Making Sense of Shared Leadership. A case study of leadership processes and practices without formal leadership structure in the team context

Leadership is essential for the effectiveness of the teams and organizations they are part of. The challenges facing organizations today require an exhaustive review of the strategic role of leadership. In this context, it is necessary to explore new types of leadership capable of providing an effective response to new needs. The presentday situations, characterized by complexity and ambiguity, make it difficult for an external leader to perform all leadership functions successfully. Likewise, knowledge-based work requires providing professional groups with sufficient autonomy to perform leadership functions. This study focuses on shared leadership in the team context. Shared leadership is seen as an emergent team property resulting from the distribution of leadership influence across multiple team members. Shared leadership entails sharing power and influence broadly among the team members rather than centralizing it in the hands of a single individual who acts in the clear role of a leader. By identifying the team itself as a key source of influence, this study points to the relational nature of leadership as a social construct where leadership is seen as social process of relating processes that are co-constructed by several team members. Based on recent theoretical developments concerned with relational, practice-based and constructionist approaches to the study of leadership processes, this thesis proposes the study of leadership interactions, working processes and practices to focus on the construction of direction, alignment and commitment. During the research process, critical events, activities, working processes and practices of a case team have been examined and analyzed with the grounded theory –approach in the terms of shared leadership. There are a variety of components to this complex process and a multitude of factors that may influence the development of shared leadership. The study suggests that the development process of shared leadership is a common sense -making process and consists of four overlapping dimensions (individual, social, structural, and developmental) to work with as a team. For shared leadership to emerge, the members of the team must offer leadership services, and the team as a whole must be willing to rely on leadership by multiple team members. For these individual and collective behaviors to occur, the team members must believe that offering influence to and accepting it from fellow team members are welcome and constructive actions. Leadership emerges when people with differing world views use dialogue and collaborative learning to create spaces where a shared common purpose can be achieved while a diversity of perspectives is preserved and valued. This study also suggests that this process can be supported by different kinds of meaning-making and process tools. Leadership, then, does not reside in a person or in a role, but in the social system. The built framework integrates the different dimensions of shared leadership and describes their relationships. This way, the findings of this study can be seen as a contribution to the understanding of what constitutes essential aspects of shared leadership in the team context that can be of theoretical value in terms of advancing the adoption and development process of shared leadership. In the real world, teams and organizations can create conditions to foster and facilitate the process. We should encourage leaders and team members to approach leadership as a collective effort that the team can be prepared for, so that the response is rapid and efficient.

Suorituskyvyn mittaaminen pk-sektorin asiantuntijayrityksessä

Suorituskyvyn mittaaminen huolellisesti suoritettuna tuo yritykselle monia hyötyjä. Mittariston avulla yritys pystyy kohdistamaan liiketoimintaansa palvelemaan paremmin strategisia tavoitteita. Työssä käsitellään suorituskyvyn mittaamista pk-sektorin asiantuntijayrityksen näkökulmasta. Suorituskyvyn mittaaminen on ollut perinteisesti aikaisemmin huomattavasti suositumpaa lähinnä tuotanto- ja palveluyrityksissä. Työssä oli tavoitteena suunnitella pk-sektorin asiantuntijayrityksen käyttöön soveltuva suorituskykymittaristo. Pk-sektorin yrityksissä suorituskyvyn mittaaminen ei ole vielä saavuttanut suurta suosiota. Tämä johtuu osaltaan pk-yritysten vähäisistä käytettävissä olevista resursseista. Tästä johtuen myös mittariston suunnitteluprosessi on yrityksille haastavampi. Asiantuntijayritysten ominaispiirteet tuovat myös omanlaiset haasteet suorituskyvyn mittaamiseen. Asiantuntijayritysten tärkein resurssi on usein henkilöstön tietotaito ja sen takia suorituskykymittaristoissa korostuu usein juuri aineettomien tekijöiden mittaaminen. Oikein suoritettu suorituskykymittariston suunnittelu vaatii huolellista paneutumista mittariston suunnitteluprosessin eri vaiheisiin. Mittaristo tulee johtaa oikein määritetyistä yrityksen visiosta ja strategioista. Tärkeää on myös yrityksen henkilöstön sitouttaminen mittariston suunnitteluun. Suunnittelu vaatii täsmällisyyttä ja johdonmukaisuutta, joka saavutetaan noudattamalla jotakin tiettyä suunnitteluprosessin vaiheet sisältävää prosessimallia. Pk-sektorin asiantuntijayrityksissä suunnittelu vaatii erityisesti tarkkuutta mittariston näkökulmien ja mittareiden valitsemisessa. On mietittävä miten pk-yrityksen vähäiset resurssit saadaan riittämään mittaamaan hankalia ja resursseja vieviä aineettomia tekijöitä, jotka ovat yleensä kuitenkin asiantuntijayrityksissä usein erittäin tärkeässä asemassa.

