zależne w swych

powiązaniach funkcjonalnych od aglomeracji, a aglomeracja od województwa.

Każda aglomeracja, rozumiana także jako organizacja, uzależniona jest od pewnej

grupy czynników makrootoczenia np. czynników ekonomicznych czy polityczno-

prawnych. Każda jednostka, nawet jednostka pożytku publicznego, potrzebuje źródeł

finansowania do realizacji wyznaczonych przez siebie celów. Potrzebuje zasobów do ich

realizacji i uzależniona jest od instytucji uchwalającej prawo. W rzeczywistości można

więc powiedzieć, że zawsze istnieją powiązania funkcjonalne i zależności pomiędzy wy-

braną organizacją prywatną lub publiczną a organizacjami, które je otaczają. Zależności

te dotyczą wszystkich organizacji zarówno tych publicznych, jak i prywatnych we

wszystkich lub w wybranych obszarach czynników makrootoczenia, tj. czynników z gru-

py: ekonomicznych, polityczno-prawnych, technologicznych, społeczno-kulturowych,

demograficznych czy przyrodniczych.

By zrozumieć jaki wpływ na SWD może mieć oddziaływanie aglomeracji rozumianej

jako organizacja, zaproponowano w pracy autorski podział aglomeracji ze względu na

złożoność oraz strukturę organizacji.

Ze względu na złożoność organizacji wymienić możemy kolejno:

aglomeracje proste – o czytelnej strukturze powiązań funkcjonalnych w organizacji.

Przykładem tego typu organizacji mogą być przedsiębiorstwa lub urzędy państwowe

posiadające strukturę organizacyjną i opisane w jasny sposób wzajemne zależności

funkcjonalne.

aglomeracje złożone – o nieczytelnej strukturze powiązań funkcjonalnych, w której

istnieją zarówno powiązania formalne, jak i szereg istotnych z punktu widzenia reali-

zacji celu organizacji powiązań nieformalnych107

. Do tego typu organizacji zaliczymy

wszystkie organizacje otwarte zrzeszające społeczność na danym terenie. Przykładem

tej organizacji może być aglomeracja.

Aglomeracje ze względu na strukturę podzielić możemy na poniższe:

107

Powiązania nieformalne rozumiane tutaj są, jako powiązania potwierdzone dokumentacją, jednak nie wpływające na realizację celów organizacji, co oznacza, że organizacja jest niezależna przede wszystkim pod względem finansowym oraz prawnym od organizacji z powiązaniami nieformalnymi.


98

aglomeracja regulowana – przykładem może być typowe przedsiębiorstwo posiada-

jące strukturę organizacyjną swobodnie regulowaną decyzjami jego zarządu. Organi-

zacja taka może funkcjonować w dowolnej strukturze organizacyjnej m.in.. liniowej,

funkcjonalnej czy sztabowej.

aglomeracja ustanawiana – tego typu organizacja jest ustanawiana przez administra-

cję rządową na szczeblu centralnym rzadziej terytorialnym. Przeważająca liczba po-

wiązań funkcjonalnych pomiędzy członkami tej organizacji, to połączenia i zależności

formalne, oparte o podstawy prawne i wytyczne administracji. Struktura organizacyjna

jest stała i trudna do zmiany.

aglomeracja otwarta – będąca połączeniem organizacji regulowanej oraz ustanawia-

nej przy założeniu, że jest ona również otwarta na nowych członków.

Opisując wg powyższej klasyfikacji aglomerację poznańską, możemy powiedzieć, że

na szczeblu gminy jest to aglomeracja złożona i otwarta.

3.3. Założenia procesu projektowania podsystemu wspomagania decyzji


Opisując metodykę procesu projektowania PWD w SI aglomeracji niezbędne jest

określenie założeń projektowania będących na wejściu do procesu. Założenia dotyczące

projektowania podzielono na założenia: ekonomiczne, organizacyjne, polityczno-prawne,

technologiczne, społeczno-kulturowe, demograficzne, przyrodnicze oraz pozostałe zało-

żenia.

1. Założenia ekonomiczne:

na etapie projektowania nie występują ograniczenia środków finansowych.

2. Założenia organizacyjne:

opracowana metodyka procesu projektowania PWD w SI aglomeracji umożliwia

wdrożenie rozwiązania na terenie aglomeracji;

PWD jest systemem otwartym na różne grupy użytkowników instytucjonalnych,

jak i indywidualnych; PWD projektowany jest na poziomie systemu jednostkowo-

społecznego z możliwością rozwoju na SWD otwarte.

3. Założenia polityczno-prawne:

metodyka procesu projektowania PWD w SI aglomeracji jest zgodna z ustawami:

z dnia 6 września 2001 o dostępie do informacji publicznej (Dz.U. z 2001r. Nr

112, poz. 1198 ze zmianami);


99

z dnia 4 lutego 1994 o prawie autorskim i prawach pokrewnych (Dz.U. 1994r.

Nr 24, poz. 83 ze zmianami);

z dnia 29 sierpnia 1997 o ochronie danych osobowych (Dz.U. 2011r Nr 101 poz.

926 ze zmianami);

brak innych ograniczeń prawnych do stworzenia zgodnie z prawem repozytorium

danych pochodzenia publicznego, jak i prywatnego na potrzeby PWD w aglomera-

cji,

zakłada się, że wszystkie organizacje i osoby tworzące, wykonujące lub użytkujące

PWD uczestniczą w tym procesie dobrowolnie i zgodnie z prawem;

4. Założenia technologiczne:

PWD umożliwia przetwarzanie danych na różnych ich poziomach, w różnych hur-

towniach danych tj.: dane faktyczne (fakty), dane referencyjne (opisy), dane zbior-

cze (agregaty faktów) oraz metadane;

5. Założenia społeczno-kulturowe:

Opracowana metodyka procesu projektowania PWD w SI aglomeracji służyć ma

m.in. wszystkim osobom przebywającym na terenie aglomeracji, w związku z po-

wyższym PWD projektowany jest zarówno z myślą o twórcach, wykonawcach, jak

i przyszłych użytkownikach systemu. Szczegółowe czynniki społeczno-kulturowe

nie mają tutaj istotnego znaczenia z punktu widzenia opracowania procesu projek-

towania PWD w SI aglomeracji. Przyjmuje się w społeczeństwie ogólne normy

etyczne i moralne. Zakłada się również ogólną, wzrostową tendencję w zakresie

specjalizacji w obszarze wykorzystania nowych technologii komunikacyjnych w

projektowaniu systemów informatycznych oraz wzrost umiejętności społeczeństwa

w zakresie obsługi urządzeń telekomunikacyjnych;

6. Pozostałe założenia:

na wejściu do systemu (ang. input) istnieją już dane, które można wykorzystywać

w systemie. Dane te są pozyskiwane, zbierane i gromadzone od wszystkich użyt-

kowników - dostawców informacji jednostkowo-społecznego lub otwartego PWD

w aglomeracji złożonej i otwartej;

aby prawidłowo opracować wzorcowy proces projektowania PWD w SI aglomera-

cji, w pierwszej kolejności prace projektowe skupiać się powinny na udostępnieniu

SWD w oparciu o IP, a w dalszej kolejności – na rozwoju organizacji i włączeniu

w podsystem pozostałych zbiorów danych publicznych i danych pochodzących

z sektora przedsiębiorstw prywatnych (danych komercyjnych);


100

w projekcie nie uwzględnia się zasady konkurencyjności. Analiza konkurencyjno-

ści wymaga szczegółowej analizy zysków i strat podmiotów, które zechcą włączyć

się w tworzenie wspólnego repozytorium danych, w stosunku do tych, które w nim

nie uczestniczą.

na etapie projektowania nie jest prowadzone studium wykonalności, które powinno

być przygotowane po wykonaniu pierwszej wersji PWD w SI aglomeracji.

3.4. Wstęp do metodyki procesu projektowania podsystemu wspomaga-

nia decyzji w systemie informacyjnym aglomeracji

W niniejszym podrozdziale scharakteryzowano sposób tworzenia modelu procesu

projektowania PWD w SI aglomeracji, który przedstawiono na rysunku 3.6. oraz 3.7.

a szczegółowo opisano w rozdziale 4. Projektowanie PWD w SI aglomeracji prezen-

towana jest w czterech podstawowych etapach działań wskazanych na rysunku 3.6.

Rys. 3.6. Podstawowe etapy działań opracowania modelu procesu projektowania PWD w SI aglomeracji.


Wyróżnione na rys. 3.6. etapy uszczegółowiono w niniejszej rozprawie w podrozdzia-

łach 4.2. – 4.7.

Pierwszymi z działań podejmowanych podczas opracowania modelu procesu projek-

towania PWD w SI aglomeracji są działania przygotowawcze scharakteryzowane w p.

4.2. Badania przedprojektowe to kolejny etap, którz powinien obejmować:

cel realizowanych badań,

wybór tematyki badań oraz metody badań,

opis narzędzi badawczych i kryteria doboru próby,

prezentację wyników,

wnioski z badań.

Wskazane jest, by w badaniach uczestniczyli eksperci z wieloletnim doświadczeniem

w zakresie przetwarzania i ponownego wykorzystania informacji publicznej i/lub infor-

macji pochodzącej z sektora przedsiębiorstw prywatnych. W przypadku niezadowalają-

cych wyników badań, które nie pozwolą na określenie pełnej funkcjonalności narzędzia

informatycznego oraz wzajemnych powiązań między użytkownikami, twórcami i wyko-

1. Działania przygotowawcze

(p. 4.2.)

2. Przeprowadzenie badań

przedprojektowych (p. 4.3.)

3. Właściwe opracowanie procesu projektowania PWD

w SI aglomeracji (p. 4.4. - 4.6.)

4. Walidacja (p. 4.7.)


101

nawcami, należy rozszerzyć badania o kolejną grupę tak, by otrzymać wyniki badań

przedprojektowych pozwalające na wskazanie hierarchii obszarów i najważniejszych

funkcjonalności SWD.

Dopiero po przygotowaniu i przeprowadzeniu badań przedprojektowych możliwe jest

zaprojektowanie PWD w SI aglomeracji pozwalającego na jego walidację oraz jego

dalsze prototypowanie, implementację, weryfikację, wdrożenie i kontrolę. W trakcie

opracowania PWD w SI aglomeracji powinno się dążyć do stworzenia koncepcji, która

opracowana zostanie wspólnie przez zespół ds. projektowania PWD w SI aglomeracji.

W trakcie projektowania PWD w SI aglomeracji powinno się opracować:

charakterystykę funkcji PWD w SI aglomeracji,

wymagania funkcjonalne i niefunkcjonalne procesu projektowania PWD w SI aglome-

racji koncepcję PWD w SI aglomeracji,

charakterystykę podsystemów PWD w SI aglomeracji,

charakterystykę przepływu informacji w PWD w SI aglomeracji,

charakterystykę barier prawidłowego funkcjonowania,

analizę ryzyka.

Po walidacji w rozprawie dodano rozdziały charakteryzujące działania po zaprojek-

towaniu modelu procesu projektowania PWD w SI aglomeracji, rozszerzające opis

opracowanego modelu. Charakterystyka tych działań (rys. 3.7.) dotyczy podrozdziału 4.8.

Rys. 3.7. Etapy działań po walidacji I wersji PWD w SI aglomeracji. Źródło: opracowanie własne.

Pozytywna ocena z walidacji pozwoli podjąć dalsze prace związane m.in. z prototy-

powaniem narzędzia informatycznego oraz jego implementacją. Po zakończeniu im-

plementacji PWD w SI aglomeracji poddaje się weryfikacji poprzez symulację i testo-

wanie. W tym etapie dostarcza się dowodów obiektywnych, które potwierdzają spełnione

określone wymagania wobec projektowanego PWD. Dopiero po pozytywnej ocenie

z weryfikacji może nastąpić pełne wdrożenie rozwiązania realizowane równolegle

z kontrolą i ciągłym doskonaleniem wersji od „I” do „n”. Algorytm projektowania

PWD w SI aglomeracji zaprezentowano na rysunku 3.8. uszczegóławiając go w schema-

cie blokowym na rysunku 3.9. Przedstawione na rysunku etapy zostały opracowane

w niniejszej pracy.

1. Prototypowanie wersji II PWD w SI aglomeracji

(p. 4.8.1.)

2. Przygotowanie do implementacji

(p. 4.8.2.)

3. Weryfikacja

(p. 4.8.3.)

4. Wdrożenie organizacyjne i doskonalenie

(p. 4.8.4.)


102

Rys. 3.8. Algorytm procesu projektowania PWD w SI aglomeracji. Źródło: opracowanie własne.

103

Rys. 3. 9. Schemat blokowy projektowania PWD w SI aglomeracji. Źródło: opracowanie własne.

104

c.d. Rys. 3. 910. Schemat blokowy projektowania PWD w SI aglomeracji. Źródło: opracowanie własne.

105

c.d. Rys. 3. 911. Schemat blokowy projektowania PWD w SI aglomeracji. Źródło: opracowanie własne


106

4. Model procesu projektowania podsystemu wspomagania de-

cyzji w systemie informacyjnym aglomeracji

4.1. Zarys modelu procesu projektowania podsystemu wspomagania

decyzji w systemie informacyjnym aglomeracji

4.1.1. System informacyjny jako nadsystem systemu wspomagania decyzji

Podsystem wspomagania decyzji (PWD) jest częścią systemu informacyjnego aglo-

meracji. PWD ma być systemem otwartym - dostępnym dla wszystkich użytkowników

instytucji sektora publicznego, instytucji sektora prywatnego i osób przebywających na

terenie aglomeracji otwartej. Początkowo może to być PWD jednostkowo-społeczny,

dążący w przyszłości do systemu otwartego108

.

PWD w SI aglomeracji to zbiór nadsystemów i podsystemów, które połączone są

wzajemnie siecią relacji. W niniejszym punkcie wyjaśnione zostaną te pojęcia.

Istniejące systemy zazwyczaj nie są izolowane od otoczenia i są częścią „nadsyste-

mu” (np. SI), który z kolei może być częścią „nadsystemu” (np. aglomeracji) wyższego

rzędu. Odnosząc powyższe pojęcia do PWD w SI aglomeracji możemy stwierdzić, że

(rys. 4.1):

SI jest nadsystemem PWD aglomeracji,

w SI oprócz PWD istnieją także inne podsystemy,

aglomeracja jest nadsystemem SI,

bliższe otoczenie SI to aglomeracja, a dalsze otoczenie SI to bliższe relacje oto-

czenia aglomeracji (np. relacje z innymi aglomeracjami),

wejście to sprzężenie przez które otoczenie oddziałuje na SI oraz, sprzężenie, przez

które SI oddziałuje na podsystem wspomagania decyzji (np. instytucje sektora pu-

blicznego lub prywatnego na dostęp do danych w podsystemie wspomagania decyzji),

wyjście to sprzężenie przez które SI oddziałuje na otoczenie oraz, sprzężenie, przez

które PWD oddziałuje na SI (np. dane dostępne w PWD dostępne dla instytucji sekto-

ra publicznego lub prywatnego),

108

Patrz klasyfikacja rozdział 3.1. Ewolucja systemów wspomagania decyzji – autorska klasyfikacja oraz rozdział 3.2. Klasyfikacja organizacji.


107

sprzężenia wewnętrzne w PWD to np. relacje zachodzące pomiędzy danymi pocho-

dzącymi od podmiotów sektora publicznego i prywatnego,

sprzężenia zewnętrzne w PWD to relacje zachodzące otoczeniem bliższym i dalszym

podsystemu wspomagania decyzji np. sposób dostępu do danych, aspekty prawne do-

stępu do danych, jakość danych, standaryzacja danych czy łatwość implementacji.

Rys. 4. 1. Podsystem wspomagania decyzji w systemie informacyjnym aglomeracji. Źródło: opracowanie własne.

Przez SI rozumie się, ogólny system przepływu wiadomości, obejmujący źródła da-

nych i informacji, kanały przesyłania (sprzężenia), miejsca gromadzenia, procedury prze-

kształcania danych i informacji oraz miejsca przeznaczenia danych i informacji, włącza-

jąc w to środowisko społeczne i techniczne (Klonowski, 2004, str. 180). W przypadku

aglomeracji pojęcie to dotyczy wszystkich uczestników aglomeracji oraz wszystkich

funkcji na terenie aglomeracji. Zagadnienie SI zostało wyjaśnione w p. 2.2.5.

4.1.2. System: zarządzania, informatyczny, wykonawczy i społeczny, jako pod-

systemy podsystemu wspomagania decyzji w aglomeracji

PWD w SI aglomeracji, to podsystem organizacji, który zawiera w sobie kolejne pod-

systemy:

podsystemem zarządzania,

podsystemem wykonawczym,


108

podsystemem informatycznym,

podsystemem społecznym.

Wymienione podsystemy mają pomóc w: podejmowaniu decyzji, przepływie infor-

macji i zarządzaniu w PWD w SI aglomeracji.

Rys. 4. 2. Podsystemy PWD w SI w aglomeracji. Źródło: opracowanie własne na podstawie: Z.J. Klonowski

(2004), Systemy informatyczne zarządzania przedsiębiorstwem. Modele rozwoju i właściwości funkcjonalne, Oficyna

Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, s. 18 oraz A. Hamrol, W. Mantura (1998), Zarządzanie jakością. Teoria i

praktyka, Wydawnictwo Naukowe PWN, s. 70.

ZASOBY WEJŚCIA I WYJŚCIA

Zasobami wejścia do PWD w SI aglomeracji są:

zasoby ludzkie na wszystkich poziomach PWD w SI aglomeracji w tym uczestnicy

aglomeracji I i II szczebla,

dane sektora publicznego (docelowo również sektora prywatnego),

procedury m.in.: organizacji i zarządzania danymi, ponownego udostępniania danych,

komunikacji pomiędzy twórcami, użytkownikami a wykonawcami PWD w SI aglome-

racji,

zasoby finansowe niezbędne do prawidłowego funkcjonowania PWD w SI aglomera-

cji.

Zasileniami systemu wykorzystywanymi podczas przekształcania zasobów wejścio-

wych w wyjściowe są m.in.: energia oraz informacje przekazywane między podsystemem

zarządzania, wykonawczym a społecznym, które niezbędne są do pozyskania IP na po-


109

trzeby ponownego wykorzystania czy pozyskania wiedzy dotyczącej dotychczasowych

doświadczeń w zakresie ponownego wykorzystania IP.

Zasobami na wyjściu są przede wszystkim IP przeznaczone do ponownego wyko-

rzystania, statystyki stworzone w oparciu o funkcjonalności narzędzia informatycznego

PWD, czy wiedza innych uczestników aglomeracji w zakresie ponownego wykorzystania

IP.

PODSYSTEM ZARZĄDZANIA

Podsystem zarządzania odpowiedzialny jest za funkcjonowanie całego PWD w SI

aglomeracji i za procesy, które są realizowane w tym podsystemie. Głównym podmiotem

w tym podsystemie są uczestnicy aglomeracji I szczebla. Podsystem zarządzania związa-

ny jest przede wszystkim z podstawowymi funkcjami zarządzania (Griffin, 2009, str. 6):

planowaniem i podejmowaniem decyzji,

organizowaniem,

przewodzeniem – kierowaniem ludźmi109

,

kontrolowaniem,

doskonaleniem.

Głównym zadaniem podsystemu zarządzania jest kierowanie podsystemem wyko-

nawczym tak, by zaplanowane działania w podsystemie zarządzania zostały zrealizowa-

ne w podsystemie wykonawczym. W podsystemie zarządzania dąży się do110

:

analizowania informacji z otoczenia aglomeracji,

analizowania informacji pochodzących z podsystemu wykonawczego,

podejmowania decyzji i przekazywania ich do podsystemu wykonawczego realizują-

cego zadania,

przekazywania niezbędnych danych i informacji technicznych oraz ekonomicznych

potrzebnych do realizacji zadań np. standardu i formatu danych przeznaczonych do

ponownego wykorzystania, procedur czy technologii.

Podsystem zarządzania jest istotnie powiązany z podsystemem informacyjnym PWD,

gdyż niemożliwe jest zarządzanie PWD w SI aglomeracji bez kontrolowanego przepływu

informacji.

109

Czytaj także: (Pacholski, 2012).

110 Opracowano na podstawie (Januszewski, 2008, str. 32).


110

PODSYSTEM INFORMACYJNY

Podsystem informacyjny wspomagający zarządzanie pozwala na zbieranie, przetwa-

rzanie, przesyłanie i prezentację danych w taki sposób, by usprawnić komunikację po-

między podsystemem zarządzania, podsystemem wykonawczym i podsystemem społecz-

nym. W podsystemie informacyjnym przekazywane są również decyzje z podsystemu

zarządzania do podsystemu wykonawczego. Podsystem informacyjny gromadzi dane

i informacje publiczne oraz dane i informacje pochodzące z sektora przedsiębiorstw

prywatnych. Podsystem ten odpowiada także za rozbieżności między stanem wyma-

ganym a pożądanym oraz za identyfikowanie przyczyn aberracji111

. Podmiotami w pod-

systemie informacyjnym są uczestnicy aglomeracji I i II szczebla.

PODSYSTEM WYKONAWCZY

W podsystemie wykonawczym (obiekcie zarządzanym) wyróżnić możemy dwa ro-

dzaje procesów: podstawowe i pomocnicze. Podsystem wykonawczy realizuje zadania

związane z przekształcaniem zasobów wejściowych w wyjściowe. Procesy przekształca-

nia zasobów, jako ciągi sformalizowanych procesów działań, określane będą jako funkcje

rzeczowe PWD.

Funkcje rzeczowe podstawowe, dotyczą bezpośrednio zasobu (dobra) wyjściowego

i związane są z zasobami: materialnymi, energetycznymi i informacyjnymi (Klonowski,

2004, str. 18). Do funkcji rzeczowych podstawowych PWD zaliczyć możemy:

techniczne przetwarzanie danych,

dystrybucja IP na potrzeby ponownego wykorzystania, (Januszewski, 2008, p. 32),

standaryzowanie danych IP i IPP,

współpraca z instytucjami na terenie aglomeracji i kraju,

dzielenie się wiedzą i doświadczeniami z uczestnikami aglomeracji,

czerpanie wiedzy z doświadczeń innych członków aglomeracji.

Do funkcji rzeczowych pomocniczych zaliczymy wszystkie te, związane m.in. z go-

spodarką narzędziową, kadrową czy majątkową. Wśród funkcji rzeczowych pomocni-

czych PWD wyróżnić możemy:

zabezpieczenie maszyn i urządzeń utrzymujących system informatyczny,

doskonalenie koncepcji, projektu, systemu i oprogramowania,

prowadzenie analiz i sporządzanie dokumentacji w zakresie przetwarzania i ponowne-

go wykorzystania IP,

111

Odchylenie od stanu norlamnego np. sposobu postępowania, działania lub myślenia.


111

analizę potrzeb informacyjnych i dążenie do modyfikacji i rozwoju baz danych PWD,

identyfikowanie i zgłaszanie informacji na temat zauważonych i możliwych zagrożeń,

obsługę księgową, finansową, prawną i kadrowo-finansową,

inne procesy pomocnicze wspierające procesy podstawowe.

Głównymi podmiotami w podsystemie wykonawczym są uczestnicy aglomeracji I

szczebla (p. 2.2.3).

PODSYSTEM SPOŁECZNY

Podsystem społeczny stanowią uczestnicy aglomeracji, którzy są w grupie twórców,

użytkowników i wykonawców PWD w SI aglomeracji. Osoby te wraz ze swoimi kwalifi-

kacjami, hierarchią wartości, postawami i motywacjami, aspiracjami oraz celami pozosta-

ją względem siebie w relacjach wynikających z organizacji PWD. Podmiotami podsys-

temu społecznego są uczestnicy I i II szczebla aglomeracji (p. 2.2.3).

4.1.3. Rodzaje decyzji podejmowane w obszarze przetwarzania i ponownego

wykorzystania informacji publicznej

Podmiotem decyzji PWD w SI aglomeracji są instytucje sektora publicznego, należą-

ce do aglomeracji, przy współpracy z ekspertami w dziedzinie przetwarzania i ponowne-

go wykorzystania IP oraz/lub IPP na terenie aglomeracji. Przedmiotem decyzji PWD

w SI aglomeracji są dane i informacje publiczne gromadzone na terenie aglomeracji.

W przypadku rozszerzenia PWD w SI aglomeracji dotyczy to także danych i informacji

przetwarzanych i ponownie udostępnianych przez podmioty sektora prywatnego.

PWD w SI aglomeracji projektowany jest z myślą o działaniu na rzecz:

zaspokajania potrzeb112

podmiotów sektora publicznego, dotyczących ponownego

wykorzystania danych i informacji publicznej,

udostępnienia użytkownikom aglomeracji informacji o danych sektora publicznego

(docelowo także sektora prywatnego) przeznaczonych do ponownego wykorzystania

m.in. w systemach informacyjnych,

tworzenia nowych wyrobów i usług w oparciu o dane i informacje przeznaczone do

ponownego wykorzystania,

dążenia do ujednolicania formatu danych przeznaczonych do ponownego wykorzysta-

nia na terenie aglomeracji,

doskonalenia jakości danych.

112

Aspekt prawny dostępu do informacji publicznej oraz w odniesieniu do aktów prawnych i koniecz-ności udostępniania informacji publicznej omówiony został w p 2.3.4.


112

Projektowany PWD wspomaga następujące rodzaje decyzji113

:

występujące przy rozwiązywaniu problemów niestrukturalnych,

operacyjne w zakresie sposobu i wyboru danych przeznaczonych do ponownego wy-

korzystania,

taktyczne i strategiczne dotyczące sposobu ujednolicania formatu danych przeznaczo-

nych do ponownego wykorzystania oraz podnoszenia jakości tych danych.

SWD w SI aglomeracji ma pomóc w procesie podejmowania decyzji w obszarze

przetwarzania i ponownego wykorzystania IP. Decyzje można podzielić na pięć grup

klasyfikacyjnych związanych z:

1. Podmiotem zarządzania:

PWD przeznaczony jest dla wspomagania decyzji aglomeracji otwartej oraz każdej

organizacji ze względu na wielkość na szczeblu: od stanowisk roboczych - czyli naj-

niższego szczebla w hierarchii organizacji, a na jednostce nadzorczej naczelnego sys-

temu organizacyjnego skończywszy114

;

na różnym poziomie szczegółowości mogą to być decyzje indywidualne (np.

w przypadku zgody na ponowne wykorzystanie IP) lub kolegialne np. wypracowanie

metody standaryzacji danych.

2. Obiegiem decyzji odnoszące się do:

I szczebla uczestników aglomeracji np. sekretarzy urzędów publicznych lub kierowni-

ków odpowiedzialnych za przetwarzanie i ponownie udostępnianie IP wydziałów ta-

kich jak: organizacji i spraw obywatelskich, promocji, informatyzacji i obsługi intere-

santów;

stanowisk roboczych w instytucjach I szczebla uczestników aglomeracji.

W przyszłości w II etapie rozwoju PWD w SI aglomeracji obieg decyzji odnosić się

będzie również do:

podmiotów sektora prywatnego z II szczebla uczestników aglomeracji, które będą

mogły udostępniać informacje do ponownego przetwarzania.

3. Przedmiotem decyzji, które odnoszą się do:

decyzji organizatorskich – pozwalających na: usystematyzowanie współpracy wszyst-

kich instytucji aglomeracji w zakresie struktury i formatu ponownie udostępnianych

113

Szczegółowo rodzaje decyzji dla jakich projektowany jest system opisane są w dalszej części pracy.

114 Każdy szczebel organizacji korzysta z różnych funkcjonalności PWD, co zostało szczegółowo omó-

wione w dalszej części tego punktu.


113

danych publicznych na terenie aglomeracji, wypracowania wspólnego rozwiązania

w zakresie przetwarzania i ponownego udostępniania IP, negocjowania i lobbowania

na szczeblu kraju w celu dalszego rozwoju wspólnego udostępniania IP, podział zadań

i obowiązków na terenie aglomeracji, harmonogramowanie prac;

decyzji technicznych – pozwalających na: wypracowanie najlepszego rozwiązania

technicznego (w tym formatu danych) ponownego udostępniania IP na potrzeby two-

rzenia nowych towarów na terenie aglomeracji, zwiększania satysfakcji z jakości da-

nych;

decyzji kontrolnych - pozwalających na zbieranie informacji na temat efektywności

ponownie udostępnianych IP oraz sposobu ich ponownego wykorzystania;

decyzji planistycznych – pozwalających na podejmowanie kroków dalszego rozwoju

zaprojektowanego PWD.

4. Czasem podejmowania decyzji:

w zakresie ponownego udostępniania IP odnoszące się do czasu rzeczywistego;

w zakresie standaryzacji i podnoszenia jakości danych oraz dalszego rozwoju PWD;

5. Rodzajem decyzji:

decyzje strategiczne – długofalowe, perspektywiczne cele uczestników aglomeracji,

podejmowane wyłącznie przez podmioty I szczebla uczestników aglomeracji, które

odnoszą się przede wszystkim do programów politycznych podmiotów rządzących

i do programów rozwoju społeczno-gospodarczego;

decyzje taktyczne – w określonej skali wskazują sposób realizowania decyzji strate-

gicznych przedstawionych w formie aktów wykonawczych w stosunku do priorytetów

politycznych i społeczno-ekonomicznych; decydująca rola w tworzeniu decyzji tak-

tycznych należy do podmiotów I szczebla uczestników aglomeracji;

decyzje operacyjne – działania wykonawcze podjętych wcześniej decyzji taktycznych

i strategicznych; część bieżących działań podmiotów I szczebla uczestników aglome-

racji.

4.2. Działania przygotowawcze do projektowania podsystemu wspoma-

gania decyzji w systemie informacyjnym aglomeracji

W niniejszym podrozdziale opisano pierwszy etap działań przygotowawczych doty-

czących projektowania PWD w SI aglomeracji.

Pierwszym z działań podejmowanych podczas projektowania PWD w SI aglomeracji

jest podjęcie decyzji o projektowaniu PWD w SI aglomeracji i wybór osób angażują-


114

cych się w projektowanie PWD. Powinni to być przede wszystkim przedstawiciele

wszystkich członków; aglomeracji (podmioty I szczebla uczestników aglomeracji), z któ-

rych utworzony zostanie zespół ds. projektowania PWD w SI aglomeracji. Podczas dobo-

ru osób do zespołu należy uwzględnić:

zasoby ludzkie i przydzielić te zasoby do prac w zespole,

kwalifikacje i wiedzę osób z zespołu w zakresie przetwarzania i ponownego wykorzy-

stania IP oraz rozwój indywidualnych i grupowych kompetencji w celu zwiększania

wydajności w projekcie,

opis i przydzielenie ról, obowiązków i zależności hierarchicznych w zespole ds. pro-

jektowania.

Przy rozpoczęciu prac związanych z projektowaniem podjęte muszą zostać także de-

cyzje, co do tworzenia dalszych zespołów np. nadzoru i badań (w tym walidacji i weryfi-

kacji), analityki, tworzenia standardów jakości informacji, czy upowszechniania opraco-

wanego rozwiązania.

Charakterystyka kolejnych zespołów odnosi się do zadań oraz odpowiedzialności

w podziale przynajmniej na: twórców, wykonawców i użytkowników PWD w SI aglome-

racji.

Twórcy, wykonawcy i użytkownicy PWD to grupy wzajemne ze sobą powiązane

funkcjonalnie. Ich istnienie jest niezbędne do poprawnego zaprojektowania PWD w SI

aglomeracji. Warto omówić funkcje oraz role jakie odgrywają w projektowaniu systemu.

Twórcy systemu to przede wszystkim uczestnicy aglomeracji I szczebla oraz eksperci

z II szczebla. Wśród tej grupy wyróżnić możemy kolejne grupy:

stratedzy, którzy określają główne obszary objęte informatyzacją;

analitycy, którzy badają potrzeby informacyjne przyszłych użytkowników systemu

informatycznego;

projektanci, którzy opracowują koncepcję i projekt właściwy systemu;

programiści, którzy na podstawie projektu opracowują oprogramowanie;

wdrożeniowcy, którzy współpracują z użytkownikami wykonując wszystkie konieczne

zadania pozwalające na uruchomienie systemu w aglomeracji (Januszewski, 2008, str.

25);

specjalistyczne zespoły ds.: nadzoru i badań (w tym walidacji i weryfikacji), analityki,

tworzenia standardów jakości informacji, upowszechniania.

Użytkownicy systemu to uczestnicy aglomeracji I szczebla (dawcy informacji) oraz II

szczebla. Wśród grup użytkowników wyróżnić możemy kolejne grupy:


115

osoby i organizacje udostępniające dane (tzw. dawcy informacji);

osoby i organizacje korzystające z danych (emitujące dokumenty, przygotowawcze

raporty i zestawienia, ponownie wykorzystujące dane z SWD w systemach informa-

cyjnych);

osoby i organizacje tworzące bazę wiedzy;

decydenci, którzy analizują informacje pochodzące z systemu i na ich podstawie po-

dejmują decyzje (Januszewski, 2008, str. 25).

Wykonawcy systemu z kolei to przede wszystkim uczestnicy aglomeracji II szczebla

przy wsparciu uczestników I szczebla. Wyróżniamy tutaj kolejne grupy:

administratorzy systemu, którzy np. zarządzają oprogramowaniem systemowym, po-

mocniczym i narzędziowym (np. antywirusowym), a zatem zarządzają i nadzorują

działanie systemu od strony technicznej;

administratorzy sieci, którzy monitorują poprawne funkcjonowanie sieci;

administratorzy baz i hurtowni danych, którzy zarządzają dostępem do baz danych lub

innych aplikacji, dokonują konfiguracji serwerów baz danych oraz wykonują kopie

bezpieczeństwa, a w razie awarii również prowadzą odzyskiwanie danych;

pracownicy działu help desk (serwisanci), którzy zapewniają prawidłowe funkcjono-

wanie sprzętu, jak również udzielają porad użytkownikom systemu (Januszewski,

2008, str. 25).

Użytkownik PWD, będący użytkownikiem przestrzeni miejskiej (osoba fizyczna),

wspierający swoje decyzje na poziomie operacyjnym (w codziennym życiu), może być

również twórcą innego systemu np. informacyjnego, opracowanego z myślą o wybranej

grupie docelowej.

Ze względu na cel korzystania z PWD w SI aglomeracji użytkowników podzielić

można na kolejnych:

aktywni użytkownicy sektora publicznego – mogący korzystać z wszystkich funk-

cjonalności PWD (I szczebel uczestników aglomeracji),

bierni użytkownicy sektora publicznego – mogący korzystać z funkcjonalności

PWD z wyjątkiem udostępniania danych i informacji publicznych do ponownego wy-

korzystania (I szczebel uczestników aglomeracji),

bierni użytkownicy sektora prywatnego – mogący korzystać z funkcjonalności

PWD z wyjątkiem udostępniania danych opracowanych poza sektorem publicznym,

które przeznacza się do ponownego wykorzystania (II szczebel uczestników aglome-

racji),


116

aktywni użytkownicy sektora prywatnego - mogący korzystać z wszystkich funk-

cjonalności PWD w tym udostępniania danych opracowanych poza sektorem publicz-

nym, które przeznacza się do ponownego wykorzystania (II szczebel uczestników

aglomeracji).

Rys. 4.3. Schemat ogólny współpracy podczas projektowania PWD w SI aglomeracji. Źródło: opracowanie

własne.

Konieczne jest nadzorowanie funkcjonowania PWD w SI aglomeracji i ciągłe do-

skonalenie podsystemu. Analiza kierunków doskonalenia PWD w SI aglomeracji prowa-

dzona powinna być w oparciu o treści na platformie komunikacyjnej PWD w SI aglome-

racji, do której mają dostęp wszyscy obecni i przyszli jego użytkownicy.

