Tööprotsesside lihtsustamine

digitehnoloogia abil

Sirje Virkus ja Sigrid Mandre

Tallinna Ülikool

26. november 2020

Teejuht

Kontekst: andmeühiskond ja andmemajandus

Suur-, ava- ja linkandmed

Andmekaeve, andmeanalüütika, andmehaldus,

andmeteadus, andmekultuur, andmekirjaoskus.

Digitaalne transformatsioon

Digitaliseerimise põhjused, valdkonnad, takistused

Digiküpsus

Andmepõhine ühiskond

Suurandmed

Suur-, ava- ja linkandmed

Avaandmed

https://opendata.riik.ee

Avaandmete direktiiv võetakse

Eestis üle hiljemalt 16. juuliks

2021.

2020.a. I kvartali seisuga:• unikaalsete külastajate arv üle 17

800 inimese üle maailma;

• kasutuslugusid/rakendusi lisatud 81;

• avaldatud 775 andmestiku 13

erineva teema kohta;

• andmeid avaldanud 100

teabevaldajat;

Avaandmete mõju suurim

• avalikus sektoris,

• teaduses,

• keeletehnoloogias,

• transpordisektoris.

Kõrge potentsiaaliga põllumajanduses,

kindlustuses, tervishoius,

hariduses, keskkonnaseires,

kinnisvarasektoris.

Andmestumine

andmekaeve,

andmeanalüütika

andmehaldus

andmeteadus

andmekultuur

andmekirjaoskus

Andmekaeve ja andmeanalüütika

Andmekaeve

Andmekaeve (data mining)

on protsess, mille käigus

eraldatakse suurtest

andmekogudest

senitundmatut, kuid

potentsiaalselt huvitavat

informatsiooni.

Eesmärk on mustrite

avastamine suurtest

andmehulkadest ning

andmete muutmine

kasulikeks teadmisteks.

Andmeanalüütika

Andmeanalüütika (data

analytics) on protsess, mille

käigus analüüsitakse suuri

andmekogumeid, et teha

prognoose ja aidata kaasa

andmetest lähtuvale

otsustamisele.

Eesmärk on andmetest

kasuliku informatsiooni

väljaselgitamine ja seejärel

otsuste langetamine, mis

põhinevad analüüsitud

andmetel.

Andmeanalüütika ja selle tüübidTermin „analüütika“ (analytics) on

alates 2006. a. kogunud suurt

populaarsust:

Google’i analüütika (Google analytics),

ärianalüütika (business analytics),

süvaanalüütika (advanced analytics),

akadeemiline analüütika (academic

analytics),

õpianalüütika (learning analytics),

kultuurianalüütika (cultural analytics).

Neli peamist analüüsi tüüpi:• kirjeldav analüüs.

• diagnostiline analüüs.

• ennustav analüüs.

• ettekirjutav analüüs.

Andmeanalüütika meetodid,

tehnoloogiad, tarkvara

Palju meetodeid,

tehnoloogiaid, tarkvara

Ärianalüüsi tarkvara lisaväärtused

mugav andmete analüüs (sõltumata

andmemahust ja analüüsi keerukusest),

aruannete ja andmete ettevalmistuse

automatiseerimine,

andmete ühendamine ja automaatne

kogumine mitmetest erinevatest

alliksüsteemidest,

juhtimistöölaudade jagamine kogu

organisatsioonis,

ligipääsude juhtimine vastavalt

vajadusele,

info andmete allikate, värskuse ja muu

kohta, mis tõstavad aruannete

usaldusväärsust jpm.

Ärianalüütika tarkvaraÄrianalüütika tarkvara

Ärianalüütika tarkvara

Andmekaeve ja –analüütika rakendused

Lihtsustavad üksikisikute ja

organisatsioonide

igapäevaelu:

tõhusamad tööprotsessid,

paremad juhtimisotsused ja

töötulemused,

aitab leida uusi lahendusi või

tulevasi sündmusi täpsemalt

prognoosida.

Leiate paari klikiga

vajalikud andmed üles

Andmeid on lihtne

edastada ja analüüsida

Andmed ja dokumendid

säilivad nii kaua kui vaja

Hoiate kokku raha, mis

kuluks füüsilisele arhiivile

Kaitsete dokumente

hävimise eest ja need on

turvaliselt hoitud.

Andmehaldus (data governance)

Andmete oskuslik töötlemine ja haldamine on ettevõtete kasvu

ja edukuse allikaks, mis aitab luua konkurentsieelist.

Uuringud: positiivne seos ettevõtte juhtide andme- ja

infokasutuse taseme ja ettevõtte majandustulemuste vahel.

Distsipliiniks, mis andmetega tegeleb, on andmehaldus.

Eestis on andmehaldus seni olnud IKT tegevuskavade ja

teabehalduse korraldamise varjus.