Electrical Machine Product Development; Transmission to Lean Approach

The requirements set by the market for electrical machines become increasingly demanding requiring more sophisticated technological solutions. Companies producing electrical ma-chines are challenged to develop machines that provide competitive edge for the customer for example through increased efficiency, reliability or some customer specific special requirement. The objective of this thesis is to derive a proposal for the first steps to transform the electrical machine product development process of a manufacturing company towards lean product development. The current product development process in the company is presented together with the processes of four other companies interviewed for the thesis. On the basis of current processes of the electrical machine industry and the related literature, a generalized electrical machine product development process is derived. The management isms and –tools utilized by the companies are analyzed. Adoption of lean Pull-Event –reviews, Oobeya –management and Knowledge based product development are suggested as the initial steps of implementing lean product development paradigm in the manufacturing company. Proposals for refining the cur-rent product development process and increasing the stakeholder involvement in the development projects are made. Lean product development is finding its way to Finnish electrical machine industry, but the results will be available only after the methods have been implemented and adopted by the companies. There is some enthusiasm about the benefits of lean approach and if executed successfully it will provide competitive edge for the Finnish electrical machine industry.

Finnish cleantech SMEs in China: Challenges and solutions

The rapid economic growth in China has resulted in environmental challenges ranging from air pollution to water-related issues. Thus supporting clean technology, or cleantech, that encompasses industries that focus on alternative energy, pollution and recycling, power supplies and conservation has become one of the focal points in the Chinese economic policy for the next decade. Simultaneously, the Finnish government has initiated programs to support the internationalisation of domestic cleantech companies in an attempt to spiral the industry into one of the pillars of Finnish economic growth. This study concentrates on the conjunction of these two themes and studies the challenges faced by Finnish cleantech SMEs in the Chinese market. Consequently, the study answers the following sub questions: 1. What human and financial resource-based challenges do Finnish cleantech SMEs face in the Chinese market and what are their solutions? 2. What knowledge-based challenges do Finnish cleantech SMEs face in the Chinese market and how can these difficulties be resolved? 3. What network-based challenges do Finnish cleantech SMEs face in the Chinese market, how do they relate to the resource- and knowledge-based challenges, and how can these difficulties be resolved? This qualitative study is conducted by analysing four semi structured interviews collected from four Finnish SMEs that operate in China. The findings of the study indicate that in human resources the most important challenges are related to the hiring and retaining of employees. In contrast to extant academic literature results distinguish salary and social status as the main solutions to this challenge. Regarding financial resources it is discovered that cleantech companies enjoy a benign business environment in China and benefit from the Chinese government’s support for cleantech industry. Challenges related to knowledge resources can be grouped into categories with the most interesting knowledge flows being the stream of local market knowledge into to the foreign parent company and the outward flow of manufacturing and business practice information into the target venture. The challenge related to the first flow is gathering relevant information and the main solutions are clustering at the foreign location and hiring knowledge prior to internationalisation. Regarding the second flow the main challenge is related to intellectual property rights and the most interesting solution is the purposeful transformation of explicit knowledge into tacit knowledge. Finally, it is discovered that networks, called guanxi in China, greatly affect the business processes. Within the guanxi system there is the concept of face which was found to affect employee propensity to stay as well as, as a novel academic result, employees’ knowledge sharing intention.

