Beslutsstöd Flashcards
Vilka två syften har styrning? Beskriv dessa.
Planning = Optimering av resursflöden. Fokus på omvandling och att maximera intäkter och minimera kostnader.
Control = Social/psykologisk sida
Tänker på människorna i verksamheten och deras beteenden, handlingar och aktiviteter och vad det åstadkommer
Vilka värderingar vill vi att de ska ha, hur ska de motiveras att välja rätt beteende, tänker på organisationens bästa?
Affärsstrategier - Miles & Snow, 1978.
Miles & Snow beskriver 4 olika affärstrategier baserat på de 5 faktorerna omvärldsuppfattning, strategi, mål, verksamhetsfokus och organisationsstruktur.
Defender har en stabil uppfattning om omvärlden. Dess strategi är att bibehålla och försvara och målet i effektivitet. Fokus i verksamheten är kostnadskontroll och de har en mekanistisk organisationsstruktur med tydliga regler, rutiner och hierarkier. Här sker förändring långsamt - tänk diskborste!
Prospector har en dynamisk uppfattning om omvärlden och dess strategi är att söka och nyttja nya möjligheter till innovation. Målet är flexibilitet och fokuset i verksamheten är innovation. Den har en organisk organisationsstruktur. Här finns det mycket samarbeten över team, självstyrande grupper, kreativitet uppmuntras hos anställda och kommunikation sker horisontellt, vilket även behöver möjliggöras av IT-stödet.
Analyser har en moderat uppfattning om omvärlden. Strategin är att bibehålla men samtidigt välja vissa nya möjligheter och målet är att mixa effektivitet med flexibilitet. Fokuset är kostnadskontroll och innovation. Detta mixar alltså effektiviteten hos defender med flexibiliteten hos prospector och har dvs viss stabil produktion och viss innovativ.
Reactor saknar omvärldsuppfattning och har ingen tydlig idé utan reagerar snarare på omvärlden. Inga specifika mål finns och fokuset är att arbeta ad hoc.
Osäkerhet (Burchell et al., 1980)
Burchell presenterar en fyrfältare som illustrerar grad av osäkerhet angående organisationers mål (orsak/verkan) och osäkerhet angående konsekvenser. Den syftar till att beskriva att styrsystemets information kan ha olika roller i organisationen.
Låg osäkerhet ang. mål och låg osäkerhet ang. konsekvenser utgörs av en answer machine. Answer machine sammankopplas med system 1-thinking. Bra för verksamheter med automatiserade informationsflöden som vill få automatiserade uppmärksamhetssignaler, kan förknippas med en defender-strategi (Miles & Snow).
Låg osäkerhet ang. mål och hög osäkerhet ang. konsekvenser innebär en learning machine. Innebär organisatoriskt lärande och kopplas till system 2-thinking. Man försöker använda systemet som en answer machine så långt som möjligt för att minska osäkerheten kring mindre beslut med mindre konsekvenser. När det handlar om stora beslut med stora konsekvenser använder man systemet mer för lärande och explorerande. Bra för verksamheter som vill kunna göra planering utifrån olika scenarion och alternativa händelseförlopp.
Hög osäkerhet ang. mål och låg osäkerhet ang. konsekvenser innebär en ammunition machine. Här handlar det om att övertyga om att ens egen ståndpunkt är rätt, t.ex. vilken produkt man ska satsa på i sortimentet. Vanligt vid vi-och-dem-tänk i organisationen
Hög osäkerhet ang. mål och hög osäkerhet ang. konsekvenser innebär en rationalization machine. Här vill man använda informationssystemet för att i efterhand rationalisera besluten, vilka ofta fattas i osäkerhet och ev. med “känsla”. I efterhand använder man information för att försöka påvisa att man hade rätt.
System 1 och system 2-thinking. Vad innebär dessa och vilka styrkor och svagheter har respektive perspektiv?
System 1 baserar beslut på intuition och känsla. Snabbt och billigt. Ofta svårt att förklara/sätta ord på. Använder sig ofta av tumregler/heuristics. Kan kopplas till tacit knowledge. Dess styrkor är att det baseras på erfarenhet och intuition, samt dess snabbhet, “vi bara gör det”. Vi behöver inte lägga energi och resurser på besluten. Svagheter är att alla beslut inte alltid är lämpade, att beslut baseras på känsla och att beslut kan fattas för snabbt, vilket kan resultera att man missar ett steg i rutinen.
