Daily Archives: January 13, 2014

“Websitet anvender cookies til at huske dine indstillinger og målrette annoncer. Ved at bruge sitet accepterer du dette. Læs mere.”

Budskabet er nemt at huske, for vi ser det alle mange gange hver eneste dag i forskellige former.

Det popper nemlig op som en popup, der skal klikkes væk, på stort set alle danske websites, når dagens første besøg aflægges.

Dag efter dag og besøg efter besøg på website efter website bliver brugerne præsenteret for det samme automatiske budskab igen og igen.

Man siger godt nok, at gentagelse fremmer forståelsen, men enhver skoleelev (og lærer) ved, at der er en hårfin grænse mellem øget forståelse og dyb irritation ved evindelige gentagelser.

Med andre ord: Man kommer ikke langt ved at gentage de samme budskaber igen og igen. Tværtimod bliver brugeren hurtigt både døv og blind over for budskabet.

Få minutter
Sådan er det også på internettet, hvor brugerne på dagens surfer-rundture efter nyheder og lignende typisk kun bruger nogle få minutter på hvert website, der hurtigt gennemgåes og forlades, hvorefter brugeren bevæger sig videre til et nyt website. Og et nyt. Og et nyt.

Og hvert sted popper den samme enslydende cookie-besked op.

Det betyder, at brugeren på få minutter kan blive præsenteret for den samme besked flere gange. Nøjagtigt ligesom i går. Og dagen før. Og dagene før.

Døvheden og blindheden har for længst sat ind og pop up’en er blot et irriationsmoment, der hurtigt klikkes væk, fordi den dækker over det væsentlige.

Cookie-advarslen blev indført i Danmark i december 2011 med den såkaldte cookie-bekendtgørelse, der bygger på et EU-direktiv.

Hensigten var dengang at beskytte internetbrugernes privatliv ved at forlange deres samtykke, når de besøger websites, der tracker dem.

Ifølge EU-direktivets logik sker dette ved at præsentere dem for den automatiske pop up.

Fortsættes …

To DTU-forskere, professor Lars Kai Hansen og postdoc Trine Julie Abrahamsen, har løst et problem, der kan få stor betydning for medico-teknik, internethandel og i den finansielle verden.

De har fjernet blinde vinkler i big data. 

De blinde vinkler kan opstå, når computeren skal kombinere mange og usikre faktorer i nye data, og kan i værste fald betyde, at den overser vigtige informationer og ledes til en forkert beslutning, der kan have store konsekvenser i eksempelvis medico-branchen.

Matematisk trick
Løsningen, som de har fundet frem til, bygger på et matematisk trick, som kan hjælpe til at opdage og kompensere for de blinde vinkler og dermed give computeren mulighed for at handle mere korrekt.

Lars Kai Hansen og Trine Julie Abrahamsen har videreudviklet den såkaldte ‘supportvektor-maskine’, der blev opfundet af den russiske matematiker Vladimir Vapnik og hans team i 1992.

Metoden er siden blevet en af de absolut mest benyttede computerteknologier indenfor en lang række felter, fra medicinsk teknologi til internethandel.

Supportvektor-metoden finder anvendelse indenfor diagnosticering af sygdomme på baggrund af scanningsbilleder og genetik, i bankers kreditvurdering af kunderne og indenfor områder som automatisk dokumentanalyse og online-reklamer.

De to forskere har netop offentliggjort deres resultater i tidsskriftet Pattern Recognition Letters.

Halvering af fejlraten
DTU-forskerne har blandt andet påvist, at den nye metode kan forbedre computerens evne til at skelne mellem forskellige leukæmi-typer ud fra gen-data.

Dette problem er en klassisk udfordring for kunstig intelligens indenfor medicinsk forskning, hvor hurtig udredning og korrekt klassificering af sådanne sygdoms-undertyper kan være afgørende for at tilbyde den optimale behandling.

Indenfor leukæmi-problemet kan den nye løsning næsten halvere fejlraten sammenlignet med almindelige supportvektor-maskiner.

Læs også:

Dataanalyse: Så hurtigt går det i amerikanske firmaer

En anden måde at perspektivere viden på er ved at se på det dilemma som findes i alle projekter. Hans Mikkelsen og Jens O. Riis præsenterer nedenstående figur i deres bog: Grundbog i projektledelse (jeg har tilladt mig at lave en enkelt tilføjelse med blåt til figuren – herom lidt senere).

Ser vi på den viden, som vi opbygger gennem et projektforløb, så kan den beskrives med den grønne kurve på figuren: I begyndelsen af projektet har vi en meget begrænset viden om projektet, det produkt som vi udvikler og det marked, som det skal anvendes i. Undervejs opbygges vores viden og når projektet er færdigt, vil vi så at sige have maksimal viden i dette domæne.

Ser vi ligeledes på de beslutninger, som vi tager gennem projektforløbet, og i hvor højt grad disse indvirker på, om vores projekt bliver en succes eller ej, så følger disse beslutningers betydning en kurve som den røde i figuren. Beslutninger taget tidligt i projektet har stor betydning for, om vores projekt bliver en succes eller ej, mens beslutninger taget sent i projektet ikke gør den store forskel.

Dilemmaet er, at vi træffer alle de vigtige beslutninger på det tidspunkt, hvor vi har mindst tilgængelig information og viden om projektet – dér hvor det største gab er mellem vidensniveauet og beslutningers betydning.

Hvordan løses dette dilemma?