Kokemusperäisen tiedon jakaminen työkierrossa

Kokemusperäinen tieto on käytäntöihin sitoutunutta ja siirtyy pitkälti vuorovaikutuksen kautta. Organisaation toiminnalle keskeisenä osatekijänä sen jakamisen tulee olla suunnitelmallista. Tämä tutkimus keskittyy tarkastelemaan kokemusperäisen tiedon jakamista työkierron avulla. Työkierto osaamisen kehittämisen menetelmänä on laajalti organisaatioiden käyttämä, mutta sen tutkiminen kokemusperäisen tiedon osalta on ollut vähäistä. Tutkimuksen teoriaosuus tarkastelee tiedon jakamista ja omaksumista yksilön ja organisaation tasoilla hyödyntäen tietoperustaisen näkemyksen ja organisaation oppimisen teorioita, joiden kautta tutkimuksen viitekehys muotoutui. Tutkimuksen empiriaosuus toteutettiin kvalitatiivisina teemahaastatteluina, joissa haastateltiin kuutta työkierron mentori-oppija –paria. Tutkimuksen tulokset osoittivat työkierron olevan toimiva keino siirtää kokemusperäistä tietoa, johon merkittävimpinä keinoina vaikuttivat vuorovaikutuksellinen yhdessä työskenteleminen, sekä toiminnan organisoinnin suunnitelmallisuus. Tutkimuksen johtopäätöksenä esitettiin yhdenmukaisen työkierron suunnitelman rakentamista, sekä työkierron toteutumisen sitouttamista osaksi työn arviointia.

Tietoperusteinen päätöksenteon prosessi

Yhteiskunnan tietovaltaistumisen seurauksena ovat julkisten organisaati-oiden toimintaympäristöt monimutkaistuneet ja luoneet haasteita tiedon käyttämiselle päätöksenteon prosessissa sekä sen tukena. Tämän tutki-muksen aiheena oleva tietoon perustuva päätöksenteon prosessi sekä sen vaiheiden sujuvuus ovat strategisesti merkittäviä kaikessa päätöksen-teossa. Tutkimus toteutettiin kvalitatiivisena tutkimuksena, jonka empiirinen osuus suoritettiin tapaustutkimuksena kunnallisessa organisaatiossa. Haastatteluaineisto kerättiin kunnallisen päätöksenteon ylintä päätäntävaltaa käyttäviltä kaupunginvaltuutetuilta. Tutkimuksen mukaan tietoperusteisen päätöksenteon prosessin vaiheita ovat tavoitteen ja päämäärän asettaminen, vaihtoehtojen asettaminen, vaihtoehtojen ja niiden vaikutuksien arvioiminen, päätöksen tekeminen sekä päätöksen vaikutuksien arvioiminen. Tiedon käyttäminen keskittyy vaihtoehtojen asettamiseen sekä vaihtoehtojen ja niiden vaikutuksien arvioimiseen tiedon hankkimisen ja hyödyntämisen kautta. Monitahoisuus ja -ulotteisuus sekä subjektiivisuus ja kontekstisidonnaisuus vaikuttavat merkittävästi tietoperusteisen päätöksenteon prosessin vaiheisiin.

Liiketoimintatiedonhallinnan hyödyntämisen esteet päätettäessä palveluista. Case: Kunnalliset pelastustoimen liikelaitokset ja eriytetyt taseyksiköt

