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FACULTAD DE INGENIERIA SISTEMAS DE INFORMACION SISTEMAS DE INFORMACION I TEORIA AÑO 2020 Prof. Adjunta Lic. Analia Herrera Cognetta Universidad Nacional de Jujuy-Facultad de Ingeniería Sistemas de Información- Sistemas de Información I Prof. Lic. Analía N. Herrera Cognetta 2 UNIDAD I Sistemas - Introducción a los Sistemas 1.1 Concepto de Sistemas Es el término más usado en el léxico técnico. Se habla de Sistemas Políticos, Económicos, Sociales, de Calidad y de muchos otros de los cuales la palabra nos dice poco pues es el adjetivo que la acompaña el que da la idea de lo que realmente se está hablando o en que entorno se está desarrollando. El diccionario WEBSTER el cual describe el sistema como un conjunto u observación de cosas relacionadas de tal manera que forman una unidad o un todo orgánico. Conjunto de hechos, principios, reglas, etc, clasificados y ordenados de tal manera que muestran un plan lógico uniendo las diferentes partes. Un método o plan de clasificación u ordenación. Una forma establecida de hacer algo. Un método o un procedimiento. Otros diccionarios también describen: Conjunto de principios sobre una materia enlazados entre si formando un cuerpo de doctrinas, conjunto ordenado de cosas que contribuyen a un fin. Como podemos ver todas las definiciones apuntan a conjunto y organización siendo su único antónimo desorganización. El término de forma general se refiere a un conjunto de elementos o partes que interactúan entre sí, estrechamente relacionadas, funcionando como un todo y excediendo así la simple suma de sus partes individuales. Este criterio queda reforzado y ampliado por George Reynolds al decir que un sistema “es una colección de componentes los cuales están integrados para satisfacer un propósito común.” Concepto de Sistemas Un conjunto de elementos, dinámicamente relacionados, formando una actividad, para alcanzar un objetivo, operando sobre datos/energía/materia, para proveer información/energía/materia. Un conjunto de elementos interrelacionados demodo tal que producen como resultado algo superior y distinto a la simple agregación de los elementos. ¿Qué es un sistema? En el sentido más amplio, un sistema es un conjunto de componentes que interactúan entre sí, para lograr un objetivo común. Nuestra sociedad está rodeada de sistemas. Por ejemplo, cualquier persona experimenta sensaciones físicas gracias a un complejo sistema nervioso formado por el cerebro, la médula espinal, los nervios y las células sensoriales especializadas que se encuentran debajo de la piel, estos elementos funcionan en conjunto para hacer que el sujeto experimente sensaciones de frío, calor, comezón, etc. Las personas se comunican con un lenguaje, que es un sistema muy desarrollado formado por palabras y símbolos que tienen significado para el que habla y para quienes lo escuchan. Así mismo las personas viven en un sistema económico en el que intercambian bienes y servicios por otros de valor comparable y en el que, al menos en teoría, los participantes obtienen un beneficio en el intercambio. Los sistemas, según Ackoff, tienen las siguientes características esenciales: El comportamiento o la conducta de cada uno de sus componentes, tiene un efecto sobre la conducta del todo. Elemento 1 Elemento 2 Elemento 3 Elemento 4 Figura 1 Diagrama de un Sistema http://www.monografias.com/trabajos16/objetivos-educacion/objetivos-educacion.shtml http://www.monografias.com/trabajos11/basda/basda.shtml http://www.monografias.com/trabajos10/lamateri/lamateri.shtml http://www.monografias.com/trabajos7/sisinf/sisinf.shtml Universidad Nacional de Jujuy-Facultad de Ingeniería Sistemas de Información- Sistemas de Información I Prof. Lic. Analía N. Herrera Cognetta 3 El modo en que cada elemento o componente se comporta y el modo en que influye, depende al menos de cómo se comporte otro elemento del sistema. Todo posible subgrupo de elementos o componentes del sistema (subsistema) tiene un efecto sobre la conducta del todo, y ninguno tiene un efecto independiente sobre él. Según las definiciones: En todo sistema existen los siguientes componentes: elementos, relaciones y objetivo. Los elementos o partes que conforman un sistema pueden ser humanos o mecánicos, tangibles o intangibles, estáticos o dinámicos. Las relaciones entre los elementos son las que hacen que todo sistema sea complejo. La importancia de las relaciones, tanto en el análisis y el diseño como en el comportamiento del sistema, es fundamental. En cuanto al objetivo, puede afirmarse que constituye la razón de ser de un sistema. El objetivo define al sistema; nada puede hacerse respecto a un sistema (estudiarlo, rediseñarlo, evaluarlo, operarlo, dirigirlo, etc.) si no se conoce su objetivo. El logro de un resultado superior y distinto a la simple agregación de los elementos constituye lo que se llama “efecto sinérgico”. Si a un sistema se le saca (o se le agrega) una parte, no puede esperarse que siga funcionando igual; pero, a raíz de la sinergia, ni siquiera puede esperarse que funcione “igual, menos (o más) la proporción de esa parte”. La Naturaleza de los Sistemas Definición del término básico: SISTEMA “Un sistema es un grupo de elementos interdependientes o que interactúan regularmente formando un todo.” Ejemplos: 1. Un grupo de cuerpos que interactúan bajo la influencia de fuerzas relacionadas (Sistema Gravitacional). 2. Un grupo de órganos del cuerpo humano que juntos llevan a cabo una o más funciones vitales (ej.: el Sistema Digestivo). 3. Un grupo de aparatos o una organización que forma una red, especialmente para distribuir algo o para servir a un propósito común (ej.: Sistema Telefónico, Sistema de calefacción, Sistema de autopistas, Sistema de Proceso de Datos) Como podemos ver de la definición anterior, existen muchos tipos diferentes de sistemas; de hecho, casi todo aquello con lo cual entramos en contacto durante nuestra vida cotidiana es un sistema o bien parte de un sistema o ambas cosas. Empezaremos por dividir todos los sistemas en 2 categorías principales: · Sistemas Naturales · Sistemas Hechos por el Hombre Sistemas Naturales 1. Sistemas Físicos: incluyen entre otros, ejemplos tan variados como: 1.1. Sistemas Estelares: galaxias, sistemas solares, etc. 1.2. Sistemas Geológicos: ríos, cordilleras, etc. 1.3. Sistemas Moleculares: organizaciones complejas de átomo. 2. Sistemas Vivientes: 2.1. Raza humana 2.2. Animales 2.3. Plantas 2.4. Grupos sociales 2.5. Compañías 2.6. Naciones Sistemas Hechos por el Hombre 1. Sistemas Sociales: organizaciones de leyes, doctrinas, costumbres, etc. 2. Sistemas de Transporte: redes de carreteras, canales, aerolíneas, buques cargueros, etc. 3. Sistemas de Comunicación: teléfono, télex, señales de humo, señales de manos, etc. 4. Sistemas de Manufactura: fábricas, líneas de montaje, etc. Universidad Nacional de Jujuy-Facultad de Ingeniería Sistemas de Información- Sistemas de Información I Prof. Lic. Analía N. Herrera Cognetta 4 5. Sistemas Financieros: contabilidad, inventarios, libro mayor, bolsa de valores, etc. Tipos de sistemas En cuanto a su constitución, pueden ser físicos o abstractos: Sistemas físicos o concretos: compuestos por equipos, maquinaria, objetos y cosas reales. El hardware. Sistemas abstractos: compuestos por conceptos, planes,hipótesis e ideas. Muchas veces solo existen en el pensamiento de las personas. Es el software. En cuanto a su naturaleza, pueden cerrados o abiertos Sistemas Cerrados Este tipo de sistemas parecen sometidos a leyes de evolución intrínsecas, y aislados de su entorno, del que están perfectamente diferenciados y con el que no intercambian absolutamente nada. Es decir, un sistema cerrado es aquel que no hace nada en ninguna parte y carece de finalidad, por lo que, desde la perspectiva de un observador externo, el sistema cerrado, al no intercambiar flujos con su entorno, es un sistema inactivo, aunque en su interior puedan ocurrir una serie de sucesos. Estos sistemas existen tan solo en el mundo de los “modelos”, pero no hay objetos reales que tengan estas características, aunque para bastantes de ellos, como ocurre con mecanismos cuyo tamaño puede oscilar desde un reloj hasta el sistema solar, pueden ser modelos muy adecuados. Son objeto de estudio de la Física Clásica y muy en particular de la mecánica racional. Para los sistemas cerrados modelados según las leyes de la mecánica racional el tiempo es reversible, de forma que es posible, conociendo el estado actual del sistema saber cuál fue su estado en cualquier tiempo anterior. Así por ejemplo, la posición de los planetas en un instante dado, determina de forma unívoca la posición de los mismos en todo instante posterior y, no solo eso, también permite conocer la posición en los instantes anteriores: para algunos de estos sistemas la flecha del tiempo es reversible. El siglo XVIII contempla el gran desarrollo de la termodinámica. Los sistemas que son objeto de estudio parece que son sistemas “vivos”, pues se observa en ellos una apariencia de evolución y el tiempo ya no es reversible. Pero es solo una apariencia: siguen siendo sistemas cerrados. Y es que la caracterización de un sistema como cerrado no se hace en función a la naturaleza de su evolución. El segundo principio de la termodinámica de Carnot_Clausius, explica la evolución continua de un sistema cerrado hacia una total desorganización, en la que desaparecen