Bez współpracy twórców, wykonawców i użytkowników (rys. 4.3. i 4.4) system ten

nie będzie spełniał swojej roli. W przypadku wypracowania wspólnego stanowiska przez

uczestników aglomeracji I szczebla, PWD może w istocie stać się siłą napędową aglome-

racji przyczyniając się m.in. do rozwoju innowacyjności i przedsiębiorczości, czy wzro-

stu świadomości społeczeństwa w zakresie nowych technologii.

Na rysunku 4.4. zilustrowano schemat powiązań twórców, użytkowników

i wykonawców PWD.


117

ie

ekonomiczne

Rys. 4.4. Schemat powiązań twórcy, użytkownika i wykonawcy PWD w SI aglomeracji. Źródło: opracowanie

własne.

W projektowaniu i doskonaleniu funkcjonowania PWD w SI aglomeracji uczestni-

czyć powinni wszyscy zainteresowani, w tym przede wszystkim przyszli użytkownicy

tego podsystemu. Takie podejście pochodzące z logiki zarządzania współuczestniczące-

go, to podkreślanie wagi aktywności obywateli w rozstrzyganiu ważnych spraw publicz-

nych oraz służebności administracji publicznej wobec obywateli i ich wspólnot. Rolę

twórców, użytkowników i wykonawców w projektowaniu PWD w SI aglomeracji przed-

stawiono na rysunku 4.5.

Konieczne jest, aby podczas projektowania PWD, jak również w kolejnych etapach

tworzenia systemu, opracowywać i systematyzować powstałą dokumentację, a także

tworzyć dokumentację dla użytkownika i administratora narzędzia informatycznego.

Wskazane jest, by na każdym etapie prac włączyć w dyskusje konsultantów z różnych

środowisk - twórców oraz przyszłych użytkowników i wykonawców tak, aby zaspokoić

potrzeby w zakresie projektowanego narzędzia informatycznego możliwie największej

grupy osób.

Ocena stopnia spełnienia potrzeb informacyjnych użytkownika

Badanie potrzeb użytkowników

UŻYTKOWNIK

Potrzeba

PWD

WYKONAWCA

Sto

pie

ń

zasp

oko

jen

ia

po

trze

b

Informacja Bazy danych

TWÓRCA


118

Rys. 4.5. Rola twórców, użytkowników i wykonawców w projektowaniu PWD w SI aglomeracji. Źródło:

opracowanie własne

Rys. 4.6. Koncepcja struktury i funkcji twórców, użytkowników i wykonawców PWD w SI aglomeracji.



119

Na rysunku 4.6. zaprezentowano działania, jakie realizowane są przez grupy: twór-

ców, użytkowników i wykonawców PWD w SI aglomeracji na wejściu do procesu pro-

jektowania PWD w SI aglomeracji i wyjściu.

PWD w SI aglomeracji powinien zostać opracowany wspólnie w perspektywie dłu-

goterminowej w oparciu o strategię projektowanego PWD w SI aglomeracji. Zadania

powinny odnosić się do decyzji strategicznych. Wymienić wśród nich można:

cele strategiczne, taktyczne i operacyjne przetwarzania oraz ponownego wykorzy-

stania informacji publicznej na terenie aglomeracji,

powołanie wśród wszystkich gmin i miast aglomeracji osób odpowiedzialnych za

przetwarzanie i ponowne wykorzystanie informacji oraz utworzenie zespołów specja-

listycznych odpowiedzialnych za dane zadania,

określenie sposobu zarządzania PWD w SI aglomeracji – sugeruje się nadzorowa-

nie przez instytucję miasta – lidera aglomeracji,

dążenie do standaryzacji przetwarzania i ponownego udostępniania informacji na

terenie aglomeracji w formacie powszechnie wykorzystywanym w biznesie (np. XML,

API),

dążenie do doskonalenia jakości przetwarzanych i ponownie udostępnianych infor-

macji na terenie aglomeracji w oparciu o potrzeby informacyjne użytkowników PWD,

dążenie do edukowania pracowników instytucji publicznych oraz społeczeństwa

o korzyściach wynikających z przetwarzania i ponownego udostępniania informacji,

ciągłe doskonalenie PWD w SI aglomeracji,

współprojektowanie PWD w SI aglomeracji przez użytkowników i przyszłych użyt-

kowników PWD m.in. poprzez prowadzenie systematycznych badań potrzeb informa-

cyjnych powtarzanych nie rzadziej niż dwa razy na rok,

termin aktualizacji strategii - ze względu na szybki postęp techniczny nie rzadziej

niż raz na rok,

czas realizacji kolejnych zadań.

Badanie potrzeb informacyjnych przyszłych użytkowników powinno być uwzględ-

nione na poziomie strategii aglomeracji w zakresie przetwarzania i ponownego wykorzy-

stania informacji. Sama koncepcja PWD w SI aglomeracji musi zostać opracowana przez

twórców w oparciu o strategię, potrzeby informacyjne użytkowników oraz wymagania

PWD w SI aglomeracji zawierający bazy danych. W I wersji PWD w SI aglomeracji

dane powinny być udostępniane przez wszystkie podmioty sektora publicznego aglome-

racji, w wersji „n” hurtownia powinna być otwarta również na dane sektora prywatnego.


120

Programowanie informatyczne systemu powinno umożliwiać nieustanny rozwój hurtowni

danych i oprócz niej, zawierać kolejne moduły: platformę komunikacyjną, bazę wiedzy

oraz analizy statystyczne.

Rys. 4.7. Struktura PWD w systemie informacyjnym aglomeracji. Źródło: opracowanie własne.

Po wybraniu zespołów uczestniczących w projektowaniu PWD w SI aglomeracji,

rozdzieleniu zadań i czasu ich wykonania, należy się zastanowić nad głównymi funkcja-

mi i modułami PWD. PWD musi być współtworzony przez twórców, wykonawców

i użytkowników realizując wspólne działania poprzez (rys. 4.7.):

tworzenie wspólnego standardu gromadzenia i przetwarzania informacji publicznej

na terenie aglomeracji,

ułatwienie ponownego udostępniania informacji publicznej zarówno podmiotom

sektora publicznego, jak i prywatnego,

tworzenie bazy wiedzy (raporty, analizy, scenariusze, dobre praktyki, mapy procesów,

akty prawne, przetargi, procedury przepływu informacji), dotyczącej przetwarzania

i ponownego wykorzystania IP na terenie aglomeracji,


121

opis najlepszych przypadków przetwarzania i ponownego udostępniania informacji

publicznej w kraju, w Unii Europejskiej oraz wybranych przypadków na świecie,

gromadzenie i analizę potrzeb instytucji sektora publicznego oraz społeczeństwa

aglomeracji w zakresie typu i szczegółowości danych publicznych,

monitorowanie i doskonalenie jakości danych i informacji publicznych,

ułatwienie komunikacji w zakresie przetwarzania i ponownego udostępniania infor-

macji publicznej,

dzielenie się wiedzą w zakresie przetwarzania i ponownego udostępniania informacji

publicznej.

Istotnym z punktu widzenia opracowania PWD w SI aglomeracji jest czynnik organi-

zacyjny. Istnieje konieczność zgromadzenia w jednym miejscu wszystkich aktów

prawnych zarówno tych krajowych, jak i wspólnotowych, w zakresie przetwarzania

i ponownego udostępniania informacji publicznej, jak również opracowania spójnej poli-

tyki aglomeracji w zakresie wspólnego przetwarzania i ponownego udostępniania infor-

macji publicznej na jej terenie. Bez jednoznacznego poparcia idei przez członków aglo-

meracji dążącej do wspólnego przetwarzania i ponownego udostępniania informacji pu-

blicznej, pojawiać się będą problemy: dyspersja baz danych, brak szczegółowości czy też

redundancja danych.

PWD zbudowany powinien być z kolejnych modułów (rys. 4.8.):

1. Hurtownia danych publicznych - pozwalająca na ich przetwarzanie i ponowne wy-

korzystywanie przez osoby fizyczne, podmioty sektora publicznego i prywatnego;

2. Platforma komunikacji - ułatwiająca kontakt pomiędzy podmiotami sektora publicz-

nego i prywatnego przede wszystkim w skali aglomeracji, ale również w skali kraju

i świata; platforma komunikacji ma ułatwić prace nad standaryzacją, monitorowaniem

i doskonaleniem jakości danych i informacji, oraz dokonaniem wstępnej analizy po-

trzeb informacyjnych w aglomeracji;

3. Baza wiedzy, umożliwiająca zapoznanie się m.in. z: dotychczasowymi przypadkami

i dobrymi praktykami ponownego wykorzystania i przetwarzania informacji

w aglomeracji, kraju i na świecie, nowelizacjami aktów prawnych krajowych i wspól-

notowych, opisem map procesów, schematem i czasem udostępniania informacji,

przetargami związanymi z przetwarzaniem i ponownym udostępnianiem danych i in-

formacji publicznej;

4. Analizy statystyczne, pozwalające na generowanie statystyk i podstawowych analiz

w obrębie przetwarzania i ponownego wyszukiwania informacji.


122

Rys. 4.8. Moduły PWD w SI aglomeracji. Źródło: opracowanie własne.

PWD bazuje na algorytmach decyzyjnych umożliwiających rozwiązanie problemu

w obszarze przetwarzania i ponownego wykorzystania IP na terenie aglomeracji. W tym

celu podczas procesu projektowania należy zbudować algorytmy decyzyjne - modele

matematyczne i zastosować odpowiednie procedury obliczeniowe.

Należy pamiętać o tym, że preferencje sprzętowe i softwareowe PWD, jak również

ograniczenia finansowe i sprzętowe w niniejszej pracy nie są brane pod uwagę.

Wymagania PWD w SI aglomeracji przedstawiono w tabeli 4.1.

Tab.4.1. Wymagania PWD w SI aglomeracji zawierający bazy danych.

WYMAGANIA OPIS

Ciągłe doskonalenie

Potrzeby informacyjne są zmienne w czasie, dlatego konieczne jest

stworzenie modułu wymiany danych i informacji pozwalającego na

publiczny (np. na forach internetowych) kontakt pomiędzy wszystkimi

zainteresowanymi, nie tylko na terenie aglomeracji, ale również poza

granicami państwa.

Edukacyjność

Konieczne jest stworzenie bazy wiedzy oraz upublicznianie informacji

o dobrych praktykach w zakresie przetwarzania i ponownego udostęp-

niania informacji.

Fizyczna i logiczna niezależność

danych

Dane i sposób funkcjonowania PWD nie jest zależny od zmian organi-

zacyjnych i technologicznych.

Kontrolowana redundancja

Pozwala na minimalizowanie nadmiaru informacji w bazie danych,

poprawia czas dostępu do informacji, jak również poprawia jakość

przetwarzanych i ponownie udostępnianych danych; ograniczana m.in.

poprzez restrykcyjne przestrzeganie referencyjności zasobów.

Łatwość rozwoju i reorganizacji

Bazy danych nieustannie będą rozwijane przede wszystkim o dane

sektora publicznego. Obecnie nie dąży się do stworzenia repozytorium

także w oparciu o dane sektora prywatnego (komercyjne).



123

c.d. Tab.4.1. Wymagania PWD w SI aglomeracji zawierający bazy danych.

WYMAGANIA OPIS

Przejrzystość

Istnieje konieczność łatwego i intuicyjnego obrazowania sposobu pre-

zentacji danych m.in.: poziomu ich szczegółowości, jakości, formatu,

sposobu i czasu dostępu czy kosztu.

Różnorodność korzystania

z systemu

Twórcy, użytkownicy i wykonawcy PWD korzystać będą z systemu

w różnorodny sposób, a PWD powinien im to umożliwić.

Standaryzacja

W bazie udostępnianych jest wiele rodzajów danych. Standaryzacja

pozwala na ujednolicenie formatu przetwarzania i ponownego udostęp-

niania informacji.

Swobodny dostęp

Do PWD dostęp powinny mieć przede wszystkim podmioty sektora

publicznego z terenu aglomeracji po to, by standaryzować sposób udo-

stępniania i ponownego przetwarzania danych publicznych. Z PWD

korzystać powinny również osoby fizyczne i podmioty sektora prywat-

nego, które będą chciały swobodnie: przeglądać jakość, ilość i rodzaj

danych, ponownie je wykorzystywać czy dzielić się wiedzą w zakresie

przetwarzania i ponownego udostępniania informacji.

Tajność

Grupy twórców i wykonawców z sektora publicznego i prywatnego

przyporządkowują uprawnienia użytkownikom do wybranych funkcjo-

nalności systemu.

Zabezpieczenia przed awariami

i utratą danych

Nieprzewidziane okoliczności w zakresie przetwarzania i udostępnia-

nia danych powinny być minimalizowane poprzez procedury bezpie-

czeństwa danych.

Zgodność z prawem

Nieustanne zmiany i nowelizacje prawa polskiego wymuszają, by pod-

system wspierał twórców, użytkowników i wykonawców PWD w za-

kresie nowelizacji prawa polskiego i wspólnotowego, dotyczącego

przetwarzania i ponownego udostępniania informacji publicznej.


Bazy danych PWD nie mogą być jedynie magazynem danych i informacji. Udostęp-

nianie danych i informacji powinno harmonizować działania organizacyjno-zarządcze

i przy pomocy bazy wiedzy, wspierać użytkowników w podejmowaniu decyzji. System

ten musi być również bezpieczny zarówno w wymiarze technicznym, jak również organi-

zacyjnym.

4.3. Przeprowadzenie badań przedprojektowych

4.3.1. Cele i zakres badań przedprojektowych

Głównym celem badań przedprojektowych115

jest analiza otoczenia i przewidywa-

nych tendencji dotyczących jakości oraz przetwarzania i ponownego wykorzystania IP

oraz IPP w aglomeracji. Na etapie badań indywidualnych wyodrębniono pytania rozpo-

115

Celowo użyto tutaj terminu badania przedprojektowe. Zazwyczaj prowadzi się badania wstępne i badania właściwe, jednak w tym przypadku celem badań jest wstępna analiza sytuacji pozwalająca na zaproponowanie standardu procesu projektowania podsystemu wspomagania decyzji w informacyjnym systemie aglomeracji.


124

znawcze, a na etapie indywidualnych wywiadów pogłębionych sformułowano pytania

kluczowe, uszczegóławiające badanie ankietowe z ekspertami. Osiągnięcie celu główne-

go badań przedprojektowych jest zagwarantowane przez realizację badań szczegółowych

ukierunkowanych na kluczowe obszary związane z procesem projektowania PWD w SI

aglomeracji.

Realizacji celu głównego przyporządkowano następujących 5 celów szczegółowych:

1) Analiza otoczenia w zakresie przetwarzania IP oraz IPP i ocena zgodności dzia-

łań z aktami prawnymi w zakresie przetwarzania IP oraz IPP.

Cel ten dotyczy obszaru przetwarzania informacji przez podmioty z sektora publicz-

nego i prywatnego. Dokonana analiza literaturowa w tym zakresie pozwoliła na porów-

nanie aktów prawnych z rzeczywistą sytuacją w obszarze udostępniania informacji pu-

blicznej. Wyniki tej analizy i kolejnych opisano w p. 4.3.4. Prezentacja wyników badań.

2) Analiza otoczenia w zakresie ponownego wykorzystania IP oraz IPP i ocena

zgodności z aktami prawnymi w zakresie przetwarzania IP oraz IPP.

Cel ten dotyczy obszaru ponownego udostępniania informacji wykorzystywanych

w innych zakresach aniżeli pierwotne przetwarzanie informacji przez osoby fizyczne

i podmioty sektora publicznego i prywatnego. Wcześniej dokonana analiza literaturowa

w tym zakresie (rozdział 2) pozwoliła na określenie minimalnych wymagań określonych

w aktach prawnych dotyczących ponownego wykorzystania IP oraz IPP.

3) Prognoza tendencji w kształtowaniu zjawisk i procesów związanych

z przetwarzaniem IP oraz IPP.

Ten cel związany jest z analizą kierunków rozwoju IP oraz IPP w zakresie: generowa-

nia, gromadzenia, przechowywania, przekazywania, przetwarzania, udostępniania, inter-

pretacji, wykorzystywania oraz ponownego wykorzystania danych i informacji. Szybki

postęp technologiczny oraz konieczność dopasowania do zmian otoczenia wpływa na

użyteczność PWD w SI aglomeracji. Próba przewidywania kierunków w zakresie dalsze-

go rozwoju procesu informacyjnego pozwoli zminimalizować te niedogodności.

4) Prognoza tendencji w kształtowaniu zjawisk i procesów związanych z ponownym

wykorzystaniem IP oraz IPP.

Obszar badawczy wytyczony w tym celu związany jest z analizą i próbą przewidywa-

nia dalszych kierunków związanych z ponownym wykorzystaniem IP oraz IPP w aglo-

meracji. Nowelizacja ustawy o dostępie do informacji publicznej z dnia 16 września 2011

r. wprowadziła istotne zmiany w zakresie udostępniania i ponownego wykorzystania IP.

Badania przedprojektowe w tym obszarze pozwolą również rozpoznać kierunki w zakre-


125

sie ponownego wykorzystania IPP i odpowiedzieć na pytanie, czy jest to w ogóle możli-

we.

5) Analiza dotycząca jakości IP i IPP, w tym analiza dotycząca nadmiaru danych

i informacji w zakresie IP oraz IPP.

W ramach tego obszaru badawczego skupiono się na zrozumieniu przez podmioty sek-

tora publicznego i prywatnego pojęć nadmiaru oraz jakości informacji. Analiza dotyczyła

określenia, co poszczególne grupy rozumieją pod pojęciem jakości informacji i jakie ce-

chy im nadają. Opisy pertynentnej informacji dokonać powinni przedstawiciele instytucji

sektora publicznego oraz prywatnego.

Wytyczone cele szczegółowe umożliwiły przeprowadzenie pogłębionej analizy, któ-

rej rezultatem mają być rekomendacje do projektowania PWD w SI aglomeracji (p.

4.3.5.).

Zakres badania w rozprawie obejmuje niżej opisaną perspektywę czasową, teryto-

rialną oraz przedmiotową.

1) Perspektywa czasowa: obejmuje zakres lat 1990-2030.

2) Perspektywa terytorialna: obejmuje aglomerację poznańską.

3) Perspektywa przedmiotowa: badaniem zostali objęci przedstawiciele 2 grup podmio-

tów:

sektora publicznego – przedstawiciel Wydziału Organizacyjnego Urzędu Miasta

Poznań,

sektora prywatnego – wykonawca SI, mający doświadczenie w ponownym wyko-

rzystywaniu IP w celach komercyjnych.

4.3.2. Tematyka i metoda badań przedprojektowych

Badania przedprojektowe podzielono na 3 etapy zaprezentowane na rysunku 4.9.

Pierwszy etap badań wykorzystuje metodę badań eksploracyjnych (badania opi-

sowe): analizy dokumentów, źródeł literaturowych oraz analizy przypadków. Wyniki I

etapu badań przedprojektowych scharakteryzowano w p. 4.3.4. Prezentacja wyników ba-

dań. Wnioski z badań literaturowych przedstawiono na stronie 136.

Drugi z etapów badań przedprojektowych dotyczy wywiadów indywidualnych po-

głębionych z przedstawicielem podmiotu sektora publicznego oraz podmiotów sektora

prywatnego. Etap ten pozwala na dokonanie analizy obecnej sytuacji w każdej z grup

w odniesieniu do przetwarzania i ponownego wykorzystania IP i IPP. Zdania rozbieżne

są obszarami problemowymi poruszanymi w trzecim etapie badań. Wyniki II etapu badań

przedprojektowych opisano w p. 4.3.4. Prezentacja wyników badań strona 138.


126

Ostatni etap obejmuje badanie ankietowe przeprowadzone z ośmioma ekspertami

będącymi przedstawicielami podmiotu sektora publicznego. Ten etap został zrealizowany

w celu pogłębienia wyników II etapu badań przedprojektowych tj. z wywiadów indywi-

dualnych z ekspertami. Wyniki III etapu badań przedprojektowych opisano w p. 4.3.4.

Prezentacja wyników badań strona 141.

Rys. 4.9. Etapy badań przedprojektowych opracowania PWD w SI aglomeracji. Źródło: opracowanie własne.

Metody badań przedprojektowych klasyfikuje się w literaturze jako metody jako-

ściowe. Źródła pochodzenia danych w przeprowadzonym badaniu klasyfikuje się do gru-

py danych wtórnych oraz pierwotnych.

Architekturę procesu badań zaprojektowano w odniesieniu do celów rozprawy, na

podstawie których wyznaczono cele badania przedprojektowego. Na podstawie tych ce-

lów określono główne obszary badawcze, oraz odpowiadające im pytania badawcze.

W tabeli 4.2. zagadnieniom problemowym przyporządkowano źródła danych wraz z me-

todami badawczymi pozyskiwania i analizy informacji. W tabeli 4.3. szczegółowo opisa-

no obszary oraz pytania jakie zadano ekspertom podczas wywiadu indywidualnego. Dla

każdego z pytań przyporządkowano:

metody badawcze,

rodzaj osiągniętego celu.

I etap badań przedprojek.

•metoda badań eksploracyjnych: analiza dokumentów i źródeł literaturowych

•zidentyfikowanie obszarów podlegających badaniom przedprojektowym w II etapie badań przedprojektowych

II etap badań przedprojek.

•wywiady indywidualne pogłębione częściowo ustrukturyzowane z przedstawicielami podmiotu sektora publicznego i podmiotu sektora prywatnego

•zidentyfikowanie obecnej sytuacji w odniesieniu do przetwarzania i ponownego wykorzystania IP i IPP

•zidentyfikowanie obszarów podlegających badaniom przedprojektowym w III etapie badań przedprojektowych

III etap badań przedprojek.

•badanie ankietowe przeprowadzone z ośmioma ekspertami będącymi przedstawicielami podmiotu sektora publicznego

•pogłębienie wyników z wywiadów indywidualnych z ekspertami

127

Tab.4. 2. Cel główny i cele szczegółowe badań oraz metody badawcze w wywiadzie indywidualnym z ekspertami.

LEGENDA

CEL GŁÓWNY

BADAŃ

Głównym celem badań przedprojektowych jest analiza i ocena w zakresie obecnej sytuacji i przewidywanych tendencji

dotyczących jakości oraz przetwarzania i ponownego wykorzystania IP oraz IPP w aglomeracji.

CELE SZCZE-

GÓŁOWE BA-

DAŃ

1. Analiza przetwa-

rzania

Analiza i ocena obec-

nej sytuacji w zakre-

sie przetwarzania IP

oraz IPP oraz ocena

zgodności działań

z aktami prawnymi

w zakresie przetwa-

rzania IP oraz IPP.

2. Analiza wykorzy-

stania

Analiza i ocena obec-

nej sytuacji w zakre-

sie ponownego wyko-

rzystania IP oraz IPP

i ocena zgodności

z aktami prawnymi

w zakresie przetwa-

rzania IP oraz IPP.

3. Trend przetwa-

rzania

Próba przewidywania

tendencji w kształto-

waniu zjawisk i pro-

cesów związanych

z przetwarzaniem IP

oraz IPP.

4. Trend wykorzy-

stania

Próba przewidywania

tendencji w kształto-

waniu zjawisk i pro-

cesów związanych

z ponownym wyko-

rzystaniem IP oraz

IPP.

5. Jakość

Analiza dotycząca

jakości IP i IPP,

w tym dotycząca

nadmiaru danych

i informacji w zakre-

sie IP oraz IPP.

BADANIA

WTÓRNE – Meto-

dy badawcze

AD – analiza dokumentów (I etap badań przedprojekto-

wych)

AŹL- analiza źródeł literaturowych (I etap badań przedpro-

jektowych)

BADANIA PIER-

WOTNE– Metody

badawcze

WIE – wywiady indywidualne z ekspertami częściowo

ustrukturyzowane (II etap badań przedprojektowych)

AE – badania ankietowe z ekspertami sektora publicznego

(III etap badań przedprojektowych)


128

Tab.4.3. Zagadnienia badawcze wywiadu indywidualnego z ekspertami.

ZAGADNIENIA BADAWCZE Rodzaj osiągniętego

celu szczegółowego

Metody

badawcze

Grupa 1: Instytucja sektora publicznego

1.1. Informacja publiczna – sytuacja obecna

1.1.1.

Czy wypracowano już standardy dotyczące przetwarzania informacji tj.:

generowania (produkcji informacji),

gromadzenia (zbierania) informacji,

przechowywania (pamiętania, magazynowania, archiwizowania) informacji,

przekazywania (transmisji) informacji,

przetwarzania (przekształcania, transformacji, translacji) informacji,

udostępniania (upowszechniania) informacji,

interpretację (translację na język użytkownika) informacji, wykorzystywanie (użytkowanie) informa-

cji

Analiza przetwarzania AD, AŹL,

WIE, AE

1.1.2. Czy dane są wspólnie gromadzone przez instytucje publiczne na terenie aglomeracji? Czy dąży się do

tego? Dlaczego? W jakich obszarach? Analiza przetwarzania WIE, AE

1.1.3. Czy instytucje kontaktują się z potencjalnymi wykonawcami systemów informacyjnych po to, by do-

skonalić sposób udostępniania danych? Czy instytucja widzi taką potrzebę?

Analiza przetwarzania,

Jakość WIE, AE

1.2. Nadmiarowość i jakość informacji

1.2.1. Jak Pan/Pani rozumie pojęcie jakość informacji? Jakość AŹL, WIE

1.2.2. Czy i jakie działania są prowadzone w celu minimalizowania nadmiarowości IP? Jakość AŹL, WIE

1.2.3. Jakie pozytywne i negatywne czynniki związane są z ujednolicaniem IP z IPP? Czy jest to możliwe? Jakość,

Trend przetwarzania

AŹL, WIE,

AE

1.2.4. Czy są podejmowane działania w celu ujednolicania IP z IPP? Jakie? Czy w przyszłości przewiduje się

takie działania?

Jakość,

Trend przetwarzania WIE, AE


129

c.d. Tab.4.3. Zagadnienia badawcze wywiadu indywidualnego z ekspertami.



Metody

badawcze

1.2.5.

Czy i jakie działania są podejmowane w celu opracowania standardu ponownego wykorzystania IP? Czy

prowadzone są konsultacje w tej sprawie z podmiotami z sektora prywatnego z aglomera-

cji/Wielkopolski/Polski/Europy lub z innymi podmiotami posiadającymi doświadczenie w tych zagad-

nieniach w skali aglomeracji/Wielkopolski/Polski/Europy?

Jakość WIE, AE

1.3. Akty prawne związane z dostępem do informacji publicznej i informacji pochodzącej z sektora prywatnego

1.3.1. Jakie są największe bariery związane z wprowadzeniem w życie przez instytucje publiczne nowelizacji

ustawy o dostępie do informacji publicznej? Analiza wykorzystania

AD, AŹL,

WIE

1.3.2. Czy obecnie wszystkie prowadzone działania są zgodne ze zmienioną ustawą o dostępie do informacji

publicznej? Analiza wykorzystania WIE, AE

1.3.3. Jakie zapisy w znowelizowanej ustawie mogą wzbudzać kontrowersje wśród podmiotów publicznych i

jakie trudno jest realizować? Analiza wykorzystania

AŹL, WIE,

AE

1.3.4. Czy w świetle prawa, każda instytucja powinna udostępniać w ten sam sposób swoje informacje?

W jakich działaniach może zajść różnica w przetwarzaniu informacji i ponownym ich wykorzystaniu?


analiza wykorzystania

AŹL, WIE,

AE

1.3.5.

Jakie zmiany mogą zajść w kraju w najbliższym czasie w związku ze zmianą aktów prawnych i wpro-

wadzeniu w życie ustawy o dostępie do danych z sektora publicznego mówiących o zapisach ponownego

wykorzystania danych publicznych (ustawa o dostępie do informacji publicznej z dn. 16 września 2011)?

Jaki jest kierunek takich działań?

Trend wykorzystania,

Analiza wykorzystania WIE

1.4. Dotychczasowe doświadczenia ponownego wykorzystania informacji

1.4.1. Jakie korzyści można osiągnąć poprzez ponowne wykorzystanie IP oraz nowych technologii w aglome-

racji? Analiza wykorzystania

AD, AŹL,

WIE, AE

1.4.2. Jakie są koszty udostępnienia informacji do ponownego jej wykorzystania? Analiza wykorzystania AD, AŹL,

WIE


130




Metody

badawcze

1.4.3.

Jakie prowadzi się działania dążące do wspólnego ze wszystkimi instytucjami publicznymi przetwarza-

nia informacji w aglomeracji? Czy takie działania również podejmowane są wraz z podmiotami z sektora

prywatnego? Na jakim etapie są prace?


Jakość

AD, AŹL,

WIE, AE

1.4.4.

Czy po znowelizowaniu ustawy o dostępie do informacji publicznej pojawiały się zapytania w związku

z ponownym wykorzystaniem IP? Czy były to pozytywne czy negatywne odpowiedzi? Z jakich przy-

czyn?

Analiza wykorzystania WIE, AE

1.4.5.

Pomijając kwestie formalne, czy i jakie działania planuje podjąć instytucja w przypadku negatywnej

decyzji wnioskującego o ponowne wykorzystanie informacji publicznej, by realizować zapisy mówiące

o ponownym udostępnianiu IP?

Analiza wykorzystania,

Trend wykorzystania WIE

1.5. Dalsze kierunki rozwoju

1.5.1. Jakie działania musiałyby zostać podjęte, by IP mogły zostać gromadzone w jednym miejscu w aglome-

racji?



Analiza wykorzystania

WIE, AE

1.5.2. Jakie działania z podmiotami z sektora prywatnego powinny zostać podjęte po to, by harmonizować

działania w zakresie przetwarzania danych?




WIE

1.5.3. Czy i jakie działania powinny zostać podjęte w przyszłości w celu minimalizowania nadmiarowości IP

oraz IPP? W jakim czasie są one możliwe do zrealizowania?

Jakość AŹL, WIE,

AE

1.5.4. Czy nowelizacja ustawy przyczyni się do skrócenia fazy przedprojektowej tworzenia SI w aglomeracji?

W jaki sposób? Jakie działania powinny zostać podjęte, by jeszcze bardziej przyspieszyć ten proces?

Trend przetwarzania,


Jakość

WIE


131




Metody

badawcze

Grupa 2: Instytucja sektora prywatnego

2.1. Informacja z sektora prywatnego – sytuacja obecna

2.1.1.

Czy w branży SI wypracowano już standardy dotyczące przetwarzania informacji tj.:

generowania (produkcji informacji),

gromadzenia (zbierania) informacji,

przechowywania (pamiętania, magazynowania, archiwizowania) informacji,

przekazywania (transmisji) informacji,

przetwarzania (przekształcania, transformacji, translacji) informacji,

udostępniania (upowszechniania) informacji,

interpretacji (translację na język użytkownika) informacji, wykorzystywania

(użytkowanie) informacji

Analiza przetwarzania AD, AŹL,

WIE

2.1.2. Czy i jakie dane są gromadzone przez Państwa podmiot w formie elektronicznej, które z

nich są upubliczniane i w jakiej formie?

Analiza przetwarzania WIE

2.1.3. Czy poza instytucjami publicznymi istnieje miejsce, gdzie udostępniane są wszystkie in-

formacje podmiotów prywatnych pomocne przy opracowaniu SI w aglomeracji? W jakich

obszarach są one gromadzone? Czy dąży się do tego? Dlaczego? Jakie korzyści musiałyby

wiązać się z udostepnieniem informacji z sektora prywatnego?



WIE

2.1.4. Czy IP odgrywają obecnie istotną rolę w tworzeniu SI? Czy powinna? Analiza przetwarzania,

Trend przetwarzania

AD, AŹL,

WIE

2.1.5. Czy instytucje publiczne kontaktują się z potencjalnymi wykonawcami systemów informa-

cyjnych po to, by doskonalić sposób przetwarzania i ponownego wykorzystania IP? Czy

Państwo widzą taką potrzebę?



WIE


132




Metody

badawcze

2.1.6. Czy istniały przypadki lub nadal praktykowane jest ponowne wykorzystanie informacji gromadzonych

przez Państwa firmę? W jakich przypadkach miało to miejsce? Czy każdy mógł skorzystać z ponownie

wykorzystywanych informacji gromadzonych przez Państwa firmę? Jakie są ograniczenia w dostępnie

do ponownie wykorzystywanych informacji gromadzonych przez Państwa firmę?


2.1.7. Czy Państwo kontaktują się z potencjalnymi wykonawcami systemów informacyjnych po to, by dosko-

nalić sposób udostępniania danych? Czy Państwo widzą taką potrzebę?


2.1.8. Czy IPP odgrywają znaczną rolę w tworzeniu komercyjnych lub niekomercyjnych SI? Czy powinny? Analiza przetwarzania,



Trend wykorzystania

WIE

2.2. Nadmiarowość i jakość informacji

2.2.1. Co Pan/Pani rozumie przez pojęcie jakości informacji? Jakość AŹL, WIE,

BD

2.2.2. Czy w jednostce organizacyjnej przywiązuje się wagę do jakości informacji? W jaki sposób? Czy jakość

informacji jest ważna i opisana w dokumentacji firmy?

Jakość WIE

2.2.3. Jakie działania są prowadzone w celu minimalizowania nadmiarowości IP oraz IPP? Jakość WIE

2.2.4. Czy i jakie działania są podejmowane w celu opracowania standardu IPP? Czy prowadzone są konsulta-

cje w tej sprawie z podmiotami z sektora publicznego z aglomeracji/Wielkopolski/Polski/Europy lub

z innymi podmiotami posiadającymi doświadczenie w tych zagadnieniach w skali aglomera-

cji/Wielkopolski/Polski/Europy?

Jakość WIE

2.2.5. Czy uwzględnia się konsultacje społeczne w celu ujednolicania informacji? Czy i w jaki sposób zbiera

się informacje od społeczeństwa odnośnie jakości informacji przetwarzanych przez podmiot? Czy wy-

pracowano w tej sprawie standardy działań?

Jakość WIE


133




Metody

badawcze

2.3. Akty prawne w sprawie dostępu do danych i informacji sektora publicznego i sektora prywatnego

2.3.1.

Czy znają Państwo znowelizowaną ustawę o dostępie do informacji publicznej? Czy wiedzą

Państwo o możliwości ponownego wykorzystania informacji pochodzącej z sektora publiczne-

go?

Analiza przetwarza-

nia, Analiza wyko-

rzystania

WIE

2.3.2. Czy spotkali się Państwo z przypadkiem złożenia wniosku przez podmiot pochodzący z sektora

prywatnego o ponowne udostępnienie IP? Jaka była decyzja instytucji publicznej w tej sprawie?

Analiza przetwarza-

nia, Analiza wyko-

rzystania

WIE

2.3.3. Jakie zmiany mogą zajść w kraju w związku ze zmianą aktów prawnych i po wprowadzeniu w

życie ustawy o dostępie do danych z sektora publicznego, mówiących o zapisach ponownego

wykorzystania danych publicznych?


Trend wykorzystania

AD, AŹL,

WIE

2.3.4. Jakie zapisy w nowej ustawie mogą wzbudzać istotne kontrowersje dla podmiotów prywatnych

i które z nich trudno jest realizować? Z jakich względów?


Trend wykorzystania

AD, AŹL,

WIE

2.3.5. Jakie są Pani/Pana zdaniem największe korzyści związane z wprowadzeniem w życie przez

instytucje publiczne nowelizacji ustawy o dostępie do informacji publicznej?

Analiza przetwarza-

nia, Analiza wyko-

rzystania, Trend

przetwarzania, Trend

wykorzystania

WIE

2.3.6. Czy nowelizacja ustawy o dostępie do informacji publicznej przyczyni się Pani/Pana zdaniem

do ułatwienia tworzenia SI?


Trend wykorzystania

AŹL,WIE


134




Metody

badawcze

2.4. Dotychczasowe doświadczenia w sprawie ponownego wykorzystania danych i informacji

2.4.1.

Czy istniały przypadki lub nadal praktykowane jest ponowne wykorzystanie informacji gromadzonych

przez Państwa firmę? W jakich przypadkach miało to miejsce? Czy każdy mógł skorzystać z ponownie

wykorzystywanych informacji gromadzonych przez Państwa firmę? Jakie są ograniczenia w dostępnie

do ponownie wykorzystywanych informacji gromadzonych przez Państwa firmę?



