?

Log in

No account? Create an account
Лабораторный журнал -- Day [entries|friends|calendar]
Anatoly Levenchuk

[ website | Лабораторный журнал ]
[ userinfo | livejournal userinfo ]
[ calendar | livejournal calendar ]

Три совета по общению CIO с остальной организацией [11 Jan 2014|01:37pm]
Интересные советы Peter High для CIO (http://www.forbes.com/sites/peterhigh/2013/08/19/three-ways-for-cios-to-overcome-subservience-to-the-rest-of-the-organization/):

1. Никогда не говорить "IT and business" (уж не знаю, как это будет по-русски, но в крупных российских холдингах айтишники так и говорят: айти и бизнес, это действительно привычка). Ибо финансисты никогда не говорят "финансы и бизнес", а чем они отличаются? Лучше говорить "айти и остальная организация", если уж нужно выделиться. Айтишники такая же составная часть "бизнеса", как и любая другая служба организации, они не инородное тело.

2. Не называть коллег из других служб "клиенты". Это не клиенты, они просто остальная часть организации. Они смежники. В их отношении поговорка "клиент всегда прав" не работает и вредна. Это коллеги, и относиться к ним нужно как к партнёрам, а не клиентам. Какое-то бизнес-подразделение, которое якобы платит за услуги айтишников, это не клиент, и его не нужно облизивать. Единственный клиент у айтишников -- это клиент всей компании, конечный покупатель всех услуг. И общаться поэтому нужно не только с "бизнесами" из компании, но и непосредственно с клиентами компании, чтобы лучше понимать как их удовлетворить.

3. Не использовать сугубо айтишные метрики типа system uptime, поставка приложений в срок и в соответствии с бюджетом. Это не метрики, это предусловие нормальной работы. Метрики же должны быть связаны с клиентом (пример в статье -- "доход на доступную комнату" в гостинице, и понимание, как айтишные проекты могут этот доход увеличить).

Язык важен, ибо назовёшься груздем (или назовут тебя груздем, один чёрт) -- и полезешь в кузов, никуда не денешься.

Я бы к этим советам добавил, что сами CIO сейчас могут оказаться не единственными айтишниками (тем более, что айтишниками всё чаще и чаще называют только железячников-связников, но не прикладных программистов из всяких "служб поддержки САПР" или модельеров данных из "служб НСИ"). Все эти тренды на новые службы CAIO (artificial intelligence), CDSO (data science) могут страдать той же болезнью, рассматривая себя как автономию внутри организации. Не должно быть никакой автономии, должно быть взаимодействие смежников, разделение труда, а не выполнение внутрифирменных заказов. В механических часиках одна шестерёнка не делает заказ другой, они работают вместе для выдачи на-гора показаний времени. Это ещё непонятно, кто кому заказ делает, когда у айтишников появляется новая технология, которая может изменить работу тех самых "бизнес"-подразделений (не могу отказать себе в удовольствии ставить на русском языке слово "бизнес" в кавычки).
12 comments|post comment

Об визуализацию ведения дел [11 Jan 2014|04:25pm]
Обнаружил, что в LinkedIn появились короткие ссылки на треды. Попробуем порвать на цитаты вот это: http://lnkd.in/dT6-zA8. Вопрос был "как визуализировать ведение дел, кроме как в CMMN". Содержательный ответ тут неважен, но некоторые цитаты мне понравились:

"We find that in productive use, visualization is less important than it seems". (Max Pucher).

"In an automobile, you have a fuel gauge to tell you how much gas is in the tank. We know that there is a cycle or process that goes like this: car is filled -> car is driven -> fuel gets low -> car is refilled, etc.

Do we need a depiction of that cycle? Not really. Everyone knows that when the fuel level gets close to "empty" you need to fill it back up again. But you do need the display of the fuel level.

Same with the speedometer: when you try to maintain a particular speed, if the gauge shows you going a little too fast, you let off of the gas, if too slow, you press down a little. Do we need a diagram of showing this response pattern? Of course not, every driver knows this. However, it is critical that you have visualization of the speed.