las estructuras introducidas por las condiciones iniciales y son substituidas por una homogeneización absoluta. La entropía en los sistemas Cerrados Esta evolución viene medida por una magnitud, la entropía, una función positiva del tiempo que crece continuamente hasta que el sistema alcanza el estado de equilibrio y uniformidad. Para comprender el concepto utilizaremos el siguiente ejemplo, en el que consideramos veinte bolas que inicialmente están situadas en el compartimiento A de una caja (Fig 1) Cada vez que transcurre un minuto cada bola, con independencia de las demás, tiene una probabilidad p de pasar al otro compartimento, y una probabilidad q=1-p de quedar en el mismo. Si el sistema no es perturbado exteriormente, un ordenador con un sencillo programa nos simulará la evolución del sistema y http://www.monografias.com/trabajos12/consti/consti.shtml http://www.monografias.com/Computacion/Hardware/ http://www.monografias.com/trabajos15/hipotesis/hipotesis.shtml http://www.monografias.com/trabajos14/genesispensamto/genesispensamto.shtml http://www.monografias.com/Computacion/Software/ http://www.monografias.com/trabajos7/filo/filo.shtml Universidad Nacional de Jujuy-Facultad de Ingeniería Sistemas de Información- Sistemas de Información I Prof. Lic. Analía N. Herrera Cognetta 5 observará como, con pequeñas fluctuaciones y con independencia del valor de p, el sistema alcanza una situación de equilibrio que corresponde a la repartición equitativa de las bolas en los dos compartimentos. (La herramienta matemática adecuada para modelar esta situación es conocida como una cadena de Markov). Parece pues que la entropía puede ser vista como una medida de probabilidad (no es una probabilidad) y que en un sistema cerrado evoluciona hacia un estado de máxima probabilidad. La conclusión práctica es que en un sistema tipo “organización” que haya alcanzado su estado de máxima entropía, la monotonía es la norma, y el aburrimiento es generalizado. Esto no siempre es malo, pero la psicología y la experiencia del día a día nos muestran como el caos, es el padre de toda evolución creativa, y el conflicto y la perturbación los motores de la vida social y de la persona. La historia nos recuerda como los grandes imperios tras haber alcanzado un estado de máxima entropía (desorganización, pérdida del sistema de valores), han desaparecido ante el empuje de sociedades “bárbaras” que, creando el caos en la estructura de la vieja sociedad, dieron lugar a una estructura nueva, para, a su vez, sufrir un fin similar. (Ver Teoría del Caos) Sistemas abiertos: El concepto de sistema abierto fue acuñado en el primer tercio de este siglo por el biólogo Ludwing von Bertalanffy, al observar que el notable y a la vez improbable proceso de permanente equilibrio e incrementado nivel de organización de los sistemas vivos y de muchas estructuras sociales, económicas e industriales creadas por el hombre, no podía ser explicado bajo la perspectiva de una entropía creciente. La razón de ello habría que buscarla en el hecho de que estos sistemas interaccionan con su entorno: son sistemas abiertos. Estos sistemas intercambian con su entorno flujos de materia, energía e información y estos flujos marcan diferencias esenciales con los sistemas cerrados. El sistema abierto interactúa constantemente con el ambiente en forma dual, o sea, lo influencia y es influenciado. El sistema cerrado no interactúa. El sistema abierto puede crecer, cambiar, adaptarse al ambiente y hasta reproducirse bajo ciertas condiciones ambientes. El sistema cerrado no. Es propio del sistema abierto competir con otros sistemas, no así el sistema cerrado. En un sistema abierto es posible, a partir de diferentes condiciones iniciales, alcanzar un estado final dado, pero no predeterminado de forma única, utilizando para ello diferentes mecanismos reguladores: el principio de equifinalidad. La realidad nos muestra como los organismos vivos y muchas de las estructuras artificiales creadas por el hombre, presentan una tendencia a una mayor heterogeneidad y a unos niveles crecientes de organización. Ello es debido a que el incremento constante de entropía, que se produce en todo sistema se ve contrarrestado en los sistemas abiertos por una importación de entropía negativa, gracias precisamente a esos flujos que, en forma de adquisición de energía, generación de información, inmigraciones, nuevas formas de pensamiento, revoluciones, cambios de objetivos, etc, pueden incluso llegar a disminuir la entropía. Es claro que estos flujos producen perturbaciones en el sistema, pero es la asimilación de los mismos y no su eliminación, la que permite que el sistema continúe funcionando. TEORÍA GENERAL DE SISTEMAS Introducción La Segunda Guerra Mundial marcó el fin de una etapa de la cultura Occidental que comenzó con el renacimiento, la Era de la Máquina, y dio comienzo a una nueva época, la Era de los Sistemas. En la Era de la Máquina, el hombre buscó fragmentar el mundo, analizar su contenido y las experiencias derivadas de ello condujeron a la última de las partes indivisibles: átomos, elementos químicos, células, instintos, percepción elemental y así sucesivamente. Estos elementos fueron tomados y relacionados de acuerdo a las leyes causales, leyes que hacían ver el comportamiento del hombre como una máquina. Este concepto mecanicista del mundo no daba cabida en la ciencia al estudio de la libre voluntad, la búsqueda de objetivos y propósitos. Con la Segunda Guerra Mundial hubo una desviación hacia la Era de los Sistemas. Un sistema es un todo que no puede ser tomadoen partes sin que se pierdan sus características esenciales y, por lo tanto, se Universidad Nacional de Jujuy-Facultad de Ingeniería Sistemas de Información- Sistemas de Información I Prof. Lic. Analía N. Herrera Cognetta 6 debe estudiar como un todo. Ahora en lugar de explicar el todo en términos de sus partes, las partes comienzan a ser explicadas en términos del todo. Antecedentes de la TGS La TGS tiene su origen en los mismos orígenes de la filosofía y la ciencia. La palabra Sistema, proviene de la palabra systëma, que a su vez procede de synistanai (reunir y de synistëmi (mantenerse juntos). El concepto de sistema es muy antiguo, los griegos ya planteaban la interacción de objetos de la realidad y cómo su comportamiento se manifestaba en una totalidad. Aristóteles dijo “El TODO es más que la suma de sus PARTES”, sentando las bases de la que hoy es la Teoría General de Sistemas. A pesar de una historia cimentada en el enfoque sistémico, es solo a partir de 1920 que la TGS toma cuerpo en el proceso científico. Parsons utilizó en 1937 conceptos como estructura, función, tensión y sistema, presentes en su libro “La estructura de la acción social”, Stanley, botánico inglés, acuñó el término de ecosistema tan manejado hoy en ecología (1935), en psicología, la teoría Gestalt aportó elementos claves para comprender la visión sistémica, sin embargo fue Bertalanffy quien en 1945 se propuso articular todos esos conceptos y desarrollar una teoría. En pos de una teoría general de los sistemas. La ciencia moderna se caracteriza por la especialización siempre creciente, impuesta por la inmensa cantidad de datos, la complejidad de las técnicas y de las estructuras teóricas dentro de cada campo. De esta manera, la ciencia está escindida en innumerables disciplinas que sin cesar generan subdisciplinas nuevas. En consecuencia, el físico, el biólogo, el psicólogo y el científico social están, por así decirlo, encapsulados en sus universos privados, y es difícil que pasen palabras de uno de estos compartimientos a otro. A ello, sin embargo, se opone otro notable aspecto. Al repasar la evolución de la ciencia moderna topamos con un fenómeno sorprendente: han surgido problemas y concepciones similares en campos muy distintos, independientemente. La meta de la física clásica era a fin de cuentas resolver los fenómenos naturales en un juego de unidades elementales gobernadas por leyes “ciegas” de la naturaleza. Esto lo expresaba el ideal del espíritu laplaciano que, a partir de la posición y momento de sus partículas, puede predecir el estado del universo en cualquier momento. Esta visión mecanicista no se alteró -antes bien, se reforzó- cuando en la física las leyes deterministas fueron reemplazadas por leyes estadísticas. Sin embargo, en contraste con esta visión mecanicista han aparecido en varias ramas de la física moderna problemas de totalidad, interacción dinámica y organización. La concepción organísmica es básica para la biología moderna. Es necesario estudiar no sólo partes y procesos aislados, sino también resolver los problemas decisivos hallados en la organización y el orden que los unifican, resultantes de la interacción dinámica de partes y que hacen el diferente comportamiento de éstas cuando se estudian aisladas o dentro del todo. Finalmente, en las ciencias sociales el concepto de sociedad como suma de individuos a modo de átomos sociales -el modelo del hombre económico- fue sustituido por la inclinación a considerar la sociedad, la economía, la nación, como un todo superordinado a sus partes. Esto trae consigo los grandes problemas de la economía planeada, pero también refleja nuevos modos de pensar. Este paralelismo de principios cognoscitivos generales en diferentes campos es aun más impresionante cuando se tiene en cuenta que se dieron independientemente, sin que casi nunca