Pelastuslaitosten liiketoimintatiedonhallinnalla, tietoperusteisuudella ja tietojohtamisella on tulevaisuudessa merkittävä rooli päätettäessä palveluista. Julkisen pelastustoimen kuntien liikelaitoksina ja eriytettyinä taseyksiköinä toimivien pelastuslaitosten haasteet tulevat olemaan jatkossa tehokkaiden ja vaikuttavien palveluiden strategisessa johtamisessa ja suunnittelussa. Näistä asioista päättäminen on kriittinen vaihe onnistumisen kannalta. Päätöksenteko eri tasoilla tarvitsee tuekseen toiminnasta ja palveluista kanavoitua analysoitua tietoa. Asiakastarpeesta lähtevä vaikuttavuus ja laatu korostuvat. Liiketoimintatiedonhallinta ja tietoperusteisuus haastavat pelastuslaitoksen johtamisjärjestelmän. Johtamisen kyvykkyys ja henkilöstön osaaminen ovat tietoperusteisuuden ja tiedonhallinnan keskiössä. Systemaattisen liiketoimintatiedonhallinnan ja tietoperusteisuuden erottaa perinteisestä virkamiehen tietojen hyväksikäytöstä käsitteen kokonaisvaltaisuus ja järjestelmällisyys kaikessa tiedollisessa toiminnassa. Tämä kattaa tietojärjestelmät, mittarit, prosessit, strategian suunnitelmat, asiakirjat, raportoinnin, kehittämisen ja tutkimuksen. Liiketoimin-tatiedonhallinta ja tietojohtaminen linkittävät kaiken toisiinsa muodostaen keskinäisriippuvaisen yhtenäisen järjestelmän ja kokonaisvaltaisen ymmärryksen. Tutkimukseni on laadullinen tutkimus jossa tiedon keruu ja analysointi on toteutettu toisiaan tukevilla tutkimusotteilla. Metodologia nojaa teorialähtöiseen systemaattiseen analyysiin, jossa on valikoituja osia sisällön analyysistä. Tutkimuksessa on käytetty aineisto- ja menetelmätriangulaatioita. Tutkimuksen aineisto on kerätty teemahaastatteluilla valittujen kohde pelastuslaitosten asiantuntijoilta palveluiden päätös- ja suunnittelutasolta, johtoryhmistä ja joh-tokunnista. Haastatteluja varten tutkija on tutustunut kohdepelastuslaitosten palveluita mää-rittävään tiedolliseen dokumentaatioon kuten palvelutasopäätöksiin ja riskianalyyseihin. Ai-neisto keruun kohteiksi valikoitui pääkaupunkiseudun alueen pelastuslaitokset: Helsingin kaupungin pelastuslaitos sekä Itä-, Keski- ja Länsi-Uudenmaan pelastuslaitokset. Tulosten mukaan pelastuslaitosten keskeiset liiketoimintatiedonhallinnan esteet muodostuvat johtamisen ongelmista, organisaation muutosvastarinnasta ja päätöksenteon tietoperusteen puutteesta. Nämä ilmenevät strategisen johtamisen puutteina, vaikuttavuuden mittaamisen sekä tiedon jalostamisen ongelmina. Keskeistä tiedollista yhdistävää ja linkittävää tekijää ei tunnisteta ja löydetä. Tiedollisessa liiketoimintatiedonhallinnan prosessityössä voisi olla tulos-ten mukaan mahdollisuuksia tämän tyhjiön täyttämiseen. Pelastuslaitoksille jää tulevaisuudessa valinta suunnasta johon ne haluavat edetä tiedonhal-linnan, tietojohtamisen ja tietoperusteisuuden kanssa. Tämä vaikuttaa kehitykseen ja tavoitteeseen keskeisistä palveluiden päätöksentekoa tukevista johtamis- ja tietojärjestelmistä, tietoa kokoavista ja luovista dokumenteista sekä organisaation joustavasta rakenteesta. Tietoprosessiin, tiedon prosessimaiseen johtamiseen ja systemaattiseen tiedonhallintaan meneminen vaikuttaa tutkimuksen tulosten mukaan lupaavalta mahdollisuudelta. Samalla se haastaa pelauslaitokset suureen kulttuuriseen muutokseen ja asettaa uusien vaikuttavuusmittareiden tuottaman tiedon ennakoivan hyväksynnän vaateen strategiselle suunnittelulle. Tämä vaatii pelastuslaitosten johdolta ja henkilöstöltä osaamista, yhteisymmärrystä, muutostarpeiden hyväksyntää sekä asiakkaan asettamista vaikuttavuuden keskiöön.

Ammatillisen osaamisen johtamisen haasteet hajautetussa asiantuntijaorganisaatiossa Case: Hämeen TE-toimisto

Tietointensiivisessä asiantuntijaorganisaatiossa henkilöstön osaaminen on tärkeä resurssi. Tämän tutkimuksen tavoitteena oli selvittää millaisena esimiehet ja johto näkevät ammatillisen osaamisen ja hiljaisen tiedon johtamisen nykytilan hajautetussa asiantuntijaorganisaatiossa. Tutkielman teoreettisessa osiossa esitettiin aiempia näkemyksiä asiantuntijaor-ganisaation osaamisen johtamisesta ja sen prosesseista. Asiantuntijatyön erityispiirteet, hajautetun organisaation erityispiirteet ja esimiestyön haasteet hajautetussa organisaatiossa otettiin huomioon tutkimuksen kontekstina. Tutkimus suoritettiin laadullisena tapaustutkimuksena asiantuntijaorganisaatiossa. Empiirinen aineisto kerättiin fokus-ryhmäkeskusteluin. Keskusteluihin osallistuivat kohdeorganisaation johto ja esimiehet. Empiiriset tulokset osoittivat, että osaamisen johtamisen haasteita ovat tiedon muuttunut luonne ja organisaation uudenlaiset toimintatavat. Asian-tuntijatyössä asiantuntijan oma vastuu osaamisen kehittämisessä korostuu enemmän kuin ennen ja esimiestyön haasteeksi muodostuukin hyvien olosuhteiden ja mahdollisuuksien järjestäminen osaamisen vahvistumisen tueksi. Tutkielman keskeisenä tuloksena ja toimenpide-ehdotuksena esitettiin osaamisen johtamisen tietoisempaa suunnittelua strategiatyössä. Esimiesten työtä osaamisen johtamisessa voidaan tukea nostamalla osaamisen tason tavoitteet ja keinot selkeämmin strategian tasolle ja selkiyttämällä asiantuntijoiden roolia osaamisen ylläpidossa ja kehittämisessä.