2.4.2. Czy Państwo kontaktują się z potencjalnymi wykonawcami systemów informacyjnych po to, by dosko-

nalić sposób udostępniania danych? Czy Państwo widzą taką potrzebę? W jakim zakresie?



2.4.3.

Czy widzą Państwo korzyści w rozwoju przedsiębiorstwa w kontekście nowelizacji ustawy, w szczegól-

ności w odniesieniu do ponownie wykorzystywanych IPP? W jakim kierunku podejmowane będą prace

w tym zakresie?


Trend wykorzystania WIE

2.5. Dalsze kierunki rozwoju

2.5.1. Czy IPP odgrywają znaczną rolę w tworzeniu SI? Czy może bardziej wartościowa jest IP? Analiza przetwarzania,


2.5.2. Jakie są kierunki zmian jeśli chodzi o przetwarzanie IPP i ponowne udostępnianie informacji w aglome-

racji?


Trend wykorzystania

AŹL, WIE

2.5.3. Czy istnieje powszechny standard danych wykorzystywanych w SI? Analiza przetwarzania AD, AŹL,

WIE

2.5.4. Czy istnieje szansa na harmonizowanie działań w zakresie przetwarzania danych? Jeśli nie to z jakich

powodów? Kiedy jest szansa na takie działanie?


Trend wykorzystania

WIE

2.5.5. Jakie są ograniczenia w wykorzystaniu IP w SI w aglomeracji? Trend przetwarzania,

Trend wykorzystania

WIE

2.5.6. Jakie działania w odniesieniu do przetwarzania i ponownego udostępniania informacji pozwolą na szyb-

sze wprowadzenie produktów i usług teleinformatycznych w aglomeracji? Jakie działania powinny być

podjęte wspólnie z instytucjami z sektora publicznego by tak się stało?


Trend wykorzystania

WIE



135

4.3.3. Narzędzia badawcze i kryteria doboru próby

Badania przedprojektowe przeprowadzone zostały w trzech etapach. Pierwszy etap

przeprowadzono w miesiącach styczeń-kwiecień 2012 roku za pomocą techniki analizy

dokumentów. W drugim etapie wykorzystano metodę wywiadu pogłębionego z eksper-

tami prowadzonego jako wywiad częściowo ustrukturyzowany, zgodnie z zagadnieniami

badawczymi opracowanymi w p. 4.3.2. Tematyka i metoda badań przedprojektowych.

Etap ten przeprowadzono w maju 2012 roku. Wśród kryteriów doboru próby osób

w drugim etapie badań wyróżnia się:

osoby posiadające wiedzę ekspercką w zakresie przetwarzania i ponownego wykorzy-

stania danych,

osoby mające przed badaniem doświadczenie w zakresie ponownego wykorzystania

danych publicznych,

osoby posiadające kilkuletnie doświadczenie zawodowe w instytucji sektora publicz-

nego lub instytucji sektora prywatnego,

osoby pracujące na terenie aglomeracji poznańskiej,

kryterium wieku: 30 – 67 lat,

w przypadku eksperta instytucji sektora publicznego dodatkowym kryterium jest

przynajmniej trzyletnie doświadczenie w zakresie tworzenia systemów informacyj-

nych w oparciu o dane przestrzenne oraz doświadczenie w ponownym wykorzystaniu

danych publicznych w systemach informacyjnych.

W trzecim etapie, przeprowadzonym w miesiącach sierpień-wrzesień 2012 wyko-

rzystano technikę ankiet z ekspertami przeprowadzoną wśród ośmiu ekspertów będących

jednocześnie przedstawicielami członków aglomeracji z ramienia instytucji sektora pu-

blicznego i posiadającymi wiedzę oraz doświadczenie w zakresie przetwarzania i ponow-

nego wykorzystania informacji publicznej. W etapie tym przyjęto poniższe kryteria do-

boru próby osób:

osoby pracujące w instytucji sektora publicznego,

osoby z przynajmniej dwuletnim stażem pracy,

pracodawcą osoby jest podmiot sektora publicznego będący jednocześnie uczestni-

kiem aglomeracji I szczebla,

osoba badana odpowiedzialna jest za przetwarzanie i ponowne wykorzystanie infor-

macji publicznej,

kryterium wieku: 30 – 67 lat.


136

4.3.4. Prezentacja wyników badań przedprojektowych

4.3.4.1. Wyniki I etapu badań przedprojektowych

I etap badań przedprojektowych to badania eksploracyjne obejmujące: analizę doku-

mentów i źródeł literaturowych. Celem tego etapu badań przedprojektowych jest zidenty-

fikowanie obszarów podlegających badaniom przedprojektowym w II etapie badań.

Analizę źródeł literaturowych przedstawiono w rozdziale drugim rozprawy. Zarówno

wyniki analizy dokumentów, jak również analizy źródeł literaturowych przedstawiono

sumarycznie na rysunku 4.10.

Z prowadzonych badań wtórnych (analizy dokumentów, analizy źródeł literaturo-

wych i analizy przypadków) wynikają następujące wnioski:

1. Nadal brak standardów dotyczących przetwarzania danych i informacji publicznych.

2. Dużo prężniej i elastyczniej dąży się do wypracowania standardów dotyczących prze-

twarzania informacji pochodzących w sektorze przedsiębiorstw prywatnych.

3. Brak na terenie aglomeracji wspólnie gromadzonych danych i informacji przez pod-

mioty publiczne. Upatruje się w tym obszarze tendencję pozytywną do zmian, wynika-

jącą z planowanych przez Ministerstwo Administracji i Cyfryzacji zmian aktów praw-

nych dotyczących ponownego wykorzystania informacji i zasobów publicznych.

4. Istnieją liczne bariery we wdrożeniu ustawy o dostępie do informacji publicznej i po-

nownym udostępnianiu informacji sektora publicznego. Brak m.in.: wspólnie udostęp-

nianych danych, świadomości instytucji publicznych o korzyściach związanych z po-

nownym udostępnianiem danych, działań podejmowanych w obszarze ujednolicania

standardu danych i sposobu ich udostępniania. Obserwowana jest również obojętność

organów publicznych na ponowne udostępnianie danych.

5. Realizowane są próby integrowania danych publicznych i prywatnych w jednym sys-

temie. Przykładem może być projekt „Zintegrowany system wspomagania dostępu do

informacji w przestrzeni miejskiej” zrealizowany przez Politechnikę Poznańską.

6. Negatywnie (z tendencją pozytywną) ocenia się wypracowanie w niedalekiej przy-

szłości standardów dotyczących ponownego wykorzystania informacji publicznej.

7. Koszty związane z ponownym udostępnianiem danych publicznych ocenia się neu-

tralnie. Choć dane publiczne w Polsce ponownie udostępniane są bezpłatnie, to istnie-

je możliwość pobierania przez instytucję publiczną opłaty związanej z pokryciem

kosztów udostępniania informacji publicznej. Samo opracowanie, ujednolicanie for-


137

matu i opracowanie standardów działań jest dla instytucji publicznej ogromnym ob-

ciążeniem finansowym. Ten poniesiony koszt możliwy jest do odzyskania poprzez

pobudzenie gospodarki i zwiększenie wpływów do budżetu z tytułu uruchomienia do-

datkowych usług i produktów będących konsekwencją ponownego udostępnienia IP.

8. Europejskie akty prawne oraz polityka europejska dążą jednoznacznie do otwartości

dostępu do danych publicznych i ich harmonizowania na poziomie całej Unii Europej-

skiej. Z wdrożenia tych aktów prawnych w życie mogą wyniknąć liczne korzyści

w onownym wykorzystaniu danych publicznych w systemach, na skalę europejską.

9. Niewątpliwie pozytywny jest oczekiwany efekt zmian w gospodarce związany ze

zmianą aktów prawnych i nowelizacją ustawy o dostępie do informacji publicznej.

Pomimo tego, że nadal brak świadomości pracowników instytucji publicznych o pozy-

tywnym skutku dla społeczeństwa tej nowelizacji, tendencja w tym przypadku jest

zdecydowanie pozytywna.

Rys. 4.10. Wnioski i analizy dokumentów, źródeł literaturowych i przypadków. Źródło: opracowanie własne.

10. W sektorze przedsiębiorstw prywatnych dużo łatwiej wypracować standardy prze-

twarzania informacji aniżeli ponownego ich wykorzystania. Najczęściej dane ponow-

nie wykorzystywane są przez duże przedsiębiorstwa, które posiadają unikatowe dane.


138

W takich przypadkach najczęściej dane udostępniane są za opłatą ustaloną przez wła-

ściciela danych.

11. Brak dążenia do tworzenia dużych hurtowni danych integrujących w jednym miejscu

dane sektora publicznego i sektora prywatnego. Stworzenie tego typu hurtowni nie jest

możliwe bez: ujednolicenia standardów ponownego udostępniania danych sektora pu-

blicznego i sektora prywatnego, rozstrzygnięcia problemu prawa własności intelektu-

alnej opracowanych danych, sposobu ich udostępniania, odpowiedzialności za dane

oraz opłat związanych z ponownym udostępnianiem danych.

4.3.4.2. Wyniki II etapu badań przedprojektowych

W drugim etapie badań przeprowadzono wywiady indywidualne z ekspertami:

z przedstawicielem instytucji sektora publicznego oraz instytucji sektora prywatnego.

Celem tego etapu badań było zidentyfikowanie obecnej sytuacji w odniesieniu do

przetwarzania i ponownego wykorzystania IP i IPP oraz zidentyfikowanie obszarów

podlegających badaniom przedprojektowym w III etapie badań przedprojektowych.

W badaniach z przedstawicielem instytucji sektora publicznego oraz ekspertem będą-

cym przedstawicielem instytucji sektora prywatnego przedstawiono najważniejsze wyniki

w pięciu obszarach:

1. Informacja publiczna – sytuacja obecna.

2. Nadmiarowość i jakość informacji.

3. Akty prawne związane z dostępem do informacji publicznej i informacji pochodzącej

z sektora prywatnego.

4. Dotychczasowe doświadczenia ponownego wykorzystania informacji.

5. Dalsze kierunki rozwoju.

Na rysunkach 4.11. – 4.15. przedstawiono w pięciu grupach tematycznych podsumo-

wanie opinii przedstawiciela instytucji sektora publicznego i prywatnego.

Badanie przeprowadzono na przykładzie aglomeracji poznańskiej.


139

Rys. 4.11. Porównania podejścia instytucji sektora publicznego i sektora prywatnego w odniesieniu do stanu

obecnego informacji publicznej. Źródło: opracowanie własne.

Rys. 4.12. Porównania podejścia instytucji sektora publicznego i sektora prywatnego w odniesieniu nadmia-

rowości i jakości informacji. Źródło: opracowanie własne.


140

Rys. 4.13. Porównania podejścia instytucji sektora publicznego i sektora prywatnego w odniesieniu do aktów

prawnych związanych z dostępem do danych i informacji z sektora publicznego i prywatnego. Źródło: opraco-

wanie własne.

Rys. 4.14. Porównania podejścia instytucji sektora publicznego i sektora prywatnego w odniesieniu do do-

tychczasowych doświadczeń ponownego wykorzystania informacji publicznej. Źródło: opracowanie własne.


141

Rys. 4.15. Porównania podejścia instytucji sektora publicznego i sektora prywatnego w odniesieniu do dal-

szych kierunków rozwoju. Źródło: opracowanie własne.

4.3.4.3. Wyniki III etapu badań przedprojektowych

III etap badań przedprojektowych to pogłębienie wyników z wywiadów indywidu-

alnych z ekspertami przeprowadzonych w II etapie badań. Na podstawie I i II etapu ba-

dań opracowano ankietę, którą przesłano do ekspertów instytucji publicznych. Ten etap

również przeprowadzono na przyładzie aglomeracji poznańskiej. Wzór ankiety zaprezen-

towano w załączniku do niniejszej pracy. Ankietę przeprowadzono na przełomie lipca

i sierpnia 2012 roku z ośmioma ekspertami będącymi reprezentantami różnych członków

aglomeracji poznańskiej (przedstawiciele różnych powiatów lub miast na prawach powia-

tów aglomeracji poznańskiej). W ankiecie udział wzięło 4 mężczyzn i 4 kobiety w tym,

sześcioro z nich wykazywało staż pracy między 5-15 lat. Dwie pozostałe osoby wykazy-

wały dwuletni staż pracy. Wszyscy uczestnicy badania posiadali największą wiedzę

w danej instytucji w zakresie przetwarzania i ponownego wykorzystania danych i infor-

macji publicznych.


142

Rys. 4.16. Wnioski z badań przedprojektowych - etap III część 1. Źródło: opracowanie własne.

Wyniki dotyczące pierwszej części ankiety, opisującej stan obecny przetwarzania

i ponownego wykorzystania informacji publicznej, przedstawione są na rysunku 4.16.

W wyniku przeprowadzonych badań ustalono, że instytucje sektora publicznego rea-

lizują w większości wytyczne odnoszące się do znowelizowanej ustawy o dostępie do

informacji publicznej. Niestety, dane publiczne nie są udostępniane w wersji API, tj.

w wersji, która pozwala w łatwy i dogodny sposób na integrowanie danych z różnych

źródeł i importowanie ich do systemów informatycznych. Połowa z badanych stwierdziła,

że pracownicy ich instytucji nie wiedzą, gdzie szukać informacji na temat dotychczaso-

wych doświadczeń w aglomeracji na temat przetwarzania i ponownego udostępniania IP.

Bardziej szczegółowe pytania odnoszące się do sytuacji obecnej oraz potrzeb w za-

kresie przetwarzania i ponownego wykorzystani IP na terenie aglomeracji przedstawiono

w dalszej części ankiety. Wyniki zaprezentowano na rysunku 4.17. Kolorem czerwonym

100%

0%

a) Czy Instytucja udostępnia informacje publiczne (IP) na stronie BIP przeznaczone do

ponownego przetwarzania?

TAK

NIE

86%

14%

b) Czy Instytucja udostępnia IP na własnej stronie przeznaczone do ponownego

przetwarzania?

TAK

NIE

12%

88%

c) Czy Instytucja udostępnia IP przeznaczone do ponownego przetwarzania

w formacie API?

TAK

NIE 62%

38%

d) Czy Instytucja udostępniała już do ponownego przetwarzania IP dla podmiotu

sektora prywatnego?

TAK

NIE

88%

12%

e) Czy osoby pracujące w Instytucji mają wiedzę na temat dotychczasowych doświadczeń instytucji publicznych

w zakresie przetwarzania i ponownego udostępniania IP?

TAK

NIE

50% 50%

f) Czy osoby pracujące w Instytucji wiedzą gdzie szukać informacji na temat dotychczasowych doświadczeń

w aglomeracji na temat przetwarzania i ponownego udostępniania IP?

TAK

NIE


143

i pomarańczowym oznaczono wyniki pozytywne i bardzo ważne z punktu widzenia pro-

jektowanego PWD w SI aglomeracji, żółte – odpowiedzi obojętne, natomiast zielone to

działania zrealizowane lub niemające wpływu na projektowany PWD w SI aglomeracji.

Rys. 4. 17. Wnioski z badań przedprojektowych - etap III część 2. Źródło: opracowanie własne.

12,5%

12,5%

0,0%

50,0%

25,0%

a) Ocena potrzeby przetwarzania i ponownego udostępniania informacji

publicznej z perspektywy szybszego wzrostu gospodarczego w Polsce

bardzo mała

mała

średnia

duża

bardzo duża

12,5%

37,5%

50,0%

0,0% 0,0%

b) Łatwość tworzenia i standaryzowania informacji publicznej w aglomeracji

poznańskiej

bardzo trudna

trudna

średnia

łatwa

bardzo łatwa

25,0%

12,5%

12,5% 25,0%

25,0%

c) Potrzeba wspólnego przetwarzania i ponownego wykorzystania informacji publicznej w aglomeracji poznańskiej

bardzomałamała

średnia

duża

bardzoduża

14,3%

14,3%

14,3%

28,6%

28,6%

d) Konieczność uwzględnienia w ramach strategii aglomeracji poznańskiej uregulowań

prawnych w zakresie przetwarzania i ponownego wykorzystania informacji.

nie wymagana

mało wymagana

średnia

wymagana

bardzo wymagana

0,0% 12,5%

12,5%

37,5%

37,5%

e) Stopień wdrożenia w badanej instytucji znowelizowanej ustawy o dostępie do

informacji publicznej

bardzo mały

mały

średni

duży

bardzo duży

12,5%

37,5%

25,0%

12,5%

12,5%

f) Stopień wdrożenia znowelizowanej ustawy o dostępie do informacji publicznej

w aglomeracji poznańskiej

bardzo mała

mała

średni

duża

bardzo duża


144

c.d. Rys. 4.17. Wnioski z badań przedprojektowych - etap III część 2. Źródło: opracowanie własne.

12,5% 0,0%

75,0%

0,0% 12,5%

g) Konieczność konsultacji w zakresie przetwarzania i ponownego

udostępniania IP w aglomeracji ze wszystkimi członkami aglomeracji

poznańskiej

nie wymagana

mało wymagana

średnia

wymagana

bardzo wymagana

16,7%

16,7%

0,0%

33,3%

33,3%

h) Konieczność zaproponowania rozwiązania w zakresie przetwarzania

i ponownego udostępniania IP w aglomeracji przez lidera aglomeracji

poznańskiej – UMP

nie wymagana

mało wymagana

średnia

wymagana

bardzo wymagana

0,0% 0,0%

37,5%

37,5%

25,0%

i) Konieczność konsultacji w zakresie przetwarzania i ponownego udostępniania

IP w aglomeracji na szczeblu kraju

nie wymagana

mało wymagana

średnia

wymagana

bardzo wymagana

0,0% 16,7%

49,9%

16,7%

16,7%

j) Konieczność konsultacji w zakresie przetwarzania i ponownego udostępniania

IP w aglomeracji na szczeblu Unii Europejskiej

nie wymagana

mało wymagana

średnia

wymagana

bardzo wymagana

0,0% 12,5%

25,0%

25,0%

37,5%

k) Zakres danych publicznych w instytucji

bardzo mały

mały

średni

duży

bardzo duży

12,5% 0,0%

50,0%

37,5%

0,0%

l) Redundancja (powtarzalność) danych publicznych w różnych bazach danych

instytucji

bardzo mała

mała

średnia

duża

bardzo duża

0,0% 12,5%

12,5%

12,5% 62,5%

ł) Przydatność stworzenia bazy wiedzy (np. portalu) nt. przetwarzania i ponownego

wykorzystania IP w aglomeracji

bardzo mała

mała

średnia

duża

bardzo duża


145

Z powyższych rysunków wynika że:

75% ekspertów wyraża opinie, że istnieje duża lub bardzo duża potrzeba przetwarza-

nia i ponownego udostępniania informacji publicznej z perspektywy szybszego wzro-

stu gospodarczego w Polsce;

50% ekspertów twierdzi, że trudno jest standaryzować informacje publiczne w aglo-

meracji poznańskiej, a kolejna grupa 50% ekspertów twierdzi, że w średnim stopniu

trudno podejmować takie działania;

50% ekspertów widzi potrzebę unifikowania procesu przetwarzania i ponownego wy-

korzystania informacji publicznej na terenie aglomeracji poznańskiej, 12,5% nie ma

zdania na ten temat;

ponad 56% odpowiedzi ekspertów odnosi się do wymaganej lub bardzo wymaganej

zmiany strategii aglomeracji poznańskiej i konieczności uwzględnienia w jej ramach

innych uregulowań prawnych w zakresie przetwarzania i ponownego wykorzystania

informacji publicznej;

50% ekspertów wskazuje, że na terenie całej aglomeracji poznańskiej stopień wdroże-

nia znowelizowanej ustawy o dostępie do informacji publicznej jest mały lub bardzo

mały;

75% odpowiedzi ekspertów wskazuje, że nie widzi istotnej potrzeby konsultacji

z wszystkimi członkami aglomeracji działań podejmowanych w obszarze przetwarza-

nia i ponownego wykorzystania informacji publicznej; niemal 13 % ocen wskazuje, że

konsultacja taka jest bardzo wymagana;

członkowie aglomeracji poznańskiej liczą na ścisłą współpracę z liderem aglomeracji

miastem Poznań i zaproponowaniem przez niego rozwiązania w zakresie wspólnego

przetwarzania i ponownego wykorzystania informacji publicznej; taką konieczność

potwierdza niemal 70% opinii ekspertów;

ponad 62% odpowiedzi ekspertów wskazuje na wymaganą lub bardzo wymaganą ko-

nieczność konsultacji rozwiązań dotyczących przetwarzania i ponownego wykorzy-

stania informacji publicznej na szczeblu krajowym; ponad 37% odpowiedzi stanowią

o średniej konieczności;

mniejsza część - ponad 32% odpowiedzi ekspertów wskazuje na konieczność konsul-

tacji na szczeblu całej Unii Europejskiej wspólnych dla aglomeracji rozwiązań doty-

czących przetwarzania i ponownego wykorzystania informacji publicznej, dla 50%

ekspertów konsultacje te są obojętne;


146

ponad 57% odpowiedzi ekspertów określiło zakres danych publicznych w instytucji

jako duży lub bardzo duży; 25% odpowiedzi to odpowiedzi obojętne;

50% ekspertów twierdzi, że niektóre z danych są redundantne (średnia powtarzalność),

jednak ponad 37% odpowiedzi wskazuje, że redundancja danych publicznych w insty-

tucji jest duża;

75% odpowiedzi ekspertów wskazuje na potrzebę stworzenia wspólnej bazy wiedzy

(np. portalu) na temat przetwarzania i ponownego wykorzystania informacji publicz-

nej na terenie aglomeracji; jedynie około 12% odpowiedzi wskazuje małą przydatność

takiego rozwiązania.

Podczas badania ankietowego eksperci wskazywali liczne problemy, jak i potrzeby

związane z przetwarzaniem i ponownym wykorzystaniem informacji publicznej. Pogru-

powane i uszeregowane problemy oraz potrzeby wg kryterium ważności przedsta-

wiono poniżej.

1. Trudności związane z implementowaniem znowelizowanej ustawy o dostępie do in-

formacji publicznej:

nieprecyzyjność pojęcia informacji publicznej w aktach prawnych uniemożliwiają-

ca właściwe interpretowanie przepisów prawnych,

konieczność przetwarzania informacji – sprzedawania jej dalej,

brak precyzyjnych definicji odnoszących się do danych publicznych, które generują

z kolei bariery w udostępnianiu informacji,

brak czytelnych standardów (w tym wzorca zakresu systemu publikacji informacji

publicznej), co spowodowane jest niskim poziomem wiedzy pracowników o sposo-

bie realizowania zapisów ustawy,

ograniczenia techniczne,

ograniczenia prawne i niejednoznaczność zapisów prawnych,

zróżnicowana struktura informacji publicznych w instytucjach publicznych,

ograniczona integracja elektronicznych systemów obiegu dokumentów wykorzy-

stywanych przez instytucje publiczne z Biuletynem Informacji Publicznej, w któ-

rym mają być dostępne wszystkie informacje publiczne.

2. Potrzeby badanej instytucji związane z przetwarzaniem i ponownym wykorzystaniem

informacji publicznej:

funkcjonowanie jednolitych rozwiązań informatycznych przetwarzających infor-

macje,


147

ustandaryzowanie przetwarzania i ponownego wykorzystania informacji publicz-

nych,

wzajemne skojarzenie publikowanych już danych i informacji publicznych.

3. Trudności związane ze stworzeniem na terenie aglomeracji poznańskiej wspólnej bazy

danych instytucji z sektora publicznego, na które składają się:

różnorodność formy publikowania informacji publicznych (skan, tekst w formie ar-

tykułu, zestawienie),

brak świadomości istotności zagadnienia przetwarzania i ponownego wykorzysta-

nia informacji publicznej w porównaniu z bieżącymi zadaniami aglomeracji,

odmienne platformy informatyczne, na których publikowane są informacje pu-

bliczne,

problemy komunikacyjne między członkami aglomeracji,

rozproszona odpowiedzialność między członkami aglomeracji,

ograniczone środki na realizacje działań związanych ze standaryzowaniem przetwa-

rzania i ponownego wykorzystania informacji publicznej.

4. Trudności związane ze stworzeniem na terenie aglomeracji wspólnej bazy danych in-

stytucji z sektora publicznego i przedsiębiorstwa sektora prywatnego. Celem podsta-

wowym bazy jest przetwarzanie i ponowne wykorzystanie informacji we wspólnym

(jednym) formacie umożliwiającym łatwe tworzenie systemów informacyjnych (np.

transportu publicznego i prywatnego na terenie aglomeracji) przez podmioty komer-

cyjne i niekomercyjne. Trudnościami związanymi ze stworzeniem na terenie aglome-

racji wspólnej bazy danych są:

brak świadomości istotności problematyki ponownego wykorzystania informacji

publicznej w porównaniu z bieżącymi zadaniami realizowanymi na terenie aglome-

racji,

trudności prawne związane z przetwarzaniem i ponownym wykorzystaniem infor-

macji sektora prywatnego oraz opór środowiska przedsiębiorców,

ograniczone środki na zrealizowanie rozwiązania informatycznego,

czas konsultacji rozwiązania z członkami aglomeracji.

4.3.5. Wnioski z badań przedprojektowych

W części 4.3.5., obok podsumowania badań przedprojektowych zaprezentowano

również koncepcję działań dotyczących nadmiarowości i jakości informacji. Podsumo-

wanie wyników badań przedprojektowych dotyczących potrzeb w zakresie przetwarzania


148

i ponownego wykorzystania informacji publicznej zobrazowano rysunkiem 4.18. Potrze-

by podzielono na pięć grup (wg. priorytetów), kierując się możliwością ich zaspokojenia

w procesie projektowania PWD w SI aglomeracji.

W działaniach w ramach I priorytetu (rys. 4.18) członkowie aglomeracji powinni

podjąć wspólnie decyzję o chęci tworzenia rozwiązania, które będzie pozwalać na

wspólne przetwarzanie i ponowne wykorzystanie informacji publicznej. Konieczne jest tu

określenie celów realizowanych w obszarze polityki wspólnego przetwarzania i ponow-

nego wykorzystania IP. W celu opracowania jak najlepszego rozwiązania należy włączyć

w dyskusję nie tylko podmioty sektora prywatnego, które docelowo korzystać mają

z opracowanego rozwiązania, ale również ekspertów i inne osoby z terenu aglomeracji.

Z badań przedprojektowych wynika, że nadal istnieją różnice w definiowaniu różnych

pojęć oraz niezgodności zapisów w aktach prawnych dotyczących informacji publicz-

nych.

Po ustaleniu zakresu danych i informacji publicznych w działaniach w ramach II

priorytetu należy zastanowić się nad sposobem upubliczniania danych. Czy wszystkie

z nich są zdigitalizowane? Na tym etapie ważne jest opracowanie zakresu danych i in-

formacji publicznych zgodnie z problematyką jakości danych oraz tworzenia

i upubliczniania standardów przetwarzania IP. Opracowane standardy powinny być

zgodne ze standardami na szczeblu krajowym. W przypadku braku standardu na szcze-

blu krajowym, opracować należy standard w konsultacji z opinią publiczną.

Pierwszą ścieżką standaryzowania formatu IP jest zaimplementowanie standardu

uzgodnionego na szczeblu krajowym oraz doskonalenie jakości na szczeblu aglomera-

cji. Pierwsze propozycje standaryzowania rozwiązań na szczeblu krajowym zapropono-

wano w maju 2012 przez Igora Ostrowskiego, Podsekretarza Stanu w Ministerstwie

Administracji i Cyfryzacji (MAC). W udostępnionym na stronie internetowej MAC do-

kumencie zaprezentowano sposoby udostępniania zasobów poprzez (MACK, 2012):

publikację treści w sieci jako np. centralne (z punktu widzenia użytkownika – w jed-

nym miejscu) repozytorium informacji publicznej,

model pośredni, czyli zasoby publikowane i częściowo również możliwe do ponow-

nego wykorzystania,

udostępnienie zasobów na wolnych licencjach, pozwalające na twórcze przetwarzanie

i nadawanie nowej wartości zasobom.


149

Rys. 4. 18. Podsumowanie wyników badań przedprojektowych dotyczących potrzeb w zakresie przetwarzania

i ponownego wykorzystania informacji publicznych. Źródło: opracowanie własne.

Drugą ścieżką wypracowania standardu jest podjęcie prac na szczeblu aglomera-

cji, a następnie upowszechnianie standardu na szczeblu krajowym. Przy wyborze ścieżki

doskonalenia jakości publikowanych danych ważne jest podejmowanie działań zgodnych

z krajowymi aktami prawnymi oraz uwzględnianie prac komisji regulujących prawo na

szczeblach krajowym i unijnym. Sposób prac nad opracowaniem standardu jakości IP na

szczeblu aglomeracji został przedstawiony na rysunku 4.19.

Innymi potrzebami zaspokajanymi w ramach działań w ramach II priorytetu jest

opracowanie analizy w zakresie możliwości zintegrowania dotychczas opracowanych

w kraju rozwiązań dotyczących publikowania IP, w tym integrowanie danych z Biulety-

nem Informacji Publicznej.


150

Rys. 4.19. Schemat blokowy projektowania standardu danych i IP na terenie aglomeracji. Źródło: opraco-

wanie własne.

Zarówno opracowane standardy w zakresie jakości danych i informacji publicznych,

jak również ogólna (nawet dopiero klarująca się) koncepcja PWD w SI aglomeracji po-

winna być konsultowana na szczeblu krajowym lub/i europejskim. W przypadku braku

możliwości konsultacji na szczeblu krajowym lub/i europejskim powinno się dokonać

przynajmniej analizy standardu pod względem jego zgodności z krajowymi i europejski-

mi aktami prawnymi.

Działania w ramach III priorytetu potrzeb w zakresie przetwarzania i ponownego

wykorzystywania IP to uregulowanie formy współpracy między członkami aglomeracji

oraz wzajemnej ich odpowiedzialności. Należy dokonać analizy sytuacji obecnej


151

i rozbieżności w zakresie zasobów informacji publicznej względem opracowanego stan-

dardu jakości informacji. Istnieje również potrzeba zaktualizowania strategii aglomeracji

w zakresie podejmowanych działań odnoszących się do wspólnego przetwarzania i po-

nownego wykorzystania IP na terenie aglomeracji.

Kolejne działania w ramach IV priorytetu to zagwarantowanie środków na reali-

zowanie projektu PWD w SI aglomeracji. Na tym etapie należy wskazać potrzebę two-

rzenia bazy wiedzy w zakresie przetwarzania i ponownego wykorzystania IP. Początko-

wo z bazy tej mogą korzystać członkowie aglomeracji celem np. wzajemnego kontaktu,

czy prowadzenia wspólnego kalendarza: spotkań, debat, konferencji i innych działań.

Działania w ramach V priorytetu to włączenie do PWD w SI aglomeracji danych

pochodzących z sektora przedsiębiorstw prywatnych. Sprawę tę należy rozpatrzyć

jeszcze przed przystąpieniem do projektowania narzędzia informatycznego. Decyzja mo-

że mieć bowiem wpływ na dobór technologii i funkcjonalności projektowanego rozwią-

zania.

Realizowane działania w ramach wyżej wymienionych pięciu priorytetów są

podstawą do opracowania modelu procesu projektowania PWD w SI aglomeracji.

4.4. Charakterystyka funkcji podsystemu wspomagania decyzji w sys-

temie informacyjnym aglomeracji

Funkcje PWD w SI aglomeracji są zgodne z potrzebami podmiotów sektora publicz-

nego i prywatnego oraz zgodne z modelem procesu projektowania PWD w SI aglomera-

cji. Część z funkcjonalności opisano w podrozdziale 4.2. W tym podrozdziale uszczegó-

łowiono funkcje PWD w SI w oparciu o: potrzeby informacyjne użytkowników116

PWD

oraz powiązania PWD z systemami informacyjnymi (rys. 4.20.).

Potrzeby użytkowników wykazane w badaniach przedprojektowych dotyczące prze-

twarzania i ponownego udostępniania IP wskazują przede wszystkim na trzy obszary:

potrzebę standaryzacji informacji publicznej – wynikającą przede wszystkim

z braku wytycznych odnoszących się do przetwarzania i ponownego wykorzystania

IP. Standaryzacja taka powinna odbywać się na szczeblu krajowym, a wytyczne winny

dotyczyć danych publikowanych na stronach Biuletynu Informacji Publicznej.

potrzebę dzielenia się wiedzą – wynikającą przede wszystkim z braku możliwości

łatwego znalezienia informacji na temat dotychczasowych doświadczeń, problemów

116

Sporządzone na podstawie badań przedprojektowych.


152

i sposobów ich rozwiązywania w zakresie przetwarzania i ponownego udostępniania

IP na terenie aglomeracji.

potrzebę tworzenia wspólnego na terenie aglomeracji rozwiązania udostępniania

i przetwarzania IP. Powinno dążyć się również do włączenia w tworzenie wspólnego

rozwiązania osób fizycznych i przedstawicieli przedsiębiorstw sektora prywatnego

tak, by we wspólnej bazie pojawiały się zarówno IP, jak i IPP.

Rys. 4.20. Funkcje PWD w SI aglomeracji w odniesieniu do potrzeb użytkowników, działań projektowania

i powiązań z innymi systemami. Źródło: opracowanie własne.

Funkcje systemu odpowiadają na potrzeby użytkowników i odnoszą się do funkcji

organizacyjnych i zarządzania.

Główną funkcją PWD w SI aglomeracji jest wspieranie w decyzjach w zakresie

przetwarzania i ponownego udostępniania IP, wymiana wiedzy i doświadczeń po-

przez bazę wiedzy, analizowanie potrzeb, hierarchizowanie zadań i odpowiedzialno-

ści, harmonogramowanie działań, rozwijanie współpracy na terenie aglomeracji oraz

na szczeblu krajowym, bezpieczne udostępnianie danych, ciągłe doskonalenie funk-

cjonalności.


153

Innymi funkcjami są funkcje analityczne w tym: analiza potrzeb użytkowników

w zakresie przetwarzania i ponownego wykorzystania IP, analiza kosztów ponownego

udostępniania IP.

Każda kolejna grupa użytkowników117

korzysta z różnych funkcjonalności, co przed-

stawiono w tabeli 4.4.

Tab. 4.4. Dostępność funkcji PWD w SI aglomeracji i współtworzenie PWD przez grupy aktywnych i biernych

użytkowników.

L.p. Funkcje PWD w SI aglomeracji

Aktywni

użytkow-

nicy pod-

miotów

sektora

publicz-

nego

Bierni

użytkow-

nicy pod-

miotów

sektora

publicz-

nego

Bierni

użytkow-

nicy pod-

miotów

sektora

prywatne-

go/ osoby

fizyczne

W przyszło-

ści: aktywni

użytkownicy

podmiotów

sektora

prywatnego/

osoby fi-

zyczne

1.

Analiza potrzeb użytkowników PWD

w SI aglomeracji w tym tych dotyczą-

cych jakości danych.

X - - X

2. Analiza kosztów przetwarzania

i ponownego udostępniania danych. X - - X

3.

Wspomaganie decyzji w zakresie prze-

twarzania i ponownego udostępniania IP

lub IPP.

X X X X

4.

Gromadzenie IP i IPP w jednej bazie

dostępnej na terenie aglomeracji na

potrzeby ich ponownego wykorzystania

w systemach informacyjnych.

X X X X

5. Doskonalenie jakości danych. X X X X

6. Standaryzacja danych. X X X X

7. Wymiana wiedzy i doświadczeń w bazie

wiedzy PWD. X X X X

8.

Hierarchizacja zadań dotyczących prze-

twarzania i ponownego udostępniania

danych.

X - - X

9. Podział odpowiedzialności za przetwa-

rzanie i ponowne udostępnianie danych. X X X X

10.

Harmonogramowanie działań przetwa-

rzania i ponownego udostępniania da-

nych.