interviniera nada de la labor e indagación en campos aparte. El sentido de esta disciplina puede ser circunscrito como sigue. La física se ocupa de sistemas de diferentes niveles de generalidad. Se dilata desde sistemas bastante especiales- como los que aplica el ingeniero a la construcción de un puente o una máquina -hasta leyes especiales de disciplinas físicas como la mecánica o la óptica, hasta leyes de gran generalidad, como los principios de la termodinámica, aplicables a sistemas de naturaleza intrínsecamente diferente- mecánicos, calóricos, químicos o lo que sean. Nada prescribe que tengamos que desembocar en los sistemas tradicionalmente tratados por la física. Podemos muy bien buscar principios aplicables a sistemas en general, sin importar que sean de naturaleza física, biológica o sociológica. Si planteamos esto y definimos bien el sistema, hallaremos que existen modelos, principios y leyes que se aplican a sistemas generalizados, sin importar su particular género, elementos y “fuerzas” participantes. De aquí que adelantemos una nueva disciplina llamada Teoría General de los Sistemas. Su tema es la formulación y derivación de aquellos principios que son válidos para los “sistemas” en general. Universidad Nacional de Jujuy-Facultad de Ingeniería Sistemas de Información- Sistemas de Información I Prof. Lic. Analía N. Herrera Cognetta 7 Teoría General de los Sistemas: “Existen modelos, principios y leyes aplicables a sistemas generalizados o a sus subclases, sin importar su género particular, la naturaleza de sus elementos componentes y las relaciones o fuerzas que imperan entre ellos. Parece legítimo pedir una teoría no ya de sistemas de clase más o menos especial, sino de principios universales aplicables a los sistemas en general” “Se diría entonces que una teoría general de los sistemas sería un instrumento útil al dar, por una parte, modelos utilizables y transferibles entre diferentes campos y evitar, por otra, vagas analogías que han perjudicado a menudo el progreso en dichos campos”. (Bertalanffy, 1976: p.33, 34) La teoría general de sistemas se ha desarrollado en el siglo XX. Se caracteriza por ser una teoría de principios universales aplicables a los sistemas en general. Hasta avanzado este siglo, la ciencia moderna había sido dominada por el enfoque analítico, es decir, por la reducción de problemas complejos a sus componentes aislables más pequeños. Este enfoque suministró las relaciones causales que los científicos buscaban. Sin embargo, cuando se trataba de fenómenos complejos, el todo resultaba ser más que la simple suma de las propiedades de las partes tomadas por separado. Se comprobó que el comportamiento de los sistemas complejos (y, en realidad, todos lo son) debe explicarse no sólo en función de sus componentes, sino también en función de todo el conjunto de relaciones existentes entre ellos. Esto constituyó un cambio de metodología. La teoría general de los sistemas no persigue analogías vagas y superficiales. Poco valen, ya que junto a las similitudes entre fenómenos siempre se hallan también diferencias. En un sentido amplio, la Teoría General de Sistemas (TGS) se presenta como una forma sistemática y científica de aproximación y representación de la realidad y, al mismo tiempo, como una orientación hacia una práctica estimulante para formas de trabajo transdisciplinarias. En cuanto al paradigma científico, la TGS se caracteriza por su perspectiva holística e integradora, en donde lo importante son las relaciones y los conjuntos que a partir de ellas emergen. En tanto práctica, la TGS ofrece un ambiente adecuado para la interrelación y comunicación fecunda entre especialistas y especialidades.Consideraremos aquí que hay grados en la explicación científica, y que en campos complejos y teóricamente poco desarrollados tenemos que conformarnos con lo que el economista Hayek llamó con justicia “explicación en principio”. Un ejemplo indicará el sentido de esto: La economía teórica es un sistema altamente adelantado que suministra complicados modelos para los procesos en cuestión. Sin embargo, por regla general los profesores de economía no son millonarios. Dicho de otra manera, saben explicar bien los fenómenos económicos “en principio”, pero no llegan a predecir fluctuaciones de la bolsa con respecto a determinadas participaciones o fechas. Con todo, la explicación en principio es mejor que la falta de explicación. Si se consigue insertar los parámetros necesarios, la explicación “en principio” en términos de teoría de los sistemas pasa a ser una teoría análoga en estructura a las de la física. El biólogo y epistemólogo Ludwig von Bertalanffy presenta en la década de 1950 los planteamientos iniciales de la TGS, trabajó en el concepto de sistema abierto, e inició el pensamiento sistémico como un movimiento científico importante. Desde sus planteamientos Bertalanffy rechazó: La idea de Bertalanffy surge a partir de la NO existencia de conceptos y elementos que le permitieran estudiar los sistemas vivos (posteriormente se consideran a los sistemas sociales también), ya que estos son sistemas complejos con propiedades particulares y diferentes a las de los sistemas mecánicos. Igualmente, consideró la tendencia hacia la integración de diferentes tipos de ciencias naturales, sociales e incluso exactas, con el fin de dar soluciones mas integradas a los problemas presentes en los sistemas y en oposición a la creciente especialización del conocimiento que se había dado hasta ese entonces y seguía en aumento. Bertalanffy consideró que el objeto de estudio de todas las ciencias debían ser los sistemas. Universidad Nacional de Jujuy-Facultad de Ingeniería Sistemas de Información- Sistemas de Información I Prof. Lic. Analía N. Herrera Cognetta 8 La Teoría General de Sistemas no busca solucionar problemas o intentar soluciones prácticas, pero sí producir teorías y formulaciones conceptuales que pueden crear condiciones de aplicación en la realidad empírica. Según Bertalanffy los fines principales de la Teoría General de Sistema son: Conducir hacia la integración en la educación científica. Desarrollar principios unificadores que vayan verticalmente por el universo de las ciencias individuales. Centrarse en una Teoría General de Sistemas. Tendencia general hacia una integración en las varias ciencias, naturales y sociales. Medio importante para aprender hacia la teoría exacta en los campos no físicos de la ciencia. Resumen del enfoque de la TGS (sistémico) en oposición al enfoque clásico (mecanicista-cartesiano) Bases Epistemológicas de la Teoría General de Sistemas: Según Bertalanffy se puede hablar de una filosofía de sistemas, ya que toda teoría científica de gran alcance tiene aspectos metafísicos. El autor señala que "teoría" no debe entenderse en su sentido restringido, esto es, matemático, sino que la palabra teoría está más cercana, en su definición, a la idea de paradigma de Kuhn ("Considero a los paradigmas como realizaciones científicas universalmente reconocidas que, durante cierto tiempo, proporcionan modelos de problemas y soluciones a una comunidad científica" Thomas Kuhn). El distingue en la filosofía de sistemas una ontología de sistemas, una epistemología de sistemas y una filosofía de valores de sistemas. Universidad Nacional de Jujuy-Facultad de Ingeniería Sistemas de Información- Sistemas de Información I Prof. Lic. Analía N. Herrera Cognetta 9 La ontología se aboca a la definición de un sistema y al entendimiento de cómo están plasmados los sistemas en los distintos niveles del mundo de la observación, es decir, la ontología se preocupa de problemas tales como el distinguir un sistema real de un sistema conceptual. Los sistemas reales son, por ejemplo, galaxias, perros, células y átomos. Los sistemas conceptuales son la lógica, las matemáticas, la música y, en general, toda construcción simbólica. Bertalanffy entiende la ciencia como un subsistema del sistema conceptual, definiéndola como un sistema abstraído, es decir, un sistema conceptual correspondiente a la realidad. El señala que la distinción entre sistema real y conceptual está sujeta a debate, por lo que no debe considerarse en forma rígida. La epistemología de sistemas se refiere a la distancia de la TGS con respecto al positivismo o empirismo lógico. Bertalanffy, refiriéndose a sí mismo, dice: "En filosofía, la formación del autor siguió la tradición del neopositivismo del grupo de Moritz Schlick, posteriormente llamado Círculo de Viena. Pero, como tenía que ser, su interés en el misticismo alemán, el relativismo histórico de Spengler y la historia del arte, aunado a otras actitudes no ortodoxas, le impidió llegar a ser un buen positivista. Eran más fuertes sus lazos con el grupo berlinés de la Sociedad de Filosofía Empírica en los años veintitantos; allí descollaban el filósofo- físico Hans Reichenbach, el psicólogo A. Herzberg y el ingeniero Parseval (inventor del dirigible)". Bertalanffy señala que la epistemología del positivismo lógico es fisicalista y atomista. Fisicalista en el sentido que considera el lenguaje de la ciencia de la física como el único lenguaje de la ciencia y, por lo tanto, la física como el único modelo de ciencia. Atomista en el sentido que busca fundamentos últimos sobre los cuales asentar el conocimiento, que tendrían el carácter de indubitable. Por otro lado, la TGS no comparte la causalidad lineal o unidireccional, la tesis que la percepción