I Waterfall vil man sige, at løsningen er at gøre sit hjemmearbejde bedre således at vidensniveauet bliver højere tidligt i projektet. Projektet skal altså front-loades med yderliger kravanalyse, yderligere specifikation, mere detaljeret Work Breakdown Structures osv. inden det igangsættes. Problemet med denne tilgang er, at den foregiver, at vi kan forudsige fremtiden – at vi i dag kan træffe de rigtige beslutninger i forhold til en fremtid som vi ikke kender. Denne tilgang holder ikke i komplekse projekter!

Den agile tilgang vil være, at vi i kombination med PDCA-cyklussen lever med, at der er beslutninger, som vi skal tage, men at vi ikke tager dem lige nu. Man kan sige, at vi udskyder beslutningerne – udskyder dem til det vi kalder det seneste ansvarlige tidspunkt (tendensen er angivet med den blå pil i figuren). Det er det tidspunkt, hvor en beslutning skal tages for ikke at skabe en risiko i vores projekt. Frem til dette tidspunkt gennemfører vi aktiviteter i forbindelse med udviklingen af produktet, som gør at vores viden vil være tilstrækkelig, når det seneste ansvarlige tidspunkt indtræffer og beslutningerne skal tages.

Som værende en Waterfall-bog fremhæver Riis og Mikkelsens bog naturligvis den førstnævnte tilgang, men de nævner faktisk også, at man kan lave en delvis konkretisering for af imødegå dette dilemma. Det er lige nøjagtig, hvad seneste ansvarlige tidspunkt handler om og rigtig godt set af forfatterne, når man tænker på, hvor tidligt denne bog udkom i forhold til introduktionen af agile metoder.

Bevistheden om seneste ansvarlige tidspunkt, sammen med PDCA-cyklussen, går igen i rigtig mange aspekter af, hvordan vi arbejder med Scrum. Eksempelvis hvordan vi håndterer vores Product Backlog som en dynamisk liste over funktionalitet, vi ønsker at udvikle. En liste med varierende detaljeringsgrad afhængigt af sorteringsrækkefølgen. Dette vil jeg komme ind på i et senere blog-indlæg.

Fra rundt regnet 75.000 kroner til 108.000 kroner.

Sådan lyder forskellen i månedsløn for den højest og lavest betalte CIO hos landets fem regioner.

Imidlertid har topscoreren, direktør Mikael Skov Mikkelsen fra Center for IT, Medico og Telefoni fra Region Hovedstaden, også ledelsesansvaret for 629 ansatte.

Den lavest lønnede af de fem –  koncern it-chef Claus Wegener Kofoed fra Region Nordjylland – har ledelesesansvaret for cirka 150 ansatte.

Lønstigning siden 2007
I 2007 lavede Computerworld samme undersøgelse, hvor der blev sendt fem identiske anmodninger om aktindsigt i lønnen for den øverst ansvarlige CIO i landets regioner.

Dengang var topscoren fra Region Syddanmark med en månedsløn på 94.703 kroner.

Lavest lønnede regionale CIO dengang var i øvrigt den nuværende CIO hos Rigspolitiet, Michael Steen Hansen, der fik 66.163 kroner om måneden tilbage i 2007.

Ser man på gennemsnitslønnen for de fem top-CIO’er hos regionerne i 2014-undersøgelsen, hvor aktindsigterne dog blev udsendt i slutningen af 2013, lander den på 85.523 kroner om måneden.

Tilbage i 2007 var det tilsvarende gennemsnit 79.184 kroner om måneden.

Ergo er lønnen steget med 6.339 kroner per måned. Men fordelt på årene fra 2007 til 2013 er der tale om en stigning på 1.057 kroner.

Oplysningerne i undersøgelsen er kommet frem via aktindsigt, hvor der er sendt ens aktindsigter til samtlige regioner. 

Det sker blandt andet for at belyse lønudviklingen på området, men også andre forhold kan belyses.

Fire ud af fem har nye på posten
For flere regioner har faktisk skiftet en del ud på posten de seneste år – på et tidspunkt blev der ligefrem talt om “masseflugt“.

I analysen indgår da også Jørn Lodahl fra Region Midtjylland, der efter anmodningerne er blevet besvaret, har forladt sin post.

Han fortalte inden sin afgang til Computerworld, hvordan det kan være, at der er så stor udskiftning på CIO-posterne i regionerne.

Læs om det her.

Det har ikke været muligt for Computerworld at få oplyst, hvorvidt der er fundet en afløser for Jørn Lodahl til posten hos Region Midtjylland.

Oplysningerne i udersøgelsen viser i øvrigt, at hos fire ud af fem regioner har den øvereste it-ansvarlige mindre end et års anciennitet.

Forskelt syn på bonusordning
Undersøgelsen viser også, at to af de fem regioner bruger såkaldte resultatslønskontrakter, der lidt populært også kaldes bonusordninger.

Her opstilles typisk en stribe mål, der skal opfyldes, hvilket så udløser en pose penge i lønposen.

Hos Region Midtjylland var ordningen skruet sådan sammen, at beløbet svarede til en halv månedsløn, mens man hos Region Syddanmark opererer med et maksimalt beløb på 100.000 kroner.

Endelig oplyser Region Sjælland, at der er mulighed for at udbetale såkaldte engangsvederlag.

For lav løn?
For nylig har debatten desuden verseret om, hvorvidt lønnen hos det offentlige faktisk var så lav, at man reelt kun kunne tiltrække de næstbedste.

Læs blandt andet formanden for de kommunale it-chefer Jørgen Raschs holdning til det her.

Fortsættes …