Uurimistöö nägemuse kirjeldus

Uurimistöö nägemuse kirjeldus Riigi kinnisvarapoliitika juhtimise andmepõhiste metoodikate ja tööriistade väljatöötamiseks ning teadusnõustamiseks Uurimismeeskond: Tallinna Tehnikaülikooli Majandusanalüüsi ja rahanduse instituudi juures loodud uurimisgrupp, professor Tõnn Talpsepp juhtimisel Uurimistöö tellija on Rahandusministeerium, kes on kirjeldanud konkursi dokumentides järgnevad uurimist vajavad probleemid nr 1-4. Tellija on konkursi dokumentides kirja pannud ootuslikud või soovituslikud tähtajad vastavate probleemide lahendamiseks. Käesolevas dokumendis esitab uurimismeeskond oma nägemuse töö teostamise tähtaegadest, sisust ning etappidest. Tulenevalt konkursi väljakuulutamise ajakavast, tööde teostamist puudutava informatsiooni täpsustamise vajadusest ning konkursi lõpptulemuste ning lepingu sõlmimise ajahetke teadmatusest, ei näe uurimismeeskond, et oleks võimalik täpselt lähtuda tellija poolt kirja pandud tähtaegadest ning tööde järjekorrast. Et tellija saaks hinnata uurimismeeskonna poolt välja pakutud tähtaegu, tuuakse need käesolevas dokumendis välja selliselt, et tähtaegu hakatakse arvestama lepingu sõlmimise kuupäevast või pakutakse välja eraldi kuupäevalised tähtajad. Sellegipoolest lähtub uurimismeeskond, et kõigi projekti tegevuste lõpptähtajaks oleks 31.12.2025. Alljärgnevalt kirjeldatakse lahendamist vajavate probleemide puhul Uurimismeeskonna nägemust, sh on välja toodud tellija poolt kirjeldatud uurimisprobleemid.

Lahendamist vajav probleem nr 1

Lahendamist vajav probleem 1: Kinnisvarapoliitika üks põhimõõdik on üksuse/hoone soodsad elueakulud. Selle mõõtmiseks puudub metoodika. Mõõdik on vajalik selleks, et teada iga kinnisvaraüksuse/hoone osas tema optimaalset elueakulu selleks, et saada statistiline hinnang kulude optimeerimisvõimaluste kohta.

Uurimismeeskond sisaldab põhitäitjat, kes on varasemalt toestanud sarnase sisuga maa hindamise projekti Maaameti tellimusel. Vastava kogemuse baasil sobiks käesoleva probleemi lahendamiseks kõige tõenäolisemalt hedoonilised statistilised parameetrilised mudelid, mida kasutatakse kinnisvara hindamisel. Samas vajab antud probleemi lahendamine esmalt tellijaga kooskõlastamist, millist metoodikat ning lähenemist oodatakse, sest uurimisülesannete kirjelduses on tellija välja toonud, et omab juba teatud nägemust metoodikast, kuid dokumendis pole välja toodud vastavat täpsustust. Samuti lähenetakse kirjanduses erinevalt hoone eluea kuludele. Teatud juhul arvestatakse eluea kaare sisse ka hoone ehitamise ja lammutamise kulud, mitte ainult

ekspluatatsioonikulud. Modelleerimise puhul omab soovitud lähenemine aga olulist mõju mudeli valikule, sest eluiga peegeldab kinnisvara kui investeeringu väärtust ehk nö stock kontseptsiooni, samas kui kulud on perioodi (aasta, kvartal, kuu) ehk flow kontseptsioon. Põhimõtteliselt on võimalik hinnata mõlemat, kuid antud projekti mahu puhul tuleks tellijal valida ning täpsustada üks nimetatutest ning defineerida esmalt, millised kulusid (sh kas ehitus- ja lammutus) hinnatakse. Antud valikut on võimalik teha koostöös uurimismeeskonnaga, ning uurimismeeskond arvestab antud projekti skoobi sisse ühte kontseptsiooni järgiva mudeli koostamist, seejuures arvestades, et tulenevalt erinevate kinnisvaraobjektide heterogeensust, tuleb koostada vajadusel rohkem kui üks sama kontseptsiooni järgiv mudel. Seejuures on töö üheks esmaseks sammuks analüüsida andmete üldkogumit, et teha kindlaks, millised objektid jäävad erindiks ning mitut erinevat mudelit tuleks eesmärkide saavutamiseks koostada. Uurimistöö kirjelduse dokumendis oodatakse uurimismeeskonnalt statistilist parameetrilist mudelit, samas aga räägitakse optimaalsete kulude leidmise vajadusest. Kuna optimeerimisülesande lahendamine ja statistilis-stohhastilise mudeli koostamine ei ole üks ja sama, võib tellija sattuda olukorda, kus kirjeldatakse küll teatud vajadust, kuid nõuetele vastavad mudelid ei täida tegelikku vajadust ja eesmärki mudeli kasutamiseks. Ehk sisuliselt kui uurimismeeskond pakub soovitud ning igati sobiva mudeli, siis reaalselt ei pruugi loodav mudel olla parim viis täitmaks tellija tegelikku lõppeesmärki. Näeme, et siinkohal võiks taas teadusnõustamine aidata tellija vajadusi täpsustada, et lõpptulemusel sünniks rakendatav mudel. Lahendamist vajav probleem vajab sisendiks kvaliteetseid andmeid. Näiteks hedoonilised hindamismudelid nõuavad suurt hulka ning kvaliteetseid andmeid, mis on üheks nimetatud mudelite kasutamise väljakutseks, mille lahendamise puhul on vastavat tüüpi mudelid aga väga hästi rakendatavad. Tellija on ülesandeid kirjeldanud ning ülesannete järjestuse kirja pannud aga järjekorras, mis eeldab esimeses järjekorras lahendamist vajava probleemi nr 1 teostamist. Reaalselt saab mudeleid hakata looma alles peale seda, kui kõik vajalikud andmed on kokku kogutud ning kvaliteetset tulemust saab loota olukorras, kus on teostatud ka erinevad andmete kvaliteedi kontrolli protseduurid, mille vajadust kirjeldatakse näiteks alles lahendust vajava probleemi nr 4 puhul. Juhul kui tellija juba omab detailset andmebaasi, mis on kasutatav lahendamist vajava probleemi nr 1 jaoks ning on valmis leppima mööndusega, et potentsiaalselt saaks probleemi nr 1 lahendada kvaliteetsemalt ja täpsemalt alles peale andmete kogumist ning kontrollimist; või on valmis tellima hiljem eraldi projekti/tellimuse raames uuendatud andmete baasil tellima täiendatud mudeli, siis on võimalik antud probleemi lahendamise tähtaeg tuua ka varasemaks. Uurimismeeskonnana me küll viimast varianti ei soovita ning näeksime mudeli loomist andmete baasil, mis projekti käigus kokku kogutakse, sest reaalselt on sarnase mudeli rakendamine mõistlik (ning projekti kirjelduse dokumentide kirjelduse põhjal vajalik) ka sisendina hilisemasse andmepõhisesse otsustusprotsessi, mille juhtimislaudade prototüüp käesoleva uuringu teistes etappides teostatakse.

Seetõttu tuleks antud uurimist vajava probleemi täitmise tähtaeg leppida eraldi kokku lepingu sõlmimise ning täiendavate läbirääkimiste raames, kus täpsustatakse tellija soove ja ootusi. Uurimismeeskond näeb, et algselt on võimalik luua juhtimislaudadel kuvamise nö kohatäiteks sobiv mudel (mis ei anna reaalset infot, vaid eksisteerib vaid kontseptuaalse kohatäitena, et saaks edasi mitte muude projekti raames vajalike tegevustega) ning sisuline mudel luuakse alles projekti lõppfaasis peale eelnevate faaside läbimist ning vastav mudel valmib hiljemalt 1 november 2025. Juhul kui tellijal on sobival kujul andmed siiski juba olemas, saab rakendada tegevuskavas näidatud töö teostamise perioode, koondades olenevalt andmestiku kvaliteedist osad plaanitud tegevused väiksemaks arvuks etappideks.

Lahendamist vajav probleem nr 2

Lahendamist vajav probleem 2: Riigi kinnisvararegistris on loodud funktsionaalsus üksuste moodustamiseks ja haldamiseks. Moodustamine on algusjärgus, kokku moodustatakse ca 1500 üksust. Üleminekufaasis pole mõeldav, et andmeid hakatakse andmevälja (max 350 välja üksuse kohta) kaupa sisestama RKVRi. Seetõttu on vajalik leida optimaalseim lahendus ülemineku toetamiseks ja luua lahenduse osaks olevad töövahendid. Samuti on probleemiks erinevate andmestike seostamine objekti so üksuse tasandil (RKVR - Personaliarvestus IS SAP - Eelarve täitmise IS SAP - Eelarve planeerimise IS KAIS - RKAS eelarvestamise IS - juhtimiskava andmetabel excelis – juhtimiskava investeeringutabel excelis). Täna puudub efektiivne töövahend seoste loomiseks ja haldamiseks.

Uurimismeeskond lahendab probleemi järgnevalt: 1) kirjeldatakse vajalikud andmeväljad vastavalt valdkonna kirjandusele (nt ökonomeetriliste mudelite sisendi ootuste kohaselt) 2) analüüsitakse olemasolevaid andmevälju tellija ning tellijaga seotud erinevates andmebaasides tegemaks kindlaks, millisel kujul ning millised andmed on olemas ning mis on puudu 3) kirjeldatakse vajadus andmete üleviimise protsesside järele tulenevalt andmete olemasolust ning allikast (sh infosüsteemi osad või andmefailid) 4) Pakutakse välja protsess ning kooskõlastatakse see tellijaga, milliseid andmeid on mõistlik koguda ning milliseid andmete kogumise osasid saab millisel viisil automatiseerida. Tulenevalt andmete paiknemisest ei pruugi alati kogu protsessi automatiseerimine olla võimalik, või täieliku protsessi automatiseerimise puhul ei ole võimalik kaasata kõiki andmeid. Seetõttu on võimalik, et tuleb leida mõistlik kompromiss andmete kaasamise hulga ning automatiseerituse vahel. 5) Prototüübitakse vajalik ETL protsess andmete (suuresti) automatiseeritud kogumiseks. Antud probleemi lahendamise tulemiks on raport, mis kirjeldab vajalikku andmestikku, analüüsib andmete olemasolu ning automatiseeritud protsessi teostatavust. Samuti tuuakse raportis välja uurimismeeskonna poolt soovitatud andmete haldamise protsess ning rakendatakse vastav prototüüp, kasutades selleks mõnel tarkvaralisel platvormil (nt Tableau või olenevalt tellija infosüsteemi võimalustest mõnda muud sarnast tarkvara või

Python andmeteaduse ökosüsteemis kasutatavaid teeke), mis võimaldab uurimistöö teostamise hetkel vajalikud andmed kokku koguda. Antud probleemi lahendamise tulemiks ei ole tarkvaraarendus, mis on mõeldud integreerimiseks tellija infosüsteemi. Loodav prototüüp on tellija poolt soovi korral edasi arendatav production grade tarkvaraks, kuid vastav arendus ei kuulu antud uurimistöö skoobi alla. Samuti ei kuulu skoobi alla prototüübi integratsioon ega nõustamine, kuidas prototüübist edasi arendada infosüsteemi osa; ega prototüübi edasised uuendused peale projekti lõppu. Prototüübi juurde kuulub vajalik dokumentatsioon, mis koos probleemi lahendamise raportiga saab aidata tellijal vajadusel edasi arendada prototüüpi või kasutada loodud prototüüpi ka edaspidi eraldiseisvalt. Prototüüp luuakse selliselt, et tellija saab valideerida, kas uurimismeeskonna poolt välja pakutud protsessid andmete kogumiseks ning töövoogude automatiseerimiseks on piisavad selleks, et koguda kokku ja töödelda sobivale kujule vajalik hulk andmeid. Tellija peab vastava töö teostamiseks suutma pakkuda tehnilist tuge tellija infosüsteemist pärit andmete kättesaamiseks. Uurimistöö skoobi alla ei kuulu uurimismeeskonna poolt tellija infosüsteemi spetsifikatsiooni ning ligipääsuvõimaluste analüüs, sest tellija peab suutma pakkuda tehnilist tuge, mis võimaldab uurimismeeskonnal saada kätte piisavalt detailne spetsifikatsioon olemasolevate andmete ning andmestruktuuride kohta ning kirjutada valmis andmete päringute protseduurid. Tellija peab tagama tehnilise võimekuse andmete pärimise ning töötlemise protseduuride jooksutamiseks oma infosüsteemis ning ei tohi delegeerida andmete pärimist uurimismeeskonnale. Samuti peab tellija andma detailset informatsiooni võimalike piirangute (sh nii tehnilised kui mittetehnilised) kohta andmete pärimisel, et uurimismeeskond saaks koostada protseduure ja päringuid, mis on reaalselt rakendatavad. Uurimismeeskond ei soovi saada ligipääsu tellija infosüsteemile, välja arvatud teatud juhtudel read-only ligipääs teatud päringute tegemiseks, kui see on vältimatult vajalik. Tellija peab hoolitsema, et suudab pakkuda vajalikku tehnilist tuge selleks, et täita uurimismeeskonna poolt koostatud päringud ning rakendada protseduurid võimalikult operatiivselt. Operatiivsuse kriteeriumid lepitakse kokku enne tööde teostama hakkamist ning juhul kui tellija ei suuda vajalikku tehnilist tuge oodatud tasemel või operatiivsusega pakkuda, on uurimismeeskonnal õigus uurimistöö tegemisest antud projekti raames taanduda ning vastav leping lõpetada. Antud probleemi lahendamise vajalikud tööetapid 1-5 saab on võimalik täita 3 kuu jooksul peale lepingu sõlmimist. Vajalik raport ning dokumentatsioon esitatakse hiljemalt 2 kuud peale prototüübi valmimist ja tellija poolt saadud kinnitust prototüübi toimimise kohta.