es una reflexión de cosas reales o el conocimiento una aproximación a la verdad o la realidad. Bertalanffy señala "[La realidad] es una interacción entre conocedor y conocido, dependiente de múltiples factores de naturaleza biológica, psicológica, cultural, lingüística, etc. La propia física nos enseña que no hay entidades últimas tales como corpúsculos u ondas, que existan independientemente del observador. Esto conduce a una filosofía ‘perspectivista’ para la cual la física, sin dejar de reconocerle logros en su campo y en otros, no representa el monopolio del conocimiento. Frente al reduccionismo y las teorías que declaran que la realidad no es ‘nada sino’ (un montón de partículas físicas, genes, reflejos, pulsiones o lo que sea), vemos la ciencia como una de las ‘perspectivas’ que el hombre, con su dotación y servidumbre biológica, cultural y lingüística, ha creado para vérselas con el universo al cual está ‘arrojado’ o más bien, al que está adaptado merced a la evolución y la historia". La filosofía de valores de sistemas se preocupa de la relación entre los seres humanos y el mundo, pues Bertalanffy señala que la imagen de ser humano diferirá si se entiende el mundo como partículas físicas gobernadas por el azar o como un orden jerárquico simbólico. La TGS no acepta ninguna de esas visiones de mundo, sino que opta por una visión heurística. Finalmente, Bertalanffy reconoce que la teoría de sistemas comprende un conjunto de enfoques que difieren en estilo y propósito, entre las cuales se encuentra la teoría de conjuntos (Mesarovic) , teoría de las redes (Rapoport), cibernética (Wiener), teoría de la información (Shannon y Weaver), teoría de los autómatas (Turing), teoría de los juegos (von Neumann), entre otras. Por eso, la prácticadel análisis aplicado de sistemas tiene que aplicar diversos modelos, de acuerdo con la naturaleza del caso y con criterios operacionales, aun cuando algunos conceptos, modelos y principios de la TGS –como el orden jerárquico, la diferenciación progresiva, la retroalimentación, etc.– son aplicables a grandes rasgos a sistemas materiales, psicológicos y socioculturales. Bertalanffy aportó ideas que transformaron radicalmente nuestra visión del mundo: el todo es más que la suma de sus partes; el todo determina la naturaleza de las partes; las partes no pueden comprenderse si se consideran aisladas del todo; las partes están dinámicamente interrelacionadas o son interdependientes. Su investigación marcó un salto cualitativo en la comprensión y desarrollo de la teoría de sistemas, entendiendo por sistema a un conjunto de elementos que funciona como un todo. Los fundamentos básicos de la disciplina cibernética se basan en el enfoque Sistémico. Se interesa principalmente por el flujo de comunicación en los sistemas complejos. Aunque la cibernética se ha aplicado ante todo a los problemas de mecánica, su modelo de retroalimentación, control y regulación tiene una gran aplicación tanto en los sistemas biológicos como en los sociales. Universidad Nacional de Jujuy-Facultad de Ingeniería Sistemas de Información- Sistemas de Información I Prof. Lic. Analía N. Herrera Cognetta 10 El Todo y sus partes Bertalanffy demostró que las organizaciones no son entes estáticos y que las múltiples interrelaciones e interconexiones les permite retroalimentarse y crecer en un proceso que constituye su existir. En el continuo de aprendizaje y retroalimentación que mejora las salidas y entradas y perfeccionan el proceso, Bertalanffi desentrañó la vida de las organizaciones. ENFOQUE METODOLÓGICO ¿Qué es un enfoque metodológico? El enfoque con que vemos una realidad depende de nuestro punto de vista, y éste depende de nuestro punto de ubicación. Así, el enfoque con que vemos, por ejemplo, la estatua ecuestre que está en el centro de la plaza, dependerá de nuestra ubicación en la misma, ya que es una lógica consecuencia de ella. Por ello, para explicar, justificar y demostrar la validez de nuestro enfoque, tenemos que explicar, justificar y demostrar la validez de nuestra ubicación, es decir, cómo y por qué llegamos ahí y, sobre todo, por qué seguimos ahí. Los enfoques metodológicos que se emplean actualmente en las Ciencias Humanas son diferentes entre sí porque, ordinariamente, implican una ubicación con dos opciones previas, que muy raramente se hacen explícitas y menos aún se analizan o se tienen en cuenta las consecuencias que de este análisis pudieran derivarse. Estas opciones previas son la opción epistemológica y la opción ontológica. Todo investigador se fija como objetivo alcanzar unos conocimientos seguros y confiables para resolver los problemas que la vida le plantea. Pero, en los medios académicos, se aspira también a que estos conocimientos sean ciencia, es decir, que se puedan demostrar. ENFOQUE DE SISTEMAS Mundo Real - Enfoque Sistémico El enfoque de sistemas puede describirse como: La aparición del enfoque de sistemas tiene su origen en la incapacidad manifiesta de la ciencia para tratar problemas complejos. El método científico, basado en reduccionismo, repetitividad y refutación, fracasa ante fenómenos muy complejos por varios motivos: · El número de variables interactuantes es mayor del que el científico puede controlar, por lo que no es posible realizar verdaderos experimentos. · La posibilidad de que factores desconocidos influyan en las observaciones es mucho mayor. Como consecuencia, los modelos cuantitativos son muy vulnerables. El problema de la complejidad es especialmente patente en las ciencias sociales, que deben tratar con un gran número de factores humanos, económicos, tecnológicos y naturales fuertemente interconectados. En este caso la dificultad se multiplica por la imposibilidad de llevar a cabo experimentos y por la propia intervención del hombre como sujeto y como objeto (racional y libre) de la investigación. La mayor parte de los problemas con los que tratan las ciencias sociales son de gestión: organización, planificación, control, resolución de problemas, toma de decisiones. En nuestros días estos problemas aparecen por todas partes: en la administración, la industria, la economía, la defensa, la sanidad, etc. Así, el enfoque de sistemas aparece para abordar el problema de la complejidad a través de una forma de pensamiento basada en la totalidad y sus propiedades que complementa el reduccionismo científico El enfoque de sistemas aparece como una reacción frente al súper especialista generado por la Universidad Nacional de Jujuy-Facultad de Ingeniería Sistemas de Información- Sistemas de Información I Prof. Lic. Analía N. Herrera Cognetta 11 excesiva factorización de las ciencias de principios del siglo XX. En ese momento, se advirtió que la ciencia requería gente que, sabiendo poco de los detalles, viera la totalidad. Los científicos comprendieron que, debido a la interacción entre las partes, el todo asume atributos propios que faltarían si se eliminara una parte o se modificaran las relaciones. Este enfoque de sistemas vino, así, a complementar, sin sustituirlo, al método analítico. El enfoque de sistemas implica tener un concepto del “todo” mientras se analizan sus partes, tal como cuando se arma un “rompecabezas”. Es una forma de pensar integrada, aun cuando se deba analizar parte por parte. Permite comprender mejor la naturaleza de los problemas y disminuir la dificultad del análisis. Puesto que todos los sistemas son complejos y los seres humanos tenemos racionalidad limitada para manejarlos, no es posible hacer un análisis completo de un sistema; por ello, se aborda parte por parte. Pero se cometería un grave error si ese análisis de las partes se realizara olvidando que ellas están interrelacionadas y conforman un todo, al que tanto las partes como sus relaciones proporcionan una particular estructura. Como lo señala James C. Emery 11: “El hecho de que los sistemas que nos rodean sean sistemas o que sólo se perciban como tales no tiene mayor importancia. En forma universal, el hombre piensa en términos jerárquicos (problemas y subproblemas) como una manera de reducir su mundo complejo a entidades más fáciles de abarcar para su mente. Si los sistemas no existieran, sería imprescindible inventarlos”. Reflexionando sobre el método científico que se da en las ciencias Naturales, el mismo puede resumirse en las tres erres: Reduccionismo, repetibilidad y refutación, vemos que ha logrado crear ciencia a través de la interacción de estas, reduciendo la complejidad del mundo real en experimentos cuyos resultados se validan mediante la repetibilidad y construyendo conocimientos por la refutación de las hipótesis iniciales sobre la situación en estudio, este es el modo sistemático con el que se ha creado ciencia. Este método tiene su soporte filosófico en el "Positivismo" (Sistema filosófico que admite únicamente el método experimental". En las ciencias administrativas, todavía se sigue utilizando el método científico en problemas de empresa, porque a través de la repetición del uso de una de entre tantas técnicas dadas (investigación de operaciones, la optimización), la estadística aplicada, etc y seleccionando variables relevantes- es decir siendo reduccionistas- se ha buscado la repetibilidad de los sucesos y la refutación de las hipótesis pretendiendo una "ley" en administración, fórmula matemática o algoritmoque permitan explicar tantas veces se quiera el fenómeno empresarial en estudio. En suma, se ha tratado