Semantic and fuzzy modelling for human behaviour recognition in smart spaces : a case study on ambient assisted living.

Human activity recognition in everyday environments is a critical, but challenging task in Ambient Intelligence applications to achieve proper Ambient Assisted Living, and key challenges still remain to be dealt with to realize robust methods. One of the major limitations of the Ambient Intelligence systems today is the lack of semantic models of those activities on the environment, so that the system can recognize the speci c activity being performed by the user(s) and act accordingly. In this context, this thesis addresses the general problem of knowledge representation in Smart Spaces. The main objective is to develop knowledge-based models, equipped with semantics to learn, infer and monitor human behaviours in Smart Spaces. Moreover, it is easy to recognize that some aspects of this problem have a high degree of uncertainty, and therefore, the developed models must be equipped with mechanisms to manage this type of information. A fuzzy ontology and a semantic hybrid system are presented to allow modelling and recognition of a set of complex real-life scenarios where vagueness and uncertainty are inherent to the human nature of the users that perform it. The handling of uncertain, incomplete and vague data (i.e., missing sensor readings and activity execution variations, since human behaviour is non-deterministic) is approached for the rst time through a fuzzy ontology validated on real-time settings within a hybrid data-driven and knowledgebased architecture. The semantics of activities, sub-activities and real-time object interaction are taken into consideration. The proposed framework consists of two main modules: the low-level sub-activity recognizer and the high-level activity recognizer. The rst module detects sub-activities (i.e., actions or basic activities) that take input data directly from a depth sensor (Kinect). The main contribution of this thesis tackles the second component of the hybrid system, which lays on top of the previous one, in a superior level of abstraction, and acquires the input data from the rst module's output, and executes ontological inference to provide users, activities and their in uence in the environment, with semantics. This component is thus knowledge-based, and a fuzzy ontology was designed to model the high-level activities. Since activity recognition requires context-awareness and the ability to discriminate among activities in di erent environments, the semantic framework allows for modelling common-sense knowledge in the form of a rule-based system that supports expressions close to natural language in the form of fuzzy linguistic labels. The framework advantages have been evaluated with a challenging and new public dataset, CAD-120, achieving an accuracy of 90.1% and 91.1% respectively for low and high-level activities. This entails an improvement over both, entirely data-driven approaches, and merely ontology-based approaches. As an added value, for the system to be su ciently simple and exible to be managed by non-expert users, and thus, facilitate the transfer of research to industry, a development framework composed by a programming toolbox, a hybrid crisp and fuzzy architecture, and graphical models to represent and con gure human behaviour in Smart Spaces, were developed in order to provide the framework with more usability in the nal application. As a result, human behaviour recognition can help assisting people with special needs such as in healthcare, independent elderly living, in remote rehabilitation monitoring, industrial process guideline control, and many other cases. This thesis shows use cases in these areas.

Fuzzy real option analysis in patent related decision making and patent valuation