Lahendamist vajav probleem nr 3

Lahendamist vajav probleem 3: RKVRis on funktsionaalsus riigi kinnistutest ja lepingutest üksuste ja juhtimiskava moodustamiseks ning haldamiseks. Üksuste ja juhtimiskavade andmetel tuginevat aruandlust, juhtimislaudu RKVR-is pole kuna ärianalüüsifunktsionaalsus kavandati RKVR-st eraldiseisvalt, jätkutegevusena. Vaja oleks luua vajalikud, jagatavad aruanded ja juhtimislauad toetamaks riigi kinnisvarapoliitika elluviimist. Riigi kinnisvararegistri andmebaasi alustabelitele on

olemas reaalajas ligipääs SAS tarkvaras. Rahandusministeeriumis pole analüüsitud erinevaid võimalusi (SAS, Power BI, Tableau, Sharepoint jne) ja seetõttu puudub teadmine optimaalseimast lahendusest, mida rakendada aruannete, juhtimislaudade moodustamiseks nii, et need oleks jagatavad väljaspool Rahandusministeeriumi järgides samal ajal turvanõudeid (AK materjal) ja vajadust saada statistilist tagasisidet aruannete, juhtimislaudade kasutamise kohta.

Loome juhtimislauad nagu tellija poolt kirjeldatud ehk:

I Kinnisvaraüksuse juhtimiskavade sh investeeringute aruanded, juhtimislauad: tuginedes olemasolevatele andmestikele, on vaja luua aruanded ja interaktiivsed juhtimislauad erinevate vaadete sh investeeringutaotluse vaates. Koostatavate aruannete, juhtimislaua loomisel tuleb lähtuda tarbijate vajadusest, kelleks on üldjuhul haldus- ja finantsvaldkonna spetsialistid, juhid ja tippjuhid (asekantsler, minister). Aruandeid on vaja:

• üksuse tasandil

Aruanded, juhtimislauad ühe kinnisvaraüksuse tasemel sh seostatuna planeeritava kinnisvaraüksusega. Tuginetakse olemasolevatele andmestikele, fookus on võtmenäitajate jt juhtimisotsuste langetamiseks vajalikel mõõdikutel. Investeeringuprojektide kohta on eraldiseisev aruanne, juhtimislaud.

• organisatsiooni tasandil (asutus, ministeerium) Aruanded, juhtimislauad ühe või mitme organisatsiooni tasemel. Üksuse andmed agregeeritakse. Investeeringuprojektide kohta on eraldiseisev aruanne, juhtimislaud.

• riigiüleselt Aruanded, juhtimislauad riigi tasemel. Üksuse andmed agregeeritakse. Investeeringuprojektide kohta on eraldiseisev aruanne, juhtimislaud.

• pikaajaline investeeringute kava (kuni 30 aastat). RKVR-s ja teistes andmestikes olevate investeeringute andmete alusel töövahendi loomine ja rakendamine, mis võimaldab efektiivselt koostada ja hallata riigi hoonestatud kinnisvara pikaajalist investeeringukava.

• kliimaeesmärkide saavutamise prognoosiaruanne Aruanne, juhtimislaud, mis võimaldab olemasolevatele andmetele tuginedes prognoosida hoonetele seatud kliimaeesmärkide saavutamist (energiatõhususe klassid, CO2 jalajälg, energiakulu) arvestades rahastatud investeeringuotsuseid ning prognoosida puudu olevat vajalikku rahastust selleks, et saavutada võetud kliimaeesmärgid. Töö osaks on ka prognoosmudeli koostamine.

II Hoonete aruanded, juhtimislauad (RKVRis olevate varade ja lepingute aruandlus on üldjoontes olemas, kuid puuduvad juhtimislauad).

• kinnisvaraportfelli aruandlus, juhtimislauad Aruanded, juhtimislauad vara/organisatsiooni/ riigi tasemel.

• lepingute aruandlus, juhtimislauad Aruanded, juhtimislauad lepingu/organisatsiooni/ riigi tasemel.

Antud probleemi lahendamine eeldab esmalt kõigi olemasolevate andmete kaardistamist (mida teostatakse probleemi nr 2 all) ning seejärel seotud osapooltega suhtlust, selgitamaks välja täpsemaid nõudeid ja vajadusi loodavate töölaudade kasutamiseks. Selleks viime läbi intervjuusid ning fookusgrupi intervjuusid tellija või tellijaga seotud isikute vastava valdkonna esindajatega. Tellija ülesandeks on koostada intervjuude ning fookusgrupi intervjuudel osalejate nimekiri ning osalemine vastavalt

uurimismeeskonna päringule, millise valdkonna või juhtimislaua kasutajate grupi esindatus on intervjuul vajalik. Olemasolevate andmete ning intervjuude baasil koostatakse esialgsed juhtimislaudade demoversioonid, mille baasil toimub fookusgrupi intervjuude käigus valideerimine, kas vastav väljapakutud juhtimislaua lahendus on reaalselt kasulik või mitte. Vajadusel viiakse iteratiivselt demoversiooni sisse täiendusi, kuni on saavutatud valideerimise käigus piisav (vähemalt 70% potentsiaalsetest kasutajatest on rahul või väga rahul) heakskiit väljapakutavale demoversioonile. Peale demoversiooni heakskiitmist rakendatakse sobival tarkvaraplatvormil juhtimislaudade prototüübid. Uurimismeeskond näeb juba enne töö teostamist, et kõige kuluoptimaalsem ning realistlikum on vastavad juhtimislauad luua uurimistöö käigus Tableau platvormil. Juhul kui juhtimislaudade üheks sisendiks on ka mudelite tulemused (nagu lahendamist vajavas probleemis nr 1), siis eeldab kasutatav tarkvaraline platvorm vastava võimekuse olemasolu piisavalt keerukate mudelite reaalajas või perioodiliseks jooksutamiseks. PowerBI omab vastavat võimekust läbi eraldi R tarkvara integratsiooni, mis on teostatav, kuid enamasti on PowerBI kasutamine soovitatav ühtsest andmeallikast tulenevate andmete visualiseeerimisel. Seetõttu on PowerBI kasutamise soovitus juba enne tööde teostamist kahtluse all ning uurimistöö käigus saab täpsustada, kas ja kuivõrd mõistlik on üldse vastavat platvormi antud ülesande täitmisel kasutada. Uurimistöö käigus saame anda tellijale vastavat sisendinformatsiooni otsustamiseks. Tableau platvorm pakub sarnase hinnaklassi juures suuremat funktsionaalsust integreerida ka ETL protsesse andmete pärimiseks ning koostamiseks ning juba sisseehitatud tuge nii R kui Python programmeerimiskeelte jaoks. Suure tõenäosusega loob uurimismeeskond uurimisprobleemi nr 1 lahendamiseks vajaliku mudeli rakendades just R-i (või siis Python) programmeerimiskeelt, sest sellisel juhul on loodav mudel ja selle tulemusel saadavad soovitused rakendatavad ka juhtimislaudade puhul, mille prototüübid plaanitakse võimalusel rakendada samuti Tableau platvormil. Üldiselt Sharepoint ei võimalda nii paindlikku lähenemist kui PowerBI või Tableau ning suure tõenäosusega jääb seetõttu esmasest valikust välja. SAS või muud sarnast tüüpi nn enterprise (info)süsteemid on eelnevatest kindlasti oluliselt suuremahulisem ja keerukam tarkvara platvorm, millel on võimalik valikud juhtimislauad rakendada, kuid vastav tegevus oleks olemuslikult juba pigem infosüsteemi arendustöö, mis jääb meie pakutava uurimistöö skoobi alt välja. SAS ning sarnaseid suuremahulisi infosüsteeme pakuvad vastavale tarkvaraplatvormile keskenduvad IT arendusettevõtted ning uurimismeeskond saab käesoleva uurimistöö käigus vaid välja tuua võimalikke alternatiivseid platvorme ning nende plusse ja miinuseid juhtlaudade rakenduste loomiseks, kuid ei saa uurimistöö käigus vastavaid rakendusi katsetada nimetatud platvormidel, kuna see jääks antud uurimistöö skoobi alt välja ning selle maksumus sõltub suuresti vastava platvormi litsentistasudest ning spetsiifilisest arendustööst vastamaks tellija infosüsteemi eripäradele. Uurimistöö skoobi alla jääb juhtimislaudade prototüüpide loomine, mis on uurimistöö käigus töö tulemiks. Probleemi lahendamise tulemiks ei ole tarkvaraarendus, mis on

mõeldud integreerimiseks tellija infosüsteemi. Loodav prototüüp on tellija poolt soovi korral edasi arendatav "production grade" tarkvaraks, kuid vastav arendus ei kuulu antud uurimistöö skoobi alla. Samuti ei kuulu skoobi alla prototüübi integratsioon ega nõustamine, kuidas prototüübist edasi arendada infosüsteemi osa; ega prototüübi edasised uuendused peale projekti lõppu. Prototüübi juurde kuulub vajalik dokumentatsioon, mis koos probleemi lahendamise raportiga saab aidata tellijal vajadusel edasi arendada prototüüpi; tellida prototüübi alusel production grade tarkvara mõne muu hanke raames; või kasutada loodud prototüüpi ka edaspidi eraldiseisvalt. Prototüüp luuakse selliselt, et tellija saab valideerida, kas uurimismeeskonna poolt välja pakutud juhtimislauad katavad tellija seatud vajadusi või mitte. Tellijal jääb alati võimalus prototüüpe ise edasi arendada või tellida vastav edasiarendus tulevikus mõne hanke käigus. Lisaks juhtimislaudade vajadusele kirjeldab tellija aruannete, juhtimislaudade jagamislahendusi järgnevalt:

III Aruannete, juhtimislaudade jagamislahendused organisatsiooniüleselt Puudub lahendus jagamaks aruandeid, juhtimislaudu ministeeriumite/asutuste vahel ja Riigi Kinnisvara Aktsiaseltsiga tagades samal ajal AK jt nõuete täitmise. Vaja oleks analüüsida olemasolevad võimalusi, töötada välja lahendused. Kui olemasolevate võimaluste piires on lahendus tehniliselt teostatav, siis jagada juhtimislaudu väljaspool Rahandusministeeriumi järgides samal ajal turvanõudeid (AK materjal) ja vajadust saada statistilist tagasisidet aruannete, juhtimislaudade kasutamise kohta.

Uurimismeeskond ei arenda ise juhtimislaudade loomiseks vajalikku tarkvaraplatvormi ning tellija peab hindama, kas prototüübina välja pakutud lahendus sobib vastaval kujul tellija jaoks vajalikul tasemel turvanõudeid. Turvanõuete täitmine ei kuulu uurimismeeskonna poolt pakutava prototüübi skoobi alla. Uurimismeeskond kasutab prototüübi loomisel tarkvaralist lahendust, mis võimaldab seada ligipääsupiiranguid andmetele, kuid ei integreeri ega rakenda tellija infosüsteemis olevaid ligipääsu puudutavaid rolle või õigusi. Ligipääsuõiguste süsteemi rakendamine ja õiguste andmine on ka prototüüplahenduse puhul tellija enda ülesanne. Uurimismeeskond saab prototüübi puhul vaid tagada, et kasutatav tarkvaraline platvorm võimaldab erinevaid õigusi või rolle seada, kuid ei saa tagada, et vastav süsteemi võimekus on nii detailne kui tellija "production grade" tarkvara puhul ootab. Seega soovitud jagamislahenduste puhul saab uurimismeeskond pakkuda ainult analüüsi, kuivõrd lihtsalt ehk milliste tegevuste ja seadistuste puhul oleks jagamislahendus saavutatav ja tehniliselt teostatav. Jagamislahenduse loomine ning vastavusse seadmine AK jt nõuetega oleks klassifitseeritav juba selgelt tarkvaraarendusprojektiks, mis ei kuulu antud projekti skoobi alla. Juhul kui juhtimislaudade prototüübi loomiseks kasutatav tarkvaraplatvorm võimaldab, siis prototüübitakse projekti käigus ka jagamislahendust viisil, et tellija saab juhtimislaudade prototüüpe ise seadistada selliselt, et tekiks vastavaid ligipääsuõigusi omavad kasutajad või grupid. Kui kasutatav tarkvaraplatvorm ilma täiendavate integratsioonideta sellist funktsionaalsust ei paku, siis käesoleva uurimistöö raames vastavat jagamislahenduse prototüüpi ei looda ning vastava punkti tulemiks on analüüsiraport, mis kirjeldab

erinevaid võimalusi ning pakub välja üldise lähenemise ja soovitused vastava funktsionaalsuse loomiseks tulevikus. Raport on kasutatav edaspidi tellimaks vastavasisulist tarkvaraarendust mõne hanke raames. Uurimismeeskond loob I ja II vaate aruannete vaheversioonid 1 veebruariks 2025 ning lõppversiooni prototüübist 1 juuniks 2025. Nende juurde kuuluv raport ning vajalik aruanne valmib 1 oktoobriks 2025. Jagamislahenduse (ehk nö III vaade piiratud kujul) aruande vaheversioon valmib 1 juuniks 2025 ning lõppversioon 1 detsembriks 2025.

Lahendamist vajav probleem nr 4

Lahendatav probleem 4: Kinnisvara andmestike andmekvaliteedi tagamisel puudub tõhus korraldus, mistõttu on kvaliteedi parandamisele suunatud tegevused juhusliku, reaktiivse iseloomuga. Vaja oleks välja töötada andmekvaliteedi korraldamise raamistik ja protsessid ning töövahendeid andmekvaliteedi juhtimiseks arvestades olemasolevate ressurssidega.