de ajustar la realidad a la teoría volviéndonos dogmáticos, en vez de orientar la técnica a la realidad como una herramienta más para incrementar nuestro conocimiento sobre aquella. Por otro lado, el ser reduccionista- es decir el dividir el todo en partes y estudiar iterativamente sus partes, sus subpartes, etc. en mayor detalle sin tener en cuenta la totalidad- ha originado que el enfoque y la solución sean parciales irreales y sesgados. Así por ejemplo cuando se habla de nuestra realidad escuchamos que es un problema de tipo económico-financiero, de índole político, de orden social, etc, pero no se habla ni se enfoca el problema de modo integral, analizando las interrelaciones existentes entre estos factores (y otros) y que en conjunto originan un comportamiento distinto de la totalidad que la suma de sus partes no puede explicar. A este respecto, el análisis y la búsqueda de soluciones a los problemas sociales en general y empresariales en particular, reclaman un nuevo enfoque que nos permita no ser reduccionistas en nuestras apreciaciones sino por el contrario nos ayude a visualizar los elementos que conforman la situación en estudio, la forma como interactúan y el efecto o comportamiento total que generan, permitiéndonos también analizar la influencia de todo lo "externo". Esta manera de ver la realidad es el denominado "Enfoque de Sistemas" basado en el Holismo (La realidad es una totalidad de campos de acción que interfieren) paradigma intelectual iniciado por Bertalanffy a través de su Teoría General de los Sistemas, y que en pocos años de existencia está contribuyendo a enseñarnos a observar la realidad de un modo diferente y complementario al de la ciencia. Ya se han realizado muchos estudios en el análisis de problemas de lo más variados en empresas e instituciones como cárceles, municipios, hospitales, beneficencias, etc. a través de los cuales se han tratado de llegar a soluciones mediante el empleo de conceptos de sistemas en el afán de crear un cuerpo de conocimientos basado en la experiencia. Como resultado de esta investigación ha surgido una metodología llamada "Metodología de los Sistemas Blandos-MSB" o Soft Sistem Methodology SSM creado por Peter Checkland. Esta metodología define lo que se denomina Sistemas Duros (Hard System) sistemas bien definidos y concretos. Ej: la actividad de construir un puente. Y Sistemas Blandos (Soft System) sistemas difíciles de definir. Ej: establecer los objetivos de una empresa. Por tanto, tenemos que admitir que en el mundo real nos encontramos con problemas "duros" y problemas "blandos" Problema duro Es un problema del mundo real que se puede formular como la búsqueda de medios 1 Emery, James C. Sistemas de Planeamiento y Control en la Empresa. Buenos Aires: El Ateneo, 1983. Universidad Nacional de Jujuy-Facultad de Ingeniería Sistemas de Información- Sistemas de Información I Prof. Lic. Analía N. Herrera Cognetta 12 eficientes para lograr un fin definido. Problema blando Es un problema del mundo real que no puede formularse como la búsqueda de medios eficientes para lograr un fin determinado, es decir un problema en el cual los fines, metas e intenciones son en sí mismo problemáticos. Se tienen situaciones problemáticas complejas, no estructuradas o difusas, donde los objetivos son difíciles de determinar, las medidas de rendimiento son de tipo cualitativo y el proceso de toma de decisiones es en condiciones de incertidumbre. Es decir, cuando los problemas son duros, es posible aplicar para su solución alguna técnica específica: teoría de decisiones, Pert, CPM, econometría, análisis costo-beneficio. Es decir, se usa la Metodología de los Sistemas Duros y cuando los problemas son blandos - mayoría de los casos de las organizaciones y grupos sociales de diverso tipo - la solución depende de las restricciones de espacio-tiempo en que surge dicho problema, solución que sería muy distinta en otras circunstancias. Aparte de ello, lo resaltante aquí, es que se cambia el paradigma de la optimización en la administración por el paradigma del aprendizaje, es decir la idea de mejorar(optimizar) la "solución" elegida(entre otras) de la situación problema que se analiza por el de incrementar el conocimiento sobre la misma (aprender) mediante su observación a través de tantos puntos de vista como sean posibles, tomando conciencia de que cada uno de ellos nos llevará a una solución determinada. Ej: El área de comercialización de una empresa podría ser vista como: * Un sistema que busca colocar unos productos determinados en el mercado. * Un sistema que permita satisfacer las necesidades de la demanda. * Un sistema orientado a establecer un balance entre lo producido por el area de transformación y los stocks y los requerimientos de la demanda. * Un sistema que conduzca a minimizar los costos de comercialización. * Un sistema que busca maximizar el margen de utilidad. * Un sistema que permita fijar la imagen de un producto en el mercado. Y cada posición conceptual, nos llevará a un "resultado determinado" para dicha situación-problema (el área de comercialización). Las técnicas tradicionales no son negadas sino complementadas. Características del Enfoque de Sistemas: Interdisciplinario Cualitativo y Cuantitativo a la vez Organizado Creativo Teórico Empírico Pragmático El enfoque de sistemas se centra constantemente en sus objetivos totales. Por tal razón es importante definir primeros los objetivos del sistema y examinarlos continuamente y, quizás, redefinirlos a medida que se avanza en el diseño. Utilidad y Alcance del Enfoque de Sistemas: Podría ser aplicado en el estudio de las organizaciones, instituciones y diversos entes planteando una visión Inter, Multi y Transdisciplinaria que ayudará a analizar y desarrollar a la empresa de manera integral permitiendo identificar y comprender con mayor claridad y profundidad los problemas organizacionales, sus múltiples causas y consecuencias. Así mismo, viendo a la organización como un ente integrado, conformada por partes que se interrelacionan entre sí a través de una estructura que se desenvuelve en un entorno determinado, se estará en capacidad de poder detectar con la amplitud requerida tanto la problemática, como los procesos de cambio que de manera integral, es decir a nivel humano, de recursos y procesos, serían necesarios de implantar en la misma, para tener un crecimiento y desarrollo sostenibles y en términos viables en un tiempo determinado. Universidad Nacional de Jujuy-Facultad de Ingeniería Sistemas de Información- Sistemas de Información I Prof. Lic. Analía N. Herrera Cognetta 13 Diferencia del Enfoque de Sistema con el Enfoque Tradicional y otras áreas del pensamiento como el Enfoque Sistemático: Bajo la perspectiva del enfoque de sistemas la realidad que concibe el observador que aplica esta disciplina se establece por una relación muy estrecha entre él y el objeto observado, de manera que su "realidad" es producto de un proceso de co-construcción entre él y el objeto observado, en un espacio y tiempo determinado, constituyéndose dicha realidad en algo que ya no es externo al observador y común para todos, como lo plantea el enfoque tradicional, sino que esa realidad se convierte en algo personal y particular, distinguiéndose claramente entre lo que es el mundo real y la realidad que cada observador concibe para sí. Laconsecuencia de esta perspectiva sistémica, fenomenológica y hermenéutica es que hace posible ver a la organización ya no como que tiene un fin predeterminado (por alguien), como lo plantea el esquema tradicional, sino que dicha organización puede tener diversos fines en función de la forma cómo los involucrados en su destino la vean, surgiendo así la variedad interpretativa. Estas visiones estarán condicionadas por los intereses y valores que posean dichos involucrados, existiendo solamente un interés común centrado en la necesidad de la supervivencia de la misma. ENFOQUE DE SISTEMAS PARA LA RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS Enfoque de Sistemas: Es un esquema metodológico que sirve como guía para la solución de problemas, en especial hacia aquellos que surgen en la dirección o administración de un sistema, al existir una discrepancia entre lo que se tiene y lo que se desea, su problemática, sus componentes y su solución. El enfoque de sistemas son las actividades que determinan un objetivo general y la justificación de cada uno de los subsistemas, las medidas de actuación y estándares en términos del objetivo general, el conjunto completo de subsistemas y sus planes para un problema específico. El proceso de transformación de un insumo (problemática) en un producto (acciones planificadas) requiere de la creación de una metodología organizada en tres grandes subsistemas: Formulación del problema Identificación y diseño de soluciones Universidad Nacional de Jujuy-Facultad de Ingeniería Sistemas de Información- Sistemas de Información I Prof. Lic. Analía N. Herrera Cognetta 14 Control de resultados Esto indica que los lineamientos básicos de trabajo son: 1. El desarrollo de conceptos y lineamientos para estudiar la realidad como un sistema (formulación del modelo conceptual). 2. El desarrollo de esquemas metodológicos para orientar el proceso de solución de problemas en sus distintas fases. 