This same thing works in more complex examples: a sales team will display the sales won for the month against the budgeted/forecast sales figures. A support team will display the current call wait times. A doctor might get a display of the patent's current vital signs, and history of recent treatments. A teacher may get a display of the all the student current scores and who is behind on work. This is nothing new; we know these as Key Performance Indicators (KPIs).

A KPI may be related directly or indirectly to a goal. So I guess in some sense you ARE displaying the goals and whether they are being achieved or not. However, it does not look like a process map. What is needed is really just a dashboard showing how the organization is measuring up ... so that the knowledge workers can respond according to their skill and experience". (Keith Swenson)

"With a mix of structured/unstructured work, what needs to be tracked is progress toward meeting Case pre-defined objectives, not work itself.

If Case objectives are set such that they are at all times supportive of strategic objectives, the organization is doing the right things.

If they are using best practices then they are doing the right things the right way.

If they use automated resource allocation, levelling and balancing, they are doing the right things, the right way, at the right time

If guidelines and boundaries are working, the organization has compliance.

If the organization has interoperability, then it has collaboration (customers, suppliers, regulatory authorities, local/remote systems and applications)

If the organization does all of these things, data collected at Cases as progress is being measured toward meeting such objectives will give dashboard information that allows knowledge workers to "respond according to their skill and experience"" (Karl Walter Keirstead)

Генерация приложения по семантической модели как пример какой-то визуализации кейсов -- http://www.beinformed.com/BeInformed/website/en/EN/SemanticTechnology?init=true#! (Thei Geurts), и далее к этому сразу жёсткая критика, что хотя семантическая нотация лучше CMMN, но показанный пример ни разу не адаптивный и ни разу не динамический, то есть вообще не из adaptive case management. Ответ на критику -- Dealing with the non-linearity of real life, diversity and variation is indeed a challenge that cannot be met by traditional linear flow chart modeling. A goal oriented and constraint based approach to modeling is much more powerful. Я этот ответ понимаю как признание, что все эти визуализации "динамики" тут будут слабой помощью.

И последний гвоздь в крышку визуализационного гроба: "Intensive knowledge management processes are evil to analyse . The best you can discover are some patterns . It's almost impossible to discover most used paths. It's very unlikely to spot most used paths once people change execution based on the needs and wants and objectives to be accomplished. Based on the patterns you can try understand why people make decisions that way or another and how knowledge flows. If the exception is the norm, there is no language to model it" (Alberto Manuel).

А в конце треда рекламируют книжку "Empowering Knowledge Workers" (только что вышедший очередной сборник работ по adaptive case management): http://www.amazon.com/Empowering-Knowledge-Workers-Workflow-Handbook/dp/0984976477

Моя собственная позиция по вопросу визуализации? Она такая же, как и для языков программирования: простые учебные случаи, конечно, хорошо визуализировать картинками -- они в явном виде показывают топологию. Но при росте сложности и выходе от учебных случаев к серьёзным реальным приложениям нас спасут только текстовые представления, дополняемые генерируемыми из этих текстов справочными табличками. Блок схемы померли ещё во времена Фортрана.
17 comments|post comment

Сверхчеловеческие результаты [11 Jan 2014|08:30pm]
Мне нравится, что при распознавании изображений появился термин "сверхчеловеческие результаты" (superhuman performance) -- после многих лет разговоров, что компьютеры никогда-никогда (ладно, "в обозримой перспективе") не смогут превзойти человеческий мозг с его миллиардами нейронов. Моя любимая страничка по отслеживанию этих сверхчеловеческих результатов -- Superhuman Visual Pattern Recognition, http://www.idsia.ch/~juergen/deeplearning.html. Это страница на вебсайте prof. Jürgen Schmidhuber -- http://www.idsia.ch/~juergen/, чья команда выиграла с 2009 года девять международных соревнований по машинному обучению и распознаванию образов, показав первые в истории сверхчеловеческие/superhuman результаты.