X - - X

11. Rozwijanie współpracy na terenie aglo-

meracji. X X X X

12. Rozwijanie współpracy na terenie kraju. X X X X

13. Bezpieczeństwo danych. X - - X

14. Ciągłe doskonalenie funkcjonalności. X X X X


117

Pojęcia: aktywny i bierny użytkownik instytucji publicznych oraz bierni i aktywni użytkownicy instytucji sektora prywatnego opisano w podrozdziale 4.2.


154

Należy podkreślić, że zgodnie z nowelizacją ustawy o dostępie do informacji pu-

blicznej, dane publiczne powinny być udostępniane w Biuletynie Informacji Publicznej

(BIP). Konieczne jest zaprojektowanie PWD w SI aglomeracji w taki sposób, by podsys-

tem ten był w pełni kompatybilny zarówno z BIP, jak i SI aglomeracji. Bariery dotyczące

projektowanego PWD w SI aglomeracji powinny zostać przeanalizowane i opisane już na

etapie projektowania PWD w SI aglomeracji.

PWD w SI aglomeracji jest systemem czasu rzeczywistego. Jego zadaniem jest ob-

serwacja czynności użytkowników w PWD, ich selekcja, ekstrakcja, weryfikacja i prze-

twarzanie. Rezultatem procesu przetwarzania będzie informacja na temat przetwarzania

i ponownego udostępniania IP w aglomeracji zapewniająca efektywny sposób wspoma-

gania zarządzania ponownym udostępnianiem IP na terenie aglomeracji.

Rys. 4.21. Algorytm próby pobierania danych i informacji z podsystemu wspomagania decyzji w systemie in-

formacyjnym aglomeracji. Źródło: opracowanie własne.

PWD w SI aglomeracji ma być narzędziem wspomagającym funkcjonowanie systemu

informacyjnego na terenie aglomeracji.


155

By zobrazować sposób funkcjonowania PWD na rys. 4.21. przedstawiono przykła-

dowy algorytm pobierania danych i informacji z jednej wspólnej bazy danych. Przykład

przedstawia próbę pobrania danych publicznych odnoszących się do transportu publicz-

nego w aglomeracji.

4.5. Zarys analizy wymagań funkcjonalnych i niefunkcjonalnych doty-

czących projektowania podsystemu wspomagania decyzji w systemie

informacyjnym aglomeracji

4.5.1. Wymagania funkcjonalne

By zobrazować w jaki sposób narzędzie informatyczne wspiera funkcjonowanie

PWD wskazane jest określenie wymagań funkcjonalnych wobec narzędzia. W niniejszym

rozdziale przeprowadzono zarys analizy wymagań funkcjonalnych sposobem konstruo-

wania hierarchii funkcji (rys. 4.22.) techniką zstępującą. Zgodnie z techniką zstępującą

w pierwszej kolejności określono funkcje naczelne, które następnie dekomponowano na

funkcje składowe i elementarne. Funkcje naczelne przedstawiono w tabeli 4.5.

Rys. 4.22. Zstępujące konstruowanie hierarchii wymagań użytkownika PWD w SI aglomeracji. Źródło:

opracowanie własne.


156

Tab.4. 5. Charakterystyka funkcji naczelnych PWD w SI aglomeracji.

SYM

BOL OPIS POZYCJI

f1

Nazwa funkcji naczelnej Publikowanie IP przeznaczonych do ponownego przetwarzania

Opis

Pozwala na przetwarzanie i udostępnianie informacji o danych publicz-

nych z terenu aglomeracji, które mogą być poddane ponownemu wyko-

rzystaniu. Informacja ta ma służyć użytkownikom w celu analizy wstęp-

nej przed ponownym wykorzystaniem danych.

Dane wejściowe

Informacja o danych publicznych przeznaczonych do ponownego prze-

twarzania: koszt udostępnienia, czas udostępnienia, format danych, opis

cech danych (np. aktualność, szczegółowość, wielkość).

Źródło danych wejścio-

wych

Członkowie aglomeracji, którzy publikują IP w Biuletynie Informacji

Publicznej lub bezpośrednio w systemie informatycznym PWD.

Wynik Ponowne wykorzystanie IP przez czynnych i biernych użytkowników

sektora prywatnego i publicznego.

Efekty uboczne Uaktualnienie pozycji opisowych informujących o danych publicznych

przeznaczonych do ponownego wykorzystania.

f2 Nazwa funkcji naczelnej

Dostęp do wiedzy w zakresie przetwarzania i ponownego wykorzy-

stania IP

Opis Pozwala edytować informacje o doświadczeniach i dobrych praktykach

w zakresie przetwarzania i ponownego wykorzystania IP na terenie

aglomeracji. Umożliwia prowadzenie dokumentacji (w tym opisu proce-

dur działania) w zakresie przetwarzania i ponownego udostępniania IP.

Dane wejściowe Analizy, statystyki i inne dane i informacje publikowane przez czynnych

członków aglomeracji lub inne podmioty mające doświadczenie w po-

nownym wykorzystaniu IP.


wych

Dokumenty i informacje opublikowane przez użytkownika PWD w SI

aglomeracji.

Wynik Treści i dokumenty publikowane w systemie informatycznym PWD w SI

aglomeracji.

Efekty Uaktualnienie informacji o dotychczasowych doświadczeniach i wiedzy

w zakresie ponownego wykorzystania IP.

f3 Nazwa funkcji naczelnej

Analizowanie i prowadzenie statystyk danych przeznaczonych do

ponownego wykorzystania.

Opis Umożliwia porównywanie IP według określonych cech danych.

Dane wejściowe IP publikowane w narzędziu informatycznym PWD w SI aglomeracji.


wych

Członkowie aglomeracji, którzy publikują IP w Biuletynie Informacji

Publicznej lub bezpośrednio w systemie informatycznym PWD.

Wynik Analizy, statystyki i dokumentacja dotycząca ilości i jakości IP przezna-

czone do ponownego przetwarzania.

Efekty Uaktualnienie bieżących raportów i analiz w PWD w SI aglomeracji.

f4

Nazwa funkcji naczelnej Zgłaszanie uwag i komentarzy.

Opis Umożliwia zgłaszanie błędów i uwag odpowiedniej grupie np. admini-

stratorowi narzędzia informatycznego.

Dane wejściowe Informacje tekstowe przesłane w formularzu kontaktowym do admini-

stratora lub/i innej grupy w podsystemie zarządzania.


wych

Użytkownicy PWD.

Wynik Uwagi i komentarze.

Efekty Zmiana koncepcji lub interfejsu narzędzia informatycznego lub inne

zmiany wskazane przez użytkownika/ów.



157

Każda z funkcji naczelnych opisana została funkcjami składowymi i elementarnymi,

co zaprezentowano w tabeli 4.6.

Tab.4.6. Drzewo funkcji naczelnych, składowych i elementarnych dla użytkownika PWD w SI aglomeracji.

FUNKCJA

NACZELNA

FUNKCJA

SKŁADOWA

FUNKCJA

ELEMENTARNA

I RZĘDU

FUNKCJA ELEMEN-

TRANA II RZĘDU

f1 Publikowanie

IP przeznaczo-

nych do ponow-

nego przetwarza-

nia

f1.1. Korzystanie

z narzędzia informa-

tycznego w celu

wspierania decyzji

w zakresie przetwa-

rzania i ponownego

wykorzystania IP

w aglomeracji

f1.1.1. Rejestracja do

systemu informatycz-

nego

f1.1.1.1. Akceptacja regulaminu

korzystania z PWD

f1.1.1.2. Przyporządkowanie uni-

kalnej nazwy użytkownika i hasła

logowania

f1.1.1.3. Potwierdzenie rejestracji

drogą elektroniczną przy pomocy

adresu e-mail użytkownika

f1.1.1.4. Udostępnienie instrukcji

pomocy przy rejestracji

f.1.1.2. Logowanie

f.1.1.2.1. Zapisanie strony logowa-

nia jako strony domyślnej

f.1.1.2.2. Możliwość logowania za

pomocą konta społecznościowego

f.1.1.2.3. Logowanie za pomocą

nadanego loginu i hasła

f.1.1.3. Zarządzanie

kontem

f.1.1.3.1. Zawieszenie konta

f.1.1.3.2. Usuwanie konta

f.1.1.3.3. Ustawienia powiadomień

email i sms

f.1.1.3.4. Przypomnienie lub zmia-

na hasła logowania

f.1.1.3.5. Powiadomienia o zmia-

nach śledzonych wątków

f.1.1.3.6. Śledzenie zmian

f.1.1.3.7. Wyszukiwanie wg. wy-

branych kryteriów

f.1.1.3.8. Aktywowanie pomocy

online

f.1.1.4. Publikowanie

danych lub/i informacji

f.1.1.4.1. Przypisanie kategorii

publikowanych danych lub/i in-

formacji

f.1.1.4.2. Udostępnienie opisu

pozycji publikowanych danych

lub/i informacji

f.1.1.4.3. Udostępnienie opisu

rodzaju danych lub/i informacji

f.1.1.4.4. Udostępnienie opisu cech

publikowanych danych lub/i in-

formacji



158

c.d. Tab.4.6. Drzewo funkcji ogólnych, składowych i elementarnych dla użytkownika PWD w SI aglomeracji.

FUNKCJA

NACZELNA

FUNKCJA

SKŁADOWA

FUNKCJA

ELEMEN-

TARNA I

RZĘDU

FUNKCJA ELEMENTRA-

NA II RZĘDU

f1 Publikowanie

IP przeznaczo-

nych do ponow-

nego przetwarza-

nia

f1.1. Korzystanie


tycznego w celu

wspierania decyzji

w zakresie przetwa-

rzania i ponownego

wykorzystania IP

w aglomeracji

f.1.1.4. Publikowa-

nie danych lub/i

informacji

f.1.1.4.5. Sumowanie kosztu ponow-

nego wykorzystania danych lub/i

informacji

f.1.1.4.6. Informowanie o czasie

oczekiwania na udostępnienie danych

lub/i informacji

f.1.1.4.7. Udostępnianie opisu forma-

tu publikowanych danych lub/i in-

formacji

f.1.1.4.8. Udostępnianie opisu ogra-

niczeń warunkujących ponowne

wykorzystanie IP

f.1.1.4.9. Informowanie o sposobie

udostępnienia danych lub/i informacji

f.1.1.4.10. Informowanie o prawach

autorskich i prawach pokrewnych

f.1.1.5. Komento-

wanie na forum

internetowym

f.1.1.5.1. Dodawanie postów

f.1.1.5.2. Usuwanie postów

f.1.1.5.3. Dodawanie nowych wątków

f.1.1.5.4. Zgłaszanie administratoro-

wi nadużyć

f.1.1.6. Wnioskowa-

nie o ponowne wy-

korzystanie IP

f.1.1.6.1. Wypełnienie online formu-

larza wniosku i jego wysłanie

f.1.1.6.2. Potwierdzenie na adres

rejestracyjny e-mail złożenia wniosku

o ponowne przetwarzanie danych

f.1.1.6.3. Przekazanie aktywnej insty-

tucji sektora publicznego wniosku o

ponowne przetwarzanie danych

f.1.1.6.4. Umożliwienie kontaktu

aktywnej instytucji sektora publicz-

nego

z wnioskodawcą.

f.1.1.6.5. Odwołanie od decyzji nega-

tywnej

f.1.1.6.6. Raportowanie o błędach.

f.1.1.7. Pobieranie

wzorów pism, do-

kumentów i analiz

statystycznych

f.1.1.7.1. Wyszukiwanie wg. wybra-

nych kryteriów

f.1.1.7.2. Pobieranie wzorów pism,

dokumentów i analiz statystycznych

f.1.1.7.3. Udostępnianie informacji

o opisie pozycji

f.1.1.7.4. Odwołanie do źródła wzoru,

dokumentu lub analizy



159


FUNKCJA

NACZELNA

FUNKCJA

SKŁADOWA

FUNKCJA

ELEMEN-

TARNA I

RZĘDU

FUNKCJA ELEMENTRANA

II RZĘDU

f1 Publikowanie

IP przeznaczo-

nych do ponow-

nego przetwarza-

nia

f1.1. Korzystanie


tycznego w celu

wspierania decyzji

w zakresie przetwa-

rzania i ponownego

wykorzystania IP

w aglomeracji

f.1.1.8. Wylogowa-

nie

f.1.1.8.1 Wylogowanie za pomocą

konta społecznościowego

f.1.1.8.2 Wylogowanie z konta PWD

f1.2. Przetwarzanie

IP

f1.2.1. Generowa-

nie informacji

f1.2.1.1 Publikowanie informacji na

BIP

f1.2.1.2 Publikowanie informacji w

PWD

f1.2.2. Przekazy-

wanie IP

f1.2.2.1. Wybór sposobu przekazania

IP

f1.2.2.2. Potwierdzenie przekazania IP

f1.2.2.3. Potwierdzenie dostarczenia IP

f1.2.3. Udostępnia-

nie IP

f1.2.3.1 Upowszechnianie informacji

f1.2.3.2 Informowanie o źródłach

pierwotnych przetwarzania IP

f1.2.4. Wykorzy-

stanie IP

f1.2.4.1. Użytkowanie informacji

f1.2.4.2. Tworzenie statystyk wykorzy-

stania IP

f1.3. Udostępnianie

informacji

o przetwarzaniu IP

f.1.3.1. Udostęp-

nianie aktualności

w zakresie przetwa-

rzania

i ponownego wy-

korzystani IP

f.1.3.1.1. Przypisanie kategorii aktual-

ności

f.1.3.1.2. Udostepnienie opisu aktual-

ności

f.1.3.1.3. Wyróżnienie haseł/słów klu-

czowych

f.1.3.2. Monitoro-

wanie przez użyt-

kownika aktualno-

ści

f.1.3.2.1. Zapisanie się do newslettera

f.1.3.2.2. Dołączenie do grupy dysku-

syjnej

f.1.3.2.3. Śledzenie zmian

f2 Dostęp

do wiedzy

w zakresie prze-

twarzania

i ponownego

wykorzystania IP

f2.1. Opis i dostęp

do opisu dobrych

praktyk

f2.1.1. Publikowa-

nie informacji o

dobrych praktykach

-

f2.1.2. Przeglądanie

opisu pozycji -

f2.2. Podnoszenie

jakości IP

f2.2.1. Publikowa-

nie wniosków

z dotychczasowych

prac

-

f2.2.2. Informowa-

nie

o dalszych kierun-

kach działań

-


opisu pozycji -



160


FUNKCJA

NACZELNA

FUNKCJA

SKŁADOWA

FUNKCJA

ELEMENTARNA

I RZĘDU

FUNKCJA ELEMEN-

TRANA II RZĘDU

f2 Dostęp

do wiedzy

w zakresie prze-

twarzania

i ponownego

wykorzystania IP

f2.3. Ujednolicanie

formatu IP

f2.3.1. Publikowanie

wniosków z dotych-

czasowych prac

-

f2.3.2. Informowanie

o dalszych kierunkach

działań

-


opisu pozycji -

f.2.4. Harmonogra-

mowanie prac

f.2.4.1. Upublicznianie

i edytowanie harmono-

gramu prac aglomera-

cji

i odpowiedzialności

za zadania

f.2.4.1.1. Publikowanie harmono-

gramu prac aglomeracji

f.2.4.1.2. Udostępnianie wykazu

zadań


odpowiedzialności za zadania

f.2.4.1.4. Edytowanie harmono-


f.2.4.1.5. Przeglądanie harmono-


f.2.4.2. Upublicznianie

i edytowanie harmono-

gramu prac


za zadania członka

aglomeracji

f.2.4.2.1. Publikowanie harmono-

gramu prac członka aglomeracji


zadań członka aglomeracji


odpowiedzialności za zadania

f.2.4.2.4. Edytowanie harmono-


f.2.4.2.5. Przeglądanie harmono-


f.2.4.3. Powiadomienia

o zmianach

w harmonogramie prac

f.2.4.3.1. Subskrypcja zmian

w harmonogramie

f.2.4.3.2. Edycja opcji subskrypcji

f.2.5. Kalendarz

debat, konferencji

i innych ważnych

spotkań

f.2.5.1. Przeglądanie

kalendarza

f.2.5.1.1. Zapisy na wydarzenie

f.2.5.1.2. Przypomnienie o wyda-

rzeniu


kalendarza

f.2.5.2.1. Edytowanie kalendarza

f.2.5.2.2. Wyróżnienie najważniej-

szych wydarzeń

f.2.5.2.3. Udostępnianie wydarzeń

f2.6. Udostępnianie

i korzystanie

z procedur postępo-

wania

w PWD w SI aglo-

meracji

f.2.6.1. Przeglądanie

procedur

f.2.6.1.1. Wybór kategorii proce-

dur

f.2.6.1.2. Pobieranie procedur


procedur

f.2.6.2.1. Edytowanie procedur

f.2.6.2.2. Wyróżnienie najważniej-

szych procedur

f.2.6.2.3. Udostępnianie procedur



161


FUNKCJA

NACZELNA

FUNKCJA

SKŁADOWA

FUNKCJA

ELEMENTARNA

I RZĘDU

FUNKCJA ELEMEN-

TRANA II RZĘDU

f2 Dostęp

do wiedzy

w zakresie prze-

twarzania

i ponownego

wykorzystania IP

f2.7. Wyszukiwanie

wg. wybranych kry-

teriów - -

f3 Analizowanie

i prowadzenie

statystyk danych

przeznaczonych

do ponownego

wykorzystania

f3.1. Statystyki czę-

stości pobieranych

danych

f3.1.1. Statystyki naj-

częściej pobieranych

kategorii

f3.1.1.1. Generowanie raportu

f3.1.1.2. Udostępnianie raportu

f3.1.1.3. Pobieranie raportu

f3.1.2. Statystyki jako-

ści najczęściej pobie-

ranych danych






danych

ze względu na koszt

udostępnienia






danych

ze względu na użyt-

kownika, który je udo-

stępnił




f3.2. Statystyki spo-

sobu udostępniania

danych

f3.2.1. Generowanie

raportu -

f3.2.2. Udostępnianie

raportu -

f3.2.3. Pobieranie ra-

portu -

f3.3. Statystyki for-

matów udostępnia-

nych danych

f3.3.1. Generowanie

raportu -


raportu -


portu -

f3.4. Statystyki po-

bieranych danych po

wprowadzeniu inno-

wacji w systemie

f3.4.1. Generowanie

raportu -


raportu -


portu -



162


FUNKCJA

NACZELNA

FUNKCJA

SKŁADOWA

FUNKCJA

ELEMENTARNA

I RZĘDU

FUNKCJA ELEMEN-

TRANA II RZĘDU

f3 Analizowanie

i prowadzenie

statystyk danych

przeznaczonych

do ponownego

wykorzystania

f3.4. Statystyki po-

bieranych danych po

wprowadzeniu inno-

wacji w systemie


portu

-

f4 Zgłaszanie

uwag i komenta-

rzy

f4.1. Przesyłanie

uwag i komentarzy

poprzez formularz

kontaktowy

f4.1.1 Wypełnienie

informacji

w formularzu kontak-

towym

-

f4.1.2 Wysyłanie for-

mularzy -

f4.2. Przesyłanie

uwag i komentarzy

via e-mail - -

f4.3. Powiadomienie

o przesłanych uwa-

gach i komentarzach

f4.3.1 Powiadomienie

użytkownika

o wiadomości -

f4.3.2 Powiadomienie

zgłaszającego

o wysłanej w formula-

rzu wiadomości

-


4.5.2. Wymagania niefunkcjonalne

Wymagania niefunkcjonalne to wszystkie wymagania, które nie zaliczają się do kate-

gorii wymagan funkcjonalnych jednak mających wpływ na końcowy system oraz proces

jego wyrworzenia. Opisują ograniczenia, przy których system musi realizować swoje

funkcje. Wymagania niefunkcjonalne wyróżniono w trzech grupach:

1. Wymagania dotyczące PWD:

możliwość korzystania z narzędzia informatycznego poprzez różne przeglądarki inter-

netowe zarówno na komputerach, jak i innych urządzeniach mobilnych, w tym na

smartphonach i tabletach (przynajmniej na systemie Android i mobile Windows), czyli

m.in. za pośrednictwem ekranów dotykowych,

możliwość rozszerzenia grupy użytkowników,

system powinien gwarantować bieżące aktualizowanie danych pobieranych

z zewnętrznych systemów bez konieczności interwencji użytkownika,


163

w przypadku usterek brak dostępności PWD dla użytkownika nie powinien być dłuż-

szy niż 8 godzin, a w przypadku awarii nie dłuższa niż 24 godziny118

,

w przypadku wykorzystania gotowych elementów oprogramowania, dopuszczalne są

tylko i wyłącznie rozwiązania o otwartym kodzie, typu open-source,

niezbędne jest zaimplementowanie mechanizmu błędów, który pozwoli przynajmniej

na: poinformowanie o jego wystąpieniu i przyczynie oraz zapisaniu historii błędów,

interfejs graficzny powinien uwzględniać urządzenia o różnych gabarytach (rozdziel-

czości ekranu),

system powinien deduplikować dane,

system powinien tworzyć kopię zapasową nie rzadziej, aniżeli raz na 24 godziny oraz

możliwość przywrócenia systemu do stanu sprzed awarii w mniej niż 12 godzin,

niezbędne jest informowanie użytkownika o awarii systemu,

zaprojektowany interfejs powinien zapewniać łatwość użytkowania systemu,

system powinien umożliwiać przenoszenie rozwiązania na inne platformy oraz edyto-

wanie kodu.

2. Wymagania dotyczące procesu projektowania PWD w SI aglomeracji:

zgodność z dokumentami aglomeracji w tym strategii aglomeracji,

zgodność z aktami prawnymi, w tym z:

Ustawą z dnia 16 września 2011 roku o zmianie ustawy o dostępie do informacji

publicznej oraz niektórych innych ustaw (Dz.U.2011 nr 204. Poz. 1195);

Ustawą z dnia 27 października 2001 roku o samorządzie powiatowym (tekst jedno-

lity) (Dz.U.2001. nr 142. Poz. 1592);

Ustawą z dnia 18 września 2001 roku o samorządzie województwa (tekst jednolity)

(Dz.U. 2001 Nr 142 Poz. 1590);

Ustawą z dnia 29 sierpnia 1997 roku o ochronie danych osobowych (tekst jednoli-

ty), (Dz.U. 1997 Nr 101 Poz. 926);

zgodność z dokumentem Strategia rozwoju Miasta Poznania 2030, Uchwała Rady

Miasta Poznania z dnia 11 maja 2010 roku oraz zgodność z innymi dokumentami stra-

tegicznymi miast i aglomeracji;

zgodność z dokumentem Strategia na rzecz inteligentnego i zrównoważonego rozwoju

sprzyjającego włączeniu społecznemu. Europa 2020;

118

Opracowanie na podstawie Rozporządzenia Ministra Spraw Wewnętrznych i Administracji z dnia 18 stycznia 2007 r. w sprawie Biuletynu Informacji Publicznej.


164

zgodność z dokumentem Polska 2030. Trzecia fala nowoczesności. Długookresowa

Strategia Rozwoju Kraju (Kancelaria Prezesa Rady Ministrów, 2011);

3. Wymagania zewnętrzne:

spójność z koncepcją systemu informacyjnego aglomeracji;

otwartość i kompatybilność z nowymi rozwiązaniami technologicznymi;

możliwość ciągłego doskonalenia jakości systemu;

możliwość importowania danych z Biuletynu Informacji Publicznej lub/i innego źró-

dła gdzie gromadzone są IP;

możliwość logowania do systemu za pomocą wybranych portali społecznościowych

np. FaceBook.

4.5.3. Projektowanie podsystemu wspomagania decyzji

Celem modelowania jest odwzorowanie przyszłej rzeczywistości i wskazanie zależ-

ności między człowiekiem a obiektem projektowanym. Zaprezentowane w tym punkcie

diagramy, przedstawiają PWD w SI aglomeracji. Przy modelowaniu wykorzystano meto-

dy graficzne języka projektowania UMLx obrazując ogólną koncepcję za pomocą dia-

gramów przypadków użycia119

. Decyzje odnośnie do języka projektowania podejmowane

są przez twórców PWD w SI aglomeracji przy współpracy z wykonawcami.

Zanim szczegółowo opisane zostaną przypadki użycia narzędzia informatycznego, na

ogólnym rys. 4.23. przedstawiono trzy grupy aktorów120

: twórców, użytkowników i wy-

konawców oraz ich zależność względem systemu informatycznego oraz podsystemów


Przy modelowaniu PWD należy uwzględnić wszystkie trzy grupy aktorów, dla któ-

rych stworzone zostaną diagramy przypadków użycia systemu informatycznego.

Najważniejszą grupą systemu informatycznego, dla której projektowane jest narzę-

dzie to „użytkownicy”. Zaprojektowany diagram przypadków użycia dla grupy użytkow-

ników zobrazowano przykładem na rys. 4.24.

W przypadku grupy „twórca”, diagramy przypadków użycia powinny dotyczyć m.in.

działań związanych z:

uruchomieniem narzędzia informatycznego w aglomeracji,

119

Diagramy przypadków użycia opisują wymagania funkcjonalne PWD w celu spełnienia jednego lub większej liczby wymagań użytkowników.

120 Aktorzy to pojęcie zaczerpnięte z projektowania systemów za pomocą metody UML. Aktorzy mogą

być: ludźmi wchodzącymi w interakcje, systemami zewnętrznymi lub częściami systemu, które mają wpływ na funkcjonowanie systemu.


165

analizą potrzeb informacyjnych przyszłych użytkowników systemu informatycznego.

Grupa aktorów „wykonawca”, powinna mieć dostęp do:

zarządzania oprogramowaniem systemowym, pomocniczym i narzędziowym (np. an-

tywirusowym),

zarządzania bazami danych i konfiguracji baz danych,

wykonywania kopii bezpieczeństwa, a w razie awarii do odzyskiwania danych,

monitorowania poprawności funkcjonowania sieci,

udzielania porad użytkownikom o sposobie korzystania z systemu informatycznego.

Rys. 4.23. Diagram aktorów podczas korzystania z narzędzia informatycznego PWD w SI aglomeracji. Źró-

dło: opracowanie własne.


166

Przy modelowaniu systemu informatycznego uwzględniono przede wszystkim czyn-

niki, które wymieniane były jako ważne w badaniach przedprojektowych, z pominięciem

szczegółów technicznych (np. wymagania sprzętowe) i finansowych (źródła finansowa-

nia podsystemu). PWD w SI aglomeracji wspierany jest przez narzędzie informatyczne,

do którego dostęp mają wszyscy użytkownicy tego podsystemu.

Rys. 4.24. Diagram przypadków użycia użytkowników narzędzia informatycznego PWD w SI aglomeracji. Źró-

dło: opracowanie własne.


167

4.6. Charakterystyka barier prawidłowego funkcjonowania podsystemu

wspomagania decyzji w systemie informacyjnym aglomeracji oraz ana-

liza ryzyka

4.6.1. Charakterystyka barier prawidłowego funkcjonowania podsystemu

wspomagania decyzji w systemie informacyjnym aglomeracji

Bariery prawidłowego funkcjonowania PWD związane są nie tylko z ograniczeniami

technicznymi, np. błędy w kodach i algorytmach systemu czy awarie sprzętu, lecz rów-

nież z barierami odnoszącymi się do czynników organizacyjnych i zarządzania.

Jedna z ważniejszych grup zagrożeń dotyczy czynników organizacyjnych i sposobu

zarządzania, współpracy i konsultacji podczas realizowania i projektowania PWD w SI

aglomeracji. Warto podkreślić, że tylko przy wsparciu całego środowiska twórców pro-

jektu możliwe jest wypracowanie i znalezienie wspólnego, optymalnego rozwiązania dla

wszystkich grup projektujących PWD w SI aglomeracji. Bariera ta jest minimalizowana

m.in. poprzez wyznaczenie wśród uczestników aglomeracji zespołu ds. projektowania

PWD w SI aglomeracji oraz włączenie w konsultacje ekspertów i opinii publicznej.

Relacje pomiędzy wszystkimi uczestnikami aglomeracji powinny być zacieśnione, co

umożliwi współpracę121

. Relacje pomiędzy grupami osób na etapie projektowania PWD

w SI aglomeracji można opisać wzorem, który przedstawia dwie grupy osób mające

wpływ na projektowanie PWD w SI aglomeracji:

1. Grupa osób i instytucji z terenu aglomeracji mająca istotny wpływ na tworzenie

i realizowanie nowych koncepcji powstających na ich terenie,

2. Grupa osób i instytucji nadrzędnych względem aglomeracji a zarazem powiązanych

funkcjonalnie z aglomeracją. Pomiędzy obiema grupami występują relacje, które

przedstawiono we wzorze (4.1.)

PWDa = {UAI, UAII, E, OP} ˄ {MAC, PRM, PRP} (4.1.)

PWDa – projektowany PWD w SI aglomeracji,

UAI – uczestnicy aglomeracji I szczebla – miasta i samorządy gmin i powiatów,

UAII – uczestnicy aglomeracji II szczebla – podmioty sektora prywatnego i osoby

fizyczne,

E – grupa ekspertów niezależnych,

OP – niezależni członkowie opinii publicznej,

121

Więcej na temat relacji czytaj m.in. w: (Graczyk, 2011c).


168

MAC – Ministerstwo Administracji i Cyfryzacji,

PRM – Prezes Rady Ministrów,

PRP – Prezydent Rzeczpospolitej Polskiej.

Obok problemów oraz barier organizacyjnych i zarządzania należy zwrócić uwagę

także na barierę psychologiczną, która jak na razie wydaje się bardzo duża. Świadomość

instytucji publicznych na temat potrzeb przedsiębiorców w zakresie ponownego wyko-

rzystania IP jest niewielka. Dążyć się zatem powinno do organizowania szkoleń, debat

i konferencji w celu zrozumienia problematyki przez pracowników instytucji publicznych

i przywiązania większej uwagi do ponownego wykorzystania IP. Organizowanie otwar-

tych szkoleń, debat społecznych, konferencji i innych wydarzeń społecznych pozwoli

wypracować wspólne stanowisko i ułatwi podejmowanie właściwych działań w kierunku

przetwarzania oraz ponownego wykorzystania danych i informacji.

Inną barierą psychologiczną może być wzajemny brak zaufania i doszukiwanie się re-

alizacji ukrytych celów. W przypadku aglomeracji poznańskiej bariera ta jest minimali-

zowana poprzez wzajemnie podpisany akt porozumienia i dobrowolne przyłączenie się

do aglomeracji. Po spełnieniu warunków psychologicznych można realizować działania

zmierzające do projektowania PWD w SI aglomeracji. W jego trakcie ważne jest wypra-

cowanie pomiędzy instytucjami publicznymi i prywatnymi konsensusu w zakresie forma-

tu i jakości udostępnianych danych.

Bez porozumienia pomiędzy decydentami PWD może nie powstać. W takim przy-

padku zespół projektowy powinien lobbować nad zmianą polskich aktów prawnych, któ-

re z jednej strony stworzyłyby konieczność realizowania PWD, a z drugiej pozwoliłyby

na stworzenie wytycznych dla aglomeracji. W aktach prawnych powinny pojawić się

również kryteria i założenia dotyczące jakości danych, w tym m.in.: opisu wzorcowych

danych publicznych ze względu na różne kategorie danych, formatu ich udostępniania,

czasu itp.

Inną z barier, które mogą zadecydować o niepowodzeniu wdrażania rozwiązania, jest

brak upowszechniania PWD w SI aglomeracji. Konieczne jest podejmowanie działań

w celu upowszechniania podsystemu wśród przyszłych użytkowników narzędzia infor-

matycznego. Działania takie powinny być skoordynowane przez całą aglomerację i suk-

cesywnie prowadzone już w pierwszych etapach projektowania PWD w SI aglomeracji.

Początkowo etapy powinny obejmować projektowanie działań upowszechniających. Po

walidacji powinny być wzmożone. Kumulacja działań powinna nastąpić w momencie

wdrażania rozwiązania, tj. po weryfikacji rozwiązania i wprowadzeniu zmian do narzę-


169

dzia informatycznego. Celem działań upowszechniających na etapie przygotowania

i projektowania PWD w SI aglomeracji jest:

szczegółowa analiza grup docelowych i interesariuszy,

przygotowanie planu działania w zakresie upowszechniania wraz z charakterystyką,

opis narzędzi upowszechniania wykorzystywanych w kolejnych etapach realizacji

podsystemu.

Podczas badań przedprojektowych z ekspertami wskazywano na niewielką liczbę lub

brak składanych wniosków o ponowne wykorzystanie informacji publicznej na terenie

aglomeracji. Można pomyśleć, że brak wniosków o ponowne wykorzystanie IP rozwiązu-

je ten problem i nie ma potrzeby dalszego drążenia tematu ponownego wykorzystania IP.

Wprost przeciwnie! Problem taki może wynikać ze zniechęcenia przedsiębiorców wyni-

kającego z dotychczasowego sposobu działania władz lokalnych. Przedsiębiorcy mogą

nie liczyć na to, że oferowane przez instytucje publiczne dane udostępniane do ponowne-

go przetwarzania, spełnią oczekiwaną przez nich jakość. Dlatego bardzo często przedsię-

biorstwa prywatne dążą do wykorzystania tych samych danych, jednak opracowanych

przez specjalistyczne firmy komercyjne.

4.6.2. Analiza ryzyka procesu projektowania podsystemu wspomagania decy-

zji w systemie informacyjnym aglomeracji

Ryzyko na ogół szacowane jest w kontekście niepewności, czyli w przypadku, „kiedy

znany jest zbiór możliwych wartości, jakie może przyjąć każdy z elementów zbioru A, lecz

nie można orzec, która z tych wartości faktycznie wystąpi” (Stybryła, 2006, str. 306)122

.

Wartości są określone, zmierzone i przyporządkowane elementom zbioru A.

W przypadku projektowania PWD w SI aglomeracji istnieje duże ryzyko i niepew-

ność podejmowanych decyzji. Brak wielu doświadczeń w zakresie ponownego wykorzy-

stania IP nie sprzyja warunkom szybkiego opracowania rozwiązania, jednak zmusza do

wskazania listy potencjalnych zagrożeń i prawdopodobieństwa ich wystąpienia, a także

możliwych skutków ich wystąpienia. By zminimalizować występujące ryzyko stworzyć

należy mapę ryzyka123

. Wcześniej dokonać należy analizy polegającej na:

podziale na kategorie ryzyka,

przyporządkowaniu zagrożeń do kategorii ryzyka,

122

Więcej na temat pierwszej definicji ryzyka czytaj w A. Willet, The Economic Theory of Risk Insurance, University of Pennsylvania Press, Philadelphia 1951, s. 6 i w F. Knight, Risk, Uncertainly and Profit, Univer-sity of Boston Press, Boston 1921, str. 233, (Stybryła, 2006, str. 306).

123 W literaturze również znane pod pojęciami: matryca ryzyka, model ryzyka, profil ryzyka.


170

określeniu prawdopodobieństwa wystąpienia zagrożeń,

określeniu skutków oddziaływania zagrożeń,

stworzeniu mapy ryzyka,

określeniu działań minimalizujących skutki oddziaływania zagrożeń,

W tabeli 4.7. przedstawiono pięć kategorii ryzyka, którym metodą szacowania okre-

ślono prawdopodobieństwo (P) ich wystąpienia wg. skali:

0 ≤ P < 0,2 – bardzo niskie

0,2 ≤ P < 0,4 – niskie

0,4 ≤ P < 0,6 – średnie

0,6 ≤ P < 0,8 – wysokie

0,8 ≤ P < 1 – bardzo wysokie

oraz skutki ich oddziaływania (S) w skali od 1 – 10 gdzie:

S < 2 – bardzo niskie

2 ≤ S < 4 – niskie

4 ≤ S < 6 – średnie

6 ≤ S < 8 – wysokie

8 ≤ S – bardzo wysokie

Prawdopodobieństwo wystąpienia zagrożeń oraz skutki ich oddziaływania przedsta-

wiono w tabeli 4.7. i na rys. 4.25.