System 2 baserar beslut på analys, logik och funderar innan man fattar besluten. Detta är mer resurskrävande än system 1, mer rationellt och går att explicitgöra (kopplat till explicit knowledge). Dess styrkor innebär att beslut är baserade på data och information, det är analytiskt och eftertänksamt och beslutsprocesser kan enkelt härledas. Svagheter är att det är tids- och resurskrävande och kan innebära att man reagerar för långsamt. Kan även riskera bli byråkratiskt, t.ex. regelstyrda myndigheter, med “mycket snack och lite verkstad”.
Hur kan en modern “performance dashboard” stötta system 1 respektive system 2 thinking?
En modern performance dashboard kan stötta system 1 genom att underlätta för dess snabba, intuitiva beslutstagande och samtidigt underlätta för att dessa snabba beslut baseras på relevant och riktig data. Om man vill påverka en ledningsgrupp som t.ex. präglas av system 1 thinking kan en dashboard som tydligt visar upp fördelar med olika beslut genom grön färg eller positiva buzzwords vara ett förslag, vilket vi intuitivt tolkar som positivt genom en bra “känsla” och tumregler från tidigare erfarenheter. Därigenom kan vi utnyttja detta system 1 thinking genom att visuellt underlätta för dess snabba och intuitiva beslutstagande åt särskilda håll.
System 2 thinking kan samtidigt stöttas genom en dashboard som visualiserar relevant data som ligger till grund för beslutsfattande. Genom att härleda förslag till information och data tydligt i dashboarden kan man underbygga beslutsförslag och förhoppningsvis stödja system 2:s svaghet i att vara långsamt och eftertänksamt genom att från start tydligt presentera detta på ett visuellt tydligt och lättförståeligt sätt.
The Commodification of Knowledge (Abbott, 1988)
Abbott (1988) beskriver utvecklingen av IT som att kunskap lyfts bort från experten och objektifieras/bäddas in i teknologin/artefakten, som sedan kan göra diagnosen/resonemanget och tala om vilken handling vi vill ha. Det är detta som Abbott kallar för “commodification of knowledge”. Tänk på exemplet med läkare och födelsemärken som kan identifieras av AI.
Objektiva egenskaper
- Statiska
- T.ex. Natur, Organisation, Teknologi
Subjektiva egenskaper
- Utvecklas över tid
- T.ex. Kultur
ARBETSORDNING:
- Diagnos - vad är det för problem vi har framför oss
- Resonemang/Inference - vilka möjliga lösningar finns det. Kan se olika ut beroende på profession. Syftet är att förutse händelseförlopp för att sätta in korrekta åtgärder.
- Handling - vilken handling vill jag göra
Abbott ansåg att tekniken “stjäl” från oss och absorberar expertis och därigenom arbete från professioner. AI/ES kan både vara en möjlighet för organisationer att effektivisera och hantera större mängder data men samtidigt ett hot.
Descriptive analytics
Deskriptiv analys beskriver nuläget; t.ex. en situation eller vår omsättning. Syftet är att öka förståelsen och att kunna beskriva verksamheten. Det är sammanställande och beskrivande och ger nödvändig info för att ta beslut, ofta genom att producera t.ex. en rapport eller genom dashboards. Beskrivs som Business Intelligence (BI).
- Svarar på frågorna “vad hände” och “vad händer?”.
- Verktygen som används inom deskriptiv analys är dashboards, scorecards, business reporting och data warehousing.
- Resultaten är väldefinierade organisationsproblem och möjligheter.
Predictive analytics
Prediktiv analys ger prediktioner om framtiden baserat på tidigare data och utfall, t.ex. genom användning av forecasting eller AI och data mining. Beskrivs som Advanced Analytics. Ex: om vi ger ett lån till kunden, hur troligt är det att den kommer kunna betala tillbaka?
- Svarar på frågorna “vad kommer hända” och “varför kommer det hända”.