Uurimismeeskond analüüsib olemasolevate andmete kvaliteeti ning töötab välja protsessid jt meetmed andmekvaliteedi tagamiseks ning koostab vastava aruande. Lisaks luuakse protseduurid, mis aitavad andmeprobleeme märgata ning korrigeerida. Tegemist on olulise sisendiga, et koostada kvaliteetne mudel vastavalt lahendust vajavale probleemile nr 1. Vastava probleemi lahendusena väljatöötatav raport ning protseduurid valmivad vaheversioonina 1 juuniks 2025 ning lõppversioonina hiljemalt 1 oktoobriks 2025, kuna sõltuvad sisendina kogutud andmestikust ning lisaks aitab juhtimislaudade väljatöötamine välja tuua võimalikke andmeprobleeme.

Uurimistöö avalikustamine ning teadusnõustamine Projekti tulemus avalikustatakse vastavalt tellija soovidele. Uurimismeeskond korraldab uurimistöö tulemuste tutvustusürituse tellija töötajatele ning tulemusi jagatakse avalikkusega vastavalt tellija poolt seatud nõuetele. Projekti käigus teeb uurimismeeskond koostööd tellijaga, et selgitada täpsemalt välja vajadused ja spetsifikatsioon lahendust vajavate probleemide lahendamiseks. Vastava protsessi käigus ning tööde teostamise käigus pakub uurimismeeskond tellijale teaduslikku nõustamist projekti skoopi otseselt puudutavates küsimustes. Teadusnõustamise alla ei kuulu tellija meeskonna koolitamine ega üldhariduslikele küsimustele vastamine, vaid spetsiifiliselt projektis püstitatud probleemidele võimalike lahenduste pakkumine. Uurimisprojekti juht on kättesaadav ja vastab tellija võimalikele küsimustele mõistliku aja jooksul. Spetsiifilisemate küsimuste puhul on minimaalne vastamise aeg 5 tööpäeva ning maksimaalne 30 kalendripäeva olukorras, kus projekti

põhitäitjad ei ole parasjagu operatiivselt kättesaadavad (nt puhkuste periood vms takistavad asjaolud). Tellija poolt korraldatavatel koosolekutel osalemine uurimismeeskonna esindaja poolt toimub juhul, kui vastav osalus on selgelt vajalik ning vältimatu pidades silmas projekti üldisi eesmärke.

Uurimisrahastuse kasutamise vorm I osa: Tegevusplaan

Tegevused on kirjeldatud koos tulemitega käesolevas dokumendis eelnevalt iga lahendamist vajava probleemi juures ning on eraldi välja toodud allpool esitatud tabelis. Tööd on grupeeritud mõistliku üldistuse tasemele ning tööde juures on näidatud töö teostamiseks kuluv ligikaudne aeg. Töö teostamise periood sõltub kuupäevaliselt tellijaga kokku lepitavast ajakavast kuna uurimismeeskonna esitatav nägemus ajakavast erineb algselt tellija poolt eeldatud ajakavast. Kõigi tööde teostamise eest vastutab projektijuht kaasprofessor Tõnn Talpsepp. Lahendamist vajava probleem nr 1 puhul juhib mudeli koostamist professor Kadri Männasoo ning osaleb Karin Jõeveer, ning nõustavad hoonete eluea arvestuse, kliimategurite jms arvesse võtmisel ehitusvaldkonna abiprofessor Ergo Pikas. Lahendamist vajavat probleemi nr 2-4 juhib finantstehnoloogia kaasprofessor Tõnn Talpsepp ning nõustab suurandmete kaasprofessor Innar Liiv ning kasutajatega läbiviidavate (fookusgrupi)intervjuude läbiviimist koordineerivad Karin Jõeveer ning Tõnn Talpsepp. Tööde tähtajad on toodud samuti eelnevalt lahendamist vajavate probleemide lahenduste nägemuse juures käesolevas dokumendis.

Problee- mi nr

Töö tähis Töö sisu Töö teostamise

perioodi pikkus Vastutav isik Töö teostajad põhitäitjatest

nr 1 L1_1 Algandmete analüüs ning grupeerimine kinnisvaraobjektide heterogeensusest tulenevalt ning vajalike mudelite arvu ning erindite kriteeriumite valik

2 kuud Tõnn Talpsepp Kadri Männasoo, Ergo Pikas, Karin Jõeveer, Tõnn Talpsepp

nr 1 L1_2 Mudeli valiku konsultatsioonid tellijaga

1 kuu Tõnn Talpsepp Kadri Männasoo, Karin Jõeveer

nr 1 L1_3 Andmekontrolli- ning puhatuseprotseduurid teostamine varasemalt kokkupandud andmestiku baasil ning esimene mudeli prototüüp

2 kuud Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Kadri Männasoo, Karin Jõeveer, Innar Liiv, kaasatud tehnilised töötajad

nr 1 L1_4 Mudeli koostamine ning valideerimine

4 kuud Tõnn Talpsepp Kadri Männasoo, Karin Jõeveer, Tõnn Talpsepp

nr 2 L2_1 Andmeväljade kirjeldamine, analüüs ning tellijaga kooskõlastamine

1 kuu Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Innar Liiv, Kadri Männasoo, Ergo Pikas, Karin Jõeveer

nr 2 L2_2 Andmete üleviimise ning ühendamise protsesside kirjeldus, analüüs ning protsesside loomine

1 kuu Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Innar Liiv

nr 2 L2_3 ETL protsesside prototüüpimine

1 kuu Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Innar Liiv

nr 2 L2_4 Raporti koostamine teostatud analüüsi ja prototüübi tulemina ning prototüübi dokumentatsioon

2 kuud Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Innar Liiv

nr 3 L3_1 Andmete kaardistuse ülekandmine juhtimislaudade loomise konteksti

1 kuu Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Karin Jõeveer

nr 3 L3_2 Intervjuud ning fookusgrupiintervjuud tellija esindajatega juhtimislaudade loomise nõuete selgitamiseks

1 kuu Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Karin Jõeveer

nr 3 L3_3 Juhtimislaudade demoversioonide loomine, andmetega ühendamine jm tehnilised tegevused

3 kuud Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Innar Liiv

nr 3 L3_4 Juhtimislaudade iteratiivne täiendamine ja tellijaga kooskõlastamine ja valideerimine

2 kuud Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Karin Jõeveer, Innar Liiv

nr 3 L3_5 Raportite ning juhtimislaudade jagamislahenduse analüüs

2 kuud Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Innar Liiv

nr 3 L3_6 Raportite ning juhtimislaudade jagamislahenduse raport

2 kuud Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Innar Liiv

nr 4 L4_1 Andmete kvaliteedi analüüs ja andmetestide koostamine

4 kuud Tõnn Talpsepp Kadri Männasoo, Karin Jõeveer, Innar Liiv, Tõnn Talpsepp

nr 4 L4_2 Andmete kvaliteedi protseduuride väljatöötamine ning valideerimine

2 kuud Tõnn Talpsepp Kadri Männasoo, Karin Jõeveer, Innar Liiv, Tõnn Talpsepp

nr 4 L4_3 Andmekvaliteedi analüüsi ning kvaliteedi parendamise protseduure dokumenteeriva raporti koostamine

2 kuud Tõnn Talpsepp Kadri Männasoo, Karin Jõeveer, Innar Liiv, Tõnn Talpsepp

II osa: Finantsplaan Näitamaks töö teostamise perioodi, on projekti alguseks loetud tinglikult 1 september. Juhul kui projekti algus on hilisem, nihkuvad ka vastavad teostamise perioodid. Teadusnõustamisele kulu on näidatud vastava lahendamist vajava probleemi üldreal kuna teadusnõustamine on projekti skoobis alati seotud vastava projekti etapiga. Jrk. nr. Töö sisu Töö teostamise

periood Summa Summa käibemaksuga

Märkused

1 Lahendamist vajav probleem nr 1

1.12.2024- 1.11.2025

44 400 54 168 50% summast kuulub väjamaksmise le peale tellijaga teostatud konsultatsioon e ning kooskõlastusi mudeli valiku osas, 25% peale mudeli prototüübi kooskõlastami st tellijaga ning 25% lõpliku mudeli üleandmisel koos vajaliku raporti ja dokumentatsio oniga

2 Lahendamist vajav probleem nr 2

1.09.2024- 1.12.2024

19 600 23 912 80% summast kuulub väljamaksmis ele peale töö L2_3 valmimist ning 20% peale töö L2_4 valmimist

3 Lahendamist vajav probleem nr 3 - I ja II töölauad

1.10.2024- 1.06.2025

28 000 34 282 50% summast kuulub väljamaksmis ele projekti alustamisel ning ülejäänud töö vastuvõtmisel

4 Lahendamist vajav probleem nr 3 - jagamislahenduse analüüs

1.03.2025- 5.12.2025

9 800 11 834 50% summast kuulub väljamaksmis ele projekti alustamisel ning ülejäänud töö vastuvõtmisel

5 Lahendamist vajav probleem nr 4

1.12.2024- 1.10.2025

18 200 22 204 50% summast kuulub väljamaksmis

ele projekti alustamisel ning ülejäänud töö vastuvõtmisel

Summa kokku: 120 000 146 400

Uurimismeeskonna kirjeldus

Uurimismeeskonna näitaja

Kirjeldus

Rahastuse taotleja: Tallinna Tehnikaülikool, Majandusanalüüsi ja rahanduse instituut

Projektijuht: Nimi: Tõnn Talpsepp

Kontakt: tel 53429200, [email protected]

Tõnn Talpsepp, TalTech, finantstehnoloogia kaasprofessor Tõnn Talpsepp omab mitmete rahvusvaheliste (sh Šveitsi, Saksa, Soome, Rootsi teadlasi ja ülikoole ühendavate) teadusprojektide juhtimiskogemust ning lisaks juhtimiskogemust erasektorist (finantsvaldkonnaga seonduvalt). Ta on lisaks TalTechile töötanud järeldokotrina Žürichi Üliokoolis ja Aalto Ülikoolis, lisaks teadusjuhina Eesti Ettevõtluskõrgkoolis Mainor. Tema teadustööd on publitseeritud kõrgel rahvusvahelisel tasemel ning teadustöö puudutab peamisel suurandmetel baseeruvaid uuringuid käitumusliku rahanduse, majapidamisete rahanduse, tarbijakäitumise ning investeerimisega seotud teemadel, mis lisaks rahanduse valdkonnale sisaldab andmeteadusel baseeruvat lähenemist. Ta on lisaks TalTechi majandusteaduskonnale töötanud ka TalTechi IT teaduskonnas tarkvarateaduste instituudis vanemteadurina ning olnud seotud finantssektori andmemudelite ning andmetöötlus protsesside väljatöötamisega ning andmeaitade projekteerimisega. Lisaks magistir- ja doktorikraadile rahanduses omab ta magistrikraadi tarkvaratehnikas, rakenduskõrgharidust

infosüsteemide arendamises ning on varasemalt töötanud tarkvaraarenduse ning finantstehnoloogia projekte juhtides. Viimase 36 kuu jooksul on ta juhtinud TalTechi meeskonda TalTechi ja Tallinna Ülikoolis ühisprojektis: Rahatarkuse õpiväljundid vanuseastmete kaupa Rahandusministeeriumile; samuti TalTechi, Aalto Ülikooli ning Hanken School of Business ühisprojekti tarbimiskäitumise uurimiseks; lisaks on äsja Rahandusministeeriumi poolt heaks kiidetud finantskirjaoskuse projekti juht.

Uurimismeeskonna suurus/põhitäitjate arv ja nimed koos nende vajaliku võimekusega*:

Uurimismeeskonda kooseisu kuuluvad põhitäitjatena: professor Tõnn Talpsepp, professor Kadri Männasoo, professor Innar Liiv, professor Ergo Pikas ning dotsent Karin Jõeveer. Lisaks on projekti teostamisel vajadusel abiks TalTechi majandusanalüüsi ja rahanduse instituudi muu akadeemiline ning tehniline personal ning koostööd tehakse TalTechi tarkvarateaduse instituudiga ning vajaudsel kaasatakse kompetentsi TalTechi ärikorralduse instituudist.

Kadri Männasoo on TalTechi majandusmodelleerimise ning ökonomeetria täisprofessor majandusanalüüsi ja rahanduse instituudis. Ta on nõustanud Maaametit statistika alal maa hindamise protsessis ning olnud juhtiv- või põhitäitja mitmetes mikro- ja makrotaseme andmeid kasutavates projektides, sh mis on finantseeritud Euroopa Komisjoni, ETAGi, Rahandusministeeriumi ja Riigikogu Kantselei poolt. Innar Liiv on TalTechi multidistsiplinaarsete suurandmete kaasprofessor tarkvarateaduse instituudis. Ta omab märkimisväärset ning väga mitmekülgset teadus- ja rakendusprojektide teostamise kogemust koostöös arvutiteadlaste, sotsiaalteadlaste, politoloogide, inseneride, logistikute, filosoofide ja õigusteadlastega. Ergo Pikas on ehituse ja arhitektuuri instituudi abiprofessor tenuuris. Tema kompetentsivaldkond hõlmab hoonete tehnosüsteemide projekteerimise ning hindamise teemasid ning ta on olnud juhtiv- ning põhitäitja mitmete projektide puhul, mis hõlmavad hoonete renoveerimisotsuste tegemist tulenevalt andmepõhisest lähenemisest. Karin Jõeveer on majandusanalüüsi ja rahanduse instituudi direktor ning rahanduse dotsent, kelle varasem uurimistöö on puudutanud ettevõtte rahandust, finantskäitumist ning ta on juhendanud mitmeid töid kinnisvara hindamise teemadel. Ta omab tugevat akadeemilise valdkonna juhtimiskogemust ning laiapõhjaliste teadmistega finantsvaldkonnas ning ökonomeetrias saab panustada projekti teostamisse ning vajadusel olla toeks projekti juhtimist puudutavates küsimustes.