Tab.4. 7. Zagrożenia projektowania PWD w SI aglomeracji oraz prawdopodobieństwo i skutki ich występowa-

nia.

L.p. ZAGROŻENIE PRAWDOPO-DOBIEŃSTWO

(P) SKUTEK (S)

1. Ryzyko techniczne 0,4 9

1.1. Awarie systemu informatycznego 0,4 10

1.2. Awarie sieci energetycznej 0,3 6

1.3. Utrata danych 0,2 10

1.4. Nieergonomiczny projekt interface’u 0,5 10

1.5. Błędna specyfikacja funkcjonalności 0,5 10

1.6. Pojawienie się innowacyjnych technologii komunikacyj-nych i wizualizacyjnych

0,3 8

1.7. Zmiana wykonawcy realizującego narzędzie informatyczne 0,4 10

2. Ryzyko ekonomiczne 0,5 7

2.1. Brak środków na finansowanie, utrzymanie i rozwijanie PWD

0,7 10

2.2. Zmiana sposobu finansowania instytucji w aglomeracji 0,2 4

3. Ryzyko zarządzania PWD dla SI w aglomeracji 0,4 8

3.1. Brak aktualizacji danych 0,5 9



171

c.d. Tab.4.7. Zagrożenia projektowania PWD w SI aglomeracji oraz prawdopodobieństwo i skutki ich występo-

wania.

L.p. ZAGROŻENIE PRAWDOPO-DOBIEŃSTWO

(P) SKUTEK (S)

3.2. Rozproszona odpowiedzialność 0,4 8

3.3. Brak współpracy z instytucją nadrzędną (minister-stwem)

0,3 4

3.4. Częste migracje osób nadzorujących prace (wybory rządowe)

0,5 7

3.5. Brak upowszechniania wypracowanego rozwiązania 0,4 10

3.6. Błędne zaplanowanie harmonogramu prac w tym kro-ków krytycznych (ang. mileston)

0,3 8

3.7. Brak elastycznego dopasowania do zmian makrooto-czenia

0,6 7

3.8. Nieprawidłowe estymacje dotyczące planowanego czasu i programistów

0,3 9

4. Ryzyko organizacyjne 0,5 7

4.1. Brak doświadczenia w realizacji podobnego projektu 0,8 5

4.2. Brak porozumienia pomiędzy kolejnymi instytucjami aglomeracji

0,3 7

4.3. Brak świadomości potrzeby tworzenia rozwiązania, a przez to brak motywacji do pracy

0,6 9

4.4. Brak czasu na dyskusje i spotkania w celu wypracowania wspólnego, najlepszego rozwiązania

0,4 7

5. Ryzyko prawne 0,5 8

5.1. Zmiana aktów prawnych na poziomie Unii Europejskiej w zakresie dostępu i ponownego wykorzystania IP

0,1 8

5.2. Brak transpozycji aktów prawnych do prawa polskiego 0,5 8

5.3. Złożoność i niejasność zapisów polskich aktów praw-nych

0,9 8


Na rysunku 4.25. przedstawiono graficzny opis zagrożeń przy projektowaniu PWD

w SI aglomeracji. Należy zwrócić uwagę, że niemal wszystkie kategorie ryzyka zostały

sklasyfikowane w grupie średniego wystąpienia prawdopodobieństwa o średnim skutku

oddziaływania na projektowanie PWD w SI aglomeracji. Oznacza to, że mogące wystą-

pić w tym samym czasie zagrożenia z kilku kategoriach ryzyka są w stanie w skumulo-

wany sposób doprowadzić do krytycznych w skutkach, negatywnych efektów projekto-

wanego PWD w SI aglomeracji.

Powinno dążyć się do minimalizowania zagrożeń tak, by przynajmniej połowa kate-

gorii ryzyka znajdowała się w grupie prawdopodobieństwa i skutków oddziaływania za-

grożeń określanych jako małe lub bardzo małe. Każde z kryteriów ryzyka powinno być

ograniczane w zróżnicowany sposób. Sposoby ograniczania ryzyka wg. kategorii ryzyka

przedstawiono poniżej.


172

Rys. 4.25. Analiza ryzyka projektowania PWD w SI aglomeracji - mapa ryzyka. Żródło: opracowanie wła-

sne.

Ryzyko techniczne powinno być minimalizowane poprzez: wprowadzenie odpo-

wiednich procedur kontrolnych, audyty jakości stanu technicznego PWD, okresowych

specjalistycznych konsultacji, spotkań w grupie instytucji twórców i użytkowników

PWD.

Ryzyko ekonomiczne powinno zostać zminimalizowane jeszcze przed rozpoczęciem

projektowania systemu informatycznego. Poszukiwanie finansowania PWD w SI aglome-

racji powinno odbywać się różnymi sposobami przy wsparciu wszystkich instytucji

aglomeracji.

Ryzyko zarządzania PWD może zostać ograniczone, m.in. poprzez:

sformalizowanie współpracy i wyróżnienie osób odpowiedzialnych za projektowanie

PWD,


173

wprowadzenie odpowiedniej procedury zarządzania i aktualizacji danych,

zaangażowanie instytucji nadzorującej w prace oraz monitorowanie i współtworzenie

aktów prawnych w niezbędnym zakresie do funkcjonowania PWD,

upublicznienie i włączenie dotychczasowych doświadczeń w tworzonym systemie,

prowadzenie okresowej analizy otoczenia oraz wprowadzanie zmian do systemu

zgodnych z kierunkami zmian otoczenia,

ścisłą współpracę z wszystkimi podmiotami współtworzącymi PWD.

Kolejna kategoria ryzyka, ryzyko organizacyjne, zminimalizowane może zostać

m.in. poprzez: wsparcie specjalistów i konsultantów w projektowaniu PWD, spotkania,

konferencje i negocjacje przedstawicieli instytucji aglomeracji, szkolenia i informowanie

o dobrych praktykach przetwarzania i ponownego wykorzystania informacji publicznej

w aglomeracji, na terenie kraju czy też Unii Europejskiej.

Ryzyko prawne można ograniczyć poprzez bieżące monitorowanie zmian i plano-

wanych aktów prawnych, jak również włączanie się i lobbowanie w zmianę zapisów ak-

tów prawnych.

4.7. Walidacja procesu projektowania podsystemu wspomagania decyzji


4.7.1. Wybór metody walidacji

Celem walidacji jest potwierdzenie przydatności zaprojektowanego PWD w SI aglo-

meracji, czyli analiza stanu obecnego ze stanem pożądanym. W ramach rozprawy opra-

cowano model procesu projektowania PWD w SI aglomeracji.

Podczas walidacji uwzględnić należy wszystkie znane i możliwe do skorygowania

czynniki mające wpływ na ostateczny kształt PWD w SI aglomeracji. Proces ten pozwala

na opisanie błędów logicznych i projektowych proponowanego rozwiązania, dlatego

ważne jest pełne zaangażowanie całego zespołu, w tym ekspertów i konsultantów. Wnio-

ski z oceny pozwalają na minimalizowanie kosztów związanych z błędnym realizowa-

niem narzędzia informatycznego, lepsze dopasowanie funkcjonalności i intuicyjności do

potrzeb użytkowników, a przez to szybsze i bardziej efektywne pełne wdrożenie rozwią-

zania. Walidacja pozwolić ma na ocenę komponentów pod kątem kompletności i zgodno-

ści z założeniami oraz na osiągnięcie celów rozprawy.

Walidacja PWD może być prowadzona następującymi metodami:


174

1. Wykazanie niezgodności wyników jako mało prawdopodobne – w tym przypadku

można wykorzystać analizę przyczyn i skutków wad (FMEA),

2. Użycie PWD – polega na zbadaniu wyników jego zastosowania oraz zgodności z wy-

maganiami, zgodność stanowi o poprawności PWD w SI aglomeracji i pozwala uznać

go za zwalidowany.

PWD można uznać za zwalidowany jeśli (Myszewski, 2009, str. 131):

„w ustalonych warunkach prawdopodobieństwo pojawienia się niezgodności jest ak-

ceptowalnie małe,

nie ma w systemie przyczyn zmienności systematycznej,

wynik procesu jest odporny124

na odchylenia wyspecyfikowanych parametrów procesu

i otoczenia mieszczące się w granicach tolerancji”.

Wybór metody walidacji PWD w SI aglomeracji został ograniczony zakresem pracy.

Istotnym ograniczeniem oceny procesu projektowania jest brak fizycznie zaprojektowa-

nego narzędzia informatycznego wspomagającego podejmowanie decyzji w zakresie

przetwarzania i ponownego wykorzystania IP z terenu aglomeracji.

Na etapie walidacji PWD w SI aglomeracji wykorzystano metody:

analiza zgodności założeń,

ocena ekspercka,

FMEA (ang. Failure Mode and Effect Analysis) – analiza przyczyn i skutków wad.

Ocenę procesu projektowania PWD przeprowadzono na etapie walidacji. Etap ten po-

zwolił także na sformułowanie wytycznych do walidacji I wersji fizycznie zaprojektowa-

nego narzędzia informatycznego PWD w SI aglomeracji. W dalszej części pracy zdefi-

niowano także wytyczne w odniesieniu do weryfikacji PWD w SI aglomeracji. Założenia

walidacji:

1. Walidowany jest PWD w SI aglomeracji. Wyniki walidacji pierwszej wersji PWD

w SI aglomeracji stanowią wytyczne do projektowania kolejnych wersji „n” PWD

w SI aglomeracji.

2. Walidację przeprowadzono na podstawie opracowanego modelu PWD w SI aglomera-

cji.

3. Walidację przeprowadzono na podstawie danych aglomeracji poznańskiej.

4. Ocena ekspercka, przeprowadzona jest przez pięciu niezależnych ekspertów znających

problematykę ponownego wykorzystania informacji publicznej na terenie aglomeracji.

124

Wynik jest odporny na odchylenia parametru, jeśli dotychczasowe uznane za dopuszczalne odchy-lenia parametru nie powodują istotnego zwiększenia wyniku niezgodnego.


175

4.7.2. Koncepcja walidacji procesu projektowania podsystemu wspomagania


W tym punkcie przedstawiono ogólną koncepcję sprawdzania poprawności PWD

w SI aglomeracji, składającą się z dwóch etapów: walidacji i weryfikacji (rys. 4.26).

Walidacja to ocena PWD, która odbywa się w dwóch etapach. Pierwszy etap to:

przeprowadzenie analizy /zgodności założeń,

przeprowadzenie analizy FMEA.

Drugi etap walidacji to ocena ekspercka, która przeprowadzona jest w oparciu o wy-

niki analizy zgodności założeń oraz wyniki analizy FMEA. Na rysunku 4.27. zaprezen-

towano algorytm procesu walidacji PWD w SI aglomeracji.

Rys. 4.26. Etapy walidacji i weryfikacji PWD w SI aglomeracji. Źródło: opracowanie własne.


176

Rys. 4.27. Algorytm procesu walidacji PWD w SI aglomeracji. Źródło: opracowanie własne.

4.7.3. Walidacja procesu projektowania podsystemu wspomagania decyzji


4.7.3.1. Analiza zgodności założeń

Tak jak przedstawiono na rysunku 4.27., analizę zgodności założeń opracowano

w oparciu o opis stanu pożądanego względem opracowanego PWD w SI aglomeracji.

Porównanie to przedstawiono w tabeli 4.8.


177

Tab.4. 8. Analiza zgodności założeń procesu projektowania PWD w SI aglomeracji.

L.p. Opis stanu pożą-

danego Zrealizowane działania

Zgodność stanu

pożądanego

względem opra-

cowanego

1.

Wspólne gromadze-

nie danych i infor-

macji publicznych

na terenie aglome-

racji – określenie

celów

Scharakteryzowano: korzyści wynikające z ponowne-

go przetwarzania informacji publicznej, wskazano na

koniczność wspólnego przetwarzania i zaprojektowa-

no model prcocesu projektowania PWD w SI aglome-

racji (p. 2.3.4. oraz rozdział 3 i 4)

TAK

2.

Włączenie uczestni-

ków aglomeracji

w dyskusję na temat

przetwarzania i

ponownego wyko-

rzystania IP na

terenie aglomeracji

Wskazano sposób realizacji badań przedprojektowych.

W badaniach przedprojektowych wzięli udział zarów-

no przedstawiciele podmiotów sektora prywatnego jak

i publicznego oraz eksperci (podrozdział 4.3.)

TAK

3.

Ujednolicanie no-

menklatury związa-

nej

z przetwarzaniem

i ponownym wyko-

rzystaniem IP

Wskazano na istotne różnice w nomenklaturze

i wskazano na konieczność zmiany niektórych aktów

prawnych (p. 4.3.5.)

TAK

4.

Ujednolicanie stan-

dardów i jakości

publikowanych

danych

i IP

Zaproponowano dwa sposoby standaryzowania

i doskonalenia jakości publikowanych danych (p.

2.5.3.). Dodatkowo w narzędziu informatycznym

stworzono dodatkowe narzędzia umożliwiające do-

skonalenie opracowanych standardów i doskonalenie

jakości publikowanych danych (podrozdział. 4.5.).

TAK

5.

Możliwość zinte-

growania dotych-

czasowych rozwią-

zań

W opracowanym modelu procesu projektowania PWD

w SI aglomeracji uwzględniono konieczność integro-

wania dotychczasowych rozwiązań w tym m.in. z

repozytorium BIP (podrozdział 4.4.).

TAK

6.

Konsultacje i nego-

cjacje na szczeblu

krajowym i unijnym

W procesie projektowania uwzględniono sytuacje,

uwzględniające podjęcie konsultacji i negocjacji na

szczeblu krajowym i unijnym, tj. przy:

ujednolicaniu nomenklatury związanej

z przetwarzaniem i ponownym wykorzystaniem IP,

analizie dotychczasowych rozwiązań,

projektowaniu standardu jakości publikowanych

danych i informacji,

projektowaniu I wersji PWD w SI aglomeracji (pod-

rozdział 3.3. i 3.4.).

TAK

7.

Uregulowanie for-

my współpracy


Scharakteryzowano odpowiedzialność uczestników

aglomeracji w podsystemie zarządzania oraz zapropo-

nowano utworzenie kolejnych zespołów złożonych z

przedstawicieli członków aglomeracji oraz ekspertów

np. zespół ds. projektowania PWD w SI aglomeracji

(podrozdział 4.2.).

TAK

8.

Aktualizacja strate-

gii na terenie aglo-

meracji.

W procesie projektowania PWD w SI aglomeracji

uwzględniono konieczność analizowania aktów praw-

nych w tym strategii aglomeracji. Wskazano również,

na konieczność jej uzupełnienia o kwestie związane z

przetwarzaniem i ponownym wykorzystaniem danych

i informacji publicznych (podrozdział 4.2. i 4.3.).

TAK



178

c.d. Tab.4.8. Analiza zgodności założeń procesu projektowania PWD w SI aglomeracji.

L.p. Opis stanu pożą-

danego Zrealizowane działania

Zgodność stanu

pożądanego

względem

opracowanego

9.

Zagwarantowanie

budżetu na reali-

zowanie strategii

w zakresie IP.

Wskazano czas, w jakim powinno się podejmować

działania w celu pozyskiwania budżetu (podrozdział

4.3.). Pomimo tego, że w badaniach przedprojekto-

wych eksperci wskazywali na konieczność zapewnie-

nia finansowania prowadzonych działań, założenie

opracowanej rozprawy wykluczało wątek finansowy

realizacji projektu. Prace te powinny być kontynuowa-

ne już na etapie faktycznego opracowania koncepcji

wersji I PWD w SI aglomeracji.

TAK

10. Stworzenie bazy

wiedzy

Zaprojektowano w PWD w SI aglomeracji repozyto-

rium wiedzy, w którym upowszechniana będzie wie-

dza dotycząca dotychczasowych doświadczeń w za-

kresie przetwarzania

i ponownego wykorzystania danych i IP na terenie

aglomeracji. Dodatkowo stworzono: możliwość dzie-

lenia się wiedzą z podmiotami sekta prywatnego z

kraju i zagranicy, kalendarz spotkań, debat, konferen-

cji i innych ważnych wydarzeń dotyczących IP (pod-

rozdział 4.4).

TAK

11.

Włączenie do

PWD w SI aglo-

meracji danych

pochodzących

z sektora przedsię-

biorstw prywat-

nych

Uwzględniono w procesie projektowania PWD

w SI aglomeracji możliwość rozszerzenia publikowa-

nych informacji o możliwe do ponownego wykorzy-

stania dane pochodzące z sektora prywatnego. Dane te

upubliczniane byłyby zgodnie z opracowanym stan-

dardem jakości danych, również przy uwzględnieniu

praw własności intelektualnej oraz informacją o kosz-

cie udostępnienia danych przeznaczonych do ponow-

nego przetworzenia (podrozdział. 4.2.).

TAK


Z powyższej tabeli wynika, że stan pożądany PWD w SI aglomeracji jest zgodny ze

stanem opracowanym modelu procesu projektowania PWD w SI aglomeracji.

4.7.3.2. Analiza przyczyn rodzajów i skutków możliwych błędów

Metoda analizy przyczyn rodzajów i skutków możliwych błędów (ang. FMEA – Fai-

lure Mode and Effects Analysis) pozwala na przeprowadzenie analizy składników proce-

su projektowania. Jej stosowanie należy do zarządzania zmiennością i zmniejsza prawdo-

podobieństwo użycia procedur niezgodnych z wymaganiami (Myszewski, 2009, str. 186)

stawianymi przez twórców. Analiza FMEA ma służyć odpowiedzi na pytania:

gdzie istnieją możliwe (potencjalne) słabe etapy procesu projektowania PWD w SI

aglomeracji?

jakie są możliwe (potencjalne) skutki błędów w procesie projektowania PWD w SI

aglomeracji?


179

jakie jest ryzyko wyrażające się prawdopodobieństwem pojawienia się negatywnych

skutków u użytkowników wynikających z procesu projektowania PWD w SI aglome-

racji?

jakie działania należy podjąć, by ograniczyć ryzyko do poziomu akceptowalnego?

Wskazanym w tabeli 4.9. niezgodnościom przypisano niżej wymienione miary nie-

zgodności.

1. Liczba określająca znaczenie niezgodności (LOZ) oznacza ocenę zagrożenia konse-

kwencjami dla użytkownika. LOZ wyrażana jest w skali od 1 do 10. 1 oznacza skutek

niezauważalny dla użytkownika, a 10 niezgodność stwarzająca zagrożenie zdrowia lub

życia lub/i naruszenie przepisów prawa.

2. Liczba określająca występowanie niezgodności (LOW) - opisuje prawdopodobień-

stwo wystąpienia danej niezgodności, przy założeniu że: 1 oznacza warunki o małym

prawdopodobieństwie (praktycznie niespotykane), a 10 pewność wystąpienia danej

niezgodności.

3. Liczba określająca niewykrywalność niezgodności (LOO) odnosi się do skuteczno-

ści środków kontrolnych stosowanych w trakcie projektowania i wyrażana jest w skali

od 1 do 10. LOO opisuje prawdopodobieństwo niewykrycia niezgodności w obrębie

systemu. 1 odpowiada warunkom, w których niezgodność jest łatwo wykrywalna i we-

ryfikowalna, natomiast 10 to trudność i niewykonalność niezgodności.

4. Liczba określająca ryzyko niezgodności (LOR) jest miarą poziomu ryzyka związa-

nego z projektowaniem systemu PWD wynikająca z iloczynu LOZ, LOW i LOO

i przyjmująca wartości od 1 do 1000. Im wyższa wartość LOR tym wyższa ranga pro-

blemu podczas projektowania PWD w SI aglomeracji.

Założenia FMEA są zgodne z założeniami walidacji. Potencjalne niezgodności odno-

szą się do opracowanego w 4 rozdziale procesu projektowania PWD w SI aglomeracji.

Dla każdej niezgodności ustalono skutki i przyczyny oraz środki kontrolne. Dla każdej

grupy zdarzeń: niezgodność, skutek, przyczyna i środki kontrolne przypisano odpowied-

nie wartości LOZ, LOW, LOO oraz LOR. Wartości LOZ, LOW i LOO zostały określone

w oparciu o wnioski z badań przedprojektowych. Dla poszczególnego etapu projektowa-

nia wskazano rekomendowane działania pozwalające na minimalizowanie wartości LOR.

Powyższe działania zaprezentowano w tabeli 4.9. z podziałem na etapy projektowa-

nia zrealizowane do etapu walidacji PWD w SI aglomeracji. Niska wartość LOR świad-

czy o zwalidowanym modelu procesu projektowania PWD w SI aglomeracji. Analiza

FMEA powinna być kontynuowana jako element kontrolny w trakcie realizacji etapów:

prototypowania, przygotowania do implementacji, weryfikacji i wdrożenia organizacyj-

nego PWD w SI aglomeracji.

180

Tab.4. 9. Analiza FMEA PWD w SI aglomeracji.

L.p. Etap projek-

towania Opis potencjalnej

niezgodności Przyczyna Skutki Środki kontrolne

L

O

Z

L

O

W

L

O

O

L

O

R

Rekomendowane

działania

1.

Działania

przygotowawcze

Niechęć do podjęcia

decyzji o projekto-

waniu PWD w SI

aglomeracji

Błędne założenia

projektowania PWD

w SI aglomeracji

Brak możliwości ko-

rzystania z PWD w SI

aglomeracji przez

uczestników aglome-

racji

Nadzór zespołu ds.

kontroli badań

w celu spełnienia

założeń

z opracowanym

modelem

8 8 1 64

Wskazanie nadrzęd-

nych aktów praw-

nych członkom

aglomeracji przed-

stawiających kierunki

działań w zakresie

przetwarzania i po-

nownego wykorzy-

stania IP

2.

Brak możliwości

rozbudowania narzę-

dzia informatyczne-

go o informację

o bazach danych

pochodzących

z sektora prywatnego

przeznaczonych do

ponownego wyko-

rzystania

Błędne zrealizowane

badania nt. potrzeb

przyszłych użytkow-

ników PWD w SI

aglomeracji

Brak możliwości uzy-

skania pełnej informa-

cji w jednym miejscu

na temat ponownego

wykorzystania danych

zarówno publicznych

jak i komercyjnych


kontroli badań

w celu spełnienia

założeń

z opracowanym

modelem

6 7 2 84

Zaangażowanie eks-

pertów w celu wy-

brania właściwej

technologii pozwala-

jącej na rozbudowę

systemu

3.

Brak czasu członków

aglomeracji na anga-

żowanie się w prace

projektowe PWD w

SI aglomeracji

Błędne rozdzielenie

prac i zbyt mała licz-

ba osób

i podmiotów zaanga-

żowanych w projek-

towanie PWD w SI

aglomeracji

Niezrealizowane czę-

ściowo lub w całości

kolejne etapy projek-

towania PWD w SI

aglomeracji

Cykliczne spotkania

i rozmowy na temat

realizowanych prac

i problemów wyni-

kających ze współ-

pracy członków

aglomeracji

8 5 2 80

Zatrudnienie dodat-

kowych pracowni-

ków


181

c.d. Tab.4.9. Analiza FMEA PWD w SI aglomeracji.

L.p. Etap pro-

jektowania Opis potencjalnej


L

O

Z

L

O

W

L

O

O

L

O

R

Rekomendowane

działania

4.

Działania

przygo-

towawcze

Brak możliwości

zintegrowania PWD

w SI w aglomeracji

z dotychczasowymi

rozwiązaniami

Nieudana próba zin-

tegrowania PWD

w SI w aglomeracji

z BIP

Rozproszenie baz

danych, brak informa-

cji o IP w jednym

miejscu


kontroli badań w celu

spełnienia założeń

z opracowanym mode-

lem

8 6 2 96

Podjęcie rozmów

o integracji rozwią-

zań na szczeblu

krajowym

5.

Badania

przedprojek-

towe

Określenie potrzeb

przyszłych

użytkowników

Błędne i mało do-

kładna analiza po-

trzeb przyszłych

użytkowników

Brak oczekiwanych

przez użytkowników

funkcjonalności PWD

w SI aglomeracji

Zaangażowanie

w prace ekspertów

w dziedzinie analizy

potrzeb przyszłych

użytkowników w tym

pracowników nauko-

wych, instytucji pu-

blicznych

i przedstawicieli

z sektora prywatnego

8 6 2 96

Zaangażowanie

w prace ekspertów

nie tylko podmio-

tów sektora pu-

blicznego ale także

z sektora prywatne-

go

6.

Projektowanie

Brak efektów działań

standaryzowania

danych publicznych

na terenie aglomera-

cji

Brak wypracowanego

konsensusu pomiędzy

członkami aglomera-

cji i/lub w skali kraju.

Brak pełnych możli-

wości wykorzystania

danych publicznych

będących

w różnych formatach

w systemach informa-

cyjnych


opracowania standardu

jakości publikowanych

danych w PWD w SI

aglomeracji

8 9 1 72

Wykorzystanie

w doskonaleniu

standardu opinii

z funkcjonującego

PWD w SI aglome-

racji

7.

Brak bazy wiedzy

dotychczasowych

doświadczeń w za-

kresie przetwarzania

i ponownego wyko-

rzystania IP

Błędna analiza po-

trzeb przyszłych

użytkowników

Niemożność skorzy-

stania z dotychczaso-

wych doświadczeń

i sposobu uzyskania

zgody lub składania

odwołania o ponowne

wykorzystanie IP

Zaangażowanie

w prace ekspertów


potrzeb przyszłych

użytkowników w tym

np. pracowników nau-

kowych

8 6 2 96

Dokładna analiza

potrzeb użytkowni-

ków PWD w SI

aglomeracji.


182

c.d. Tab.4.9. Analiza FMEA PWD w SI aglomeracji.

L.p. Etap projek-

towania Opis potencjalnej


L

O

Z

L

O

W

L

O

O

L

O

R

Rekomendowane

działania

8.

Projektowanie

Brak możliwości

tworzenia statystyk

i analiz IP

Błędna analiza po-

trzeb przyszłych

użytkowników

Niemożność tworzenia

analiz i wykazów

najczęściej ponownie

wykorzystywanych IP

danych będących na

różnych poziomach

szczegółowości.

Zaangażowanie

w prace ekspertów


potrzeb przyszłych

użytkowników w

tym np. pracowni-

ków naukowych

5 5 2 50

Dokładna analiza

potrzeb użytkowni-

ków PWD w SI

aglomeracji.

9.

Brak działań dosko-

nalących jakość

danych publicznych

Brak podejmowanych

działań doskonalą-

cych system.

Brak dalszego rozwoju

PWD w SI aglomera-

cji i niezgodność aktu-

alnie dostępnych

funkcjonalności wo-

bec zmieniających się

potrzeb użytkowni-

ków.


kontroli badań

w celu spełnienia

założeń

z opracowanym

standardem

7 5 2 70

Prawidłowe spraw-

dzanie zgodności

wymagań

wobec kolejnych

wersji PWD

w SI aglomeracji

10. Walidacja

Brak działań dosko-

nalących jakość

danych publicznych

Brak podejmowanych

działań doskonalą-

cych system.

Brak dalszego rozwoju

PWD w SI aglomera-

cji i niezgodność aktu-

alnie dostępnych

funkcjonalności wo-

bec zmieniających się

potrzeb użytkowni-

ków.


kontroli badań

w celu spełnienia

założeń

z opracowanym

standardem

7 5 2 70

Prawidłowe spraw-

dzanie zgodności

wymagań

wobec kolejnych

wersji PWD

w SI aglomeracji



183

Ze względu na zasadniczo niską wartość LOR, która nie przekracza wartości 100

w stosunku do maksymalnej, która może osiągnąć wartość 1000, w przeprowadzonej

analizie nie przeprowadzono ponownej oceny kolejnych miar: LOZ, LOW, LOO i LOR.

W opracowanym modelu procesu projektowania PWD w SI aglomeracji zakłada się, że

jeśli wartość LOR jest wyższa, a niżeli 100 należy wprowadzić rekomendowane działania

obniżające wartość poszczególnych miar i ponownie dokonać analizy tak długo, aż

wszystkie miary LOR będą przynajmniej na poziomie niższym a niżeli 100.

4.7.3.3. Analiza ekspercka

Zarówno analiza zgodności założeń oraz analiza FMEA, jak również ocena opraco-

wanego w ramach rozprawy modelu procesu projektowania PWD w SI aglomeracji były

punktem wyjścia do trzeciego kroku walidacji tj. analizy eksperckiej. Analizę tę prze-

prowadzono z pięcioma ekspertami techniką indywidualnego wywiadu pogłębionego. Do

kryteriów doboru ekspertów należały:

wiedza ekspercka w zakresie przetwarzania i ponownego wykorzystania danych,

doświadczenie w zakresie ponownego wykorzystania danych publicznych,

wiedza i doświadczenie w zakresie projektowania systemów informacyjnych i/lub

systemów wspomagania decyzji,

osoby pracujące lub prowadzące działalność na terenie aglomeracji poznańskiej,

kryterium wieku: 30 – 67 lat.

Przed przystąpieniem do analizy eksperci otrzymali pełną dokumentację opracowa-

nego modelu procesu projektowania PWD w SI aglomeracji. Eksperci otrzymali także

wyniki walidacji modelu procesu projektowania PWD w SI aglomeracji, tj. wyniki:

analizy zgodności założeń,

analizy FMEA.

Analiza ekspercka polegała na zadaniu ekspertom kluczowych pytań odnoszących się

do modelu procesu projektowania PWD w SI aglomeracji. W trakcie badania pozwalano

na swobodne wypowiadanie się ekspertów w odniesieniu do procesu projektowania PWD

w SI aglomeracji, jak również opracowanego w niniejszej rozprawie modelu procesu

projektowania PWD w SI aglomeracji. Poniżej zaprezentowano wyniki tych badań z eks-

pertami w formie analizy heurystycznej. Na podstawie ocen ekspertów sporządzono ana-

lizę podsumowującą pozytywne i negatywne elementy procesu projektowania PWD w SI

aglomeracji. Każdemu ekspertowi zadano 8 pytań. W tabeli 4.10. przedstawiono odpo-

wiedzi ekspertów, potwierdzone ich krótką, autoryzowaną przez ekspertów opinią na

temat opracowanego modelu procesu projektowania PWD w SI aglomeracji.


184

Tab.4. 10. Podsumowanie ocen ekspertów na etapie walidacji modelu procesu projektowania PWD w SI aglome-

racji.

L.p. Pytanie

Ocena

eksperta

1

Ocena

eksperta

2

Ocena

eksperta

3

Ocena

eksperta

4

Ocena

eksperta

5

1. Czy podjęcie idei projektowa-

nia PWD w SI aglomeracji ma

sens?

TAK TAK TAK TAK TAK

2. Czy właściwie zaprojektowano

schemat blokowy procesu pro-

jektowania PWD w SI aglome-

racji?

TAK TAK TAK TAK TAK

3. Czy właściwie scharakteryzo-

wano działania przygotowaw-

cze do projektowania PWD

w SI aglomeracji?

TAK TAK TAK TAK TAK

4. Czy poprawnie przeprowadzo-

no badania przedprojektowe

PWD w SI aglomeracji?

TAK TAK TAK TAK TAK

5. Czy poprawnie zaprojektowano

model procesu projektowania

PWD w SI aglomeracji?

TAK TAK TAK TAK TAK

6. Czy wskazano potencjalne za-

grożenia projektowania PWD

w SI aglomeracji oraz wskaza-

no działania zapobiegające

potencjalnym zagrożeniom?

TAK TAK TAK TAK TAK

7. Jakie usprawnienia w modelu

procesu projektowania PWD

w SI aglomeracji sugeruje eks-

pert?

Uwagi

w opinii

eksperta

1

Uwagi

w opinii

eksperta

2

Uwagi

w opinii

eksperta

3

Uwagi

w opinii

eksperta

4

Uwagi

w opinii

eksperta

5

8. Czy model procesu projekto-

wania PWD w SI aglomeracji

należy uznać za zwalidowany?

TAK TAK TAK TAK TAK


Opinia eksperta 1

Idea rozwiązań usprawniających podejmowanie decyzji zawsze warta jest rozważenia

ze względu na możliwość uzyskania korzyści jakie uzyskuje się w praktycznym zastoso-

waniu. Aby korzyści zrekompensowały nakłady na wprowadzenie zmian i nie zwiększały

zamętu organizacyjnego bezwzględnie konieczna jest analiza warunków otoczenia, zna-

jomość potencjału organizacji i szczegółowy (również wariantowy) plan działania.

Przedstawiony w opracowaniu plan działań związanych z projektowaniem PWD jest na

tyle szczegółowy, że posiada wszelkie znamiona analizy przedprojektowej i projektowej.

Charakterystyka działań przygotowawczych do projektowania wyczerpuje wszystkie ko-


185

nieczne do projektowania zagadnienia. Zakres i szczegółowość badań przedprojektowych

stanowi poprawy z punktu badawczego sposób postępowania. Opisane w rozdziale 4 pro-

ces badawczy powinien dostarczyć wymaganych do projektowania PWD informacji. In-

formacje o samym modelu są rozproszone – konieczne byłoby wskazanie konkretnego

rozwiązania. Jeżeli drzewo funkcji, a przez to i tabelkę 4.7 można zaliczyć do modelu to:

model zaprojektowany w pracy stanowi kompletne odzwierciedlenie realnego systemu

zarówno w swojej strukturze jak i funkcjonalności. Zarówno tabela „Zagrożenia projek-

towania PWD…” jak i „Analiza ryzyka standardu…” zawierają wyczerpujący zakres za-

grożeń dla projektowania. Ze względu na indywidualny niepowtarzalny charakter aglo-

meracji możliwe są nietypowe, jednostkowe zagrożenia wykraczające poza omawiany

standard – np. katastrofy. Usprawnieniem wykraczającym znacznie poza omawiany stan-

dard projektowania byłaby aktualizacja ale nie tylko danych, narzędzi czy metodyki or-

ganizacji danymi ale aktualizacja związana z filozofią zarządzania danymi w środowisku

podlegającym wpływom polityki, konkurencyjności czy nawet chwilowych trendów.

Zakres zaproponowanej walidacji, różnorodność metod i etapów pozwala uznać, że opi-

sany w opracowaniu model został zwalidowany.

Opinia eksperta 2

Wśród innych celów rozprawy zatytułowanej Projektowanie podsystemu wspomaga-

nia decyzji w systemie informacyjnym aglomeracji Autorka wyznaczyła sobie cele zwią-

zane z opracowaniem i walidacją wymienionego w tytule modelu. W rozdziale 4. dyser-

tacji Autorka kolejno szczegółowo opisuje zagadnienia związane z budową modelu, za-

kresem działań przygotowawczych, badań przedprojektowych, charakterystyką funkcji,

analizą wymagań funkcjonalnych, charakterystyką ograniczeń i analizą ryzyka. Rozdział

kończy wnikliwa walidacja projektowanego podsystemu, charakterystyka prototypowa-

nia, implementacji, weryfikacji i wdrożenia.

Pod względem metodycznym i merytorycznym zagadnienia związane z budową za-

wartego w rozprawie modelu są bez zarzutu. Opis jest spójny i konsekwentnie prowadzi

czytelnika przez kolejne wątki. Autorka wykazała się ponadto sprawnością w tworzeniu

własnych grafik ilustrujących opisywane zagadnienia, które ułatwiają odbiór pracy i jed-

nocześnie świadczą o Jej dogłębnym przemyśleniu tematu.

Opinia eksperta 3

W mojej ocenie podjęcie idei projektowania podsystemu wspomagania decyzji w sys-

temie informacyjnym aglomeracji ma sens, a oceniane opracowanie uzmysławia, jak klu-


186

czową kwestią jest odpowiednie podejście do projektowania tego podsystemu. Opraco-

wanie rzeczowo uzasadnia również podejmowane decyzje projektowe, w tym m.in. wła-

ściwie charakteryzuje działania przygotowawcze do projektowania PWD w SI aglomera-

cji. Model podsystemu wspomagania decyzji w systemie informacyjnym wydaje się być

zaprojektowany poprawnie. Szczególną uwagę zwrócono na zagrożenia projektowania

PWD w SI aglomeracji oraz działania im zapobiegające, które zostały poprawnie zidenty-

fikowane i opisane. Być może należałoby jednak przeprowadzić w tym zakresie głębszą

analizę, np. rozważając różne metodologie oceny prawdopodobieństwa i istotności po-

szczególnych zagrożeń. Model projektowania podsystemu wspomagania decyzji w sys-

temie informacyjnym aglomeracji oceniam jako poprawnie zwalidowany.