3. El desarrollo de técnicas y modelos para apoyar la toma de decisiones, así como para obtener y analizar la información requerida. El enfoque de sistemas tiene como propósito hacer frente a los problemas cada vez más complejos que plantean la tecnología y las organizaciones modernas, problemas que por su naturaleza rebasan nuestra intuición y para lo que es fundamental comprender su estructura y proceso (subsistema, relaciones, restricciones del medio ambiente, etc.). La Necesidad del Enfoque de Sistemas: El razonamiento común para justificar la necesidad del enfoque de sistemas, consiste en señalar que en la actualidad se enfrentan múltiples problemas en la dirección de sistemas cada vez más complejos. Esta complejidad se debe a que los elementos o partes del sistema bajo estudio están íntimamente relacionados ya que el sistema mismo interactúa en el medio ambiente y con otros sistemas. Un ejemplo es el transporte, cuyo estudio lleva a considerar no sólo equipo, infraestructura, demanda y operación, sino también variables del entorno tan diversas como tecnología, contaminación, normatividad, seguridad, reordenación y uso del suelo, factibilidad financiera, etc. El número de ejemplos de este tipo puede ampliarse fácilmente (una empresa, un centro de abasto, o un sistema de información) e incluso llevarse a niveles macro al citar la estrecha vinculación que existe entre factores como pobreza, delincuencia, educación, salud, empleo, productividad, inflación, votos electorales, etc. Proceso de Solución de Problemas utilizando el Enfoque de Sistemas: Subsistema Formulación del Problema: Tiene como función el identificar los problemas presentes y los previsibles para el futuro, además de explicar la razón de su existencia y para su comprensión se divide de la siguiente manera: Planteamiento de la problemática. Investigación de lo real. Formulación de lo deseado. Evaluación y diagnóstico. Subsistema Identificación y Diseño de Soluciones: Su propósito es plantear y juzgar las posibles formas de intervención, así como la elaboración de los programas, presupuestos y diseños requeridos para pasar a la fase de ejecución, este punto está dividido en: Generación y evaluación de alternativas. Formulación de bases estratégicas. Desarrollo de la solución. Subsistema Control de Resultados: Todo plan estrategia o programa este sujeto a ajustes o replanteamientos al detectar errores, omisiones, cambios en el medio ambiente, variaciones en la estructura de valores, etc. Y este punto está dividido de la siguiente manera: Planeación del control Evaluación de resultados y adaptación. Universidad Nacional de Jujuy-Facultad de Ingeniería Sistemas de Información- Sistemas de Información I Prof. Lic. Analía N. Herrera Cognetta 15 DATO E INFORMACIÓN Diferencia entre dato e información: Los datos pueden y deberían interpretarse como la materia prima utilizada para producir Información. En consecuencia, consideramos que los datos deben constituir uno de los pilares fundamentales de un Sistema de Información. La mayoría de las personas utiliza los términos DATO e INFORMACIÓN de forma indistinta, sin embargo, no significan lo mismo. Esta diferencia es importante cuando se definen y desarrollan Sistemas de Información. DATO: es una colección de hechos considerados en forma aislada. CONCEPTO DE DATO Un dato es una representación formalizada de entidades o hechos, adecuada para la comunicación, interpretación y procesamiento por medios humanos o automáticos. Por ejemplo, en una organización, existen empleados, muebles, etc. Para cada empleado, hay un número de legajo; para cada mueble, un número de inventario, etc. Del mismo modo, existen representaciones simbólicas de lo que sucede en una organización. Por ejemplo, si se realiza una venta al contado, esa venta generará datos como un número de factura, un importe percibido, etc. El dato es un material de valor escaso o nulo para un individuo en una situación concreta; es una representación simbólica que por sí misma no reduce la dosis de ignorancia o el grado de incertidumbre de quien tiene que tomar una decisión. Los datos describen la organización. Estos hechos aislados portan un significado, pero en general no son de utilidad por sí solos. Son hechos físicos que no contienen un significado inherente, no incluyen necesariamente interpretaciones u opiniones, y no llevan asociado ningún rasgo indicativo que pueda desvelar su importancia o su relevancia. El nombre del cliente, el importe de la compra o el número de transacción bancaria que aparece en una factura podrían ser considerados como ejemplos típicos de datos dentro del contexto de las empresas. El dato es la personificación material de la información, constituye su base, por dato se entiende el resultado de las observaciones representadas en un lenguaje determinado y que es independiente de la idea o efecto que pueda producir en él, utilizarlo (*)Dato = soporte físico de la información. Es importante señalar algunas características de los datos de la mano de esta caracterización. Por un lado, que al ser acontecimientos físicos, los datos son sencillos de capturar, estructurar, cuantificar o transferir. Por otro, que un mismo dato puede informar o no a un agente dependiendo, como veremos a continuación, del stock previo de conocimiento del agente. Por otro, que en el seno de una organización los datos acostumbran a ser conjuntos de caracteres alfanuméricos materializados sobre un documento (físico o electrónico). Y, por último, que en el mismo contexto, en el de las organizaciones, la acumulaciónindiscriminada de datos no siempre lleva necesariamente a una mejora en la toma de decisiones. Los datos son piezas informativas, pero que no tienen un valor real por sí mismos, sino en dependencia de sus relaciones con otros datos y del nivel de elaboración que hayan recibido durante el proceso de dirección del sistema. El dato se compone de dos elementos básicos: el nombre genérico de este y su contenido. Por ejemplo: “Índice Dow-Jones = 3454,45”. En ese mismo ejemplo podemos apreciar que para lograr que el dato se convierta en información, o sea, en un elemento útil para dirigir el sistema necesita de la relación con otros datos, por ejemplo, la fecha y la hora a la que corresponde ese valor del Dow-Jones. Para que los datos aislados se conviertan en información se hace necesario un proceso compuesto por varias actividades complementarias en muchos casos, pero que también pueden desarrollarse autónomamente. Estas son: Captación: Implica asimilar el dato primario, el cual debe reflejar un hecho real. Se representa por medio de símbolos de un lenguaje previamente determinado. Adquisición: Similar al anterior, pero se produce cuando el dato se obtiene de una base de datos u otra fuente, previamente desarrollada. Transmisión: Envío del dato a través de canales de transmisión (correo tradicional, líneas de telecomunicación computarizadas, etc.), a lugares donde será utilizado. Almacenamiento: Conservación del dato en archivos o bases de datos de diferentes modalidades. Presupone una organización dada que permita su recuperación eficaz y eficiente. Modificación: Cambio del contenido físico del dato, en función de las necesidades del usuario de este. Por ejemplo, un contador puede necesitar un dato relacionado con el valor de una determinada factura, Universidad Nacional de Jujuy-Facultad de Ingeniería Sistemas de Información- Sistemas de Información I Prof. Lic. Analía N. Herrera Cognetta 16 pero quizás tiene solo los datos relativos al precio de los productos o servicios facturados y la cantidad de estos. Se requerirá entonces multiplicar uno por el otro. Asociación: Relación de un dato con otro para conferirle más capacidad informativa. El ejemplo del índice Dow-Jones vinculado a la fecha y a la hora del día a los que corresponde ilustra perfectamente esta actividad. Cálculo: Operaciones matemáticas que se realizan sobre los datos para conferirle más valor informativo. Implican la agregación o suma, la desagregación o resta, la clasificación u ordenamiento, la selección, etcétera. Consulta: Búsqueda en los archivos o bases de datos, en base a un determinado criterio, para poder utilizar los datos almacenados en la solución de un determinado problema. Distribución: Entrega de la información procesada a aquellos que la utilizarán en el proceso de dirección de la entidad. Según Reynolds los datos tienen las siguientes características: exactitud, totalidad, pertinencia, oportunidad y auditabilidad. INFORMACIÓN: Concepto de información Información es el significado que una persona asigna a un dato. La información es un dato o un conjunto de datos evaluados por un individuo concreto que trabaja, en un momento dado, sobre un problema específico, para alcanzar un objetivo determinado. La información se genera a partir de un grupo de datos seleccionados para reducir la dosis de ignorancia o el grado de incertidumbre de quien debe adoptar una decisión. Suponga usted, por ejemplo, que su jefe le pide que le informe la cantidad de nuevos afiliados incorporados en la última semana. Luego de que usted obtiene la información, la escribe en un papel que envía a su jefe a través de un mensajero. Si este mensajero observa el mensaje escrito en el papel, sólo ve una cantidad. Esa cantidad no tiene ningún significado para él. Para el mensajero, el contenido del mensaje no es información. En cambio, cuando el mensajero entrega el papel al destinatario, éste lee el contenido y, a pesar de que “ve” lo mismo que vio el mensajero, ese contenido