Alljärgnevalt on toodud projekti põhitäitjate kompetentsid nõutud võimekuste lõikes.

Tööde teostamiseks vajalikud võimekused:

• teadmised ja oskused kinnisvara ökonoomikast sh kinnisvara elukaare ökonoomikast, modelleerimisest ja finantsanalüüsist;

• Kadri Männasoo, Karin Jõeveer, Tõnn Talpsepp, Ergo Pikas

• andmehaldus, ETL (Extract, Transform Load) kogemus, andmeanalüüs, andmemudelid, excel sh töövoogude automatiseerimine, kasutuskogemuse disainimine. Kinnisvaraökonoomika ja finantsanalüüs kõrvalteadmisena.

• Innar Liiv, Tõnn Talpsepp

• Andmehaldus, ETL (Extract, Transform Load) kogemus, andmemudelid, ärianalüüs, Excel, Sharepoint, Power BI, SAS. Aruannete jagamise tehniliste võimaluste tundmine. Dünaamiliste aruannete, juhtimislaudade koostamise, haldamise kogemus. Kinnisvaraökonoomika ja finantsanalüüs kõrvalteadmisena.

• Innar Liiv, Tõnn Talpsepp

• Andmehaldus, andmekvaliteedi juhtimine, andmeanalüüs, kvaliteediraporti vormide koostamine.

• Innar Liiv, Kadri Männasoo, Tõnn Talpsepp, Ergo Pikas, Karin Jõeveer

Põhitäitjate CVd on leitavad: https://www.etis.ee/CV/Tonn_Talpsepp/est/ https://www.etis.ee/CV/Kadri_M%C3%A4nnasoo/est/ https://www.etis.ee/CV/Innar_Liiv/est/ https://www.etis.ee/CV/Ergo_Pikas/est/ https://www.etis.ee/CV/Karin_J%C3%B5eveer/est/ Vastavatest ETISe CV-dest on näha kinnisvara hindamise otsene kogemus projektide näol Kadri Männasool ning ehitiste renoveerimise ning nende andmepõhise juhtimise ja tööriistade väljatöötamise otsene kogemus Innar Liiv ning Ergo Pikas puhul. Tõnn Talpsepp omab vastava ala kompetentsi eelkõige erasektorist ning investeeringute hindamise seisukohast.

Põhjendus, kuidas koostatud uurimismeeskond toetab parimal viisil püstitatud eesmärgi täitmist ja uurimisprobleemi lahendamist:

Uurimismeeskond sisaldab väga tugevat statistilise- ja ökonomeetrilise modelleerimise kompetentsi professor Kadri Männasoo näol, keda toetavad Tõnn Talpsepp finantsvaldkonna ning Ergo Pikas ehitusvaldkonna kompetentsiga.

Professorid Innar Liiv ning Tõnn Talpsepp tegelevad suurandmete, andmemudelite, andmetöötlus protseduuride ning andmeaitade projekteerimise ning modelleerimise teemadega, mis annavad vajaliku kompetentsi kõigi andmetega seotud tegevuste teostamiseks.

Projekt sisaldab ka tegevusi, kus doktorikraadi olemasolu ning teaduslik taust ei ole vajalik ning selleks kaasatakse projekte teostamiseks TalTechist tehnilist tööjõudu või muud akadeemilist personali, kelle täpne nimistu pole projekti kirjutamise hetkel teada. Projektijuht ning põhitäitjad tagavad aga projekti teostamise kõrge kvaliteedi.

Uurimismeeskonna rollid ja tööjaotus: Projekti juhib Tõnn Talpsepp, ülejäänud põhitäitjate rollid ja

kompetentsivaldkonnad on kirjeldatud varasemate punktide all.

Uurimismeeskonna liikmete eelnev koostöö kogemus:

Tõnn Talpsepp on koos Kadri Männasooga ja Karin Jõeveerega olnud põhitäitja mitmetes TalTechi majandusanalüüsi ja rahanduse instituudi poolt läbiviidud projektides. Tõnn Talpsepp ning Innar Liiv on ühiselt osalenud ning osalemas mitmes finantstehnoloogia projektis, samuti on Innar Liiv osalenud projektides koos Kadri Männasooga. Innar Liiv ning Ergo Pikas on teostanud mitut teadusprojekti, mis hõlmavad andmepõhise lähenemise kasutamist hoonete ning kinnisvara renoveerimisotsuste juures. Tõnn Talpsepp ning Ergo Pikas omavad varasemat koostööd ülikoolis akadeemilise õppe läbi viimisel. Karin Jõeveer on majandusanalüüsi ja rahanduse instituudi direktor ning korraldab vastava üksuse tööd.

Riskide maandamise kava Alljärgnevalt antakse ülevaade projekti sisulist teostamist ja projekti juhtimist puudutavatest peamistest riskidest ning nende maandamismeetmetest.

Võimalik risk Riski mõju/olulisus1

Esinemise tõenäosus2

Riski maandamisviisid Vastutajad

Üldised metoodika riskid Uurimisküsimuste vastused on liialt pealiskaudsed ja üldised.

Suur Väike Projekti läbiviijatel on mitmekülgne kogemus erinevate teaduslike ning rakenduslike projektide läbiviimisel, nad on süvitsi kursis vajalike metodoloogiliste aluste ning vastava ala teaduskirjandusega, valdavad kõiki kasutatavaid andmekogumis- ja analüüsimeetodeid.

Tõnn Talpsepp

Kirjeldatud lähenemisega ei ole püstitatud eesmärk saavutatav.

Suur Väike Metoodika on välja pakutud pidades silmas uuringuprojekti sisu, mõistlikku eelarvet ning tuginedes teistele sarnastele läbiviidud uuringutele. Enne projekti algust konsulteeritakse tellijaga ning täpsustatakse tellija eesmärke, eelkõige vajaliku hindamismudeli koostamise osas ning uurimismeeskonna poolt välja pakutud prototüüpe silmas pidades. Töö vajalikud etapid kooskõlastatakse täiendavalt projekti alguses, vajadusel kohendatakse toimumise ajal. Töö käigus selguvate ootamatute vastuolude korral eesmärgi ja metoodika vahel konsulteeritakse

Tõnn Talpsepp

1 Skaalal: suur, keskmine, väike(suur, keskmine, väike 2 Skaalal: suur, keskmine, väike

koheselt tellijaga.

Erinevate uuringuetappide tulemused ei ole piisavalt ammendavad ettepanekute ja soovituste formuleerimiseks.

Suur Väike Erinevate uuringuetappide tulemused formuleeritakse jooksvalt aruande kirjalikeks osadeks, esitatakse ja reflekteeritakse tellija esindajatega, tagamaks uuringutulemuste vastavus tellija ootustele.

Tõnn Talpsepp

Projekti tegevustega seotud riskid Andmestiku analüüs võtab planeeritust kauem aega

Keskmine Suur Andmestiku analüüsiga alustatakse esimesel võimalusel. Ajakavas on ettenähtud vajalik puhver.

Tõnn Talpsepp

Andmete kvaliteet või maht ei ole analüüsiks piisav

Keskmine Väike Tehakse tihedat koostööd tellijaga, et parandada andmete kättesaadavust ning kvaliteeti, mille joaks on projektis eraldi etapp

Tõnn Talpsepp

Koostatavad mudelid ei ole taga soovitud eesmärki või ei ole statistiliselt usaldatavad

Keskmine Keskmine Tellijaga konsulteeritakse selgitamaks mudelite täpseid eesmärke ning kasutusjuhte enne modellleerimisprotsessi algust. Juhul kui mudelid ei osutu kasutatava andmestiku puhul praktikas rakendatavaks statistiliste probleemide tõttu, viiakse esmalt läbi täiendavaid protseduure andmete kvaliteedi parendamiseks (eraldi projekti etapp) ning kasutatakse teaduskirjanduses väljapakutud erinevaid lahenduse võimalusi mudelite kvaliteedi ja prognoosivõime parendamiseks. Juhul kui ükski nendest ei anna tulemusi, pakutakse välja alternatiivseid lahendusi, mis võimaldaks läbi juhtimislaudade või andmearuannete kasutamise läbi tellijal saada vajalikku sisendinfot andmepõhiste otsuste tegemiseks.

Tõnn Talpsepp, Kadri Männasoo

Andmete pärimise ja ühendamise (sh ETL) protsessid ei anna piisavaid tulemusi

Suur Väike Ajakavas on selleks ette nähtud piisav puhver ning tehakse tihedat koostööd tellijaga. Omatakse majasisest võimekust kaasata täiendavaid eksperte.

Tõnn Talpsepp, Innar Liiv

Nõuete kaardistamine juhtimislaudade jaoks võtab oodatust kauem aega ning ei anna üheseid vastuseid, milliseid näitajaid peaks juhtimislaual või andmeraportis kajastama

Keskmine Suur Ajakavas plaanitakse tegevuse jaoks piisav ajapuhver ning tööd teostatakse mitme fookusgrupi puhul. Sõnastatakse selged kriteeriumid, millisel juhul loetakse juhtimislaud või andmeraport piisavalt informatiivseks ning koostatakse protseduurid, kuidas kasutajate rahulolu väljapakutud prototüübiga mõõta. Tegevusi teostatakse mitme iteratsioonina.

Tõnn Talpsepp, Karin Jõeveer

Tellija ootused puudutavad

Keskmine Suur Tellijaga kooskõlastatakse täpsem projekti skoop lepingu sõlmimisel,

production grade tarkvara, kuid uurimistöö käigus pakutakse tellijale prototüüpe

et tekiks ühine arusaam, mida tähendab uurimistöö käigus loodav prototüüp ning mis on selle erisused ja piirangud võrreldes nn production grade tarkvarast või infosüsteemist

Tõnn Talpsepp, Innar Liiv

Tekivad tehnilised probleemid prototüüpide loomisel, andmete pärimisel või protseduuride loomisel

Keskmine Suur Ajakavas on selleks ette nähtud piisav puhver ning tehakse tihedat koostööd tellijaga. Omatakse majasisest võimekust kaasata täiendavaid eksperte.

Tõnn Talpsepp, Innar Liiv

Projektijuhtimisega seotud riskid Pakkumuse ajakava ei pea enam paika, kuna mõni tegevus on võtnud kavandatust kauem aega.

Suur Keskmine Pakkuja on ajakavas arvestanud kõikide tegevuste juures puhverajaga. Pakkuja on kavandanud meeskonna piisava suurusega ja planeerinud uuringus osalemiseks neile piisavalt aega, et planeeritavatesse tegevustesse vajaliku põhjalikkusega süveneda. Vajadusel saab pakkuja meeskonda kaasata täiendavat meeskonnaliikmetega sarnase kvalifikatsiooniga tööjõudu. Projektijuht tegeleb pidevalt projektiga ja jälgib, et meeskond püsiks töödega ajakavas. Juhul, kui mõne töö tegemine osutub oodatust mahukamaks, reageeritakse sellele kohe. Toimuvad regulaarsed meeskonna-sisesed arutelud ja ühine edasijõudmiseks vajalik sisuosa koordinatsioon.

Tõnn Talpsepp

Projektimeeskonna liige lahkub pikemaks ajaks või jäädavalt töölt ja/või projektist või pakkumuses kirjeldatud meeskonnaliikmed ei saa uuringus kirjeldatud mahus osaleda.

Keskmine Väike Meeskonnaliikmed on oma tööde puhul arvestanud selles projektis osalemisega. Pakkuja on võimeline asendama meeskonnaliikme sama kvalifikatsiooniga meeskonnaliikmega.

Tõnn Talpsepp, Karin Jõeveer

Projektimeeskonda on kaasatud palju liikmeid, kelle vahel võib tekkida erimeelsusi või kelle juhtimine võib olla keerukas

Keskmine Väike Projektijuhil või teatud alateemasid juhtivatel teadlastel on varasem positiivne koostöökogemus kõigi projektis osalejatega. Vajadusel saab projektimeeskonda ümberstruktureerida vastavalt parimatele juhtimispraktikatele. Pakkuja on võimeline asendama meeskonnaliikme sama kvalifikatsiooniga meeskonnaliikmega ning meeskonnaliikmed on arvestanud projektis osalemisega.

Tõnn Talpsepp, Karin Jõeveer

Kommunikatsioon uuringu läbiviijate ja

Keskmine Väike Projektijuht annab tellija esindajale regulaarselt ülevaate

Tõnn Talpsepp, Karin Jõeveer

tellija vahel ei toimi, on ebaregulaarne või lünklik.

projekti kulgemisest ning nii projektijuht kui meeskonna liikmed on kättesaadavad erinevaid kommunikatsioonikanaleid pidi. Toimuvad regulaarsed vaheetappide tulemustega kooskõlas ajastatud kohtumised tellijaga.

Projekti ressursid (aeg, inimesed, eelarve) on piiratud ning analüüsiraport ei valmi õigeaegselt.

Keskmine Suur Planeeritud on reservaeg ootamatute viivituste jaoks. Uuring on üles ehitatud nii, et erinevate etappide tulemusi saaks maksimaalselt ära kasutada ja aruande osasid koostada jooksvalt. Uuringu meeskond on komplekteeritud parimal moel vastavalt töömahule, meeskonna kollektiivsele kvalifikatsioonile ning töö teostamise ajale, tuginedes ka varasematele kogemustele uuringute elluviimisel. Meeskonnal on ligipääs täiendavatele ekspertidele ning tööde võimalikele teostajatele, keda erinevatesse etappidest kaasata saab.