The shift towards a knowledge-based economy has inevitably prompted the evolution of patent exploitation. Nowadays, patent is more than just a prevention tool for a company to block its competitors from developing rival technologies, but lies at the very heart of its strategy for value creation and is therefore strategically exploited for economic pro t and competitive advantage. Along with the evolution of patent exploitation, the demand for reliable and systematic patent valuation has also reached an unprecedented level. However, most of the quantitative approaches in use to assess patent could arguably fall into four categories and they are based solely on the conventional discounted cash flow analysis, whose usability and reliability in the context of patent valuation are greatly limited by five practical issues: the market illiquidity, the poor data availability, discriminatory cash-flow estimations, and its incapability to account for changing risk and managerial flexibility. This dissertation attempts to overcome these impeding barriers by rationalizing the use of two techniques, namely fuzzy set theory (aiming at the first three issues) and real option analysis (aiming at the last two). It commences with an investigation into the nature of the uncertainties inherent in patent cash flow estimation and claims that two levels of uncertainties must be properly accounted for. Further investigation reveals that both levels of uncertainties fall under the categorization of subjective uncertainty, which differs from objective uncertainty originating from inherent randomness in that uncertainties labelled as subjective are highly related to the behavioural aspects of decision making and are usually witnessed whenever human judgement, evaluation or reasoning is crucial to the system under consideration and there exists a lack of complete knowledge on its variables. Having clarified their nature, the application of fuzzy set theory in modelling patent-related uncertain quantities is effortlessly justified. The application of real option analysis to patent valuation is prompted by the fact that both patent application process and the subsequent patent exploitation (or commercialization) are subject to a wide range of decisions at multiple successive stages. In other words, both patent applicants and patentees are faced with a large variety of courses of action as to how their patent applications and granted patents can be managed. Since they have the right to run their projects actively, this flexibility has value and thus must be properly accounted for. Accordingly, an explicit identification of the types of managerial flexibility inherent in patent-related decision making problems and in patent valuation, and a discussion on how they could be interpreted in terms of real options are provided in this dissertation. Additionally, the use of the proposed techniques in practical applications is demonstrated by three fuzzy real option analysis based models. In particular, the pay-of method and the extended fuzzy Black-Scholes model are employed to investigate the profitability of a patent application project for a new process for the preparation of a gypsum-fibre composite and to justify the subsequent patent commercialization decision, respectively; a fuzzy binomial model is designed to reveal the economic potential of a patent licensing opportunity.

The nature and role of trust in temporary virtual problem-solving teams

The objective of this study is to increase understanding of the nature and role of trust in temporary virtual problem-solving teams engaged in real-life co-creation activities, while much of previous research has been conducted in student settings. The different forms and bases of trust, possible trust barriers and trust building actions, and perceived role of trust in knowledge sharing and collaboration are analyzed. The study is conducted as a qualitative case study in case company. Data includes interviews from 24 people: 13 from 3 different project teams that were going on during the study, 8 from already finalized project teams, and 3 founders of case company. Additional data consists of communication archives from three current teams. The results indicate that there were both knowledge-based and swift trust present, former being based on work-related personal experiences about leaders or other team members, and latter especially on references, disposition to trust and institution-based factors such as norms and rules, as well as leader and expert action. The findings suggest that possible barriers of trust might be related to lack of adaptation to virtual work, unclear roles and safety issues, and nature of virtual communication. Actions that could be applied to enhance trust are for example active behavior in discussions, work-related introductions communicating competence, managerial actions and face-to-face interaction. Finally, results also suggest that trust has a focal role as an enabler of action and knowledge sharing, and coordinator of effective collaboration and performance in temporary virtual problem-solving teams.

Osaamisen johtaminen ja kehittäminen asiantuntijaorganisaatiossa

Tämän pro gradu –tutkielman tavoitteena on tutkia osaamisen johtamista asiantuntijaorganisaatiossa. Kohdeyrityksenä tässä tutkimuksessa on Nordea Pankki Suomi Oyj:n pääkaupunkiseudun Private Banking yksikön sijoitusjohtajat ja heidän lähiesimiehet. Tutkimuksessa selvitetään miten osaaminen ymmärretään organisaatiossa ja kenellä on vastuu asiantuntijan osaamisesta ja sen kehittämisestä. Teoreettinen tarkastelu pohjautuu kolmeen keskeiseen käsitteeseen: osaamiseen, osaamisen johtamiseen ja osaamisen kehittämiseen. Tutkimuksen empiirinen osa toteutettiin kvalitatiivisena tapaustutkimuksena. Empiirinen aineisto kerättiin henkilöhaastatteluiden avulla. Asiantuntijan osaaminen on laajojen kokonaisuuksien hallintaa ja kykyä sopeutua vallitseviin tilanteisiin. Osaaminen voidaan määritelmällisesti jakaa substanssi-osaamiseen ja asiakasosaamiseen sekä kykyyn hallita suhdeverkostoa. Osaamisen johtaminen nähdään keskeisenä osana esimiehen työtä. Esimiesten pitäisi pystyä kartoittamaan asiantuntijoidensa osaamistaso ja mahdolliset puutteet sekä luomaan kehityssuunnitelma yhdessä asiantuntijan kanssa. Vastuu osaamista on asiantuntijalla itsellään. Osaamista ja oppimista tuetaan yrityksessä monin eri tavoin. Kursseja ja koulutusta järjestetään riittävästi. Organisaation ulkopuolisia koulutusmahdollisuuksia toivottiin enemmän. Organisaation kilpailukyvyn kannalta on oleellista ymmärtää millaista osaamista organisaatioissa tarvitaan tulevaisuudessa. Osaamiskartoituksen ja kehityskeskusteluiden jälkeen yrityksen johdon ja muiden esimiesten tulisi pohtia millaista koulutusta organisaation työntekijöille tulisi tarjota, että tulevaisuuden osaamisvaateet saadaan täytettyä.