Увы, в большинстве соревнований компьютерных программ не проводится сравнения с достижениями людей. Но когда это сравнение производится, то, похоже, сегодняшнее состояние state-of-the-art -- это ничья. В последнем соревновании по распознаванию рукописных китайских иероглифов в августе 2013 года было шесть номинаций, из них только в двух номинациях были известны результаты людей. В этой паре номинаций одно соревнование люди выиграли у лучшей программы 96.13%:94.77%, а в другой проиграли программе Университета Варвика со счётом 95.19%:97.39% -- http://www.nlpr.ia.ac.cn/events/CHRcompetition2013/competition/ICDAR%202013%20CHR%20competition.pdf

Компьютеры будут переходить к сверхчеловеческим результатам постепенно, никто ничего не заметит, это будет не больно. Начали компьютеры с того, что смоли днём и ночью без устали умножать числа, и их полюбили бухгалтеры. Потом компьютеры объявили шахматы не вершиной интеллектуальной деятельности, а продолжением номеров чудо-счётчиков из цирка (скептикам, рассказывающим про Go: там тоже всё не стоит на месте. Просто Go мало кому интересно: on June 5, 2013, computer program Zen defeated Takuto Ooomote with a 3 stone handicap. Takuto Ooomote is a 9 dan on the Tygem server. The 19×19 game used Japanese rules with a time setting of 60 minutes plus 30 seconds byoyomi -- http://www.computer-go.info/h-c/).

В 2011 году выяснилось, что компьютеры распознают дорожные знаки не хуже людей -- первые сверхчеловеческие результаты по распознаванию изображений (http://www.idsia.ch/~juergen/superhumanpatternrecognition.html). Тогда же IBM Watson победил чемпионов в Jeopardy! (http://www.youtube.com/watch?v=14r0eD2HWbo) Примерно тогда же Continuator победил в Musical Turing Test (http://www.youtube.com/watch?v=ynPWOMzossI), а его наследник научился подменять музыкантов в джем-сешн (http://www.youtube.com/watch?v=8MxdNsr7xns).

Сейчас из Гугля дозированно начала поступать информация, что компьютеры и автомобиль водят лучше, чем человек, и фуры разгружают лучше, чем человек (если к ним приделывают нужные датчики и моторчики -- Гугль купил недавно компанию, специализирующуюся на создании робота-грузчика, я писал об этой компании в http://ailev.livejournal.com/1062192.html).

И так далее, игнорируя всякие споры, что "компьютер ничего нового придумать не может", "человеческий мозг имеет огромный запас по мощности перед нынешними компьютерами" и прочие бла-бла-бла. Тут нужно напомнить высказывание Billy Koen, что инженерам не нужно, чтобы при создании их систем (а хоть и систем, достигающих сверхчеловеческие результаты -- как по созданию "нового", так и распознаванию "старого") была разработана какая-то теория. Если бы к инженеру в 1700 году пришли и попросили построить мост, а он бы сказал, что не может -- ибо сопромат будет в готовом к использованию в реальных проектах виде только лет через двести, такого бы инженера никто не понял. Для полётов на Луну или Марс не требовалось перед этим создавать теорию Луны или теорию Марса. Взяли, и полетели. Со сверхчеловеческими результатами (superhuman performance) компьютерами та же история: никакой победы нокаутом, выигрыш по очкам, при полном игнорировании всяких научных доказательств неспособности машин выполнять человечью работу, а хоть работу и творческую. Особенно если учесть, что "творческость" практически нельзя определить. Чего люди не понимают, как делается, то и объявляется "творческим" да "интеллектуальным", как когда-то шахматы. А что понимают, так через некотрое время оно начинает жить в виде программки в смартфоне, гроссмейстерского уровня -- и с этих пор становится "нетворческим" и "неинтеллектуальным".

UPDATE: длинная и интересная дискуссия на эти темы тут -- http://zt.livejournal.com/480569.html, хотя я так и не понял, о чём же меня спрашивают (то, что про язык -- это понятно, но про что именно в языке?).
91 comments|post comment

navigation
[ viewing | January 11th, 2014 ]
[ go | previous day|next day ]