Tõnn Talpsepp

Uurimistöö nägemuse kirjeldus Riigi kinnisvarapoliitika juhtimise andmepõhiste metoodikate ja tööriistade väljatöötamiseks ning teadusnõustamiseks Uurimismeeskond: Tallinna Tehnikaülikooli Majandusanalüüsi ja rahanduse instituudi juures loodud uurimisgrupp, professor Tõnn Talpsepp juhtimisel Uurimistöö tellija on Rahandusministeerium, kes on kirjeldanud konkursi dokumentides järgnevad uurimist vajavad probleemid nr 1-4. Tellija on konkursi dokumentides kirja pannud ootuslikud või soovituslikud tähtajad vastavate probleemide lahendamiseks. Käesolevas dokumendis esitab uurimismeeskond oma nägemuse töö teostamise tähtaegadest, sisust ning etappidest. Tulenevalt konkursi väljakuulutamise ajakavast, tööde teostamist puudutava informatsiooni täpsustamise vajadusest ning konkursi lõpptulemuste ning lepingu sõlmimise ajahetke teadmatusest, ei näe uurimismeeskond, et oleks võimalik täpselt lähtuda tellija poolt kirja pandud tähtaegadest ning tööde järjekorrast. Et tellija saaks hinnata uurimismeeskonna poolt välja pakutud tähtaegu, tuuakse need käesolevas dokumendis välja selliselt, et tähtaegu hakatakse arvestama lepingu sõlmimise kuupäevast või pakutakse välja eraldi kuupäevalised tähtajad. Sellegipoolest lähtub uurimismeeskond, et kõigi projekti tegevuste lõpptähtajaks oleks 31.12.2025. Alljärgnevalt kirjeldatakse lahendamist vajavate probleemide puhul Uurimismeeskonna nägemust, sh on välja toodud tellija poolt kirjeldatud uurimisprobleemid.

Lahendamist vajav probleem nr 1

Lahendamist vajav probleem 1: Kinnisvarapoliitika üks põhimõõdik on üksuse/hoone soodsad elueakulud. Selle mõõtmiseks puudub metoodika. Mõõdik on vajalik selleks, et teada iga kinnisvaraüksuse/hoone osas tema optimaalset elueakulu selleks, et saada statistiline hinnang kulude optimeerimisvõimaluste kohta.

Uurimismeeskond sisaldab põhitäitjat, kes on varasemalt toestanud sarnase sisuga maa hindamise projekti Maaameti tellimusel. Vastava kogemuse baasil sobiks käesoleva probleemi lahendamiseks kõige tõenäolisemalt hedoonilised statistilised parameetrilised mudelid, mida kasutatakse kinnisvara hindamisel. Samas vajab antud probleemi lahendamine esmalt tellijaga kooskõlastamist, millist metoodikat ning lähenemist oodatakse, sest uurimisülesannete kirjelduses on tellija välja toonud, et omab juba teatud nägemust metoodikast, kuid dokumendis pole välja toodud vastavat täpsustust. Samuti lähenetakse kirjanduses erinevalt hoone eluea kuludele. Teatud juhul arvestatakse eluea kaare sisse ka hoone ehitamise ja lammutamise kulud, mitte ainult

ekspluatatsioonikulud. Modelleerimise puhul omab soovitud lähenemine aga olulist mõju mudeli valikule, sest eluiga peegeldab kinnisvara kui investeeringu väärtust ehk nö stock kontseptsiooni, samas kui kulud on perioodi (aasta, kvartal, kuu) ehk flow kontseptsioon. Põhimõtteliselt on võimalik hinnata mõlemat, kuid antud projekti mahu puhul tuleks tellijal valida ning täpsustada üks nimetatutest ning defineerida esmalt, millised kulusid (sh kas ehitus- ja lammutus) hinnatakse. Antud valikut on võimalik teha koostöös uurimismeeskonnaga, ning uurimismeeskond arvestab antud projekti skoobi sisse ühte kontseptsiooni järgiva mudeli koostamist, seejuures arvestades, et tulenevalt erinevate kinnisvaraobjektide heterogeensust, tuleb koostada vajadusel rohkem kui üks sama kontseptsiooni järgiv mudel. Seejuures on töö üheks esmaseks sammuks analüüsida andmete üldkogumit, et teha kindlaks, millised objektid jäävad erindiks ning mitut erinevat mudelit tuleks eesmärkide saavutamiseks koostada. Uurimistöö kirjelduse dokumendis oodatakse uurimismeeskonnalt statistilist parameetrilist mudelit, samas aga räägitakse optimaalsete kulude leidmise vajadusest. Kuna optimeerimisülesande lahendamine ja statistilis-stohhastilise mudeli koostamine ei ole üks ja sama, võib tellija sattuda olukorda, kus kirjeldatakse küll teatud vajadust, kuid nõuetele vastavad mudelid ei täida tegelikku vajadust ja eesmärki mudeli kasutamiseks. Ehk sisuliselt kui uurimismeeskond pakub soovitud ning igati sobiva mudeli, siis reaalselt ei pruugi loodav mudel olla parim viis täitmaks tellija tegelikku lõppeesmärki. Näeme, et siinkohal võiks taas teadusnõustamine aidata tellija vajadusi täpsustada, et lõpptulemusel sünniks rakendatav mudel. Lahendamist vajav probleem vajab sisendiks kvaliteetseid andmeid. Näiteks hedoonilised hindamismudelid nõuavad suurt hulka ning kvaliteetseid andmeid, mis on üheks nimetatud mudelite kasutamise väljakutseks, mille lahendamise puhul on vastavat tüüpi mudelid aga väga hästi rakendatavad. Tellija on ülesandeid kirjeldanud ning ülesannete järjestuse kirja pannud aga järjekorras, mis eeldab esimeses järjekorras lahendamist vajava probleemi nr 1 teostamist. Reaalselt saab mudeleid hakata looma alles peale seda, kui kõik vajalikud andmed on kokku kogutud ning kvaliteetset tulemust saab loota olukorras, kus on teostatud ka erinevad andmete kvaliteedi kontrolli protseduurid, mille vajadust kirjeldatakse näiteks alles lahendust vajava probleemi nr 4 puhul. Juhul kui tellija juba omab detailset andmebaasi, mis on kasutatav lahendamist vajava probleemi nr 1 jaoks ning on valmis leppima mööndusega, et potentsiaalselt saaks probleemi nr 1 lahendada kvaliteetsemalt ja täpsemalt alles peale andmete kogumist ning kontrollimist; või on valmis tellima hiljem eraldi projekti/tellimuse raames uuendatud andmete baasil tellima täiendatud mudeli, siis on võimalik antud probleemi lahendamise tähtaeg tuua ka varasemaks. Uurimismeeskonnana me küll viimast varianti ei soovita ning näeksime mudeli loomist andmete baasil, mis projekti käigus kokku kogutakse, sest reaalselt on sarnase mudeli rakendamine mõistlik (ning projekti kirjelduse dokumentide kirjelduse põhjal vajalik) ka sisendina hilisemasse andmepõhisesse otsustusprotsessi, mille juhtimislaudade prototüüp käesoleva uuringu teistes etappides teostatakse.

Seetõttu tuleks antud uurimist vajava probleemi täitmise tähtaeg leppida eraldi kokku lepingu sõlmimise ning täiendavate läbirääkimiste raames, kus täpsustatakse tellija soove ja ootusi. Uurimismeeskond näeb, et algselt on võimalik luua juhtimislaudadel kuvamise nö kohatäiteks sobiv mudel (mis ei anna reaalset infot, vaid eksisteerib vaid kontseptuaalse kohatäitena, et saaks edasi mitte muude projekti raames vajalike tegevustega) ning sisuline mudel luuakse alles projekti lõppfaasis peale eelnevate faaside läbimist ning vastav mudel valmib hiljemalt 1 november 2025. Juhul kui tellijal on sobival kujul andmed siiski juba olemas, saab rakendada tegevuskavas näidatud töö teostamise perioode, koondades olenevalt andmestiku kvaliteedist osad plaanitud tegevused väiksemaks arvuks etappideks.

Lahendamist vajav probleem nr 2

Lahendamist vajav probleem 2: Riigi kinnisvararegistris on loodud funktsionaalsus üksuste moodustamiseks ja haldamiseks. Moodustamine on algusjärgus, kokku moodustatakse ca 1500 üksust. Üleminekufaasis pole mõeldav, et andmeid hakatakse andmevälja (max 350 välja üksuse kohta) kaupa sisestama RKVRi. Seetõttu on vajalik leida optimaalseim lahendus ülemineku toetamiseks ja luua lahenduse osaks olevad töövahendid. Samuti on probleemiks erinevate andmestike seostamine objekti so üksuse tasandil (RKVR - Personaliarvestus IS SAP - Eelarve täitmise IS SAP - Eelarve planeerimise IS KAIS - RKAS eelarvestamise IS - juhtimiskava andmetabel excelis – juhtimiskava investeeringutabel excelis). Täna puudub efektiivne töövahend seoste loomiseks ja haldamiseks.

Uurimismeeskond lahendab probleemi järgnevalt: 1) kirjeldatakse vajalikud andmeväljad vastavalt valdkonna kirjandusele (nt ökonomeetriliste mudelite sisendi ootuste kohaselt) 2) analüüsitakse olemasolevaid andmevälju tellija ning tellijaga seotud erinevates andmebaasides tegemaks kindlaks, millisel kujul ning millised andmed on olemas ning mis on puudu 3) kirjeldatakse vajadus andmete üleviimise protsesside järele tulenevalt andmete olemasolust ning allikast (sh infosüsteemi osad või andmefailid) 4) Pakutakse välja protsess ning kooskõlastatakse see tellijaga, milliseid andmeid on mõistlik koguda ning milliseid andmete kogumise osasid saab millisel viisil automatiseerida. Tulenevalt andmete paiknemisest ei pruugi alati kogu protsessi automatiseerimine olla võimalik, või täieliku protsessi automatiseerimise puhul ei ole võimalik kaasata kõiki andmeid. Seetõttu on võimalik, et tuleb leida mõistlik kompromiss andmete kaasamise hulga ning automatiseerituse vahel. 5) Prototüübitakse vajalik ETL protsess andmete (suuresti) automatiseeritud kogumiseks. Antud probleemi lahendamise tulemiks on raport, mis kirjeldab vajalikku andmestikku, analüüsib andmete olemasolu ning automatiseeritud protsessi teostatavust. Samuti tuuakse raportis välja uurimismeeskonna poolt soovitatud andmete haldamise protsess ning rakendatakse vastav prototüüp, kasutades selleks mõnel tarkvaralisel platvormil (nt Tableau või olenevalt tellija infosüsteemi võimalustest mõnda muud sarnast tarkvara või

Python andmeteaduse ökosüsteemis kasutatavaid teeke), mis võimaldab uurimistöö teostamise hetkel vajalikud andmed kokku koguda. Antud probleemi lahendamise tulemiks ei ole tarkvaraarendus, mis on mõeldud integreerimiseks tellija infosüsteemi. Loodav prototüüp on tellija poolt soovi korral edasi arendatav production grade tarkvaraks, kuid vastav arendus ei kuulu antud uurimistöö skoobi alla. Samuti ei kuulu skoobi alla prototüübi integratsioon ega nõustamine, kuidas prototüübist edasi arendada infosüsteemi osa; ega prototüübi edasised uuendused peale projekti lõppu. Prototüübi juurde kuulub vajalik dokumentatsioon, mis koos probleemi lahendamise raportiga saab aidata tellijal vajadusel edasi arendada prototüüpi või kasutada loodud prototüüpi ka edaspidi eraldiseisvalt. Prototüüp luuakse selliselt, et tellija saab valideerida, kas uurimismeeskonna poolt välja pakutud protsessid andmete kogumiseks ning töövoogude automatiseerimiseks on piisavad selleks, et koguda kokku ja töödelda sobivale kujule vajalik hulk andmeid. Tellija peab vastava töö teostamiseks suutma pakkuda tehnilist tuge tellija infosüsteemist pärit andmete kättesaamiseks. Uurimistöö skoobi alla ei kuulu uurimismeeskonna poolt tellija infosüsteemi spetsifikatsiooni ning ligipääsuvõimaluste analüüs, sest tellija peab suutma pakkuda tehnilist tuge, mis võimaldab uurimismeeskonnal saada kätte piisavalt detailne spetsifikatsioon olemasolevate andmete ning andmestruktuuride kohta ning kirjutada valmis andmete päringute protseduurid. Tellija peab tagama tehnilise võimekuse andmete pärimise ning töötlemise protseduuride jooksutamiseks oma infosüsteemis ning ei tohi delegeerida andmete pärimist uurimismeeskonnale. Samuti peab tellija andma detailset informatsiooni võimalike piirangute (sh nii tehnilised kui mittetehnilised) kohta andmete pärimisel, et uurimismeeskond saaks koostada protseduure ja päringuid, mis on reaalselt rakendatavad. Uurimismeeskond ei soovi saada ligipääsu tellija infosüsteemile, välja arvatud teatud juhtudel read-only ligipääs teatud päringute tegemiseks, kui see on vältimatult vajalik. Tellija peab hoolitsema, et suudab pakkuda vajalikku tehnilist tuge selleks, et täita uurimismeeskonna poolt koostatud päringud ning rakendada protseduurid võimalikult operatiivselt. Operatiivsuse kriteeriumid lepitakse kokku enne tööde teostama hakkamist ning juhul kui tellija ei suuda vajalikku tehnilist tuge oodatud tasemel või operatiivsusega pakkuda, on uurimismeeskonnal õigus uurimistöö tegemisest antud projekti raames taanduda ning vastav leping lõpetada. Antud probleemi lahendamise vajalikud tööetapid 1-5 saab on võimalik täita 3 kuu jooksul peale lepingu sõlmimist. Vajalik raport ning dokumentatsioon esitatakse hiljemalt 2 kuud peale prototüübi valmimist ja tellija poolt saadud kinnitust prototüübi toimimise kohta.