tiene significado para él: es información, pues sabe que “ésa” es la cantidad de afiliados incorporados en la última semana. Por lo tanto, nada es intrínsecamente información. La misma representación simbólica que para una persona puede ser un dato, para otra puede ser información. O puede serlo para esa misma persona, en otro momento o frente a otro problema. La información hace referencia, pues, a datos estructurados y seleccionados para un usuario, una situación, un momento y un lugar. Mientras no sean evaluados o aplicados a un problema específico, los datos seguirán siendo sólo datos, es decir, símbolos con poco o ningún significado. Es necesario, pues, habilitar los medios para convertir los datos en información. Éste es, precisamente, el papel del sistema de información, según se verá más adelante. Es el conocimiento adquirido por causa del procesamiento de datos, la información se identifica con el dato dotado de significado, es un dato que ha sido manipulado, con lo que resulta de utilidad para alguien. En otras palabras la información debe tener VALOR (caso contrario sería un dato). La información debe entenderse como el subconjunto de datos que adquieren significado para el receptor de los mismos. O dicho en otros términos: un dato pasa a ser información cuando adquiere significación para su receptor, un dato es o no información dependiendo de si es o no significativo para ese receptor. La información aporta al que la recibe algo que este no sabría o confirma algo que sospechaba. Lo que para una persona es información, para otra podría ser un simple dato. (Ej. Cuentas de clientes) La información es el resultado del procesamiento y análisis de los datos, constituyendo así el resultado de los sistemas informativos, los cuales toma como punto de partida conjuntos de datos relacionados entre si, que a su vez son el resultado de las continuas observaciones y apuntes que el hombre ha realizado como ser consciente o de los registros fósiles, deformaciones o trazas de agresiones en plantas u objetos que lo rodean, incluso de su propia atmósfera, o como resultado de equipos registradores conectados a maquinarias o sistemas. Por tanto la información es aquel dato procesado para un nivel técnico o social a partir de datos contenidos, en registros los cuales pueden no explicarles nada a los investigadores o lectores por estar demasiados abstracto al contexto en que este se desarrolla, siendo así la base estadística para toda investigación. La velocidad y la exactitud con que los gerentes pueden recibir información sobre lo que está funcionando bien o lo que está funcionando mal determinan, en gran medida, la eficacia que tendrán los sistemas de control. Los diseñadores de sistemas ven los datos en forma de disposiciones de registros, estructuras de datos, esquemas de bases de datos, organizaciones de archivos, campos, índices. Algunos de ellos, si se presentan Universidad Nacional de Jujuy-Facultad de Ingeniería Sistemas de Información- Sistemas de Información I Prof. Lic. Analía N. Herrera Cognetta 17 de forma adecuada, pueden ser correctamente interpretados por los usuarios del sistema, pero en la mayoría de los casos no es así. Podemos resumir esas ideas a partir del siguiente principio: (*)Información = conjunto de datos dotados de significado. (*)Estas definiciones corresponden al Modelo Estandar: ver discusión en PÉREZ-MONTORO, Mario (2004). Identificación del conocimiento organizacional: la propuesta epistemológica clásica [documento de proyecto en línea]. <http://www.uoc.edu/in3/dt/20390/index.html>“La información es un conjunto organizado de datos, que constituye un mensaje sobre un cierto fenómeno o entidad. La información permite resolver problemas y tomar decisiones, ya que su uso racional es la base del conocimiento”. Los datos en bruto de la caja de un supermercado se pueden procesar y organizar para producir información significativa, como el total de ventas unitarias de detergente de trastes o el ingreso total de las ventas de dicho producto para una tienda o territorio de ventas específico. INFORMACIÓN DIFUSA La información difusa es: El conjunto organizado de datos que constituye un mensaje sobre un cierto fenómeno o entidad pero que tiene la característica de ser poco clara, exacta o concreta. La información difusa bloquea a las organizaciones a poder entender el verdadero valor o significado de la información, como objetivo deseado de informar. La información puede ser difusa en casos donde los datos interrelacionados no pueden ser medibles para su análisis. Por ejemplo, analizando la información interna de una organización se puede obtener fácilmente datos sobre las ventas realizadas, la producción o el inventario, estos datos están medidos de manera cuantitativa, por lo cual se convierte en información clara para su comprensión y análisis. Por otro lado la información puede volverse difusa. En un estudio de mercado, tomando en cuenta los gustos de las personas en cuanto al gusto de cierto producto, en este caso pueden existir variables difíciles de medir, por ejemplo aspectos subjetivos de producto, calificadores, o emociones, suponiendo que la información es recolectada mediante encuestas, después esta información se vuelve difícilmente medible, se vuelve una información difusa, que está clara para su buen entendimiento. La información difusa puede comprenderse con el conjunto de datos que difícilmente pueden ser procesados u analizados para obtener información veraz que pueda dar las herramientas necesarias a los individuos y los guíe en la toma de decisiones. El manejo y uso de esta información dentro de las organizaciones es relevante ya que se puede tener gran cantidad de datos pero si estos no pueden ser transformados en información clara y concisa difícilmente ayudara a la gerencia y los demás departamentos para poder realizar la toma de decisiones. http://www.gestiopolis.com/recursos3/docs/mar/estmktpref.htm http://www.gestiopolis.com/administracion-estrategia/toma-de-decisiones.htm Universidad Nacional de Jujuy-Facultad de Ingeniería Sistemas de Información- Sistemas de Información I Prof. Lic. Analía N. Herrera Cognetta 18 Herramientas de información difusa Las herramientas de información difusa surgen con la necesidad de esclarecer y facilitar la comprensión de la información y poder así crear un conocimiento en quien la analiza. A continuación, se mencionan algunas herramientas que pueden ser útiles para el manejo de la información difusa: Análisis de datos cuantitativos La información cuantitativa es menos difusa, generalmente es más clara porque es dada de forma numérica. Su medición y análisis se puede realizar teniendo conocimiento sobre el manejo de diverso software que facilitan de gran forma la obtención de información para la toma de decisiones. Análisis de datos cualitativos Por otra parte, los datos cualitativos son más difícil de analizar ya que los datos son medidos en base a conceptos subjetivos, por lo tanto, la información se vuelve difusa o difícil de comprender. A través de diversos métodos heurísticos se pueden proponer varias soluciones y en algunos casos los métodos empleados a través de software especializados pueden generar una solución ideal. Lógica difusa La imprecisión puede estar relacionada a cualquier tipo de datos de acuerdo a sus características. En algunos casos un concepto puede tener distintos significados dependiendo el contexto y los tiempos. Por ejemplo, la temperatura puede variar en muchos contextos un día soleado no será igual en época de invierto o en época de primavera, así que la descripción de lo que sería un día cálido varia en algunos grados dependiendo la estación del año y el lugar. (Luna, 2002) Este tipo de difusiva esta enlazada a otros campos de estudio, por ejemplo, a la sociología, finanzas, ingeniería, entre otras. Una solución a lo planteado anteriormente, es la teoría de los conjuntos difusos, que fue introducida por L.A. Zadeh en el año de 1965. Su propuesta considera que cada elemento tiene un grado de pertenencia a un conjunto y este valor puede ser entre 1 y 0. La lógica difusa es uno de los métodos más recientes para el análisis de información cualitativa, sin embargo, existe gran variedad de programas que acercan la información veraz a los individuos. La comunicación en el manejo de información difusa La comunicación es un factor relevante en las empresas, ya que de esta forma transfieren la información entre las distintas unidades de la organización. La comunicación dentro de las organizaciones puede ser horizontal cuando los individuos son considerados del mismo estatus y vertical cuando es entre los superiores y los subordinados. Para facilitar el entendimiento de la información es necesario que la información ya se encuentre clara y concisa para facilitar el proceso de comunicación, ya que de lo contrario genera dificultades en los procesos administrativos y operacionales de la empresa, retrasando las actividades. Información y Conocimiento Tanto el concepto de “información” como el de “conocimiento”, están profundamente arraigados en la cultura general del ser humano. Usamos ambos conceptos intuitivamente, sin un necesario rigor en su empleo. Sin embargo, no siempre lo hacemos de una forma correcta. N. Weiner, por ejemplo, define la información en relación con el papel que juega dentro de la organización de un sistema. Expresa que “información” es aquello que