Opinia eksperta 4

Problem standaryzowania danych, zbierania i przetwarzania danych jest tematem czę-

sto poruszanym w problematyce informatycznej. W ujęciu informacji publicznej oraz

aglomeracji stanowi jednak unikatowe zagadnienie i jak do tej pory w tym wąskim obsza-

rze proponowano jedynie cząstkowe rozwiązania. Istnieje zatem potrzeba zgłębienia tego

problemu. W dysertacji uwzględniono poprawnie etapy projektowania PWD w SI aglo-

meracji. W trakcie prototypowania można uwzględnić projektowanie zwinne systemów.

Jest to jednak część dodatkowa wykraczająca poza obszar walidacji a zarazem dysertacji.

W pracy Autorka poprawnie zwróciła uwagę na występowanie podsystemu społecz-

nego, który jest niezmiernie ważny przy projektowaniu i współpracy w zespole. W pracy

właściwie opracowano metodykę badań przedprojektowych. Poprawnie również zapro-

jektowano model procesu projektowania PWD w SI aglomeracji, który w sposób szcze-

gółowy został opisany w rozdziale 4 dysertacji. Zarys wymagań funkcjonalnych i nie-

funkcjonalnych jest elementem systematyzującym i podsumowującym wkład własny

Autorki w Jej pracę. W jasny i czytelny sposób scharakteryzowano potencjalne zagroże-

nia projektowania oraz wskazano działania im zapobiegające.

Autorka wspomagając się rysunkami, porównaniami i schematami w klarowny spo-

sób pogłębia istotę pracy prezentując w czytelny sposób opracowany model, który uznać

należy za zwalidowany.

Opinia eksperta 5

Cennym jest zaproponowanie rozwiązania, metody pozwalającej na zarządzanie in-

formacją która pozwala na stworzenie systemu spójnego zbierania danych przy jednocze-

snym zapewnieniu jednoznaczności, bezpieczeństwa oraz takiego który zapewni zaspo-


187

kojenie potrzeb informacyjnych wszystkich zainteresowanych podmiotów. Rozwiązanie

pozwala na uniknięcie redundancji przy gromadzeniu danych. Jest to bardzo istotne

z punktu widzenia odbiorcy ponieważ odciąża od wielokrotnego zbierania tych samych

danych w różnych konfiguracjach, zapewnia dopełnienie zbioru w celu uzyskania pełnej

i wiarygodnej informacji.

Zastosowanie metody powinno zapewnić skrócenie czasu uzyskania odpowiedzi

a także uzyskiwać je w czasie rzeczywistym co może być warunkiem koniecznym dla

niektórych informacji. Tabelę 4.7. dotyczącą zagrożeń przygotowano bardzo wnikliwie.

Można ją jeszcze uzupełnić o zabezpieczenie pewnych konfiguracji danych, takich do

których dostęp mógłby zostać użyty do wygenerowania informacji wrażliwych. Opis,

struktura oraz kompletność opracowanej metodyki charakteryzującej projektowany sys-

tem, pozwala na przejście do fazy implementacji, wyboru narzędzi i dalej do badań pilo-

tażowych.

Praca otwiera szereg kolejnych działań interdyscyplinarnych, np. dotyczących struk-

tury bazodanowej, typów danych i analiz składniowych, przetwarzania typu data mining

czy uwarunkowań społeczno-politycznych. Zakres oraz sposób opisu jest wnikliwy i wy-

czerpujący. Przejrzyście definiuje i charakteryzuje źródła i przeznaczenie informacji oraz

wzajemne relacje podmiotów oraz metodykę. Warto zwrócić uwagę na przedstawienie

działania za pomocą przejrzystych algorytmów, także w odniesieniu do walidacji propo-

nowanej metodyki.

Zaprezentowane badania przedprojektowe, wielość i różnorodność metod oceny po-

zwala uznać, że opisany w opracowaniu model został zwalidowany.

4.7.4. Wnioski z walidacji procesu projektowania podsystemu wspomagania


Przeprowadzona w 2 etapach walidacja zakończona została wynikiem pozytywnym.

Walidacja procesu projektowania PWD przy wykorzystaniu metody analizy zgodno-

ści założeń potwierdziła uwzględnienie cech stanu pożądanego w opracowanym modelu.

Metoda FMEA pozwoliła na przeprowadzenie analizy składników procesu projektowania

i wyróżnienie możliwości wystąpienia potencjalnej niezgodności, ich skutku i przyczyn.

Analiza pozwoliła na zweryfikowanie: możliwych słabych etapów projektowania PWD,

oceny potencjalnych skutków projektowania PWD, oceny prawdopodobieństwa pojawie-

nia się negatywnych skutków i wskazania działań korygujących, by obniżyć ryzyko do

poziomu akceptowalnego. Oszacowano kolejne wartości: liczbę określającą znaczenie

niezgodności, liczbę określającą występowania niezgodności, liczbę określającą niewy-


188

krywalność niezgodności oraz liczbę określającą ryzyko niezgodności. Pomimo niskich

wartości dopuszczalnych LOR, wskazano sugerowane działania korygujące pozwalające

na utrzymanie niskiej wartości LOR.

Opracowany model procesu projektowania PWD w SI aglomeracji usprawnia działa-

nia projektowania PWD i po wdrożeniu ma pozwolić na zwiększenie chęci ponownego

wykorzystania IP w systemach informacyjnych przez uczestników aglomeracji. Ciągłe

doskonalenie systemu ma pozwalać na zaspokojenie potrzeb i spełnienie wymogów użyt-

kowników narzędzia informatycznego.

Ostatni etap walidacji to sumaryczna ocena niezależnych ekspertów dotyczącego pro-

cesu projektowania PWD w SI aglomeracji. Eksperci podkreślili istotę rozwiązania oraz

poprawność opracowanego modelu procesu projektowania PWD w SI aglomeracji.

Zakres projektowania PWD w SI aglomeracji zależny jest, m.in.: od czynników ze-

wnętrznych, nowelizacji prawa, czy zmian wymagań przyszłych użytkowników. Po za-

akceptowaniu rozwiązania przez podmioty sektora prywatnego możliwym stanie się roz-

szerzenie go o dodatkową funkcjonalność skierowaną do aktywnych użytkowników sek-

tora prywatnego. Ta funkcjonalność znacznie ułatwi gromadzenie informacji o danych

(zarówno tych publicznych, jak i pochodzących z sektora prywatnego) w jednym miej-

scu.

Przy wprowadzeniu i uszczegółowieniu sposobu i zakresu publikowanych informacji

o danych pochodzących z sektora prywatnego konieczne jest zwrócenie uwagi na prawa

autorskie. W tym celu wskazane jest upublicznianie informacji o danych pochodzących

z sektora prywatnego wraz z dodatkowym kryterium prawa autorskiego i sposobie udo-

stępniania licencji pozwalającej na wykorzystanie danych zarówno do celów komercyj-

nych, jak i niekomercyjnych, tworzenie i rozpowszechnianie publikowanych danych lub

ich fragmentów oraz wprowadzanie zmian i rozpowszechnianie utworów zależnych.

Analiza wymagań technicznych sprawdzona powinna być na etapie weryfikacji PWD

w SI aglomeracji, który po pozytywnej ocenie pozwala na:

1. Skrócenie czasu dostępu do informacji o danych publicznych o oczekiwanej jakości,

2. Skrócenie czasu rozpatrzenia wniosku o ponowne wykorzystanie IP,

3. Tworzenie nowych produktów informacyjnych na terenie aglomeracji,

4. Upowszechnianie nowelizacji prawa i istniejących rozwiązań w zakresie przetwarza-

nia i ponownego wykorzystania IP w systemach informacyjnych na terenie aglomera-

cji,


189

5. Współtworzenie PWD w SI aglomeracji przez uczestników aglomeracji I i II szczebla,

co przyczyni się do optymalizacji wypracowanego rozwiązania i zaspakajania potrzeb

informacyjnych użytkowników systemu.

4.8. Charakterystyka prototypowania, przygotowania do implementacji,

weryfikacji i wdrożenia organizacyjnego podsystemu wspomagania de-

cyzji w systemie informacyjnym aglomeracji

4.8.1. Prototypowanie podsystemu wspomagania decyzji w systemie informa-

cyjnym aglomeracji

Podrozdział 4.8. stanowi wskazówki do dalszych działań w zakresie wdrażania PWD

w SI aglomeracji.

„Prototypowanie graficznego interfejsu użytkownika (z ang.- Graphical User Inter-

face) jest często stosowanym zabiegiem w fazie projektowania systemu informatycznego.

Polega na tworzeniu prototypu interfejsu programu komputerowego w sposób stosunko-

wo szybki i tani. Celem prototypowania jest stworzenie namiastki (makiety) gotowego

systemu informatycznego w celu sprawdzenia wybranych jego aspektów z punktu widze-

nia użytkowników systemu” (Graczyk, 2012). Prototypowanie może odbyć się za pomocą

różnych rodzajów prototypów (makiet):

prototypy papierowe (drukowane, rysowane),

prototypy koncepcyjne, które projektuje się zwracając baczną uwagę na treść a nie

i funkcje tzn. przycisków na stronie,

prototypy wizualne, przygotowane jako pliki graficzne, są bardzo zbliżone do prototy-

pów papierowych,

prototypy HTML, Visual Basic, SuperCard lub inne – wymagają biegłej znajomości

narzędzi stosowanych do projektowania narzędzi informatycznych.

Na etapie prototypowania należy wybrać jedną lub kilka metod prototypowania

i opracować prototyp odnosząc się do opisanych ryzyk technicznych (podrozdział 4.7.).

Opisane w fazie tworzenia koncepcji ograniczenia technologiczne powinny wskazywać,

na rozwiązania alternatywne projektowania zaplanowanych funkcjonalności PWD w SI

aglomeracji.

Makieta PWD powinna zostać opracowana przez grupę wykonawców we współpracy

z twórcami wersji II PWD w SI aglomeracji. Wersja II PWD w SI aglomeracji to drugi,

udoskonalony wzorzec PWD w SI aglomeracji w postaci fizycznie istniejącego narzędzia in-

formatycznego PWD, który prototypowano, implementowano i zweryfikowano.


190

Na etapie prototypowania tworzone są kolejne wersje makiety do czasu wypracowa-

nia przez wykonawców i twórców najlepszego rozwiązania. Podczas prototypowania

i tworzenia makiety realizowane są kolejno działania:

doprecyzowanie opracowanej wersji II PWD w SI aglomeracji,

doprecyzowanie wymagań i rozwiązanie niezgodności określnych przez twórców

i wykonawców PWD,

zaprojektowanie brakujących funkcjonalności,

diagnoza ograniczeń technologicznych projektowanych funkcjonalności.

Po akceptacji prototypu makieta może zostać przekazana do implementacji. Należy

pamiętać, że opracowany prototyp nie jest ostateczną wersją PWD w SI aglomeracji,

a jedynie makietą, która poddana implementacji i weryfikacji pozwoli na opracowanie

wersji III PWD w SI aglomeracji. Wersja III PWD w SI aglomeracji to udoskonalony

wzorzec, który pozytywnie zweryfikowano.

4.8.2. Przygotowanie do implementacji podsystemu wspomagania decyzji


Etap implementacji to czas tworzenia fizycznego narzędzia informatycznego PWD

w SI aglomeracji. Na etapie implementacji w pierwszym kroku należy dokładnie zapo-

znać się z dokumentacją, analizami i wnioskami z poprzednich etapów projektowania

PWD w SI aglomeracji. Naprawianie błędów projektowania związane z niezaimplemen-

towanymi funkcjonalnościami narzędzia informatycznego jest bardziej kosztochłonne na

etapie wdrażania aniżeli na etapach implementacji, czy weryfikacji PWD w SI aglomera-

cji. Implementacja to etap projektowania PWD w SI aglomeracji, który realizowany jest

przez wykonawców. W trakcie implementacji wykorzystuje się metody informatyczne,

w tym także projektowanie w języku UML.

Metodyka projektowania i wdrażania systemów informatycznych opisana jest przede

wszystkim w obszarze inżynierii oprogramowania, która jest praktycznym zastosowa-

niem wiedzy naukowej przy projektowaniu systemów informatycznych oraz tworzeniu

jej dokumentacji. PWD w SI aglomeracji powinien obejmować narzędzie informatyczne

i dialog, które umożliwiać ma interfejs PWD. Warto przypomnieć, że przetwarzanie IP

powinno być kompatybilne z Biuletynem Informacji Publicznej, w którym publikowane

są wszystkie IP przetwarzane przez aglomerację. Implementacja powinna być realizowa-

na w odniesieniu do całej struktury wersji II PWD w SI aglomeracji. Na rysunku 4.28.

zobrazowano strukturę wersji II PWD w SI aglomeracji w odniesieniu do użytkownika

aktywnego i biernego.


191

Rys. 4.28. Struktura prototypu PWD w SI aglomeracji. Źródło: opracowanie własne na podstawie: Z. Mala-

ra, J. Rzęchowski, Zarządzanie informacją na rynku globalnym. Teoria i praktyka, C.H. Beck, Warszawa 2011,

s.88

4.8.3. Weryfikacja podsystemu wspomagania decyzji w systemie informacyj-

nym aglomeracji

Weryfikacja to etap realizowany po prototypowaniu i implementacji. Sprawdzanie

a posteriori, pozwala na wprowadzenie działań korygujących, w oparciu o przeprowa-

dzone badania, zbiory dokumentów i innych informacji oraz badań pierwotnych i wtór-

nych. Na tym etapie dokonywana jest również ocena aposterioryczna125

, która ma wpływ

na ocenę a priori w kolejnym etapie doskonalenia projektu. Zaprojektowane narzędzie

informatyczne poddawane jest symulacji według wcześniej określonych scenariuszy.

Wyniki pozwalają na wskazanie błędów oprogramowania oraz błędów logicznych syste-

mu. Dopiero po usunięciu błędów krytycznych może być realizowany etap testowania,

w którym aktywnie uczestniczyć powinni przyszli użytkownicy PWD w SI aglomeracji.

125

Ocena a posteriori dokonywana jest z uwzględnieniem wniosków z oceny apriorycznej.


192

W testowaniu powinni wziąć udział zarówno przedstawiciele instytucji sektora publicz-

nego, instytucji sektora prywatnego, jak również osoby fizyczne zainteresowane przetwa-

rzaniem i/lub ponownym wykorzystaniem IP na potrzeby m.in. systemów informacyj-

nych. Schemat postępowania podczas weryfikacji wersji II PWD w SI aglomeracji zapre-

zentowano na rysunku 4.29.

Rys. 4.29. Schemat blokowy procesu weryfikacji. Źródło: opracowanie własne.

4.8.4. Wdrożenie organizacyjne podsystemu wspomagania decyzji w systemie

informacyjnym aglomeracji i dalsze doskonalenie

Po dokładnym zdefiniowaniu wszystkich wymagań funkcjonalnych i niefunkcjonal-

nych wobec realizowanego systemu informatycznego, należy przygotować plan wdroże-

niowy, w którym określony zostanie m.in. koszt i czas związany z realizacją prac. Obok

zasobów, które potrzebne będą do jego realizacji, należy również rozważyć i zastanowić

się nad potrzebami reorganizacji bądź wprowadzenia innych zmian związanych z wdro-


193

żeniem systemu informatycznego, a w konsekwencji funkcjonowaniem PWD w SI aglo-

meracji.

Przy kosztorysowaniu wskazane jest również oszacowanie pracochłonności realizacji

systemu za pomocą metody szacunkowej opartej na zdobytym doświadczeniu lub za po-

mocą metody ilościowej.126

Decydenci, zgadzając się na wdrożenie zaprojektowanego systemu na terenie aglome-

racji, muszą być świadomi faktu, że podstawowym warunkiem powodzenia wdrożenia

rozwiązania jest właściwa organizacja prac. Prawidłowo zorganizowana praca powinna

ograniczyć możliwość negatywnych zdarzeń m.in. poprzez cykl szkoleń użytkowników

PWD w SI aglomeracji. Organizując prace wdrożeniowe PWD w SI aglomeracji dąży się

m.in. do skuteczniejszego, powszechnego informowania o danych publicznych, ich jako-

ści i czasie dostępu przyczyniając się w ten sposób do ponownego wykorzystania IP. By

skutecznie realizować ten cel, należy szczególnie zwrócić uwagę na:

wykonawców systemu – kto będzie realizował narzędzie informatyczne i przy wyko-

rzystaniu jakich technologii projektowania?

twórców systemu – w jaki sposób będzie zarządzać się projektowaniem narzędzia in-

formatycznego na terenie aglomeracji oraz jakie relacje będą pomiędzy wszystkimi

członkami aglomeracji, konsultantami i ekspertami?

sposób opracowania i przygotowania planu prototypowania, przygotowania do im-

plementacji, testowania oraz wdrożenia organizacyjnego na terenie aglomeracji,

udział w realizowanych działaniach instytucji nadrzędnych względem aglomeracji,

metody rozwiązywania problemów.

Istotne znaczenie z punktu widzenia wdrażania ma to, kto będzie liderem w grupie

osób pracujących nad PWD w SI aglomeracji. Osoba taka powinna mieć umiejętność

rozwiązywania sporów i konfliktów, zapewniając jednocześnie i dbając o odpowiednią

atmosferę twórczej pracy. Podczas iteracyjnego ciągłego doskonalenia systemu metodą

PDCA (ang. plan, do, check, act) planuj, wykonaj, sprawdź, działaj, w trakcie sprawdza-

nia można wykorzystać wynik oceny a posteriori jako a priori, dla kolejnego cyklu do-

skonalenia, co przedstawiono na rysunku 4.30.

126

Więcej czytaj m.in. w (Kram, 2007, str. 132)


194

Rys. 4. 30. Wynik oceny a posteriori jako a priori, dla kolejnego cyklu doskonalenia (PDCA) PWD w SI

aglomeracji. Źródło: opracowanie własne.

5. Podsumowanie

5.1. Zastosowanie modelu procesu projektowania podsystemu wspo-

magania decyzji w systemie informacyjnym aglomeracji

Opracowany model procesu projektowania PWD w SI aglomeracji jest uniwersalny

i może być wdrożony w dowolnej aglomeracji na terenie Polski. W tabeli 5.1. opisano

i podsumowano wszystkie etapy procesu projektowania PWD w SI aglomeracji wraz

z uwzględnieniem działań podejmowanych przez twórców podczas projektowania wersji

„n” PWD w SI aglomeracji.

195

Tab. 5.1. Zadania na etapie realizacji PWD w SI aglomeracji.

ETAP

ZADANIE NA ETAPIE REALIZACJI

PWD W SI AGLOMERACJI

ŹRÓDŁO

OPISU ZA-

DANIA

ROZDZIAŁ W PRACY

UWAGI DO REALIZOWANIA KO-

LEJNYCH ETAPÓW PWD W SI

AGLOMERACJI

1. Działa-

nia przygo-

towacze

1. Podjęcie decyzji o projektowaniu PWD

w SI aglomeracji.

2. Określić skład zespołu ds. projektowania PWD w SI aglomeracji.

3. Określić zadania zespołu wchodzącego w skład: twórców, wykonawców i użytkowni-

ków.

4. Określenie strategii przetwarzania i ponow-

nego wykorzystania IP i innych zasobów pu-

blicznych na terenie aglomeracji.

5. Określenie harmonogramu realizacji.

1. Model

procesu pro-

jektowania

PWD w SI

aglomeracji.

2. Strategia

i inne doku-

menty aglo-

meracji.

3. Obowiązu-

jące w Polsce

akty prawne.

4.2. Działania przygotowaw-

cze do projektowania PWD

w SI aglomeracji.

Ważny jest właściwy dobór osób do ze-

społu ds. projektowania PWD w SI aglo-

meracji tak, by eksperci zespołu pocho-

dzili z różnej wielkości organizacji, a sam

zespół był interdyscyplinarny. Konieczne

jest dopasowanie strategii przetwarzania

i ponownego wykorzystania IP i innych

zasobów publicznych w aglomeracji do

aktualnego stanu prawnego. W harmono-

gramie realizacji należy określić kamienie

milowe, czyli działania najważniejsze, by

zrealizować projekt w zaplanowanym

terminie.

2. Badania

przedpro-

jektowe

1. Określenie celu badań. 2. Wybór tematyki badań oraz metody badań.

3. Opis narzędzi badawczych i kryteria dobo-

ru próby.

4. Przeprowadzenie badania i analiza potrzeb

informacyjnych przyszłych użytkowników

PWD.

5. Prezentacja wyników i wniosków z badań. 6. Wnioski z badań do projektowania PWD.

1. Model

procesu pro-

jektowania

PWD w SI

aglomeracji.

2. Wyniki

badań wtór-

nych.

3. Analiza

literatury.

1. 4.3.1. Cele i zakres badań przedprojektowych.

2. 4.3.2. Tematyka i metoda

badań przedprojektowych.

3. 4.3.3. Narzędzia badawcze i kryteria doboru próby.

4. 4.3.4. Prezentacja wyników

badań przedprojektowych.

5. 4.3.5. Wnioski z badań

przedprojektowych.

Na etapie prowadzenia badań przedpro-

jektowych można korzystać z różnych

metod badań oraz narzędzi badawczych.

Dobór próby zależny jest m.in. od metody

i obszaru, w jakim implementowany jest

PWD w SI aglomeracji. Wnioski z badań

przedprojektowych to informacje na wej-

ściu do projektowania właściwego wersji

I PWD w SI aglomeracji.


196


ETAP ZADANIE NA ETAPIE REALIZACJI


ŹRÓDŁO

OPISU ZA-

DANIA

ROZDZIAŁ W PRACY


LEJNYCH ETAPÓW STANDARDU


3. Charak-

terystyka

funkcji

PWD w SI

aglomeracji

1. Klasyfikacja najważniejszych funkcji PWD

określonych w oparciu o badania przedpro-

jektowe.

2. Podział funkcji ze względu na grupę ak-

tywnych i biernych użytkowników.

Model pro-

cesu projek-

towania

PWD w SI

aglomeracji.

4.4. Charakterystyka funkcji


Wskazane jest, by na etapie charaktery-

styki najważniejszych funkcji PWD

wskazać również przykłady ich wyko-

rzystania.

4. Zarys

analizy

wymagań

funkcjonal-

nych

i niefunk-

cjonlanych

1. Charakterystyka wymagań funkcjonalnych.

2. Charakterystyka wymagań niefunkcjonal-

nych.

3. Modelowanie PWD w SI aglomeracji.

Model pro-

cesu projek-

towania

PWD w SI

aglomeracji.

4.5. Zarys analizy wymagań

funkcjonalnych i niefunkcjonal-

nych projektowania PWD w SI

aglomeracji.

Na etapie analizy wymagań funkcjonal-

nych wskazać należy funkcje naczelne

oraz przynależne in funkcje składowe

i elementarne.

Podczas modelowania PWD wykorzy-

stać można np. język programowania

UML, za pomocą którego zaprezento-

wać można diagram aktorów i przypad-

ków użycia.

5. Charak-

terystyka

barier

funkcjono-

wania i ana-

liza ryzyka

1. Charakterystyka barier prawidłowego funk-

cjonowania PWD

2. Analiza ryzyka

Model pro-

cesu projek-

towania

PWD w SI

aglomeracji.

4.6.1. Charakterystyka barier

prawidłowego funkcjonowania


4.6.2. Analiza ryzyka

Wskazać należy na grupy barier prawi-

dłowego funkcjonowania PWD oraz

działania, pozwalające na ich minimali-

zowanie.

Analizę ryzyka należy przeprowadzić

oceniając prawdopodobieństwo wystą-

pienia ryzyka oraz skutku jego oddzia-

ływania. Opracować należy mapę ryzy-

ka wskazując jednocześnie na najbar-

dziej krytyczne obszary ryzyk.


197




ŹRÓDŁO

OPISU ZA-

DANIA

ROZDZIAŁ W PRACY



AGLOMERACJI

6. Walida-

cja

1. Wybór metody i opracowanie założeń wali-

dacji.

2. Charakterystyka koncepcji walidacji.

3. Opis walidacji.

4. Wnioski z walidacji.

Na podsta-

wie modelu

procesu pro-

jektowania

PWD w SI

aglomeracji.

1. 4.7.1. Wybór metody

walidacji oraz założenia wa-

lidacji.

2. 4.7.2. Koncepcja walida-

cji PWD w SI aglomeracji.

3. 4.7.3. Walidacja PWD

w SI aglomeracji.

4. 4.5.4. Wnioski z walida-

cji.

Podczas walidacji uwzględnić należy

wszystkie znane i możliwe do skorygowa-

nia czynniki mające wpływ na ostateczny

kształt PWD w SI aglomeracji.

Proces ten pozwala na opisanie błędów

logicznych i projektowych proponowanego

rozwiązania, dlatego ważne jest pełne za-

angażowanie całego zespołu, w tym eksper-

tów i konsultantów. Wnioski z oceny po-

zwalają na minimalizowanie kosztów.

7. Prototy-

powanie

1. Wybór metody prototypowania.

2. Prototypowanie.

3. Analiza poprawności logicznego funkcjo-

nowania.

4. Doprecyzowanie opracowanego PWD w SI

aglomeracji.

5. Doprecyzowanie wymagań i wyjaśnienie

niezgodności pomiędzy twórcami

a wykonawcami.

6. Zaprojektowanie brakujących funkcji. 7. Diagnoza ograniczeń technologicznych projektowanych funkcjonalności.

8. Akceptacja makiety PWD w SI aglomera-

cji.

Na podsta-

wie modelu

procesu pro-

jektowania

PWD w SI

aglomeracji.

4.8.1. Prototypowanie wersji

II PWD w SI aglomeracji.

Na etapie prototypowania można wybrać

jedną lub kilka metod prototypowania.

Makieta PWD powinna zostać opracowana

przez grupę wykonawców we współpracy

z twórcami PWD w SI aglomeracji.

Na etapie prototypowania tworzone są ko-

lejne wersje makiety PWD do czasu wypra-

cowania przez wykonawców i twórców

najlepszego rozwiązania.


198




ŹRÓDŁO

OPISU ZA-

DANIA

ROZDZIAŁ W PRACY



AGLOMERACJI

6. Imple-

mentacja

1. Zapoznanie z dokumentacją, analizami i

wnioskami z poprzednich etapów projektowa-

nia PWD w SI aglomeracji.

2. Implementacja zgodna ze strukturą wersji

II PWD w SI aglomeracji.

Na podsta-

wie modelu

procesu pro-

jektowania

PWD w SI

aglomeracji.

4.8.2. Przygotowanie do imple-

mentacji wersji II PWD w SI

aglomeracji.

Należy zwrócić uwagę na zaprojekto-

wane funkcjonalności w SWD lub ich

brak. Naprawianie błędów projektowa-

nia związane z niezaimplementowanymi

funkcjonalnościami narzędzia informa-

tycznego są bardziej kosztochłonne na

etapie wdrażania a niżeli implementacji,

czy weryfikacji PWD w SI aglomeracji.

7. Weryfi-

kacja

1. Symulacja.

2. Testowanie.

3. Ocena a posteriori.

4. Ocena a priori.

5. Wyniki weryfikacji.

Na podsta-

wie modelu

procesu pro-

jektowania

PWD w SI

aglomeracji.

4.8.3. Weryfikacja wersji II PWD

w SI aglomeracji.

W oparciu o symulację i testowanie

należy zweryfikować wymagania tech-

niczne wersji II PWD w SI aglomeracji.

8. Wdroże-

nie organi-

zacyjne

i konserwa-

cja

1. Opracowanie planu projektowo-

wdrożeniowego.

2. Szkolenie personelu.

3. Ciągłe doskonalenie.

Na podsta-

wie modelu

procesu pro-

jektowania

PWD w SI

aglomeracji.

4.8.4. Charakterystyka strategii

prototypowania, przygotowania do

implementacji, weryfikacji

i wdrożenia organizacyjnego.

Zwrócić uwagę na organizację prac,

harmonogram wdrożenia, wsparcie

użytkowników we wdrożeniu.

Istotne jest ciągłe doskonalenie opraco-

wanego wersji III PWD w SI aglomera-

cji.



199

5.2. Wnioski i kierunki dalszych badań

Przedstawiony w rozprawie model procesu projektowania PWD w SI aglomeracji ma na

celu usprawnienie procesu podejmowania decyzji związanych z ponownym wykorzystaniem

informacji publicznej. Po dostosowaniu można wdrożyć opracowany model w dowolnej

aglomeracji w dowolnym regionie Polski. Dysertacja porusza zagadnienie ważne dla społe-

czeństwa dużych aglomeracji, co podkreślają również eksperci na etapie walidacji. W pracy

zaprezentowano własną klasyfikację ewolucji SWD oraz klasyfikację aglomeracji. Rozdział 3

i 4 jest autorskim opracowaniem nierozwiązanego dotychczas problemu zarządzania informa-

cją publiczną i ponownego udostępniania IP zaprezentowanym w postaci modelu procesu

projektowania PWD w SI aglomeracji. PWD w SI aglomeracji wpłynie m.in. na:

automatyczne wyszukiwanie, przetwarzanie i formułowanie informacji o danych, informa-

cjach i zasobach przeznaczonych do ponownego wykorzystania,

ujednolicenie decyzji i działań podmiotów publicznych dążących do ponownego wykorzy-

stania informacji, danych i zasobów publicznych przez podmioty sektora prywatnego,

upowszechnienie dostępu do informacji publicznych przeznaczonych do ponownego prze-

twarzania,

minimalizowanie „luki informacyjnej” na temat dobrych praktyk i sposobu ponownego

wykorzystania informacji publicznej,

zaktywizowanie społeczeństwa do podjęcia konsultacji społecznych na temat otwarcia

zasobów publicznych i ponownego wykorzystania m.in. baz danych, filmów i mikrofil-

mów, zdjęć i innych zasobów podlegających ustawie z dn. 4 lutego 1994 r. o prawie autor-

skim i prawach pokrewnych (Dz.U. Nr 152, poz. 1016, z późn.zm.),

zaktywizowanie społeczeństwa do podjęcia konsultacji społecznych na temat wypracowa-

nia standardów danych publicznych przeznaczonych do ponownego wykorzystania (publi-

kowanie danych o oczekiwanej jakości),

ponowne wykorzystanie informacji publicznej jako półproduktu dla wyrobów i usług

związanych z zasobami cyfrowymi,

rozwój społeczno-gospodarczy m.in. poprzez aktywizację osób na rynku pracy i zatrudnia-

nie osób w branży informatycznej.

Cele główne i dodatkowe rozprawy osiągnięto w rozdziałach, zgodnie z wykazem w tabeli

5.2.


200

Tab. 5.2. Zrealizowane cele rozprawy.

L.p. Cele

Kategorie

celów

w układzie Rozdział, w którym pryedstawiono

realizację celów rozprawy

I II

1. Opracowanie charakterystyki ewolucji

SWD. D T

3.1. Ewolucja systemów wspomagania

decyzji – autorska klasyfikacja.

2. Opracowanie klasyfikacji organizacji. D T 3.2. Klasyfikacja organizacji.

3. Klasyfikacja danych i informacji publicz-

nej. D T

2.1.3. Dane i informacja jako komponen-

ty procesu podejmowania decyzji.

4. Opracowanie metodyki procesu projekto-

wania PWD w SI aglomeracji. G T

3.4. Wstęp do metodyki procesu projek-

towania podsystemu wspomagania decy-

zji w systemie informacyjnym aglomera-

cji.

5.

Przeprowadzenie badań przedprojekto-

wych do opracowania modelu procesu

projektowania PWD w SI aglomeracji.

G P 4.3. Przeprowadzenie badań przedpro-

jektowych

6.

Propozycja działań minimalizujących

problem nadmiarowości informacji i pre-

zentacja kluczowych działań standaryzo-

wania jakości informacji w aglomeracji.

D T 4.3.5. Wnioski z badań przedprojekto-

wych.

7. Opracowanie modelu procesu projektowa-

nia PWD w SI aglomeracji. G P

4. Model procesu projektowania podsys-

temu wspomagania decyzji w systemie

informacyjnym aglomeracji.

8. Walidacja modelu procesu projektowania

PWD w SI aglomeracji. G T-P

4.7.3. Walidacja procesu projektowania

podsystemu wspomagania decyzji

w systemie informacyjnym aglomeracji.

9.

Wskazanie dalszych kierunków prac nie-

zbędnych dla doskonalenia i rozwoju

opracowanego modelu procesu projekto-

wania PWD w SI aglomeracji.

D T-P 5. Podsumowanie.


Przeprowadzone badania przedprojektowe pozwoliły odkryć obszary problemowe pomię-

dzy podmiotami sektora publicznego i prywatnego oraz zdiagnozować bariery upowszechnia-

nia dostępu i ponownego wykorzystania IP. Badania przedprojektowe przyczyniły się rów-

nież do opracowania charakterystyki barier prawidłowego funkcjonowania PWD w SI aglo-

meracji oraz analizy ryzyka.

Walidacja procesu projektowania PWD w SI aglomeracji przeprowadzona przy połącze-

niu trzech metod analiz pozwala:

potwierdzić zgodność opracowanego procesu z założeniami,

zmniejszyć prawdopodobieństwo użycia procedur niezgodnych z wymaganiami,

wskazać działania doskonalące opracowany model procesu projektowania PWD w SI

aglomeracji.


201

Wskazanie w pracy dalszych działań związanych z prototypowaniem, przygotowaniem do

implementacji, weryfikacji i wdrożeniem organizacyjnym PWD w SI aglomeracji przyczynia

się do minimalizowania błędów w kolejnych etapach procesu wdrażania PWD w SI w aglo-

meracji.

Wśród najważniejszych efektów rozprawy wymienić można:

1. przeprowadzenie badań literaturowych w obszarze tematyki rozprawy w tym m.in.:

uszczegółowienie pojęcia informacji publicznej,

zdefiniowanie czynników wpływających na proces podejmowania decyzji,

charakterystyka aglomeracji jako organizacji,

zdefiniowanie grup uczestników aglomeracji,

zdefiniowanie czynników wpływających na projektowanie systemów wspomagania de-

cyzji,

2. charakterystyka wprowadzenia do procesu projektowania PWD w SI aglomeracji w tym

m.in.:

autorska klasyfikacja ewolucji systemów wspomagania decyzji,

klasyfikacja organizacji,

opracowanie metodyki procesu projektowania PWD w SI aglomeracji,

3. opracowanie modelu procesu projektowania PWD w SI aglomeracji w tym m.in.:

wskazanie zależności pomiędzy systemem informacyjnym a systemem wspomagania

decyzji w aglomeracji,

charakterystyka podsystemów PWD w SI aglomeracji,

charakterystyka rodzajów decyzji wspieranych przez PWD w SI aglomeracji,

charakterystyka działań przygotowawczych do prawidłowego projektowania PWD w SI

aglomeracji,

opracowanie metodyki badań przedprojektowych procesu projektowania PWD w SI

aglomeracji,

przeprowadzenie badań przedprojektowych i określenie wniosków z badań,

wskazanie pięciu priorytetowych grup potrzeb w zakresie przetwarzania i ponownego

wykorzystania informacji publicznych,

opracowanie schematu blokowego projektowania standardu danych i IP na terenie

aglomeracji,

charakterystyka funkcji PWD w SI aglomeracji,

zarys wymagań funkcjonalnych i niefunkcjonalnych PWD w SI aglomeracji,


202

charakterystyka barier prawidłowego funkcjonowana modelu procesu projektowania

PWD w SI aglomeracji,

analiza ryzyka procesu projektowania PWD w SI aglomeracji oraz sposoby minimali-

zowania ryzyka,

opracowanie metodyki walidacji procesu projektowania PWD w SI aglomeracji

walidacja procesu projektowania PWD w SI aglomeracji,

wskazanie najważniejszych działań podczas prototypowania, przygotowania do imple-

mentacji, weryfikacji oraz wdrożenia organizacyjnego PWD w SI aglomeracji.