Lahendamist vajav probleem nr 3

Lahendamist vajav probleem 3: RKVRis on funktsionaalsus riigi kinnistutest ja lepingutest üksuste ja juhtimiskava moodustamiseks ning haldamiseks. Üksuste ja juhtimiskavade andmetel tuginevat aruandlust, juhtimislaudu RKVR-is pole kuna ärianalüüsifunktsionaalsus kavandati RKVR-st eraldiseisvalt, jätkutegevusena. Vaja oleks luua vajalikud, jagatavad aruanded ja juhtimislauad toetamaks riigi kinnisvarapoliitika elluviimist. Riigi kinnisvararegistri andmebaasi alustabelitele on

olemas reaalajas ligipääs SAS tarkvaras. Rahandusministeeriumis pole analüüsitud erinevaid võimalusi (SAS, Power BI, Tableau, Sharepoint jne) ja seetõttu puudub teadmine optimaalseimast lahendusest, mida rakendada aruannete, juhtimislaudade moodustamiseks nii, et need oleks jagatavad väljaspool Rahandusministeeriumi järgides samal ajal turvanõudeid (AK materjal) ja vajadust saada statistilist tagasisidet aruannete, juhtimislaudade kasutamise kohta.

Loome juhtimislauad nagu tellija poolt kirjeldatud ehk:

I Kinnisvaraüksuse juhtimiskavade sh investeeringute aruanded, juhtimislauad: tuginedes olemasolevatele andmestikele, on vaja luua aruanded ja interaktiivsed juhtimislauad erinevate vaadete sh investeeringutaotluse vaates. Koostatavate aruannete, juhtimislaua loomisel tuleb lähtuda tarbijate vajadusest, kelleks on üldjuhul haldus- ja finantsvaldkonna spetsialistid, juhid ja tippjuhid (asekantsler, minister). Aruandeid on vaja:

• üksuse tasandil

Aruanded, juhtimislauad ühe kinnisvaraüksuse tasemel sh seostatuna planeeritava kinnisvaraüksusega. Tuginetakse olemasolevatele andmestikele, fookus on võtmenäitajate jt juhtimisotsuste langetamiseks vajalikel mõõdikutel. Investeeringuprojektide kohta on eraldiseisev aruanne, juhtimislaud.

• organisatsiooni tasandil (asutus, ministeerium) Aruanded, juhtimislauad ühe või mitme organisatsiooni tasemel. Üksuse andmed agregeeritakse. Investeeringuprojektide kohta on eraldiseisev aruanne, juhtimislaud.

• riigiüleselt Aruanded, juhtimislauad riigi tasemel. Üksuse andmed agregeeritakse. Investeeringuprojektide kohta on eraldiseisev aruanne, juhtimislaud.

• pikaajaline investeeringute kava (kuni 30 aastat). RKVR-s ja teistes andmestikes olevate investeeringute andmete alusel töövahendi loomine ja rakendamine, mis võimaldab efektiivselt koostada ja hallata riigi hoonestatud kinnisvara pikaajalist investeeringukava.

• kliimaeesmärkide saavutamise prognoosiaruanne Aruanne, juhtimislaud, mis võimaldab olemasolevatele andmetele tuginedes prognoosida hoonetele seatud kliimaeesmärkide saavutamist (energiatõhususe klassid, CO2 jalajälg, energiakulu) arvestades rahastatud investeeringuotsuseid ning prognoosida puudu olevat vajalikku rahastust selleks, et saavutada võetud kliimaeesmärgid. Töö osaks on ka prognoosmudeli koostamine.

II Hoonete aruanded, juhtimislauad (RKVRis olevate varade ja lepingute aruandlus on üldjoontes olemas, kuid puuduvad juhtimislauad).

• kinnisvaraportfelli aruandlus, juhtimislauad Aruanded, juhtimislauad vara/organisatsiooni/ riigi tasemel.

• lepingute aruandlus, juhtimislauad Aruanded, juhtimislauad lepingu/organisatsiooni/ riigi tasemel.

Antud probleemi lahendamine eeldab esmalt kõigi olemasolevate andmete kaardistamist (mida teostatakse probleemi nr 2 all) ning seejärel seotud osapooltega suhtlust, selgitamaks välja täpsemaid nõudeid ja vajadusi loodavate töölaudade kasutamiseks. Selleks viime läbi intervjuusid ning fookusgrupi intervjuusid tellija või tellijaga seotud isikute vastava valdkonna esindajatega. Tellija ülesandeks on koostada intervjuude ning fookusgrupi intervjuudel osalejate nimekiri ning osalemine vastavalt

uurimismeeskonna päringule, millise valdkonna või juhtimislaua kasutajate grupi esindatus on intervjuul vajalik. Olemasolevate andmete ning intervjuude baasil koostatakse esialgsed juhtimislaudade demoversioonid, mille baasil toimub fookusgrupi intervjuude käigus valideerimine, kas vastav väljapakutud juhtimislaua lahendus on reaalselt kasulik või mitte. Vajadusel viiakse iteratiivselt demoversiooni sisse täiendusi, kuni on saavutatud valideerimise käigus piisav (vähemalt 70% potentsiaalsetest kasutajatest on rahul või väga rahul) heakskiit väljapakutavale demoversioonile. Peale demoversiooni heakskiitmist rakendatakse sobival tarkvaraplatvormil juhtimislaudade prototüübid. Uurimismeeskond näeb juba enne töö teostamist, et kõige kuluoptimaalsem ning realistlikum on vastavad juhtimislauad luua uurimistöö käigus Tableau platvormil. Juhul kui juhtimislaudade üheks sisendiks on ka mudelite tulemused (nagu lahendamist vajavas probleemis nr 1), siis eeldab kasutatav tarkvaraline platvorm vastava võimekuse olemasolu piisavalt keerukate mudelite reaalajas või perioodiliseks jooksutamiseks. PowerBI omab vastavat võimekust läbi eraldi R tarkvara integratsiooni, mis on teostatav, kuid enamasti on PowerBI kasutamine soovitatav ühtsest andmeallikast tulenevate andmete visualiseeerimisel. Seetõttu on PowerBI kasutamise soovitus juba enne tööde teostamist kahtluse all ning uurimistöö käigus saab täpsustada, kas ja kuivõrd mõistlik on üldse vastavat platvormi antud ülesande täitmisel kasutada. Uurimistöö käigus saame anda tellijale vastavat sisendinformatsiooni otsustamiseks. Tableau platvorm pakub sarnase hinnaklassi juures suuremat funktsionaalsust integreerida ka ETL protsesse andmete pärimiseks ning koostamiseks ning juba sisseehitatud tuge nii R kui Python programmeerimiskeelte jaoks. Suure tõenäosusega loob uurimismeeskond uurimisprobleemi nr 1 lahendamiseks vajaliku mudeli rakendades just R-i (või siis Python) programmeerimiskeelt, sest sellisel juhul on loodav mudel ja selle tulemusel saadavad soovitused rakendatavad ka juhtimislaudade puhul, mille prototüübid plaanitakse võimalusel rakendada samuti Tableau platvormil. Üldiselt Sharepoint ei võimalda nii paindlikku lähenemist kui PowerBI või Tableau ning suure tõenäosusega jääb seetõttu esmasest valikust välja. SAS või muud sarnast tüüpi nn enterprise (info)süsteemid on eelnevatest kindlasti oluliselt suuremahulisem ja keerukam tarkvara platvorm, millel on võimalik valikud juhtimislauad rakendada, kuid vastav tegevus oleks olemuslikult juba pigem infosüsteemi arendustöö, mis jääb meie pakutava uurimistöö skoobi alt välja. SAS ning sarnaseid suuremahulisi infosüsteeme pakuvad vastavale tarkvaraplatvormile keskenduvad IT arendusettevõtted ning uurimismeeskond saab käesoleva uurimistöö käigus vaid välja tuua võimalikke alternatiivseid platvorme ning nende plusse ja miinuseid juhtlaudade rakenduste loomiseks, kuid ei saa uurimistöö käigus vastavaid rakendusi katsetada nimetatud platvormidel, kuna see jääks antud uurimistöö skoobi alt välja ning selle maksumus sõltub suuresti vastava platvormi litsentistasudest ning spetsiifilisest arendustööst vastamaks tellija infosüsteemi eripäradele. Uurimistöö skoobi alla jääb juhtimislaudade prototüüpide loomine, mis on uurimistöö käigus töö tulemiks. Probleemi lahendamise tulemiks ei ole tarkvaraarendus, mis on

mõeldud integreerimiseks tellija infosüsteemi. Loodav prototüüp on tellija poolt soovi korral edasi arendatav "production grade" tarkvaraks, kuid vastav arendus ei kuulu antud uurimistöö skoobi alla. Samuti ei kuulu skoobi alla prototüübi integratsioon ega nõustamine, kuidas prototüübist edasi arendada infosüsteemi osa; ega prototüübi edasised uuendused peale projekti lõppu. Prototüübi juurde kuulub vajalik dokumentatsioon, mis koos probleemi lahendamise raportiga saab aidata tellijal vajadusel edasi arendada prototüüpi; tellida prototüübi alusel production grade tarkvara mõne muu hanke raames; või kasutada loodud prototüüpi ka edaspidi eraldiseisvalt. Prototüüp luuakse selliselt, et tellija saab valideerida, kas uurimismeeskonna poolt välja pakutud juhtimislauad katavad tellija seatud vajadusi või mitte. Tellijal jääb alati võimalus prototüüpe ise edasi arendada või tellida vastav edasiarendus tulevikus mõne hanke käigus. Lisaks juhtimislaudade vajadusele kirjeldab tellija aruannete, juhtimislaudade jagamislahendusi järgnevalt:

III Aruannete, juhtimislaudade jagamislahendused organisatsiooniüleselt Puudub lahendus jagamaks aruandeid, juhtimislaudu ministeeriumite/asutuste vahel ja Riigi Kinnisvara Aktsiaseltsiga tagades samal ajal AK jt nõuete täitmise. Vaja oleks analüüsida olemasolevad võimalusi, töötada välja lahendused. Kui olemasolevate võimaluste piires on lahendus tehniliselt teostatav, siis jagada juhtimislaudu väljaspool Rahandusministeeriumi järgides samal ajal turvanõudeid (AK materjal) ja vajadust saada statistilist tagasisidet aruannete, juhtimislaudade kasutamise kohta.

Uurimismeeskond ei arenda ise juhtimislaudade loomiseks vajalikku tarkvaraplatvormi ning tellija peab hindama, kas prototüübina välja pakutud lahendus sobib vastaval kujul tellija jaoks vajalikul tasemel turvanõudeid. Turvanõuete täitmine ei kuulu uurimismeeskonna poolt pakutava prototüübi skoobi alla. Uurimismeeskond kasutab prototüübi loomisel tarkvaralist lahendust, mis võimaldab seada ligipääsupiiranguid andmetele, kuid ei integreeri ega rakenda tellija infosüsteemis olevaid ligipääsu puudutavaid rolle või õigusi. Ligipääsuõiguste süsteemi rakendamine ja õiguste andmine on ka prototüüplahenduse puhul tellija enda ülesanne. Uurimismeeskond saab prototüübi puhul vaid tagada, et kasutatav tarkvaraline platvorm võimaldab erinevaid õigusi või rolle seada, kuid ei saa tagada, et vastav süsteemi võimekus on nii detailne kui tellija "production grade" tarkvara puhul ootab. Seega soovitud jagamislahenduste puhul saab uurimismeeskond pakkuda ainult analüüsi, kuivõrd lihtsalt ehk milliste tegevuste ja seadistuste puhul oleks jagamislahendus saavutatav ja tehniliselt teostatav. Jagamislahenduse loomine ning vastavusse seadmine AK jt nõuetega oleks klassifitseeritav juba selgelt tarkvaraarendusprojektiks, mis ei kuulu antud projekti skoobi alla. Juhul kui juhtimislaudade prototüübi loomiseks kasutatav tarkvaraplatvorm võimaldab, siis prototüübitakse projekti käigus ka jagamislahendust viisil, et tellija saab juhtimislaudade prototüüpe ise seadistada selliselt, et tekiks vastavaid ligipääsuõigusi omavad kasutajad või grupid. Kui kasutatav tarkvaraplatvorm ilma täiendavate integratsioonideta sellist funktsionaalsust ei paku, siis käesoleva uurimistöö raames vastavat jagamislahenduse prototüüpi ei looda ning vastava punkti tulemiks on analüüsiraport, mis kirjeldab

erinevaid võimalusi ning pakub välja üldise lähenemise ja soovitused vastava funktsionaalsuse loomiseks tulevikus. Raport on kasutatav edaspidi tellimaks vastavasisulist tarkvaraarendust mõne hanke raames. Uurimismeeskond loob I ja II vaate aruannete vaheversioonid 1 veebruariks 2025 ning lõppversiooni prototüübist 1 juuniks 2025. Nende juurde kuuluv raport ning vajalik aruanne valmib 1 oktoobriks 2025. Jagamislahenduse (ehk nö III vaade piiratud kujul) aruande vaheversioon valmib 1 juuniks 2025 ning lõppversioon 1 detsembriks 2025.

Lahendamist vajav probleem nr 4

Lahendatav probleem 4: Kinnisvara andmestike andmekvaliteedi tagamisel puudub tõhus korraldus, mistõttu on kvaliteedi parandamisele suunatud tegevused juhusliku, reaktiivse iseloomuga. Vaja oleks välja töötada andmekvaliteedi korraldamise raamistik ja protsessid ning töövahendeid andmekvaliteedi juhtimiseks arvestades olemasolevate ressurssidega.