permite reducir la desorganización en un sistema. Desde Universidad Nacional de Jujuy-Facultad de Ingeniería Sistemas de Información- Sistemas de Información I Prof. Lic. Analía N. Herrera Cognetta 19 otro punto de vista nos dice que “información” es “entropía negativa”, “negación de la entropía” o “neguentropía” y define la entropía como el nivel de desorganización de un sistema determinado. O sea, según Weiner, si existe la información adecuada en cantidad y calidad en un sistema —y una empresa desde luego lo es— ese sistema funcionará organizadamente. Claude Shannon, fundador de la teoría de la información, demuestra que solo es información aquella comunicación entre dos elementos de un sistema que trasmita un contenido desconocido para el elemento receptor de esa comunicación. En otras palabras, la información redundante deja de serlo en el sentido estricto de la palabra. S. Beer, uno de los padres fundadores de la cibernética, precisa que la información permite la regulación y el control dentro de todo sistema informativo, pues reduce la “variedad” de estados del sistema y la reducción de la variedad hace más predecible el sistema. También agrega que el ruido en el sistema aumenta la variedad (y por tanto la incertidumbre) sin aumentar la información. Vale la pena aclarar que el “ruido” es la introducción de una variable informativa extraña en el sistema o la existencia de valores alterados en las variables normales de dicho sistema, debido a factores exógenos u otra situación indeseada; durante el proceso de captación, manipulación, transmisión, conservación, distribución y utilización de la información de entrada al mencionado sistema. Para decirlo con otras palabras,el ruido es aquello que parece información, pero que no lo es, y el resultado de su existencia es que distorsiona la verdadera información. Resumiendo, la información es una relación comunicativa entre los elementos de un sistema que resulta necesaria para dirigir a este, en el sentido más amplio de las funciones de dirección: planificación, organización, mando y control. Para que la información permita dirigir al sistema, debe cumplir los siguientes requisitos: Debe reflejar adecuadamente las relaciones materiales, financieras, comerciales, energéticas, etc; que se producen en el sistema. Debe ser útil, definiéndose como tal la conveniencia de su existencia para las funciones que se desarrollan en el sistema. Debe abarcar todos los aspectos importantes y esenciales del hecho o fenómeno que la generó. Debe ser confiable y veraz. En el caso de reflejar hechos sistemáticos, debe recibirse por el destinatario regular y sincrónicamente. Debe permitir la toma de decisiones, el control y la organización en el sistema. Debe ser flexible en cuanto a su contenido y a su forma. No debe dar lugar a interpretaciones ambiguas o erróneas. Debe llegar a manos de su destinatario en el menor tiempo posible (técnica y económicamente hablando), a partir del momento en que ocurrió el hecho que debe reflejar. La forma en que llega a su destino debe ser la más adecuada para su utilización. De no ser así, puede incluso desvirtuarse su contenido y su finalidad, e impedir su empleo correcto. Nada que no cumpla esos requisitos mínimos puede ser considerado “información”. Los sistemas de control y la información pretenden ayudar a cada administrador a llevar a cabo su función de control, es por eso que deben ser elaborados a la medida de cada uno de ellos. Para esto se hace necesario: Evitar la información sobrante. Es común encontrar en las organizaciones de vez en cuando a alguien quejándose de la falta de información, lo que en ocasiones puede ser cierto, pero en la mayoría de los casos lo que sucede es lo contrario, es decir, que se dispone de grandes volúmenes de información, mucha más de la necesitada y las personas no saben discernir entre lo que constituye información relevante y la que no lo es, se ahogan en un mar de papeles y comienzan a culpar a sus jefes de que les informan poco. Incluso pueden prestarles atención a informaciones que no le son útiles, olvidando las que les son imprescindibles. Los directivos no pueden tomar decisiones exactas y oportunas si no cuentan con suficiente información. No obstante, con frecuencia, los directivos reciben demasiada información irrelevante e inútil. Si reciben más información de la que pueden utilizar en forma productiva, quizás pasen por alto la información sobre problemas graves. Conocer que existen asuntos de los que es obligatorio informar, pero otros que sería imprudente mostrar a quienes no se debe por lo desestabilizadores que pueden resultar. Conseguir que la información sea lo más completa y exacta posible: la omisión de algún acontecimiento, puede llevar a una valoración errónea de la situación y, por tanto, a una decisión desafortunada e incompleta. Mientras más exacta sea una información, más calidad tendrá y podrá recurrirse a ella con más confianza a la hora de tomar decisiones. Sin embargo, en general, el costo de obtener información aumenta conforme a la calidad deseada; se eleva. Si una información de mejor calidad no suma nada a la capacidad del directivo para tomar la decisión, entonces no vale el costo extra. Universidad Nacional de Jujuy-Facultad de Ingeniería Sistemas de Información- Sistemas de Información I Prof. Lic. Analía N. Herrera Cognetta 20 Lograr que la información sea oportuna de forma tal que este disponible a tiempo para intervenir. El momento oportuno dependerá de la situación. El dirigente no debe tener la información ni antes ni después de lo que la necesita, ya que una anticipación podría distraer su atención hacia cosas que no le son útiles en ese momento y una información tardía imposibilita la toma de decisiones en el momento preciso. La información ofrecida por un sistema de información debe estar al alcance de la persona indicada y en el momento oportuno para que se emprendan las medidas adecuadas. Evitar la redundancia de la información. Aunque pueda parecer que la repetición de datos por varios canales informativos es beneficiosa; no lo es, ya que generalmente ninguna información obtenida por dos o más fuentes coincide, lo cual hace dudar de su veracidad. En cambio al obtenerla mediante un emisor único este se siente comprometido a que sea la más veraz posible, pues de lo contrario será suya la responsabilidad de no tomar correctamente la decisión correspondiente La información debe llegar en forma clara y legible a los que van a hacer uso de ella. Se deben eliminar los tecnicismos y complicaciones que entorpecerían la labor del dirigente. La información que reciben los directivos debe ser relevante para sus funciones y labores. El director de recursos humanos seguramente no necesita saber cuántos son los niveles de inventarios, y el director a cargo de reordenar los inventarios no necesita saber nada de la condición del personal de otros departamentos. Lograr que la información vaya acompañada de una buena dosis de motivación, de forma tal que aquel que recibe las indicaciones, si estas son emitidas con claridad, las pueda hacer propias e incentivarlos a tomar decisiones. Es el caso típico de las comunicaciones burocráticas inútiles, las cuales encarecen indebida y excesivamente la actividad del sistema, entorpecen esta y dificultan o impiden el logro de los objetivos; y aunque lo parecen, por su forma externa, no son “información”. La información es necesaria para dirigir un sistema, pero no es suficiente. Es necesario poseer “conocimientos”. Conocimiento El conocimiento contiene información, desde luego, pero es mucho más que eso. Este presupone la capacidad de utilizar la información que se posee para solucionar problemas prácticos de la entidad en que se labora, de forma tal que se logren los objetivos de esta, en una forma eficiente y eficaz. El conocimiento implica el “saber hacer”. La pedagoga, N. Talízina nos dice que los conocimientos no pueden ni asimilarse ni conservarse fuera de las acciones. Agrega que “saber” es siempre realizar alguna actividad o acciones relacionadas con los conocimientos dados. Insiste en la acción cuando nos expresa que el grado (calidad) de la asimilación de los conocimientos se determina por la variedad y el carácter de los tipos de actividad en los cuales los conocimientos pueden funcionar. Otro pedagogo, V. V. Davydov, expresa que la base de todo el conocimiento humano es la actividad práctica objetiva, productiva: el trabajo; dándole a este una amplia connotación, en la cual, por supuesto, cabe con todo derecho la gestión de sistemas complejos como las empresas y entidades socioeconómicas en general. En otra esfera científica encontramos también criterios sobre el concepto “conocimiento” que corroboran su vinculación inseparable a la práctica. Por ejemplo, D. W. Rolston, conocido especialista en sistemas expertos y en inteligencia artificial, relaciona el conocimiento con la posesión de información sobre hechos relevantes y aspectos teóricos, con la existencia de reglas de procedimientos prácticos necesarias para la solución de problemas y con la existencia de una capacidad heurística que el ser humano pone en práctica cuando no existen reglas de procedimiento invariables que aplicar en una situación dada. Se desprende de los planteamientos de Rolston la importancia de la analogía en este caso, la cual se apoya en la existencia
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