O przydatności i użyteczności modelu procesu projektowania PWD w SI aglomeracji i po-

trzebie jego dalszego rozwijania świadczą m.in. zmiany w ustawodawstwie i przygotowania

instytucji publicznych do szerszego otwierania zasobów publicznych, które podlegają ochro-

nie zgodnie z Ustawie z dn. 4 lutego 1994r. o prawie autorskim i prawach pokrewnych (Dz.U.

Nr 152, poz. 1016, z późn.zm.). Planuje się dalsze prace nad PWD w SI aglomeracji w opar-

ciu o zmianę aktów prawnych w zakresie dostępu do IP i zasobów publicznych oraz w opar-

ciu o planowane zmiany aktów prawnych mających na celu tworzenie miast metropolitalnych.

Zmiany powyższych aktów prawnych znaczne ułatwią zarządzanie i organizowanie prac

w zakresie projektowania narzędzia informatycznego, jego symulacji, testowania, ewaluacji,

weryfikacji i wdrożenia organizacyjnego.

Istnieje konieczność prowadzenia dalszych prac badawczych w obszarze ponownego wy-

korzystania informacji i zasobów publicznym. Efektem tych prac powinno być m.in. wska-

zywanie kierunków i rozwiązań ponownego wykorzystania IP w szczególności w obszarach:

wiedzy i wspomagania decyzji,

projektowania systemów specjalizowanych,

nauk obliczeniowych oraz tworzenia naukowych zasobów informacyjnych,

będących proponowanymi przez Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego tematami stra-

tegicznych obszarów tematycznych badań i rozwoju w grupach: nauk o życiu, nauk ścisłych

i inżynieryjnych oraz nauk społecznych.


203

Załącznik

ARKUSZ OCENY POTRZEBY PRZETWARZANIA I PONOWNEGO

UDOSTĘPNIANIA INFORMACJI PUBLICZNEJ W AGLOMERACJI

1 Nazwa instytucji

2 Typ instytucji (np. urząd miasta, Urząd Marszałkowski)

3 Miejscowość

5 Płeć Kobieta

Mężczyzna

6 Wiek

7 Stanowisko

8 Doświadczenie związane z wykonywa-nym zawodem

do 1 roku

1-2 lata

3-5 lat

5 – 15 lat

Powyżej 15

9 Data wypełniania ankiety dd-mm-rrrr

Instrukcja: Oceń stan wiedzy na temat przetwarzania informacji publicznej w aglomeracji poznańskiej posługując się skalą odpowiedziami TAK lub NIE (oce-nę wyraź stawiając znak X w kratce przypisanej do każdego kroku) zgodnie z wy-różnionymi kryteriami w tabeli poniżej. Wprowadź uwagi do zastosowanej oceny. TABELA 1.

L.p. Opis pozycji TAK NIE UWAGI

1. Czy Instytucja udostępnia informacje publiczne (IP) na stronie BIP przeznaczone do ponownego przetwarza-nia?

2. Czy Instytucja udostępnia IP na własnej stronie prze-znaczone do ponownego przetwarzania?

3. Czy Instytucja udostępnia IP przeznaczone do ponow-nego przetwarzania w formacie API?

4. Czy Instytucja udostępniała już do ponownego prze-twarzania IP dla podmiotu sektora prywatnego?

5.

Czy osoby pracujące w Instytucji mają wiedzę na temat dotychczasowych doświadczeń instytucji publicznych w zakresie przetwarzania i ponownego udostępniania IP?

6.

Czy osoby pracujące w Instytucji wiedzą gdzie szukać informacji na temat dotychczasowych doświadczeń w aglomeracji na temat przetwarzania i ponownego udostępniania IP?


204

Instrukcja: Oceń stan obecny przetwarzania informacji publicznej w aglomeracji poznańskiej posługując się skalą od 1 – 5 gdzie 1 to bardzo mały/a/e, a 5 to bardzo duży/a/e (ocenę wyraź stawiając znak X w kratce przypisanej do każdego kroku) zgodnie z wyróżnionymi kryteriami w tabeli poniżej. Wprowadź uwagi do zasto-sowanej oceny. TABELA 2.

Kryteria oceny stanu obecnego przetwa-rzania

i ponownego wykorzystania informacji

1 2 3 4 5 Uwagi

1. Ocena potrzeby przetwarzania i ponownego udostępniania informacji publicznej z perspek-tywy szybszego wzrostu gospodarczego w Polsce

1 2 3 4 5

2. Łatwość tworzenia i standaryzowania infor-macji publicznej w aglomeracji poznańskiej

1 2 3 4 5

3. Potrzeba wspólnego przetwarzania i ponow-nego wykorzystania informacji publicznej w aglomeracji poznańskiej

1 2 3 4 5

4. Konieczność uwzględnienia w ramach strategii aglomeracji poznańskiej uregulowań praw-nych w zakresie przetwarzania i ponownego wykorzystania informacji.

1 2 3 4 5

5. Stopień wdrożenia w badanej instytucji zno-welizowanej ustawy o dostępie do informacji publicznej

1 2 3 4 5

6. Stopień wdrożenia znowelizowanej ustawy o dostępie do informacji publicznej w aglome-racji poznańskiej

1 2 3 4 5

7. Konieczność konsultacji w zakresie przetwa-rzania i ponownego udostępniania informacji publicznej w aglomeracji ze wszystkimi człon-kami aglomeracji poznańskiej

1 2 3 4 5

8. Konieczność zaproponowania rozwiązania w zakresie przetwarzania i ponownego udo-stępniania informacji publicznej w aglomeracji przez lidera aglomeracji poznańskiej – UMP

1 2 3 4 5

9. Konieczność konsultacji w zakresie przetwa-rzania i ponownego udostępniania informacji publicznej w aglomeracji na szczeblu kraju

1 2 3 4 5

10. Konieczność konsultacji w zakresie przetwa-rzania i ponownego udostępniania informacji publicznej w aglomeracji na szczeblu Unii Eu-ropejskiej

1 2 3 4 5

11. Zakres danych publicznych w instytucji 1 2 3 4 5

12. Redundancja (powtarzalność) danych publicz-nych w różnych bazach danych instytucji

1 2 3 4 5

13. Przydatność stworzenia bazy wiedzy (np. portalu) nt. przetwarzania i ponownego wyko-rzystania informacji publicznej w aglomeracji

1 2 3 4 5


205

Wymień i uszereguj trudności związane z implementowaniem znowelizowanej ustawy o dostępie do informacji publicznej.

TABELA 3.

L.p. Rodzaj trudności Uszeregowana lista

pozycji wg. ważności (1. Najbardziej ważna, 5 naj-

mniej ważna)

1.

2.

3.

4.

5.

Wymień i uszereguj potrzeby badanej instytucji związane z przetwarzaniem i po-nownym wykorzystaniem informacji.

TABELA 4.

L.p. Potrzeby związane z przetwarzaniem i ponownym wykorzystaniem informacji

Uszeregowana lista pozycji wg. ważności

(1. Najbardziej ważna, 5 naj-mniej ważna)

1.

2.

3.

4.

5.


206

Wymień i uszereguj trudności związane ze stworzeniem na terenie aglomeracji poznańskiej wspólnej bazy danych dla instytucji z sektora publicznego. Celem podstawowym bazy byłoby przetwarzanie i ponowne wykorzystanie informacji w jednym formacie umożliwiającym łatwe tworzenie systemów informacyjnych (np. transporcie publicznej na terenie aglomeracji) zarówno przez podmioty ko-mercyjne i instytucje publiczne.

TABELA 5.

L.p. Rodzaj trudności

Uszeregowana lista pozycji wg. ważności

(1. Najbardziej ważna, 5 naj-mniej ważna)

1.

2.

3.

4.

5.

Wymień i uszereguj trudności związane ze stworzeniem na terenie aglomeracji poznańskiej wspólnej bazy danych dla instytucji z sektora publicznego i instytucji z sektora prywatnego. Celem podstawowym bazy jest przetwarzanie i ponowne wykorzystanie informacji we wspólnym (jednym) formacie umożliwiającym łatwe tworzenie systemów informacyjnych (np. transportu publicznego i prywatnego na terenie aglomeracji) przez podmioty komercyjne i niekomercyjne.

TABELA 6.

L.p. Rodzaj trudności

Uszeregowana lista

pozycji wg. ważności

(1. Najbardziej ważna, 5 naj-

mniej ważna)

1.

2.

3.

4.

5.


207

Spis rysunków

RYS. 1.1. ETAPY BADAŃ PRZEDPROJEKTOWYCH. ............................................................................................................... 20 RYS. 1.2. ETAPY, CELE I ZADANIA REALIZACJI DYSERTACJI W ODNIESIENIU DO ROZDZIAŁÓW PRACY.. ............................................ 21

RYS. 2.1. DECYZJE W PROCESIE KIEROWANIA (ZARZĄDZANIA). ............................................................................................ 26 RYS.2. 2. PROCES INFORMACYJNO-DECYZYJNY.. ............................................................................................................... 27 RYS.2. 3. MODEL PODEJMOWANIA DECYZJI..................................................................................................................... 27 RYS.2. 4. ETAPY PODEJMOWANIA DECYZJI. ..................................................................................................................... 28 RYS.2. 5. MOŻLIWA ZMIANA JAKOŚCI DOSTARCZANYCH INFORMACJI. ................................................................................... 44 RYS.2. 6. UCZESTNICY AGLOMERACJI ZE WZGLĘDU NA STRUKTURĘ ORGANIZACJI. .................................................................... 56 RYS. 2.7. ILUSTRACJA POJĘĆ ODNOSZĄCYCH SIĘ DO SYSTEMU.. ............................................................................................ 60 RYS. 2.8. SCHEMAT DZIAŁANIA SWD. ........................................................................................................................... 66 RYS. 2.9. OGÓLNY MODEL RELACJI ZACHODZĄCYCH MIĘDZY SYSTEMEM INFORMACYJNYM, SYSTEMEM PRZETWARZANIA DANYCH

I SYSTEMEM INFORMATYCZNYM.. ......................................................................................................................... 68 RYS. 2.10. OGÓLNA ARCHITEKTURA SYSTEMÓW INFORMACYJNYCH W ORGANIZACJACH. .......................................................... 69 RYS.2. 11. DODATKOWE FAZY WYRÓŻNIANE W MODELU KASKADOWYM.. ............................................................................. 77 RYS. 2.12. BARIERY PONOWNEGO UDOSTĘPNIANIA INFORMACJI SEKTORA PUBLICZNEGO, KONIECZNE DZIAŁANIA W CELU

MINIMALIZOWANIA BARIER ORAZ KORZYŚCI Z USPRAWNIONEGO DOSTĘPU DO DANYCH. .................................................. 84 RYS. 3.1. JEDNOSTKOWE SWD DLA PODMIOTÓW NIEZALEŻNYCH W PODEJMOWANIU DECYZJI W OBSZARZE WSPIERANYM PRZEZ SWD.

..................................................................................................................................................................... 92 RYS. 3.2. KORPORACYJNE SWD DLA PODMIOTÓW ROZGAŁĘZIONYCH, NAJCZĘŚCIEJ O CHARAKTERZE MIĘDZYNARODOWYM. ............ 93 RYS. 3.3. SPOŁECZNE SWD DLA PODMIOTÓW FIZYCZNYCH, BĘDĄCYCH CZŁONKAMI ORGANIZACJI SPOŁECZNOŚCI MIESZKAŃCÓW I/LUB

OSÓB PRZYJEZDNYCH NA DANYM TERENIE. ............................................................................................................. 94 RYS. 3.4. JEDNOSTKOWO-SPOŁECZNE SWD ŁĄCZĄCE W SOBIE SWD JEDNOSTKOWE I SPOŁECZNE NA TERENIE NA KTÓRYM

FUNKCJONUJE SYSTEM. ...................................................................................................................................... 95 RYS. 3.5. OTWARTE SWD POZWALAJĄCE NA KORZYSTANIE Z SYSTEMU KAŻDEJ OSOBIE I ORGANIZACJI.. ...................................... 96 RYS. 3.6. PODSTAWOWE ETAPY DZIAŁAŃ OPRACOWANIA MODELU PROCESU PROJEKTOWANIA PWD W SI AGLOMERACJI. ............ 100 RYS. 3.7. ETAPY DZIAŁAŃ PO WALIDACJI I WERSJI PWD W SI AGLOMERACJI.. ...................................................................... 101 RYS. 3.8. ALGORYTM PROCESU PROJEKTOWANIA PWD W SI AGLOMERACJI.. ...................................................................... 102 RYS. 3. 9. SCHEMAT BLOKOWY PROJEKTOWANIA PWD W SI AGLOMERACJI.. ...................................................................... 103 C.D. RYS. 3. 910. SCHEMAT BLOKOWY PROJEKTOWANIA PWD W SI AGLOMERACJI.. ............................................................ 104 C.D. RYS. 3. 911. SCHEMAT BLOKOWY PROJEKTOWANIA PWD W SI AGLOMERACJI. ............................................................. 105

RYS. 4. 1. PODSYSTEM WSPOMAGANIA DECYZJI W SYSTEMIE INFORMACYJNYM AGLOMERACJI.. ............................................... 107 RYS. 4. 2. PODSYSTEMY PWD W SI W AGLOMERACJI.. ................................................................................................... 108 RYS. 4.3. SCHEMAT OGÓLNY WSPÓŁPRACY PODCZAS PROJEKTOWANIA PWD W SI AGLOMERACJI.. .......................................... 116 RYS. 4.4. SCHEMAT POWIĄZAŃ TWÓRCY, UŻYTKOWNIKA I WYKONAWCY PWD W SI AGLOMERACJI. ........................................ 117 RYS. 4.5. ROLA TWÓRCÓW, UŻYTKOWNIKÓW I WYKONAWCÓW W PROJEKTOWANIU PWD W SI AGLOMERACJI. ........................ 118 RYS. 4.6. KONCEPCJA STRUKTURY I FUNKCJI TWÓRCÓW, UŻYTKOWNIKÓW I WYKONAWCÓW PWD W SI AGLOMERACJI................ 118 RYS. 4.7. STRUKTURA PWD W SYSTEMIE INFORMACYJNYM AGLOMERACJI.. ........................................................................ 120 RYS. 4.8. MODUŁY PWD W SI AGLOMERACJI.. ............................................................................................................. 122 RYS. 4.9. ETAPY BADAŃ PRZEDPROJEKTOWYCH OPRACOWANIA PWD W SI AGLOMERACJI.. ................................................... 126 RYS. 4.10. WNIOSKI I ANALIZY DOKUMENTÓW, ŹRÓDEŁ LITERATUROWYCH I PRZYPADKÓW.. .................................................. 137 RYS. 4.11. PORÓWNANIA PODEJŚCIA INSTYTUCJI SEKTORA PUBLICZNEGO I SEKTORA PRYWATNEGO W ODNIESIENIU DO STANU

OBECNEGO INFORMACJI PUBLICZNEJ.. ................................................................................................................. 139 RYS. 4.12. PORÓWNANIA PODEJŚCIA INSTYTUCJI SEKTORA PUBLICZNEGO I SEKTORA PRYWATNEGO W ODNIESIENIU NADMIAROWOŚCI

I JAKOŚCI INFORMACJI. ..................................................................................................................................... 139 RYS. 4.13. PORÓWNANIA PODEJŚCIA INSTYTUCJI SEKTORA PUBLICZNEGO I SEKTORA PRYWATNEGO W ODNIESIENIU DO AKTÓW

PRAWNYCH ZWIĄZANYCH Z DOSTĘPEM DO DANYCH I INFORMACJI Z SEKTORA PUBLICZNEGO I PRYWATNEGO. ..................... 140 RYS. 4.14. PORÓWNANIA PODEJŚCIA INSTYTUCJI SEKTORA PUBLICZNEGO I SEKTORA PRYWATNEGO W ODNIESIENIU DO

DOTYCHCZASOWYCH DOŚWIADCZEŃ PONOWNEGO WYKORZYSTANIA INFORMACJI PUBLICZNEJ. ....................................... 140 RYS. 4.15. PORÓWNANIA PODEJŚCIA INSTYTUCJI SEKTORA PUBLICZNEGO I SEKTORA PRYWATNEGO W ODNIESIENIU DO DALSZYCH

KIERUNKÓW ROZWOJU. ................................................................................................................................... 141 RYS. 4.16. WNIOSKI Z BADAŃ PRZEDPROJEKTOWYCH - ETAP III CZĘŚĆ 1. ............................................................................ 142


208

RYS. 4. 17. WNIOSKI Z BADAŃ PRZEDPROJEKTOWYCH - ETAP III CZĘŚĆ 2. ............................................................................ 143 RYS. 4. 18. PODSUMOWANIE WYNIKÓW BADAŃ PRZEDPROJEKTOWYCH DOTYCZĄCYCH POTRZEB W ZAKRESIE PRZETWARZANIA

I PONOWNEGO WYKORZYSTANIA INFORMACJI PUBLICZNYCH. ................................................................................... 149 RYS. 4.19. SCHEMAT BLOKOWY PROJEKTOWANIA STANDARDU DANYCH I IP NA TERENIE AGLOMERACJI.. ................................... 150 RYS. 4.20. FUNKCJE PWD W SI AGLOMERACJI W ODNIESIENIU DO POTRZEB UŻYTKOWNIKÓW, DZIAŁAŃ PROJEKTOWANIA I POWIĄZAŃ

Z INNYMI SYSTEMAMI. ..................................................................................................................................... 152 RYS. 4.21. ALGORYTM PRÓBY POBIERANIA DANYCH I INFORMACJI Z PODSYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI W SYSTEMIE

INFORMACYJNYM AGLOMERACJI.. ...................................................................................................................... 154 RYS. 4.22. ZSTĘPUJĄCE KONSTRUOWANIE HIERARCHII WYMAGAŃ UŻYTKOWNIKA PWD W SI AGLOMERACJI.. ............................ 155 RYS. 4.23. DIAGRAM AKTORÓW PODCZAS KORZYSTANIA Z NARZĘDZIA INFORMATYCZNEGO PWD W SI AGLOMERACJI ................. 165 RYS. 4.24. DIAGRAM PRZYPADKÓW UŻYCIA UŻYTKOWNIKÓW NARZĘDZIA INFORMATYCZNEGO PWD W SI AGLOMERACJI ............. 166 RYS. 4.25. ANALIZA RYZYKA PROJEKTOWANIA PWD W SI AGLOMERACJI - MAPA RYZYKA. ...................................................... 172 RYS. 4.26. ETAPY WALIDACJI I WERYFIKACJI PWD W SI AGLOMERACJI. .............................................................................. 175 RYS. 4.27. ALGORYTM PROCESU WALIDACJI PWD W SI AGLOMERACJI. .............................................................................. 176 RYS. 4.28. STRUKTURA PROTOTYPU PWD W SI AGLOMERACJI. ........................................................................................ 191 RYS. 4.29. SCHEMAT BLOKOWY PROCESU WERYFIKACJI.. ................................................................................................. 192 RYS. 4. 30. WYNIK OCENY A POSTERIORI JAKO A PRIORI, DLA KOLEJNEGO CYKLU DOSKONALENIA (PDCA) PWD W SI AGLOMERACJI..

................................................................................................................................................................... 194

Spis tablel TAB.1.1. CELE DYSERTACJI ZE WZGLĘDU NA ICH WAŻNOŚĆ, EFEKTY PRACY ORAZ MIEJSCE ICH ODDZIAŁYWANIA. ............................ 15

TAB. 2. 1. CHARAKTERYSTYKA METOD WSPOMAGAJĄCYCH PROCES PODEJMOWANIA DECYZJI. ................................................... 31 TAB. 2. 2.WYMAGANIA JAKIE MUSI SPEŁNIAĆ INFORMACJA PUBLICZNA ORAZ JEJ PRZYKŁADY. .................................................... 38 TAB. 2. 3. PODSYSTEMY AGLOMERACJI JAKO ORGANIZACJI. ................................................................................................ 55 TAB. 2. 4. CHARAKTERYSTYKA UCZESTNIKÓW AGLOMERACJI. .............................................................................................. 57

TAB.4.1. WYMAGANIA PWD W SI AGLOMERACJI ZAWIERAJĄCY BAZY DANYCH. ................................................................... 122 TAB.4. 2. CEL GŁÓWNY I CELE SZCZEGÓŁOWE BADAŃ ORAZ METODY BADAWCZE W WYWIADZIE INDYWIDUALNYM Z EKSPERTAMI. .. 127 TAB.4.3. ZAGADNIENIA BADAWCZE WYWIADU INDYWIDUALNEGO Z EKSPERTAMI. ................................................................ 128 TAB. 4.4. DOSTĘPNOŚĆ FUNKCJI PWD W SI AGLOMERACJI I WSPÓŁTWORZENIE PWD PRZEZ GRUPY AKTYWNYCH I BIERNYCH

UŻYTKOWNIKÓW. ........................................................................................................................................... 153 TAB.4. 5. CHARAKTERYSTYKA FUNKCJI NACZELNYCH PWD W SI AGLOMERACJI. ................................................................... 156 TAB.4.6. DRZEWO FUNKCJI NACZELNYCH, SKŁADOWYCH I ELEMENTARNYCH DLA UŻYTKOWNIKA PWD W SI AGLOMERACJI. .......... 157 TAB.4. 7. ZAGROŻENIA PROJEKTOWANIA PWD W SI AGLOMERACJI ORAZ PRAWDOPODOBIEŃSTWO I SKUTKI ICH WYSTĘPOWANIA. 170 TAB.4. 8. ANALIZA ZGODNOŚCI ZAŁOŻEŃ PROCESU PROJEKTOWANIA PWD W SI AGLOMERACJI. ............................................. 177 TAB.4. 9. ANALIZA FMEA PWD W SI AGLOMERACJI. .................................................................................................... 180 TAB.4. 10. PODSUMOWANIE OCEN EKSPERTÓW NA ETAPIE WALIDACJI MODELU PROCESU PROJEKTOWANIA PWD W SI AGLOMERACJI.

................................................................................................................................................................... 184 TAB. 5.1. ZADANIA NA ETAPIE REALIZACJI PWD W SI AGLOMERACJI. ................................................................................. 195 TAB. 5.2. ZREALIZOWANE CELE ROZPRAWY. .................................................................................................................. 200


209

Bibliografia

1. Abdi S., (2001). Knowledge management in healthcare: towards ‘knowledge-driven’ decision-support

services.W: International Journal of Medical Informatics, Tom 63, str. 5-18.

2. Ackoff R., (1967). Management Misinformation Systems. W: Management Science, 14(4).

3. Adamczyk M., Jurga A., Kałkowska J., Włodarkiewicz-Klimek H., Pawłowski E., (2010). Projektowanie

systemów informacyjnych zarządzania. Poznań, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej.

4. Adla A., Soubie J.-L. i Zarate P., (2007). A cooperative intelligent decision support system for boilers

combustion management based on a distributed architecture. W: Journal of Decision Systems., Tom 16,

str. 241-263.

5. Aichholzer G., (2004). Electronic Access to Public Sector Information: Some Key Issues. W: Computer

Science. Electronic Government. Lecture Notes in Computer Science., Tom 3183, str. 525-528.

6. Atler S., (1976). How effective managers use information systems. W: Harvard Business Review, 76(65)

str. 97-104.

7. At UN, Obama Seeks Transparency Commitmentsx, (2010), Wersja elektroniczna: www.freedominfo.org,

[Data uzyskania dostępu 6.02.2012 r.].

8. Anthony R., (1965). Planning and Control Systems: A Framework for Analysis. Cambridge, MA,

Harvard University Graduate School of Business Administration.

9. Antoszkiewicz J., (1982). Metody heurystyczne. Warszawa, PWE.

10. Aspray W., (1985). The scientific conceptualization of information: A survey. WL IEE Annals of the

History of Computing, Tom 7(2), str. 117-140.

11. Atler S., (1976). How effective managers use information systems. W: Harvard Business Review, 76(54),

str. 97-104.

12. Atler S., (1999). A general, yet useful theory of information systems. W: Communications of the

Association for Information Systems. Atricle 13.

13. Babik W., (2001). Ekologia informacji - wyzwanie XXI wieku. Wersja elektroniczna:

http://www.tuo.agh.edu.pl/wba.pdf, [Data uzyskania dostępu: 23.02.2012].

14. Babik W. i Warzbok A., (2008). O niektórych zjawiskach towarzyszących odbiorowi informacji:

percepcja informacji w świetle ekologii informacji. Kraków, Pracownia Technologii Nauczania AP.

15. Bannett J., (1983). Building DSS. New York, Addison-Wesley.

16. Batko-Tołuć K., (2011). Pozarządowe Centrum Dostępu do Informacji Publicznej.

http://www.informacjapubliczna.org.pl [Data uzyskania dostępu: 24.01.2012].

17. Bełz G., (2011). System zarządzania jako regulator odnowy i wzrostu przedsiębiorstw.. Wrocław,

Uniwersystet Ekonomiczny we Wrocławiu.

18. Beneš J., (1979). Teoria systemów. Warszawa, Państwowe Wydawnictwo Naukowe.

19. Bereza-Jarociński B. i Szomański B., (2009). Inżynieria oprogramowania. Jak zapewnić jakość

tworzonym aplikacjom. Gliwice, Helion.

20. Berliant M., (2008). Central place theory. Dictionary entry w: The New Palgrave Dictionary of

Economics, Palgrave Macmillan.

21. Bisdikian C., Watson T.J., Kaplan L.M., Srivastava M.B., Thornley D.J., Verma D., Young R.I. (2009).

Building principles for a quality of information specification for sensor information. Center IBM, Nowy

York.

22. Bitkowska A., (2009). Zarządzanie procesami biznesowymi w przedsiębiorstwie. Warszawa, Vizja

Press&IT.

http://ieeexplore.ieee.org/search/searchresult.jsp?searchWithin=p_Authors:.QT.Bisdikian,%20C..QT.&searchWithin=p_Author_Ids:37284674200&newsearch=true

http://ieeexplore.ieee.org/search/searchresult.jsp?searchWithin=p_Authors:.QT.Kaplan,%20L.M..QT.&searchWithin=p_Author_Ids:37271026000&newsearch=true

http://ieeexplore.ieee.org/search/searchresult.jsp?searchWithin=p_Authors:.QT.Srivastava,%20M.B..QT.&searchWithin=p_Author_Ids:37272238500&newsearch=true

http://ieeexplore.ieee.org/search/searchresult.jsp?searchWithin=p_Authors:.QT.Thornley,%20D.J..QT.&searchWithin=p_Author_Ids:37296736900&newsearch=true

http://ieeexplore.ieee.org/search/searchresult.jsp?searchWithin=p_Authors:.QT.Verma,%20D..QT.&searchWithin=p_Author_Ids:38367058900&newsearch=true

http://ieeexplore.ieee.org/search/searchresult.jsp?searchWithin=p_Authors:.QT.Young,%20R.I..QT.&searchWithin=p_Author_Ids:37637534500&newsearch=true


210

23. Boland R., (1979). Control, Clausality and Information System Requirements. Accounting, Organizations

and Society, Nr 4(4), str. 259-272.

24. Buckland M., (1991). Information as thing. W: Journal of the American Society for Information Science.,

Nr 42(5), str. 351-360.

25. Burdon M., (2009). Commercializing public sector information privacy and security concerns.

W: Technology and Society Magazine, IEEE , Tom: 28 , Nr: 1 , str. 34-40.

26. Checkland, P., (1981). Systems Thinking, Systems Practice. Chichester, Wiley.

27. Chen M., (1995). A Model-Driven Approach to Accessing Managerial Information: The Development of

a Repository-Based Executive Information System. W: Journal of Management Information Systems,

11(4), str. 33-63.

28. Chmielarz W., (1996). Systemy informatyczne wspomagające zarządzenie. Aspekt modelowy w budowie

systemów. Warszawa, Wlipsa.

29. Chmielewski J., (1998). Planowanie rozwoju aglomeracji. W: Metody planistyczne państw Europy

Zachodniej w świetle ustawy o zagospodarowaniu przestrzennym uchwalonej przez Sejm w 1994r. wraz z

wnioskami do zmian w ustawodawstie przestrzennym ze względu na obszary metropolitalne. Materiał

przygotowany dla UMP.

30. Christaller W., (1933). Central Places in in Southern Germany. Englewood Cliffs, Prentica-Hall.

31. Chua A., Balkunje R., Goh D.H-L., (2011a). Fulfilling mobile information needs: a study on the use of

mobile phones. ICUIMC ‘11 Proceedings of the 5yh International Conference on Ubiquitous Information

Management and Communication, Article No. 92, ACM.

32. Chua A., Balkunje R., Goh D.H-L., (2011b). The Influence of User-Context on Mobile Information

Needs. WAINA ‘11 Proceedings of the 2011 IEEE Workshops of International Conference on Advanced

Information Networking and Applications, str. 721-726.

33. Church K., Smyth B., (2009). Understanding the Internet behind mobile information needs. Proceedings

of the 14th

international conference on Intelligent user interfaces, ACM, str. 247-256.

34. Cieślak M., (2008). Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania. Warszawa, Wydawnictwo

Naukowe PWN.

35. Committee of Experts on Local and Regional Structu, (1986). Models of Organization for the

Government of Conurbation - raport przygotowany przez Radę Europy. Strasobourg.

36. Czarnecka M. (2012). Co to jest informacja publiczna?, Portal Pozarządowego Centrum Dostępu do In-

formacji Publicznej http://www.informacjapubliczna.org.pl [ Data uzyskania dostępu: 24.12.2012 r.].

37. Czech A., (2004), 1(32). Przemiany koncepcji zarządzania. Katowice, Polskie Towarzystwo

Ekonomiczne w Katowicach.

38. Czermiński A. i Grzybowski M., (1996). Wybrane zagadnienia organizacji i zarządzania. Gdynia,

Wyższa Szkoła Administracji i Biznesu w Gdyni.

39. Czermiński J., (2002). Systemy wspomagania decyzji w zarządzaniu przedsiębiorstwem. Toruń-Gdańsk,

TNOiK.

40. Departament Społeczeństwa Informacyjnego, (2012). Społeczeństwo Informacyjne w Liczbach.

Warszawa, Ministerstwo Administracji i Cyfryzacji.

41. Drejewicz S., (2012). Zrozumieć BPMN. Modelowanie procesów biznesowych. Gliwice, Helion.

42. Dyrektywa 2003/98/WE Parlamentu Europejskiego Rady z dnia 17 listopada 2003 r. w sprawie

ponownego wykorzystywania informacji sektora publicznego. Dziennik Urzedowy Unii Europejskiej.

43. Dyrektywa 2007/2/WE Parlamentu Europejskiego i Rady z dnia 14 marca 2007 r. ustanawiająca

infrastrukturę informacji przestrzennej we Wspólnocie Europejskiej (INSPIRE). Dziennik Urzedowy Unii

Europejskiej.

44. Eryomin A., (1998). Information ecology - a viewpoint. W: International Journal of Environmental

Studied. Tom 3-4, str. 241-253.

http://www.informacjapubliczna.org.pl/


211

45. Fick G., (1980). Decision Support Systems: Issues and Challenges. Laxenburg, Austria, Pergamon Press.

46. Findeisen W., (1985). Analiza systemowa. Podstawy i metodologia. Warszawa, Państwowe

Wydawnictwo Naukowe.

47. Flakiewicz W., (1978). Systemy informowania kierownictwa: zasady budowy: aspekty semantyczne.

Warszawa, PWE.

48. Flakiewicz W., (2005). Pojęcie informacji w technologii multimedialnej. Warszawa, Wyd. Naukowe

SGH.

49. Forlicz S., (2008). Informacja w biznesie. Warszawa, PWE.

50. Friedman J. i Weaver C., (1979). Territory and Function: The Evolution of Regional Planning. Londyn,

University of California Press.

51. Fujuta M., Krugman P., Venables A. (1999). The Spatial Economy: Cities, Regions, and International

Trade. MIT Press (MA).

52. Gabryelczyk R., (2006). ARIS w modelowaniu procesów biznesu. Warszawa, Difin.

53. Gałczyński J., (1996). Pertynencja jako wspólny cel uzytkowników i pracowników informacji.

W: Praktyka i teoria informacji naukowej i technicznej, Nr 3/1996/15, str. 14-21.

54. Gartner Research, (2003). Business Intelligence Tools: Perspective. ID Nr-93784: Garner.

55. George J., (1989). A comparison of four recent GDSS experiments. W: System Sciences, 1989. Vol.III:

Decision Support and Knowledge Based Systems Track Proceedings of the Twenty-Second Annual

Hawaii International Conference. Tom. 3. IEEE Conferences , str. 397 - 402.

56. Getta J., (2010). Efficient Processing of Databases with Inconsistent Information. Wuhan, China, IEEE

Conferences , str. 1-5.

57. Glasson B., Atkinson D., Chang V. i Whiteley A., (1994). Empowering system developers through

alternate methods and technologies: testing the efficacy of GDSS (group decision support systems).

W: System Sciences, 1994. Proceedings of the Twenty-Seventh Hawaii International Conference. Tom. 4.

IEEE Conferences, str. 224 - 233.

58. Goban-Klas T. i Sienkiewicz P., (1999). Społeczeństwo informacyjne: Szanse, zagrożenia, wyzwania.

Kraków, Fundacja Postępu Telekomunikacji.

59. Goliński M., Szafrański M., Prussak W., Graczyk M., Skawiński T. (2012a). Badanie możliwości

wykorzystania informacji i danych o przestrzeni miejskiej upublicznianych za pomocą urządzeń

mobilnych. Zeszyty naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego nr 703 „Ekonomiczne problemy usług nr 88.

Gospodarka elektroniczna. Wyzwania rozwojowe. Tom II”, str. 474 – 482.

60. Goliński M., Szafrański M., Prussak W., Graczyk M., Skawiński T. (2012b). Technological and

organizational determinants of information management in the urban space (based on scientific

research). Kuala Lumpur, ACM.

61. Gorry G. i Morton S., (1989). A framework for management information systems. W: Sloan Management

Review, 13(1), str. 49-61.

62. Gottmann J., (1957). Les marchés des matières premières. Paryż, A. Colin.

63. Gottmann J., (1989). What are cities becoming the centers of? W: Cities in a Global Society. Sage,

Newbury Park. R. Knight i G. Gapperd, (red.) California, United Kingdom, India, SAGE Publications.

64. Grabowski M., (2011). Naukowa legitymizacja obszaru systemów informacyjnych zarządzania. Kraków,

Wyd. Uniwersystetu Ekonomicznego w Krakowie.

65. Graczyk M., (2011a). Informacja oraz jej wartośc w mobilnych zintegrowanych systemach informacji.

W: Drogi dochodzenia do społeczeństwa informacyjnego. Stan obecny, perspektywy rozwoju

i ograniczenia. Ekonomiczne problemy usług nr 67/670. Szczecin, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu

Szczecińskiego, str. 36-44.


212

66. Graczyk M., (2011b). Assessment of the usefulness of integrated management systems. W: Information

Systems in Management XIV. Security and Effectiveness of ICT Systems, Warsaw University of Life Sci-

ences – SGGW, Department of Informatics, Warszawa, str. 23-33.

67. Graczyk M., (2011c). Działania upowszechniające i mainstreamingu. W: Wielkopolski system

monitorowania i prognozowania w zakresie kształcenia zawodowego. M. Szafrański, (red.). Poznań,

Wyd. Politechniki Poznańskiej, str. 146-164.

68. Graczyk M. i Kierzek F., (2012). Prototypowanie. W: M. Szafrański i M. Goliński, redaktorzy

Zintegrowany system wspomagania dostępu do informacji w przestrzeni miejskiej z wykorzystaniem GPS

i GIS. Poznań, Politechnika Poznańska, str. 63-77.