Uurimismeeskond analüüsib olemasolevate andmete kvaliteeti ning töötab välja protsessid jt meetmed andmekvaliteedi tagamiseks ning koostab vastava aruande. Lisaks luuakse protseduurid, mis aitavad andmeprobleeme märgata ning korrigeerida. Tegemist on olulise sisendiga, et koostada kvaliteetne mudel vastavalt lahendust vajavale probleemile nr 1. Vastava probleemi lahendusena väljatöötatav raport ning protseduurid valmivad vaheversioonina 1 juuniks 2025 ning lõppversioonina hiljemalt 1 oktoobriks 2025, kuna sõltuvad sisendina kogutud andmestikust ning lisaks aitab juhtimislaudade väljatöötamine välja tuua võimalikke andmeprobleeme.

Uurimistöö avalikustamine ning teadusnõustamine Projekti tulemus avalikustatakse vastavalt tellija soovidele. Uurimismeeskond korraldab uurimistöö tulemuste tutvustusürituse tellija töötajatele ning tulemusi jagatakse avalikkusega vastavalt tellija poolt seatud nõuetele. Projekti käigus teeb uurimismeeskond koostööd tellijaga, et selgitada täpsemalt välja vajadused ja spetsifikatsioon lahendust vajavate probleemide lahendamiseks. Vastava protsessi käigus ning tööde teostamise käigus pakub uurimismeeskond tellijale teaduslikku nõustamist projekti skoopi otseselt puudutavates küsimustes. Teadusnõustamise alla ei kuulu tellija meeskonna koolitamine ega üldhariduslikele küsimustele vastamine, vaid spetsiifiliselt projektis püstitatud probleemidele võimalike lahenduste pakkumine. Uurimisprojekti juht on kättesaadav ja vastab tellija võimalikele küsimustele mõistliku aja jooksul. Spetsiifilisemate küsimuste puhul on minimaalne vastamise aeg 5 tööpäeva ning maksimaalne 30 kalendripäeva olukorras, kus projekti

põhitäitjad ei ole parasjagu operatiivselt kättesaadavad (nt puhkuste periood vms takistavad asjaolud). Tellija poolt korraldatavatel koosolekutel osalemine uurimismeeskonna esindaja poolt toimub juhul, kui vastav osalus on selgelt vajalik ning vältimatu pidades silmas projekti üldisi eesmärke.

Uurimisrahastuse kasutamise vorm I osa: Tegevusplaan

Tegevused on kirjeldatud koos tulemitega käesolevas dokumendis eelnevalt iga lahendamist vajava probleemi juures ning on eraldi välja toodud allpool esitatud tabelis. Tööd on grupeeritud mõistliku üldistuse tasemele ning tööde juures on näidatud töö teostamiseks kuluv ligikaudne aeg. Töö teostamise periood sõltub kuupäevaliselt tellijaga kokku lepitavast ajakavast kuna uurimismeeskonna esitatav nägemus ajakavast erineb algselt tellija poolt eeldatud ajakavast. Kõigi tööde teostamise eest vastutab projektijuht kaasprofessor Tõnn Talpsepp. Lahendamist vajava probleem nr 1 puhul juhib mudeli koostamist professor Kadri Männasoo ning osaleb Karin Jõeveer, ning nõustavad hoonete eluea arvestuse, kliimategurite jms arvesse võtmisel ehitusvaldkonna abiprofessor Ergo Pikas. Lahendamist vajavat probleemi nr 2-4 juhib finantstehnoloogia kaasprofessor Tõnn Talpsepp ning nõustab suurandmete kaasprofessor Innar Liiv ning kasutajatega läbiviidavate (fookusgrupi)intervjuude läbiviimist koordineerivad Karin Jõeveer ning Tõnn Talpsepp. Tööde tähtajad on toodud samuti eelnevalt lahendamist vajavate probleemide lahenduste nägemuse juures käesolevas dokumendis.

Problee- mi nr

Töö tähis Töö sisu Töö teostamise

perioodi pikkus Vastutav isik Töö teostajad põhitäitjatest

nr 1 L1_1 Algandmete analüüs ning grupeerimine kinnisvaraobjektide heterogeensusest tulenevalt ning vajalike mudelite arvu ning erindite kriteeriumite valik

2 kuud Tõnn Talpsepp Kadri Männasoo, Ergo Pikas, Karin Jõeveer, Tõnn Talpsepp

nr 1 L1_2 Mudeli valiku konsultatsioonid tellijaga

1 kuu Tõnn Talpsepp Kadri Männasoo, Karin Jõeveer

nr 1 L1_3 Andmekontrolli- ning puhatuseprotseduurid teostamine varasemalt kokkupandud andmestiku baasil ning esimene mudeli prototüüp

2 kuud Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Kadri Männasoo, Karin Jõeveer, Innar Liiv, kaasatud tehnilised töötajad

nr 1 L1_4 Mudeli koostamine ning valideerimine

4 kuud Tõnn Talpsepp Kadri Männasoo, Karin Jõeveer, Tõnn Talpsepp

nr 2 L2_1 Andmeväljade kirjeldamine, analüüs ning tellijaga kooskõlastamine

1 kuu Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Innar Liiv, Kadri Männasoo, Ergo Pikas, Karin Jõeveer

nr 2 L2_2 Andmete üleviimise ning ühendamise protsesside kirjeldus, analüüs ning protsesside loomine

1 kuu Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Innar Liiv

nr 2 L2_3 ETL protsesside prototüüpimine

1 kuu Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Innar Liiv

nr 2 L2_4 Raporti koostamine teostatud analüüsi ja prototüübi tulemina ning prototüübi dokumentatsioon

2 kuud Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Innar Liiv

nr 3 L3_1 Andmete kaardistuse ülekandmine juhtimislaudade loomise konteksti

1 kuu Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Karin Jõeveer

nr 3 L3_2 Intervjuud ning fookusgrupiintervjuud tellija esindajatega juhtimislaudade loomise nõuete selgitamiseks

1 kuu Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Karin Jõeveer

nr 3 L3_3 Juhtimislaudade demoversioonide loomine, andmetega ühendamine jm tehnilised tegevused

3 kuud Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Innar Liiv

nr 3 L3_4 Juhtimislaudade iteratiivne täiendamine ja tellijaga kooskõlastamine ja valideerimine

2 kuud Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Karin Jõeveer, Innar Liiv

nr 3 L3_5 Raportite ning juhtimislaudade jagamislahenduse analüüs

2 kuud Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Innar Liiv

nr 3 L3_6 Raportite ning juhtimislaudade jagamislahenduse raport

2 kuud Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Innar Liiv

nr 4 L4_1 Andmete kvaliteedi analüüs ja andmetestide koostamine

4 kuud Tõnn Talpsepp Kadri Männasoo, Karin Jõeveer, Innar Liiv, Tõnn Talpsepp

nr 4 L4_2 Andmete kvaliteedi protseduuride väljatöötamine ning valideerimine

2 kuud Tõnn Talpsepp Kadri Männasoo, Karin Jõeveer, Innar Liiv, Tõnn Talpsepp

nr 4 L4_3 Andmekvaliteedi analüüsi ning kvaliteedi parendamise protseduure dokumenteeriva raporti koostamine

2 kuud Tõnn Talpsepp Kadri Männasoo, Karin Jõeveer, Innar Liiv, Tõnn Talpsepp

II osa: Finantsplaan Näitamaks töö teostamise perioodi, on projekti alguseks loetud tinglikult 1 september. Juhul kui projekti algus on hilisem, nihkuvad ka vastavad teostamise perioodid. Teadusnõustamisele kulu on näidatud vastava lahendamist vajava probleemi üldreal kuna teadusnõustamine on projekti skoobis alati seotud vastava projekti etapiga. Jrk. nr. Töö sisu Töö teostamise

periood Summa Summa käibemaksuga

Märkused

1 Lahendamist vajav probleem nr 1

1.12.2024- 1.11.2025

44 400 54 168 50% summast kuulub väjamaksmise le peale tellijaga teostatud konsultatsioon e ning kooskõlastusi mudeli valiku osas, 25% peale mudeli prototüübi kooskõlastami st tellijaga ning 25% lõpliku mudeli üleandmisel koos vajaliku raporti ja dokumentatsio oniga

2 Lahendamist vajav probleem nr 2

1.09.2024- 1.12.2024

19 600 23 912 80% summast kuulub väljamaksmis ele peale töö L2_3 valmimist ning 20% peale töö L2_4 valmimist

3 Lahendamist vajav probleem nr 3 - I ja II töölauad

1.10.2024- 1.06.2025

28 000 34 282 50% summast kuulub väljamaksmis ele projekti alustamisel ning ülejäänud töö vastuvõtmisel

4 Lahendamist vajav probleem nr 3 - jagamislahenduse analüüs

1.03.2025- 5.12.2025

9 800 11 834 50% summast kuulub väljamaksmis ele projekti alustamisel ning ülejäänud töö vastuvõtmisel

5 Lahendamist vajav probleem nr 4

1.12.2024- 1.10.2025

18 200 22 204 50% summast kuulub väljamaksmis

ele projekti alustamisel ning ülejäänud töö vastuvõtmisel

Summa kokku: 120 000 146 400

Uurimismeeskonna kirjeldus

Uurimismeeskonna näitaja

Kirjeldus

Rahastuse taotleja: Tallinna Tehnikaülikool, Majandusanalüüsi ja rahanduse instituut

Projektijuht: Nimi: Tõnn Talpsepp

Kontakt: tel 53429200, [email protected]

Tõnn Talpsepp, TalTech, finantstehnoloogia kaasprofessor Tõnn Talpsepp omab mitmete rahvusvaheliste (sh Šveitsi, Saksa, Soome, Rootsi teadlasi ja ülikoole ühendavate) teadusprojektide juhtimiskogemust ning lisaks juhtimiskogemust erasektorist (finantsvaldkonnaga seonduvalt). Ta on lisaks TalTechile töötanud järeldokotrina Žürichi Üliokoolis ja Aalto Ülikoolis, lisaks teadusjuhina Eesti Ettevõtluskõrgkoolis Mainor. Tema teadustööd on publitseeritud kõrgel rahvusvahelisel tasemel ning teadustöö puudutab peamisel suurandmetel baseeruvaid uuringuid käitumusliku rahanduse, majapidamisete rahanduse, tarbijakäitumise ning investeerimisega seotud teemadel, mis lisaks rahanduse valdkonnale sisaldab andmeteadusel baseeruvat lähenemist. Ta on lisaks TalTechi majandusteaduskonnale töötanud ka TalTechi IT teaduskonnas tarkvarateaduste instituudis vanemteadurina ning olnud seotud finantssektori andmemudelite ning andmetöötlus protsesside väljatöötamisega ning andmeaitade projekteerimisega. Lisaks magistir- ja doktorikraadile rahanduses omab ta magistrikraadi tarkvaratehnikas, rakenduskõrgharidust

infosüsteemide arendamises ning on varasemalt töötanud tarkvaraarenduse ning finantstehnoloogia projekte juhtides. Viimase 36 kuu jooksul on ta juhtinud TalTechi meeskonda TalTechi ja Tallinna Ülikoolis ühisprojektis: Rahatarkuse õpiväljundid vanuseastmete kaupa Rahandusministeeriumile; samuti TalTechi, Aalto Ülikooli ning Hanken School of Business ühisprojekti tarbimiskäitumise uurimiseks; lisaks on äsja Rahandusministeeriumi poolt heaks kiidetud finantskirjaoskuse projekti juht.

Uurimismeeskonna suurus/põhitäitjate arv ja nimed koos nende vajaliku võimekusega*:

Uurimismeeskonda kooseisu kuuluvad põhitäitjatena: professor Tõnn Talpsepp, professor Kadri Männasoo, professor Innar Liiv, professor Ergo Pikas ning dotsent Karin Jõeveer. Lisaks on projekti teostamisel vajadusel abiks TalTechi majandusanalüüsi ja rahanduse instituudi muu akadeemiline ning tehniline personal ning koostööd tehakse TalTechi tarkvarateaduse instituudiga ning vajaudsel kaasatakse kompetentsi TalTechi ärikorralduse instituudist.

Kadri Männasoo on TalTechi majandusmodelleerimise ning ökonomeetria täisprofessor majandusanalüüsi ja rahanduse instituudis. Ta on nõustanud Maaametit statistika alal maa hindamise protsessis ning olnud juhtiv- või põhitäitja mitmetes mikro- ja makrotaseme andmeid kasutavates projektides, sh mis on finantseeritud Euroopa Komisjoni, ETAGi, Rahandusministeeriumi ja Riigikogu Kantselei poolt. Innar Liiv on TalTechi multidistsiplinaarsete suurandmete kaasprofessor tarkvarateaduse instituudis. Ta omab märkimisväärset ning väga mitmekülgset teadus- ja rakendusprojektide teostamise kogemust koostöös arvutiteadlaste, sotsiaalteadlaste, politoloogide, inseneride, logistikute, filosoofide ja õigusteadlastega. Ergo Pikas on ehituse ja arhitektuuri instituudi abiprofessor tenuuris. Tema kompetentsivaldkond hõlmab hoonete tehnosüsteemide projekteerimise ning hindamise teemasid ning ta on olnud juhtiv- ning põhitäitja mitmete projektide puhul, mis hõlmavad hoonete renoveerimisotsuste tegemist tulenevalt andmepõhisest lähenemisest. Karin Jõeveer on majandusanalüüsi ja rahanduse instituudi direktor ning rahanduse dotsent, kelle varasem uurimistöö on puudutanud ettevõtte rahandust, finantskäitumist ning ta on juhendanud mitmeid töid kinnisvara hindamise teemadel. Ta omab tugevat akadeemilise valdkonna juhtimiskogemust ning laiapõhjaliste teadmistega finantsvaldkonnas ning ökonomeetrias saab panustada projekti teostamisse ning vajadusel olla toeks projekti juhtimist puudutavates küsimustes.

