Sökning: "Fallstudie skatteverket"

Visar resultat 1 - 5 av 37 uppsatser innehållade orden Fallstudie skatteverket.

  1. 1. Tid och Kvalitet : En studie om vilka konsekvenser som uppstår vid styrning av tid och kvalitet samt hur medarbetare inom Skatteverket hanterar dessa

    Magister-uppsats, Linnéuniversitetet/Institutionen för ekonomistyrning och logistik (ELO)

    Författare :Julia Jonsson; Sandra Petersen; [2023]
    Nyckelord :Time; Quality; Employees; Consequences; Tensions; Management; Public sector; The Swedish Tax Agency; Tid; Kvalitet; Medarbetare; Konsekvenser; Spänningar; Hantering; Offentlig sektor; Skatteverket;

    Sammanfattning : Bakgrund: Under de senaste åren har det rapporterats brister om tid och kvalitet inom Skatteverkets verksamhet. Styrning av tid och kvalitet inom den offentliga sektorn är däremot ett forskningsområde som tidigare inte studerats i termer av vad styrning av tid och kvalitet kan medföra för konsekvenser för medarbetare, huruvida styrning av tid och kvalitet kan vara i spänning samt hur medarbetare hanterar styrning av tid och kvalitet. LÄS MER

  3. 2. Lärdomar i en storskalig agil transformation ur ett ledarskapsperspektiv

    Kandidat-uppsats, Luleå tekniska universitet/Institutionen för system- och rymdteknik

    Författare :Robert Holmgren; Lisa Krus; [2022]
    Nyckelord :agile transformation; business agility; lean-agile leadership; government agency; scaling agile; large-scale agile framework; SAFe; agil transformation; business agility; lean-agilt ledarskap; myndighet; storskaligt agilt; storskaliga agila ramverk; SAFe;

    Sammanfattning : I en mer komplex och föränderlig värld har organisationer svårt att hänga med och tillräckligt snabbt ta vara på möjligheter, hantera utmaningar samt leva upp till förändringar i kundernas krav. De behöver därför öka sin förmåga att snabbare anpassa sig till förändring, något som benämns som business agility. LÄS MER

  4. 3. Storskalig agil transformation - En fallstudie på Skatteverket

    Kandidat-uppsats, Uppsala universitet/Företagsekonomiska institutionen

    Författare :Ossian Olsson; Joulak Sammy; [2022]
    Nyckelord :Agile; Large scale agile transformation; Success factors; Challenges; State agency; Agilt arbetssätt; Storskalig agil transformation; Framgångsfaktorer; Utmaningar; Statlig myndighet;

    Sammanfattning : En dynamisk och komplex omvärld ställer allt större krav på förnyelse och organisatorisk anpassning. I många organisationer har agila arbetssätt blivit populära. Storskaliga agila transformationer kan dock i praktiken vara svåra att genomföra. Dessutom kan agilitet och en hierarkisk organisationsstruktur vara svåra att kombinera. LÄS MER

  5. 4. Investigating the security of a microservices architecture : A case study on microservice and Kubernetes Security

    Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

    Författare :Daniel Muresu; [2021]
    Nyckelord :Microservices; Security; Kubernetes; Intrusion detection; Security tools; Mikrotjänster; säkerhet; Kubernetes; upptäcka intrång; säkerhetsverktyg;

    Sammanfattning : The concept of breaking down a bigger application into smaller components is not a new idea, but it has been more commonly adopted in recent years due to the rise of the microservice application architecture. What has not been elaborated on enough however, is the security of the microservice architecture and how it differs from a monolithic application architecture. LÄS MER

  7. 5. Operationalizing FAccT : A Case Study at the Swedish Tax Agency

    Master-uppsats, KTH/Skolan för industriell teknik och management (ITM)

    Författare :Daniel Jansson; Daniel Strallhofer; [2020]
    Nyckelord :Fairness; Accountability; Transparency; Algorithmic accountability; Bias; Framework; Machine learning; Case study; Rättvisa; Ansvarsskyldighet; Transparens; Algoritmisk ansvarsskyldighet; Ramverk; Maskininlärning;

    Sammanfattning : Fairness, accountability and transparency (FAccT) in machine learning is an interdisciplinary area that concerns the design, development, deployment and maintenance of ethical AI and ML. Examples of research challenges in the field are detecting biased models, accountability issues that arise with systems that make decisions without human intervention or oversight, and the blackbox issues where decisions made by an AI system are untraceable. LÄS MER