- Verktygen som används är data mining, text mining, web/media mining och forecasting.
- Resultaten är precisa prediktioner och framtida händelser och resultat.
Prescriptive analytics
Preskriptiv analys är normativt och ger rekommendationer för hur vi ska agera på basis av data (vilket skiljer sig från prediktiv analys). Detta göra t.ex. genom expertsystem eller decision support systems (DSS). Beskrivs som Advanced Analytics. Exempel: rekommendation om vi bör bevilja kunden lånet eller inte.
- Svarar på frågorna “vad ska jag göra” och “varför ska jag göra det”.
- Verktygen som används är optimering, simulering, decision models (DSS?) och expertsystem (ES).
- Resultaten är de bästa möjliga organisationsbesluten och handlingarna.
Management Control System som ett “paket” -
Malmi & Brown, 2008
Detta kan beskrivas som ett “paket” av olika element som är utformade för att hjälpa organisationer uppnå sina mål genom planering, övervakning och styrning. Detta är i konstant rörelse, det är flytande och inte “fixed”. Vi kan plocka som vi vill och lägga fokus där det passar situationen och behovet i organisationen. Tänk på hur bra olika delar passar med varandra. Hur mäter vi, vad mäter vi, vad får det för konsekvenser för personalen?
Detta utgörs av fem huvudelement:
1) Kulturell styrning utgörs av klaner, kärnvärden i verksamheten (t.ex. hållbarhet, “vi är företaget som…”) och symboler (t.ex. en tydlig logga på uniformen).
2) Planering behöver knyta av till strategi och strategiskt fokus. Det består dels av långsiktig planering, dels av aktivitetsplanering. Vi behöver planera kring HUR vi ska nå målen, vilket t.ex. kan ske med hjälp av finansiella mått i den cybernetiska styrningen.
3) Cybernetisk styrning utgörs av budget, finansiella mått, icke-finansiella mått samt hybridmått (dvs en blandning av finansiella och icke-finansiella mått). Här pratar man om scorekeeping, dvs mätning av hur vi mår/hur vi möter våra mål genom en slags ranking som kan liknas vid sportens ranking av fotbollsspelare.
4) Belöning och kompensation innebär t.ex. befordringar, middagar och event till personal.
5) Administrativ styrning utgörs av ledningsstruktur, organisationsstruktur och tillvägagångssätt+styrpolicys (t.ex. om vi har värdet “papperslöst kontor”, vilka policys har vi som upprätthåller det värdet?).
Hur hänger då saker ihop i detta paket?
T.ex. stark kulturell styrning hör samman med en organisationsstruktur där folk hjälps åt. Svårt med kulturell styrning och arbetsgrupper som inte har mycket kontakt, då riskerar vi vi-och-dem-känsla. Hade behövt ett belöningssystem som sammankopplar enheter med gemensam belöning
Det balanserade styrkortet (BSC) - Kaplan & Norton, 1992
Det balanserade styrkortet mäter företagets prestation samt vision och strategi i fem olika perspektiv,
1) finansiella perspektivet
- hur ser våra intressenter på oss? –> dåtid
2) kundperspektivet
- hur ser våra kunder på oss? –> nutid (utåt)
3) processperspektivet
- hur effektiva är vi? –> nutid (inåt)
4) innovation/utvecklingsperspektivet
- vad måste förbättras? –> framtid
5) medarbetare
- hur nöjda är våra medarbetare? –> framtid
Perspektiven är rekommendationer och kan anpassas efter organisationens behov.
Fördelar med BSC:
1) Ger struktur till affärsstrategin.
- Det ger utrymme för olika delar i företaget att individualisera sin prestationsmätning, men den passar ändå in i den övergripande strukturen.
2) Underlättar kommunikationen.
- Avdelningar och medlemmar i team talar “samma språk” när det gäller prestationsmätning.
3) Medarbetare förstår organisationens mål.
- Kan hjälpa medarbetare hitta mening och engagemang i sitt arbete.
Nackdelar med BSC:
1) Måste skräddarsys för organisationen
- Systemet kan inte kopieras pga unika behov hos varje företag. Kan ta mycket tid.