Alljärgnevalt on toodud projekti põhitäitjate kompetentsid nõutud võimekuste lõikes.

Tööde teostamiseks vajalikud võimekused:

• teadmised ja oskused kinnisvara ökonoomikast sh kinnisvara elukaare ökonoomikast, modelleerimisest ja finantsanalüüsist;

• Kadri Männasoo, Karin Jõeveer, Tõnn Talpsepp, Ergo Pikas

• andmehaldus, ETL (Extract, Transform Load) kogemus, andmeanalüüs, andmemudelid, excel sh töövoogude automatiseerimine, kasutuskogemuse disainimine. Kinnisvaraökonoomika ja finantsanalüüs kõrvalteadmisena.

• Innar Liiv, Tõnn Talpsepp

• Andmehaldus, ETL (Extract, Transform Load) kogemus, andmemudelid, ärianalüüs, Excel, Sharepoint, Power BI, SAS. Aruannete jagamise tehniliste võimaluste tundmine. Dünaamiliste aruannete, juhtimislaudade koostamise, haldamise kogemus. Kinnisvaraökonoomika ja finantsanalüüs kõrvalteadmisena.

• Innar Liiv, Tõnn Talpsepp

• Andmehaldus, andmekvaliteedi juhtimine, andmeanalüüs, kvaliteediraporti vormide koostamine.

• Innar Liiv, Kadri Männasoo, Tõnn Talpsepp, Ergo Pikas, Karin Jõeveer

Põhitäitjate CVd on leitavad: https://www.etis.ee/CV/Tonn_Talpsepp/est/ https://www.etis.ee/CV/Kadri_M%C3%A4nnasoo/est/ https://www.etis.ee/CV/Innar_Liiv/est/ https://www.etis.ee/CV/Ergo_Pikas/est/ https://www.etis.ee/CV/Karin_J%C3%B5eveer/est/ Vastavatest ETISe CV-dest on näha kinnisvara hindamise otsene kogemus projektide näol Kadri Männasool ning ehitiste renoveerimise ning nende andmepõhise juhtimise ja tööriistade väljatöötamise otsene kogemus Innar Liiv ning Ergo Pikas puhul. Tõnn Talpsepp omab vastava ala kompetentsi eelkõige erasektorist ning investeeringute hindamise seisukohast.

Põhjendus, kuidas koostatud uurimismeeskond toetab parimal viisil püstitatud eesmärgi täitmist ja uurimisprobleemi lahendamist:

Uurimismeeskond sisaldab väga tugevat statistilise- ja ökonomeetrilise modelleerimise kompetentsi professor Kadri Männasoo näol, keda toetavad Tõnn Talpsepp finantsvaldkonna ning Ergo Pikas ehitusvaldkonna kompetentsiga.

Professorid Innar Liiv ning Tõnn Talpsepp tegelevad suurandmete, andmemudelite, andmetöötlus protseduuride ning andmeaitade projekteerimise ning modelleerimise teemadega, mis annavad vajaliku kompetentsi kõigi andmetega seotud tegevuste teostamiseks.

Projekt sisaldab ka tegevusi, kus doktorikraadi olemasolu ning teaduslik taust ei ole vajalik ning selleks kaasatakse projekte teostamiseks TalTechist tehnilist tööjõudu või muud akadeemilist personali, kelle täpne nimistu pole projekti kirjutamise hetkel teada. Projektijuht ning põhitäitjad tagavad aga projekti teostamise kõrge kvaliteedi.

Uurimismeeskonna rollid ja tööjaotus: Projekti juhib Tõnn Talpsepp, ülejäänud põhitäitjate rollid ja

kompetentsivaldkonnad on kirjeldatud varasemate punktide all.

Uurimismeeskonna liikmete eelnev koostöö kogemus:

Tõnn Talpsepp on koos Kadri Männasooga ja Karin Jõeveerega olnud põhitäitja mitmetes TalTechi majandusanalüüsi ja rahanduse instituudi poolt läbiviidud projektides. Tõnn Talpsepp ning Innar Liiv on ühiselt osalenud ning osalemas mitmes finantstehnoloogia projektis, samuti on Innar Liiv osalenud projektides koos Kadri Männasooga. Innar Liiv ning Ergo Pikas on teostanud mitut teadusprojekti, mis hõlmavad andmepõhise lähenemise kasutamist hoonete ning kinnisvara renoveerimisotsuste juures. Tõnn Talpsepp ning Ergo Pikas omavad varasemat koostööd ülikoolis akadeemilise õppe läbi viimisel. Karin Jõeveer on majandusanalüüsi ja rahanduse instituudi direktor ning korraldab vastava üksuse tööd.

Riskide maandamise kava Alljärgnevalt antakse ülevaade projekti sisulist teostamist ja projekti juhtimist puudutavatest peamistest riskidest ning nende maandamismeetmetest.

Võimalik risk Riski mõju/olulisus1

Esinemise tõenäosus2

Riski maandamisviisid Vastutajad

Üldised metoodika riskid Uurimisküsimuste vastused on liialt pealiskaudsed ja üldised.

Suur Väike Projekti läbiviijatel on mitmekülgne kogemus erinevate teaduslike ning rakenduslike projektide läbiviimisel, nad on süvitsi kursis vajalike metodoloogiliste aluste ning vastava ala teaduskirjandusega, valdavad kõiki kasutatavaid andmekogumis- ja analüüsimeetodeid.

Tõnn Talpsepp

Kirjeldatud lähenemisega ei ole püstitatud eesmärk saavutatav.

Suur Väike Metoodika on välja pakutud pidades silmas uuringuprojekti sisu, mõistlikku eelarvet ning tuginedes teistele sarnastele läbiviidud uuringutele. Enne projekti algust konsulteeritakse tellijaga ning täpsustatakse tellija eesmärke, eelkõige vajaliku hindamismudeli koostamise osas ning uurimismeeskonna poolt välja pakutud prototüüpe silmas pidades. Töö vajalikud etapid kooskõlastatakse täiendavalt projekti alguses, vajadusel kohendatakse toimumise ajal. Töö käigus selguvate ootamatute vastuolude korral eesmärgi ja metoodika vahel konsulteeritakse

Tõnn Talpsepp

1 Skaalal: suur, keskmine, väike(suur, keskmine, väike 2 Skaalal: suur, keskmine, väike

koheselt tellijaga.

Erinevate uuringuetappide tulemused ei ole piisavalt ammendavad ettepanekute ja soovituste formuleerimiseks.

Suur Väike Erinevate uuringuetappide tulemused formuleeritakse jooksvalt aruande kirjalikeks osadeks, esitatakse ja reflekteeritakse tellija esindajatega, tagamaks uuringutulemuste vastavus tellija ootustele.

Tõnn Talpsepp

Projekti tegevustega seotud riskid Andmestiku analüüs võtab planeeritust kauem aega

Keskmine Suur Andmestiku analüüsiga alustatakse esimesel võimalusel. Ajakavas on ettenähtud vajalik puhver.

Tõnn Talpsepp

Andmete kvaliteet või maht ei ole analüüsiks piisav

Keskmine Väike Tehakse tihedat koostööd tellijaga, et parandada andmete kättesaadavust ning kvaliteeti, mille joaks on projektis eraldi etapp

Tõnn Talpsepp

Koostatavad mudelid ei ole taga soovitud eesmärki või ei ole statistiliselt usaldatavad

Keskmine Keskmine Tellijaga konsulteeritakse selgitamaks mudelite täpseid eesmärke ning kasutusjuhte enne modellleerimisprotsessi algust. Juhul kui mudelid ei osutu kasutatava andmestiku puhul praktikas rakendatavaks statistiliste probleemide tõttu, viiakse esmalt läbi täiendavaid protseduure andmete kvaliteedi parendamiseks (eraldi projekti etapp) ning kasutatakse teaduskirjanduses väljapakutud erinevaid lahenduse võimalusi mudelite kvaliteedi ja prognoosivõime parendamiseks. Juhul kui ükski nendest ei anna tulemusi, pakutakse välja alternatiivseid lahendusi, mis võimaldaks läbi juhtimislaudade või andmearuannete kasutamise läbi tellijal saada vajalikku sisendinfot andmepõhiste otsuste tegemiseks.

Tõnn Talpsepp, Kadri Männasoo

Andmete pärimise ja ühendamise (sh ETL) protsessid ei anna piisavaid tulemusi

Suur Väike Ajakavas on selleks ette nähtud piisav puhver ning tehakse tihedat koostööd tellijaga. Omatakse majasisest võimekust kaasata täiendavaid eksperte.

Tõnn Talpsepp, Innar Liiv

Nõuete kaardistamine juhtimislaudade jaoks võtab oodatust kauem aega ning ei anna üheseid vastuseid, milliseid näitajaid peaks juhtimislaual või andmeraportis kajastama

Keskmine Suur Ajakavas plaanitakse tegevuse jaoks piisav ajapuhver ning tööd teostatakse mitme fookusgrupi puhul. Sõnastatakse selged kriteeriumid, millisel juhul loetakse juhtimislaud või andmeraport piisavalt informatiivseks ning koostatakse protseduurid, kuidas kasutajate rahulolu väljapakutud prototüübiga mõõta. Tegevusi teostatakse mitme iteratsioonina.

Tõnn Talpsepp, Karin Jõeveer

Tellija ootused puudutavad

Keskmine Suur Tellijaga kooskõlastatakse täpsem projekti skoop lepingu sõlmimisel,

production grade tarkvara, kuid uurimistöö käigus pakutakse tellijale prototüüpe

et tekiks ühine arusaam, mida tähendab uurimistöö käigus loodav prototüüp ning mis on selle erisused ja piirangud võrreldes nn production grade tarkvarast või infosüsteemist

Tõnn Talpsepp, Innar Liiv

Tekivad tehnilised probleemid prototüüpide loomisel, andmete pärimisel või protseduuride loomisel

Keskmine Suur Ajakavas on selleks ette nähtud piisav puhver ning tehakse tihedat koostööd tellijaga. Omatakse majasisest võimekust kaasata täiendavaid eksperte.

Tõnn Talpsepp, Innar Liiv

Projektijuhtimisega seotud riskid Pakkumuse ajakava ei pea enam paika, kuna mõni tegevus on võtnud kavandatust kauem aega.

Suur Keskmine Pakkuja on ajakavas arvestanud kõikide tegevuste juures puhverajaga. Pakkuja on kavandanud meeskonna piisava suurusega ja planeerinud uuringus osalemiseks neile piisavalt aega, et planeeritavatesse tegevustesse vajaliku põhjalikkusega süveneda. Vajadusel saab pakkuja meeskonda kaasata täiendavat meeskonnaliikmetega sarnase kvalifikatsiooniga tööjõudu. Projektijuht tegeleb pidevalt projektiga ja jälgib, et meeskond püsiks töödega ajakavas. Juhul, kui mõne töö tegemine osutub oodatust mahukamaks, reageeritakse sellele kohe. Toimuvad regulaarsed meeskonna-sisesed arutelud ja ühine edasijõudmiseks vajalik sisuosa koordinatsioon.

Tõnn Talpsepp

Projektimeeskonna liige lahkub pikemaks ajaks või jäädavalt töölt ja/või projektist või pakkumuses kirjeldatud meeskonnaliikmed ei saa uuringus kirjeldatud mahus osaleda.

Keskmine Väike Meeskonnaliikmed on oma tööde puhul arvestanud selles projektis osalemisega. Pakkuja on võimeline asendama meeskonnaliikme sama kvalifikatsiooniga meeskonnaliikmega.

Tõnn Talpsepp, Karin Jõeveer

Projektimeeskonda on kaasatud palju liikmeid, kelle vahel võib tekkida erimeelsusi või kelle juhtimine võib olla keerukas

Keskmine Väike Projektijuhil või teatud alateemasid juhtivatel teadlastel on varasem positiivne koostöökogemus kõigi projektis osalejatega. Vajadusel saab projektimeeskonda ümberstruktureerida vastavalt parimatele juhtimispraktikatele. Pakkuja on võimeline asendama meeskonnaliikme sama kvalifikatsiooniga meeskonnaliikmega ning meeskonnaliikmed on arvestanud projektis osalemisega.

Tõnn Talpsepp, Karin Jõeveer

Kommunikatsioon uuringu läbiviijate ja

Keskmine Väike Projektijuht annab tellija esindajale regulaarselt ülevaate

Tõnn Talpsepp, Karin Jõeveer

tellija vahel ei toimi, on ebaregulaarne või lünklik.

projekti kulgemisest ning nii projektijuht kui meeskonna liikmed on kättesaadavad erinevaid kommunikatsioonikanaleid pidi. Toimuvad regulaarsed vaheetappide tulemustega kooskõlas ajastatud kohtumised tellijaga.

Projekti ressursid (aeg, inimesed, eelarve) on piiratud ning analüüsiraport ei valmi õigeaegselt.

Keskmine Suur Planeeritud on reservaeg ootamatute viivituste jaoks. Uuring on üles ehitatud nii, et erinevate etappide tulemusi saaks maksimaalselt ära kasutada ja aruande osasid koostada jooksvalt. Uuringu meeskond on komplekteeritud parimal moel vastavalt töömahule, meeskonna kollektiivsele kvalifikatsioonile ning töö teostamise ajale, tuginedes ka varasematele kogemustele uuringute elluviimisel. Meeskonnal on ligipääs täiendavatele ekspertidele ning tööde võimalikele teostajatele, keda erinevatesse etappidest kaasata saab.

Tõnn Talpsepp