69. Griffin R., (2009). Podstawy zarządzania organizacjami. Warszawa, Wydawnictwo Naukowe PWN.

70. Grudzewski W., Hejduk I., (2001). Projektowanie systemów zarządzania. Warszawa, Diffin.

71. Grzela J., (2011). Region, regionalizm, regionalizacja - wybrane aspekty teoretyczne. W: Studia

i Materiały. Miscellanea Oeconomicae. Rok 15, Nr 1/2011, str. 11-27.

72. GUS, 2012. Mały Rocznik Statystyczny Polski 2012, Warszawa: Główny Urząd Statystyczny. Wersja

elektroniczna: http://www.stat.gov.pl, [Data uzyskania dostępu: 24.01.2013].

73. Hamilton J., (2008). Interviwe: Database Dialogue with Pat Selinger. Communications of the ACM, Nr

51(12), str. 32-35.

74. Hamrol A. i Mantura W., (2006). Zarządzanie jakością. Teoria i praktyka. Warszawa, Wydawnictwo

Naukowe PWN.

75. Harrison E.F., (1995). The managerial Decision Making Process. Boston: Houghton Mifflin.

76. Heidegger M., (1962). Being and Time. New York, Harper and Row.

77. Hellewing Z., (1988). System wskaźników kondycji ekonomicznej przedsiębiorstw,. Wisła, materiały

z konferencji „SWD - mmetodologia i realizacja”, AE w Katowicach.

78. Hjørland B., (2007). Information: Objectibe or subjective/situational? W: Journal of the American

Society for Information Science and Technology, Tom 58(10), str. 1448-1456.

79. Husserl E., (1962). Ideas: General Introduction to Pure Phenomenology. Translated by W. R. Boyce

Gibson. London, Tom Collier, Macmillan, New York.

80. Ibrahim Cil, Oguzhan Alpturk i Harun R. Yazgan, (2005). A new collaborative system framework based

on a multiple perspective approach: InteliTeam. W: Science Direct, 39(4), str. 619– 641.

81. Isański J., (2006). Nowe technologie informacyjne jako narzędzie globalizacji kulturowej w krajach

rozwijających się. W: Społeczeństwo informacyjne. Aspekty funkcjonalne i dysfunkcjonalne. Haber H.L.,

Niezgoda M. (red.). Kraków, Wydawnictwo Uniwerytetu Jagiellońskiego.

82. Janiak M., (2008). Komunikacja a teoria chaosu: powiązania interdyscyplinarne. W: Praktyka i teoria

informacji naukowej i technicznej, Nr 3/2008/63, str. 3-12.

83. Janowski J., (2009). Technologia informacyjna dla prawników i administratywistów. Warszawa, Difin

SA.

84. Januszek H., Olszewski J., Sikora J., (1994). Negatywne i pozytywne aspekty komputeryzacji.

W: Humanizacja Pracy, nr 5, str. 29-35.

85. Januszewski A., (2008). Funkcjonalność informatycznych systemów zarządzania. T.1. Zintegrowane

systemy transakcyjne. Warszawa, PWN SA.

86. Jaszkiewicz A., (1997). Inżynieria oprogramowania. Gliwice, Helion.

87. Johnson N. i Ward E., (1972). Citizen information systems: using technology to extend the dialogue

between citizens and their government. W: Management Science, 19(4), str. 21-34.

88. Kachniarz T., Niewiadomski Z., (1994). Nowe podstawy prawne zagospodarowania przestrzennego.

Warszawa, Agencja Wydawnicza IGPiK.

http://www.stat.gov.pl/


213

89. Kaczmarek T., (2010). Proces integracji metropolitalnej „od dołu” i „od góry”. W: Metropolie.

Wyzwanie polskiej polityki miejskiej. A. Lutrzykowski i R. Gawłowski, (red.). Toruń, Wyd. Adam

Marszałek, str. 45-61.

90. Kamvar M., Baluja S., (2006). A large scale study of wireless search behavior: Google mobile search.

Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, ACM, str. 701-709.

91. Kancelaria Prezesa Rady Ministrów, (2011). Polska 2030. Trzecia fala nowoczesności. Długookresowa

Strategia Rozwoju Kraju., Warszawa. Wersja elektroniczna: http://zds.kprm.gov.pl, [Data uzyskania

dostępu: 17.03.2012].

92. Karwatka T., (2009). Usability w e-biznesie. Gliwice, Wydawnictwo Helion.

93. Keen P. i Morton S.M., (1978). Decision Support Systems: An Organizational Perspective. MA:

Addison-Wesley Publishing Co, DSS News.

94. Kisielnicki J. i Sroka H., (2004). Systemy informacyjne biznesu. Informatyka dla zarządzania. Warszawa,

Agencja Wydawniczo-Poligraficzna Placet.

95. Kisielnicki J., (1976). System informatyczny: programowania rozwoju gałęzi przemysłu. Warszawa,

PWE.

96. Klira G., (1976). Ogólna teoria systemów. Warszawa, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne.

97. Klonowski, Z., (2004). Systemy informatyczne zarządzania przedsiębiorstwem. Modele rozwoju

i właściwości funkcjonalne. Wrocław, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej.

98. Knight F., (1921). Risk, Uncertainly and Profit, University of Boston Press, Boston.

99. Knight S.-A., Burn J., (2005). Developing a Framework for Assessing Information Quality on the World

Wide Web. W: Informing Science Journal. Tom 8, str. 159-172.

100. Knosala E., (2010). Metropolie w świetle projektów ustaw. W: Metropolie. Wyzwanie polskiej polityki

miejskiej. A. Lutrzykowski i R. Gawłowski, (red.). Toruń, Wyd. Adam Marszałek.

101. Kocowski T., (1982). Potrzeby człowieka. Koncepcja systemowa. Wrocław, Zakład Narodowy im.

Ossolińskich.

102. Kolegowicz K., (2003). Wartość informacji a koszty jej przechowywania i ochrony. W: Informacja

w zarządzaniu przedsiębiorstwem. Pozyskiwanie, wykorzystanie i ochrona (wybrane problemy teorii

i praktyki). R. Borowiecki i M. Kwieciński, (red.). Kraków, Kantor Wydawniczy Zakamycze, str. 53-68.

103. Kołodziński E. (2011). Model cybernetyczny zarządzania bezpieczeństwem aglomeracji

W: Bezpieczeństwo dużych i średnich aglomeracji z perspektywy europejskiej, Lisiecki W.M., Sitek

B. (red.). Józefów, Wydawnictwo Wyższej Szkoły Gospodarki Euroregionalnej im. Alicide De Gasperi,

str. 349-365.

104. KOM, (2011). Komunikat Komisji do Parlamentu Europejskiego, Rady, Europejskiego Komitetu

Ekonomiczno-Społecznego i Komitetów Regionów. Otwarte dane - siła napędowa innowacji, wzrostu

gospodarczego oraz przejrzystego zarządzania. Brkuksela, Komisja Europejska.

105. Konsorcjum Badań nad Aglomeracją Poznańską, 2011. Strategia rozwoju aglomeracji poznańskiej.

Metropolia Poznań 2020. Poznań, Centrum Badań Metropolitalnych. Uniwerystet im. Adama

Mickiewicza w Poznaniu.

106. Konstytucja Rzeczypospolitej Polskiej z dnia 2 kwietnia 1997 r. (Dz.U. 1997 nr 78 poz. 483).

107. Kopaliński W., (2001). Słownik wyrazów obcych i zwrotów obcojęzycznych Władysława Kopalińskiego

pierwsze wydanie w Internecie. Wersja elektroniczna: http://www.slownik-online.pl, [Data uzyskania

dostępu: 24.01.2012].

108. Kossecki J., (2001). Relacja „Prawda - Fausz” w ilościowej i jakościowej teorii informacji. W: The

Peculiarity of Man. Tom 6, str. 349-386.

109. Kotarbiński T., (1969). Traktat o dobrej robocie. Wrocław, Zakład Narodowy im. Ossolińskich.

110. Kozielecki J., (1975). Psychologiczna teoria decyzji. Warszawa, PWN.

111. Koźmiński A. i Obłój K., (1989). Zarys teorii równowagi ogranizacyjnej. Warszawa, PWE.

112. Koźmiński A. i Piotrowski W., (2012). Zarządzanie- teoria i praktyka. V wyd. Warszawa, Wydawnictwo

Naukowe PWN.


214

113. Kram E., (2007). System informatyczny zarządzania. Projekt koncepcji systemu. Toruń, Cyfrowe

Centrum Druku i Fotografii - Bydgoszcz.

114. Krzyżanowski L., (1994). Podstawy nauk o zarządzaniu. Warszawa, PWN.

115. Kubiak B., (1994). Analiza systemów informatycznych. Gdańsk, Wyd. Uniwersytetu Gdańskiego.

116. Kuraś M., (2009). System Informacyjny - System Informatyczny: Czy tylko nazwa różni te dwa obiekty?

Zeszyty Naukowe AE w Krakowie, nr 770, str. 259-275.

117. Kwiatkowska A., (2007). Systemy wspomagania decyzji. Jak korzystać z wiedzy i informacji. Warszawa,

PWN.

118. Langefors B., (1973). Theoretical Analysis of Information Systems. Lund-Philadelphia, Studentlitteratur -

Auerbach Publishers.

119. Laudon K. i Laudon J., (2002). Management Information Systems. Managing the Digital Firm. Upper

Saddle Rivier, Prentice Hall.

120. Lee Y., Strong D., Kahn B., Wang R., (2002). AIMQ: a methodology for information quality assessment.

W: Information & Management. Tom 40, str. 133-146.

121. Lee U., Liu Z., Cho J., (2005). Automatic identification of user goals in Web search. WWW ‘05 Proceed-

ings of the 14th

international conference on World Wide Web, ACM, str. 391-400.

122. Liu Weizhang, Zhang Jiefang, (2010) Development of E-Government from Information Ecology View:

A Literature Review. ICEE 2010 str. 476-479.

123. Liu Y., Li W., (2008). A Systematic Decision Criterion for Urban Agglomeration: Methodology for

Causality Measurement at Provincial Scale. W: Journal of Computers, Tom 5, Nr 1 (2010), str. 302-305.

124. MAC, Ministerstwo Administracji i Cyfryzacji, (2012a). Monitoring art. 5 ust. 1a.. Wersja elektroniczna:

http://mac.gov.pl, [Data uzyskania dostępu: 30.01.2013].

125. MAC, Ministerstwo Administracji i Cyfryzacji, (2012b). Państwo 2.0. Nowy start dla e-administracji.

Wersja elektroniczna: http://mac.gov.pl, [Data uzyskania dostępu: 12.02.2013].

126. MAC, Ministerstwo Administracji i Cyfryzacji (2012c). Zielona księga dot. obszarów metropolitalnych.


127. MACK, (2012). Ministerstwo Administracji i Cyfryzacji, Komitet ds. Cyfryzacji o otwartych zasobach.


128. Madnick S., Wang R. (2009). Overview and Framework for Data and Information Quality Research. W:

Jurnal of Data and Information Quality, 1(1), str. 2-22.

129. Ma Lai., (2010). Information as discursive construct. Maryland, American Society for Information

Science Silver Springs.

130. Malara Z., Rzęchowski J., (2011). Zarządzanie informacją na rynku globalnym. Teoria i praktyka.

Warszawa, C.H. Beck.

131. Mantura W., (2010). Zarys kwalitologii. Poznań, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej.

132. Marciniak B., (2005). Potrzeby informacyjne przedsiębiorstw - część I. Istota potrzeb informacyjnych

przedsiębiorstw. W: Studia i prace kolegium zarządzania i finansów. Zeszyt Naukowy 55. E. Tomiewicz,

(red.). Warszawa, Szkoła Główna Handlowa, str. 170-183.

133. Marshak J., (1955). Elements for Theory of Teams, W: Management Science. Tom 1, str. 127-137.

134. Martyniak Z., (2001). Organizacja i zarządzanie. 70 problemów teorii i praktyki. Kraków-Kluczbork,

Antykwa.

135. Materska K., (2005). Rozwój koncepcji informacji i wiedzy jako zasobu organizacji. W: Od informacji

naukowej do technologii społeczeństwa informacyjnego. Warszawa, str. 199-216, Wersja elektroniczna:

http://bbc.uw.edu.pl, [Data uzyskania dostępu: 28.03.2012].

136. Mayers M., Robey D., Sauer C. i Walsham G., (1989). Practical and Theoretical Frameworks: Valuable

Aids or Seductive Traps. W: Materiały Konferencyjne IFIP WG8.2 & WG8.6 Joint Working Conference

on Information Systems: Current Issues and Future Changes, Helsinki, Finlandia, str. 303-305. Wersja

elektroniczna: http://infomgt.bi.no, [Data uzyskania dostępu: 10.03.2012].

http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/pers/hd/j/Jiefang:Zhang.html

http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/conf/icee/icee2010.html#WeizhangJ10

http://infomgt.bi.no/


215

137. Mazurek G., (2011). Informacja w wirtualnym środowisku a rozwój społeczeństwa informacyjnego.

W: Zeszyty naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Ekonomiczne problemy usług nr. 67/650, Drogi

dochodzenia do społeczeństwa informacyjnego. Stan obecny, perspektywy rozwoju i ograniczenia Tom I.

Szczecin, Uniwersytet Szczeciński, str. 186-193.

138. Mazur M., (1970). Jakościowa teoria informacji. Warszawa, Wydawnictwa naukowo-techniczne.

139. Mielcarek A., (2011). Informacja - wiedza w teoriach ekonomicznych drugiej połowy XX i na początku

XXI wieku. W: Drogi dochodzenia do społeczeństwa informacyjnego. Stan obecny, perspektywy rozwoju

i ograniczenia. Ekonomiczne problemy usług nr 67/650. H. Babis i R. Czaplewski, (red.). Szczecin,

Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, str. 72-83.

140. Miemiec M., (1996). Związki komunalne w Niemczech. W: Przegląd Prawa Administracji XXXV,

str. 143-148.

141. Miller H.E., (1996). The multiple dimensions of information quality, Information Systems. W: Information

Systems Management. 13(2), str. 79-82.

142. Minister Administracji i Cyfryzacji, (2012). Założenia projektu ustawy o otwartych zasobach

publicznych. Wersja elektroniczna: http://legislacja.rcl.gov.pl/, [Data uzyskania dostępu: 14.04.2013].

143. Moore J.C., Richmond W.B., Whinston A.B., (1990). A decion theoretic approach to information

retrieval. Transactions on Database Systems (TODS), Tom 15, Nr 3, ACM.

144. Morton S., (1970). Management Decision Systems. Massachusetss, Harvard University.

145. MSWiA, (2008). Stopień informatyzacji urzędów w Polsce. Raport generalny z badań ilościowych na

zlecenie MSWiA, Warszawa, ARC Rynek i Opinia.

146. MSWiA, (2011). Badanie wpływu informatyzacji na działanie urzędów administracji publicznej w Polsce

w roku 2011. Raport z badania ilościowego zrealizowanego na zlecenie MSWiA, Warszawa, ARC Rynek

i Opinia.

147. Mukherjee A. i Hahn J., (2007). The impact of technology on the quality of information. New York, USA,

ICEC ‘07 Proceedings of the ninth international conference on Electronic commerce, ACM.

148. Mynarski S., (1979). Elementy teorii systemów i cybernetyki. Warszawa, Państwowe Wydawnictwo

Naukowe.

149. Myszewski J., (2009). Po prostu jakość. Warszawa, Wydawnictwa Akademickie i Profesjonalne Sp.

z o.o.

150. Nestorowicz R., Zieliński M., (2006). Otoczenie marketingowe przedsiębiorstwa. W: Kompendium

wiedzy o marketingu. Warszawa, Wydawnictwo Naukowe PWN, str. 29-48.

151. Newell A. i Shaw J., (1958). Elements of a theory of human problem solving. W: Psychological Review,

65(3), str. 151-166.

152. Newell A. i Simon H., (1972). Human Problem Solving. New Jersey, Prentice-Hall.

153. Nicholas D., (2001). Ocena potrzeb informacyjnych w dobie Internetu: idee, metody, środki. Warszawa,

Wydawnictwo Stowarzyszenia Bibliotekarzy Polskich.

154. Niedzielska E., (1998). Informatyka ekonomiczna. Wrocław, Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu.

155. Niewiadomski Z. i Szreniawski J., (1997). Ustrój aglomeracji miejskich w Polsce. W: Edukacja

samorządowa. B. Jastrzębski, (red.). Olsztyn, Wyższa Szkoła Pedagogiczna w Olsztynie.

156. Niziołek M., (2008). Problemy ustroju aglomeracji miejskich ze szczególnym uwzględnieniem Warszawy.

Warszawa, Wolters Kluwer Polska Sp. z o.o.

157. Nosal C. S., (1993). Umysł Menedżera. Wrocław, Wrocławskie Wydawnictwo „Przecinek”.

158. Nowakowski A. i Olejniczak W., (1988). SWD dla kapitału portu, RPBR. W: Wybrane problemy

informatyki. Katowice, AE w Katowicach.

159. Nunamaker J., (1989). Group decision support systems (GDSS): present and future. W: System Sciences,

1989. Vol.II: Software Track, Proceedings of the Twenty-Second Annual Hawaii International

Conference. IEEE Conferences, str. 6-16 vol.2.


216

160. Olejniczak W., (1989). Projektowanie systemów informacji ekonomicznej w przedsiębiorstwie.

Warszawa, PWE.

161. Oleński J., (2000). Elementy ekonomiki informacji. Podstawy ekonomiczne informatyki gospodarczej.

Warszawa, Katedra Informatyki Gospodarczej i Analiz Ekonomicznych UW.

162. Oleński J., (2001). Ekonomika informacji. Podstawy. Warszawa, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne.

163. Oleński J., (2002). Ekonomika informacji. Metody. Warszawa, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne.

164. Oleński J., (2003). Ekonomika informacji. Warszawa, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne.

165. Olszak C., (2007). Tworzenie i wykorzystanie systemów Business Intelligence na potrzeby współczesnej

organizacji. Katowice, Wyd. AE.

166. Olszak C., (2008). Przegląd najważniejszych systemów wspomagania decyzji w zarządzaniu - ujęcie

metodologiczne. W: Systemy wspomagania organizacji. SWO 2008. Informatyka ekonomiczna jako

dziedzina nauki i dydaktyki. M. Pańkowska, T. Porębska-Miąc i H. Sroka, (red.). Katowice, Wyd. AE, str.

157-163.

167. Olszewski J., (2013). System pracy w warunkach globalnego społeczeństwa informacyjnego.

Wydawnictwo Uniwersystetu Ekonomicznego w Poznaniu, Poznań.

168. Orlikowski W. i Baroudi J., (1991). Studying Information Technology in Organizations: Research

Approaches and Assumptions. W: Information Systems Research, 2(1), str. 1-28.

169. Orłowski C., Rybacki R., Sitek T., (2010). Methods of Incomplete and Uncertain Knowledge Acqusition

in the Knowledge Processing Environment. W: Agent and Multi-Agent Systemes: Technologies and Ap-

plications. 4th

International Conference, AMSTA-10, red.: P. Jędrzejowicz, N.T. Nguyen, R.J. Howlett,

L.C. Jain, Springer Verlag, Berlin Heidelberg.

170. Pacholski L., (2009). Human factor in robotical and managerial application of artificial.

W: Macroergonomics vs social ergonomics. L. Pacholski, (red.). Poznań, Wydawnictwo Politechniki

Poznańskiej, str. 45-60.

171. Pacholski L., Malinowski B. i Niedźwiedź S., (2011). Badanie zapotrzebowania na usługi w zakresie

innowacyjności organizacyjnej. W: Tendencje rozwojowe Wielkopolski w kontekście transformacji wiedzy

w sieciach gospodarczych. M. Wyrwicka, (red.). Poznań, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, str.

241-260.

172. Pacholski L., Malinowski B. i Niedźwiedź S., (2012). Kierowanie: przewodzenie zespołom ludzkim

w jednostkach organizacyjnych. Poznań, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej.

173. Papińska-Kacperek J. (2008). Społeczeństwo informacyjne. Warszawa, Wydawnictwo Naukowe PWN

SA.

174. Parkvall S., Englund E., Furuskar A., Dahlman E., J nsson T., Paravati A., (2010). LTE evolution

towards IMT-advanced and commercial network performance. International Conference on

Communication Systems (ICCS), IEEE str. 151-155.

175. Penc J., (1997). Decyzje w zarządzaniu. Wyd. 2. Kraków, Wydawnictwo Profesjonalnej Szkoły Biznesu.

176. Perechuda K., (2005). Zarządzanie wiedzą w przedsiębiorstwie. Warszawa, Wydawnictwo Naukowe

PWN.

177. Peszko A., (2002). Podstawy zarządzania organizacjami. Kraków, Uczelniane Wydawnictwa Naukowo-

Dydaktyczne.

178. Piotrowski W., (2012). Zarządzanie. Warszawa, Wydawnictwo Naukowe PWN.

179. Plakosh D. i Lewis G., (2003). Modewrnizing legacy systems: Software technologies, engineering process

and business practices. Boston, Addison-Wesley Longman Publishing Co.

180. Pomykalski A., (2012). Zarządzanie i planowanie marketingowe. Warszawa, Wydawnictwo Naukowe

PWN.

181. Power D., (2008). Understanding Data-Driven Decision Support Systems. W: Information Systems

Management., 25(1), str. 149–154.

http://ieeexplore.ieee.org/search/searchresult.jsp?searchWithin=p_Authors:.QT.Englund,%20E..QT.&searchWithin=p_Author_Ids:37327440400&newsearch=true

http://ieeexplore.ieee.org/search/searchresult.jsp?searchWithin=p_Authors:.QT.Furuskar,%20A..QT.&searchWithin=p_Author_Ids:37275756500&newsearch=true

http://ieeexplore.ieee.org/search/searchresult.jsp?searchWithin=p_Authors:.QT.Dahlman,%20E..QT.&searchWithin=p_Author_Ids:37347762200&newsearch=true

http://ieeexplore.ieee.org/search/searchresult.jsp?searchWithin=p_Authors:.QT.Jo.AND..HSH.x0308;nsson,%20T..QT.&searchWithin=p_Author_Ids:37414560900&newsearch=true

http://ieeexplore.ieee.org/search/searchresult.jsp?searchWithin=p_Authors:.QT.Paravati,%20A..QT.&searchWithin=p_Author_Ids:37992463400&newsearch=true


217

182. Power D., (2009). A Brief History of Decision Support Systems. Wersja elektroniczna:

http://dssresources.com/history/dsshistory.html, [Data uzyskania dostępu: 20.03.2013].

183. Power D. i Kaparthi S., (2002). Building Web-based decision support systems. W: Studies in informatics

and control, 11(4), str. 291-302.

184. Power D. i Sharda R., (2007). Model-driven decision support systems: Concepts and research directions.

W: Science Direct, Tom 43, str. 1044– 1061.

185. Projekt ustawy o samorządzie, (2012). Forum Debaty Publicznej - Oficjalna strona Prezydenta

Rzeczypospolitej Polskiej. www.prezydent.pl [Data uzyskania dostępu: 07.03.2013].

186. Próchnicka M., (1991). Informacja a umysł. Kraków, Universitas.

187. Radosiński E., (2001). Systemy informatyczne w dynamicznej analizie decyzyjnej.Warszawa-Wrocław,

Wydawnictwo Naukowe PWN.

188. Rao M., (2007). A web-based GIS Decision Support System for managing and planning USDA’s

Conversation Reserve Program. W: Journal Environmental Modeling & Software. Tom 22, Nr 9, str.

1270-1280.

189. Rathus S., (2004). Psychologia współczesna. Gdańsk, Gdańskie Wydawnictwo Psychologiczne.

190. Rekowski M., (2008). Mikroekonomia. Poznań, Wrokopa Sp. z o.o.

191. Rezolucja Parlamentu Europejskiego z dnia 23 kwietnia 2009 r. w sprawie planu działania na rzecz

inteligentnych systemów transportowych. (2008/2016 (INI)).

192. Rokita J., 2009. Dynamika zarządzania organizacjami. Katowice: Wydawnictwo Uniwersytetu

Ekonomicznego w Katowicach.

193. Rose D., Levinson D., (2004). Understanding user goals in web search. Proceedings of the 13th

interna-

tional conference on World Wide Web, ACM, str. 13-19.

194. Rozporządzenie Ministra Spraw Wewnętrznych i Administracji z dnia 18 stycznia 2007 r. w sprawie

Biuletynu Informacji Publicznej.

195. Rozporządzenie Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego z dnia 8 sierpnia 2011 r. (Dz. U. z dnia 30

sierpnia 2011 r.) w sprawie obszarów wiedzy, dziedzin nauki i sztuki oraz dyscyplin naukowych

i artystycznych.

196. Rudnicki Z., Kulesza M., (1974). Model zarządzania dużą aglomeracją miejską (próba sformułowania

problemu). OMT nr 12.

197. Sacha K., (2010). Inżynieria oprogramowania. Warszawa, Wyd. Naukowe PWN.

198. Sage A., (2001). Decision Support Systems. W: Handbook of Industrial Engineering. Technology and

Operations Management. G. Salvendy, (red.). New York, John Wiley & Sons, INC, str. 110-154.

199. Schneiderman B. i Carroll J., (1988). Ecological studies of Professional Programmers: Guest Editors’

Introduction. Communicationd of ACM, 32(11), str. 1256-1258.

200. Shannon C.E., (1948). Mathematical Theory of Communication. Przedruk z korektą z: The Bell System

Technical Journal. Tom 27, str. 379-423, 623-656.

201. Shim J. Warkentin M., Courtney J.F., Power D.J., Sharda R., Carlsson C., (2002). Past, present, and

future of decision support technology. W: Decision Support Systems, 931/2002.

202. Simon H., (1978). Information - processing theory of human problem solving. W: Handbook of learning

and cognitive processes. W. Estes, (red.). Lawrence Erlbaum, Hillsdale.

203. Siwińska J., (2010). Inteligencja Biznesowa a systemy wspomagania decyzji.

www.ue.poznan.pl/att/j.siwinska_z52.pdf [Data dostępu z dn. 10.03.2013].

204. Służewski J., (1965). Działalność organów państwowych na obszarze aglomeracji miejskich. Warszawa,

Wydawnictwo Prawnicze.

205. Sroka H., (1973). System informacyjny zarządzania w biurze projektów. Informatyka, Tom 5.

206. Sroka H., (1980). Systemy informowania kierownictwa. Kozubnik: materiały z konferencji PAN-TNOiK.

http://www.ue.poznan.pl/att/j.siwinska_z52.pdf


218

207. Sroka H., (1994). Informatyka. Katowice: AE Katowice.

208. Soka H. i Kisielnicki J., (2005). Systemy informacyjne biznesu. Informatyka dla zarządzania. Wyd. III

Warszawa, Wydawnictwo PLACET.

209. Staszak A., (2004). Miejsce sektora e-wiedza w społeczeństwie internetowym. W: Studia i materiały

Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą. Seria: Studia i Materiały, nr 2. R. Choraś i K. Fabisiak,

(red.). Bydgoszcz, Polskie Stowarzyszenie Zarządzania Wiedzą, str. 4-18.

210. Stefanowicz B., (1997). Informacyjne systemy zarządzania. Warszawa, PWE.

211. Stober R., (1996). Kommunalrecht in der Bundesrepublik Deutschland. Stuttgart, Kohlhammer.

212. Stoner J. A., Freeman R. E. i Gilbert Jr.D. R., (2011). Kierowanie. Warszawa, Polskie Wydawnictwo

Ekonomiczne.

213. Strategia na rzecz inteligentnego i zrównoważonego rozwoju sprzyjającego włączeniu. Europa 2020.

Komunikat Komisji z dn. 3.3.2010 r. KOM(2010) 2020.

214. Streżyńska A., (2011). UKE - Krajowe Forum Szerokopasmowe. http://www.uke.gov.pl, [Data uzyskania

dostępu: 12.03.2012].

215. Strybała A., (1984). Analiza systemowa procesu zarządzania. Wrocław, PAN, Zakład Narodowy im.

Ossolińskich.

216. Stybryła A., (2006). Zarządzanie projektami ekonomicznymi i organizacyjnymi. Warszawa, PWN.

217. Surma J., (2009). Business Intelligence. Warszawa, PWN SA.

218. Szafrański M., (2011). Wielkopolski system monitorowania i prognozowania w zakresie kształcenia

zawodowego - innowacja w regionie. W: Wielkopolski system monitorowania i prognozowania w

zakresie kształcenia zawodowego. M. Szafrański, (red.). Poznań, Wyd. Politechniki Poznańskiej, str. 5-

27.

219. Szewczyk A., (2007). Społeczeństwo informacyjne - nowa jakość życia społecznego. W: Społeczeństwo

informacyjne- problemy rozwoju. A. Szewczyk, (red.).Warszawa, Difin, str. 14-46.

220. Turban E., Sharda R., Aronson J. i King D., (2008). Business Intelligence. A managerial approach. Upper

Saddle River, New Jersey, Pearson/Prentice Hall.

221. Trzcieniecki J., (1980). Projektowanie systemów zarządzania. Warszawa, PWN.

222. Uchwała Rady Miasta Poznania z dnia 11 maja 2010 r.Strategia rozwoju Miasta Poznania 2030.

223. UE, (2012). Zielona księga. Wiedza o morzu 2020 od mapowania dna morskiego do prognozowania

oceanicznego. Luksemburg, Urząd Publikacji Unii Europejskiej.

224. Urban B., (2008). Potrzeby informacyjne - klucz do zrozumienia użytkowników biblioteki akademickiej,

Dąbrowa Górnicza, Wyższa Szkoła Biznesu w Dąbrowie Górniczej.

225. Ustawa z dnia 29 sierpnia 1997 (Dz.U. 2001r. Nr 101, poz. 926 ze zmianami) o ochronie danych

osobowych.

226. Ustawa z dnia 4 lutego 1994 r. (Dz.U. 2006 nr 90 poz. 6) o prawie autorskim i prawach pokrewnych.

227. Ustawa z dnia 27 lipca 2001 r. (Dz.U. 2001 nr 128 poz. 1402) o ochronie baz danych.

228. Ustawa z dnia 6 września 2001 r. (Dz.U. 2001r. Nr 112, poz. 1198 ze zmianami) o dostępie do informacji

publicznej.

229. Ustawa z dnia 18 września 2001 r. (Dz.U.2001. nr 142. Poz. 1590) o samorządzie województwa.

230. Ustawa z dnia 27 października 2001 r. (Dz.U.2001. nr 142. Poz. 1592) o samorządzie powiatowym.

231. Ustawa z dnia 27 sierpnia 2009 r. (Dz.U. 2009 nr 157 poz. 1240) o finansach publicznych.

232. Ustawa z dnia 16 września 2011 r., (Dz. U. z 2011, Nr 204, poz. 1195) o zmianie ustawy o dostępie do

informacji publicznej oraz niektórych innych ustaw.

233. van den Berg L., van Klink H. i van der Meer J., (1993). Governing metropolitan regions. Avebury, Al-

dershot.


219

234. van der Ploeg F., Polelhekke S., (2008). Globalization and the rise of mega-cities in the developing

world. W: Cambrigdge Journal of Regions, Economy and Society. Cambridge Political Economy Socie-

ty, tom 1(3), str. 477-501.

235. Vigden R., Avison D., Wood B. i Wood-Harper T., (2002). Developing Web Information Systems.

Oxford, Butterworth Heinemann.

236. Vishik C., Whinston A., (1999). Knowledge sharing, quality, and intermediation. ACM SIGSOFT

Software Engineering Notes, Nr 24(2), str. 157-166.

237. von Bertalanffy L., (1984). Ogólna teoria systemów. Warszawa, Państwowe Wydawnictwo Naukowe.

238. Wallis A., (1977). Miasto i przestrzeń. Warszawa, PWN.

239. Walsham G., (1993). Interpreting Information Systems in Organizations. Chichester, Wiley.

240. Walsham G., (1995). The emergence of Interpretivism in IS Research. W: Information systems research,

6(4), str. 376-394.

241. Wawrzyniak B., (1977). Decyzje kierownicze w teorii i praktyce zarządzania. Warszawa, Państwowe

Wydawnictwo Ekonomiczne.

242. Weigong Chen, Weibiao Chen, (2009). The Problems Paid Attention to the Development of Urban

Agglomeration GIS in China. International Conference on Management and Service Science, IEEE,

str. 1-3.

243. Wiener N., (1960). Cybernetyka i społeczeństwo. Warszawa, Książka i Wiedza.

244. Wierzchoń S., (2001). Sztuczne systemy immunologiczne. Teoria i zastosowania. Warszawa, Akademicka

Oficyna Wydawnicza EXIT.

245. Willet A., (1951). The Economic Theory of Risk Insurance, University of Pennsylvania Press, Philadelph-

ia.

246. Winograd T. i Florens F., (1986). Understanding Computers and Cogniction. Norwood, Albex

Publishing.

247. Wrycza S., Marcinkowski B. i Wyrzykowski K., (2006). Język UML 2.0 w modelowaniu systemów

informatycznych. Gliwice, Wyd. Helion.

248. www.bip.gov.pl - biuletyn informacji publicznej.

249. www.onet.technowinki - Onet Technowinki.

250. Wrycza S., (2010). Informatyka ekonomiczna. Warszawa, Agencja Wydawnicza Placet.

251. Wyroki Naczelnego Sądu Administracyjnego: z dnia 30 października 2002 r. sygn. akt II SA 18 ½, II

SA1956/02 j II SA 2036-2037/02, niepubl.; z dnia 16 czerwca 2009 r., sygn. akt I OSK 89/09; z dnia 7

grudnia 2010r.; sygn. akt I OSK 1774/10.

252. Yao S., Zhu Y., Chen Z., (2006). The Urban Agglomerations of China. Hefei Shi, Zhongguo ke xue ji shu

da xue chu ban she.

253. Yi J., Maghoul F., Pedersen J., (2008). Deciphering mobile search patterns: a study of Yahoo! mobile

search queries. Proceedings of the 17th

international conference on World Wide Web, ACM, str. 257-266.

254. Założenia do projektu ustawy o zmianie ustawy o dostępie do informacji publicznej oraz niektórych in-

nych ustaw. Data publikacji 18.01.2011.

255. Zawadzka L., (2008). Metody wspomagania decyzji w systemach gospodarczych: koncepcje,

zastosowania, teoria, praktyka. Wydawnictwo Politechniki Gdańskiej, Gdańsk.

256. Zawadzka L., Oliński K., (2010). Algorytmy optymalizacji decyzji logistycznych w zagadnieniach

harmonogramowania zadań w inteligentnych systemach produkcyjnych. W: Gospodarka Materiałowa

i Logistyka. Nr 12, str. 77-80.

257. Zhi Chen i Hongbin Dong, (2010). The Effects of Documents Lineage on Use of Explanation.

W: Document-Driven DSS. Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics (IHMSC), 2010 2nd

International Conference., Tom 1, str. 243 - 248.


220

258. Zieleniewski J., (1975). Organizacja i zarządzanie. Warszawa, Państwowe Wydawnictwo Naukowe.

259. Zieliński J., (2000). Inteligentne systemy w zarządzaniu. Teoria i praktyka. Warszawa, Wydawnictwo

Naukowe PWN.

260. Ziółkowski J., (1965). Urbanizacja miasto i osiedle. Studia socjologiczne. Warszawa, PWN.

261. Zoll A., (2006). Dostęp do informacji prawnej jako prawo obywatelskie. W: Informacja prawna a prawa

obywatela. Konferencja z okazji XXXV-lecia informatyki prawniczej w Polsce i XV-lecia Systemu In-

formacji Prawnej LEX (Gdańsk, 19-20 czerwca 2006). K. Grajewski i J. Warylewski, (red.), Warszawa,

Wolters Kluwer Polska Sp. z o.o., str. 15-22.

262. Zuboff S., (1988). In the Age of the Smart Machine. Nowy York, Basic Books.