2) Övertygelse från hela organisationen krävs
- Måste implementeras från botten till toppen. Ledning måste övertygas och lång inlärningskurva till att få med hela organisationen.
3) Kräver mycket data
- För att det ska fungera behövs all data rapporteras. Detta kan kräva mycket arbete som många kan tycka illa om.
Knowledge management/kunskapsöverföring - Vad innebär tacit knowledge respektive explicit knowledge?
Tacit knowledge innebär sånt vi inte kan sätta ord på. Tyst, osynlig kunskap som är svår att överföra i en organisation.
Explicit knowledge innebär kunskap vi kan formalisera och lämna ifrån oss, skriva ner på papper och är lättare att överföra i organisationer.
Knowledge management/kunskapsöverföring - Beskriv Nonaka & Takeuchis (1995) syn på hur tacit och explicit knowledge hör samman med socialization, internalization, externalization och combination.
Socialization
- Från tacit till tacit
- Socialiseras in i en verksamhet genom att lära sig rätt och fel inom kulturen (tacit knowledge)
- Värdebaserad kunskap, eller se på hur andra gör och härmar
- Svårt att definiera hur kunskapsöverföring går till. Kan ske genom t.ex. mentorskap eller skuggning
- T.ex. när man “hör rätt ljud när metallen slår i bänken”, “en robot som kan smaka om chips är gott”
Externalization
- Från tacit till explicit
- Externaliserar kunskap, dvs försöker få tacit knowledge på pränt så att det blir explicit kunskap
Internalization
- Från explicit till tacit
- Explicit kunskap som ska internaliseras, t.ex. när man pluggar explicit kunskap inför en tenta för att internalisera kunskapen. (Kanske koppla till ambulansförare/pilot?)
Combination
- Från explicit till explicit
- T.ex. att pussla ihop olika typer av explicit kunskap (t.ex. ekonomi med IT i denna utbildning)
Vilken roll har digitalisering och IT inom expertsystem?
Genom expertsystem kan vi använda IT för att på ett avancerat sätt skapa, fånga och leverera värde. Grunden är att transformera analoga dimensioner till digitala genom:
1) Insamling, processande och framsökning av information
2) Hur information rapporteras och kommuniceras
3) Planering och utförande av aktiviteter och procedurer
4) Ersättningen av mänsklig aktivitet och manuellt arbete med automatiserade processer/robotisering.
Något man här måste fråga sig är: hur långt vill vi gå? Ska människan finnas kvar men få stöd av IT, eller vill vi gå längre och låta teknologin “ta över”?
I Wagner et als litteraturstudie från 2017, där de analyserar och summerar fallstudier på området expertsystem mellan åren 1984 och 2016, skriver de följande ang. bedömningen av systemens betydelse (s. 90): “An impact assessment … should be integral to an organization’s overall implementation decision. Merely considering the technical feasibility and cost-effectiveness cannot provide a complete understanding of impact and success from the organizational perspective.” Din uppgift är att kommentera och förklara denna utsaga. Vad menar Wagner et al?
I denna utsago pekar Wagner et al. på att det finns fler hänsynstaganden än bara kostnadsmässiga och tekniska som spelar roll när ett expertsystems påverkan och framgång i organisationen skall analyseras. Detta är synnerligen intressant givet att i deras artikel så använder de sig av “impact” som ett mått på hur expertsystemen i har påverkat organisationerna. Det är inte heller fullständigt förklarat i artikeln exakt hur påverkan på organisationerna mäts. […] Som de själva påpekar så är påverkan på en organisation så mycket mer än bara kostnadsmässiga och tekniska hänsynstaganden och det finns uppenbara svårigheter med att mäta det som finns utöver detta. Hur bedömmer man exempelvis något så subjektivt som användarnöjdhet och användarvänlighet? När det kommer till impact är det också viktigt att tidshorisonten tas i beaktning. Ett system kan vara ett fullständigt fiasko i början av implementationen för att sedan accepteras och omfamnas efter månader och till och med år. Jag ställer mig något kritisk till deras mått av impact men jag tycker det är bra att de själva tar upp komplexiteten med att mäta detta svårfångade fenomen.