Innovation, competition and financial vulnerability in economic development

The financial sector has been viewed traditionally as either providing the "oil" for the "wheels of commerce" or as a parasite on the real sector of the economy where real productivity gains provide for increasing real wages and per capita incomes. The present paper takes a different route and attempts to an analysis of financial institutions on a par with the production sector of the economy. It also develops a link which amalgamates "the knowledge-based" perspective on firms' operations with Schumpeterian financial leverage to exploit productivity enhancing innovations, and Minsky's tendency towards financial fragility. The analysis also leads to some policy recommendations concerning financial regulation, risk management and financial institution's building.

The 2008 financial crisis and neoclassical economics

The 2008 global financial crisis was the consequence of the process of financialization, or the creation of massive fictitious financial wealth, that began in the 1980s, and of the hegemony of a reactionary ideology, namely, neoliberalism, based on self-regulated and efficient markets. Although capitalism is intrinsically unstable, the lessons from the stock-market crash of 1929 and the Great Depression of the 1930s were transformed into theories and institutions or regulations that led to the "30 glorious years of capitalism" (1948-1977) and that could have avoided a financial crisis as profound as the present one. It did not because a coalition of rentiers and "financists" achieved hegemony and, while deregulating the existing financial operations, refused to regulate the financial innovations that made these markets even more risky. Neoclassical economics played the role of a meta-ideology as it legitimized, mathematically and "scientifically", neoliberal ideology and deregulation. From this crisis a new capitalism will emerge, though its character is difficult to predict. It will not be financialized but the tendencies present in the 30 glorious years toward global and knowledge-based capitalism, where professionals will have more say than rentier capitalists, as well as the tendency to improve democracy by making it more social and participative, will b e resumed.

Evaluation of Machine Learning Classifiers for Mobile Network Intrusion Detection Systems

Mobile malwares are increasing with the growing number of Mobile users. Mobile malwares can perform several operations which lead to cybersecurity threats such as, stealing financial or personal information, installing malicious applications, sending premium SMS, creating backdoors, keylogging and crypto-ransomware attacks. Knowing the fact that there are many illegitimate Applications available on the App stores, most of the mobile users remain careless about the security of their Mobile devices and become the potential victim of these threats. Previous studies have shown that not every antivirus is capable of detecting all the threats; due to the fact that Mobile malwares use advance techniques to avoid detection. A Network-based IDS at the operator side will bring an extra layer of security to the subscribers and can detect many advanced threats by analyzing their traffic patterns. Machine Learning(ML) will provide the ability to these systems to detect unknown threats for which signatures are not yet known. This research is focused on the evaluation of Machine Learning classifiers in Network-based Intrusion detection systems for Mobile Networks. In this study, different techniques of Network-based intrusion detection with their advantages, disadvantages and state of the art in Hybrid solutions are discussed. Finally, a ML based NIDS is proposed which will work as a subsystem, to Network-based IDS deployed by Mobile Operators, that can help in detecting unknown threats and reducing false positives. In this research, several ML classifiers were implemented and evaluated. This study is focused on Android-based malwares, as Android is the most popular OS among users, hence most targeted by cyber criminals. Supervised ML algorithms based classifiers were built using the dataset which contained the labeled instances of relevant features. These features were extracted from the traffic generated by samples of several malware families and benign applications. These classifiers were able to detect malicious traffic patterns with the TPR upto 99.6% during Cross-validation test. Also, several experiments were conducted to detect unknown malware traffic and to detect false positives. These classifiers were able to detect unknown threats with the Accuracy of 97.5%. These classifiers could be integrated with current NIDS', which use signatures, statistical or knowledge-based techniques to detect malicious traffic. Technique to integrate the output from ML classifier with traditional NIDS is discussed and proposed for future work.