Andmehaldus on andmetega seotud

otsuste tegemine ja nende rakendamine,

mis võimaldab hinnata ja parandada

andmete kvaliteeti ning nendele

juurdepääsu (Eesti andmehalduse

juhtimise tegevuskava, 2018 – 2022).

Andme- ja infoüleküllus

Tõhus andmehaldus

võimaldab toime tulla andme-

ja infoüleküllusega.

Indiviidi tasand

Organisatsiooni tasand

Ühiskonna tasand

Andmehulkade mahu kiire kasv

Suurenev osa ajast kulub

infootsinguks ja relevantsete

infoosakeste eraldamiseks

mürast.

Informatsiooni ülekülluse

põhjused:

Tehnoloogilised

Individuaalsed

Organisatsioonilised

Info ülekülluse tagajärjed/meetodid Individuaalsed

Efektiivsuse langus

Informatsiooni kadu

Tööprotsesside aeglustumine

Otsuste kvaliteedi langus

Tööga rahulolu langus

Rööprähklemine

Motivatsiooni langus

Keskendumisvõime hajumine

Stress

Ärritumine

Terviseprobleemid

Infoväsimuse sündroom

Tehnostress

Organisatsioonilised Efektiivsuse langus

Informatsiooni kadu

Tööprotsesside aeglustumine

Otsuste kvaliteedi langus

Personali voolavus

Toimetuleku meetodid• Infopädevuse arendamine

• Info delegeerimine,

selekteerimine, filtreerimine,

prioritiseerimine,

ignoreerimine

• Piisavalt hea lahendus

• Kontroll infokeskkonna üle

• Enesedistsipliin

• IKT vahendid

Andmeteadus Data

Culture

Andmeteadus on uus

interdistsiplinaarne

valdkond, mis tegeleb

põhimõtetega, et

võimaldada

suurandmetest

väärtuslike mustrite

tuvastamist ja

kaevandamist,

andmete muutmist

informatsiooniks ja

teadmisteks.

Andmekultuur

Andmepõhisus ja andmeanalüütiline mõtlemine eeldavad

andmekultuuri olemasolu.

Vajalik luua kultuuriline keskkond, kus inimesed teavad:

millised andmed saadaval on,

kuidas andmeid otsustusprotsessis kasutatakse ja

kuidas tagada mugav juurdepääs andmetele.

Andmekultuuri iseloomustavad

kvaliteetsed andmed,

laialdane juurdepääs andmetele,

andmete töötlemisoskused,

andmekirjaoskus,

andmepõhised otsustusprotsessid.

Andmekirjaoskus

Casey Panetta (2019) väidab, et praegu puudub 50% ettevõtetest vajalik

andmekirjaoskus

Goedhart et al.

(2019) toovad välja 4

oskust:

• arusaamine

• suhtlemine

• analüüsimine

• põhjendamine

Kukke (2020) esitab 5

sammast:

• leidmisoskus

• lugemisoskus

• töötlemisoskus

• analüüsioskus

• argumenteerimisoskus

• Andmekirjaoskus on võime töötada andmetega ja andmetest aru saada.

• Mac Bryla (2018): “Andmekirjaoskuseks nimetatakse oskust tuletada

andmetest tähenduslikku informatsiooni”.

• andmeanalüütiline mõtlemine (data-analytic thinking)

Andmete visualiseerimine

Oluline osa

andmekirjaoskusest on

andmete visualiseerimine.

Sageli ettevõtetes hulk Exceli

aruandeid, mis vajavad

igakuiselt uuendamiseks palju

käsitööd.

Andmete visualiseerimine,

aruannete muutmine

interaktiivseteks ja nende

automatiseerimisel saame

märkimisväärselt tõhustada

oma tööd tulemuste jälgimisel

ja tulevikku suunatud otsuste

langetamisel.

Kui üks pilt räägib rohkem

kui 1000 sõna, siis hästi

visualiseeritud andmed

räägivad terve loo.

Visualiseeritud

aruannetes võime näha

trende ja seoseid

märksa paremini, mida

standardsest tabelist ei

suuda tuvastada, mida

mahukamad on andmed,

seda olulisemaks muutub

ka nende visuaalne

analüüs ja esitamine.

Tehnoloogia võimalused

Tulenevalt uuest tehnoloogiast

on ettevõtetel võimalus

ümber kujundada oma

tööprotsesse,

pakkuda uusi tooteid ja

teenuseid ning

muuta olulisel määral

suhtlemist nii oma

klientidega kui ka

koostööpartneritega, mis

annab võimaluse teha äri

täiesti uuel moel.

Digitaalne Transformatsioon (DT) Google 59 800 000 vastet

Google Scholar 70 400 vastet

Scopus 4 786 vastet

Web of Science 2 652 vastet

I publikatsioon 1994

20.11.2020

Ilmumiskoha riigid: Saksamaa (469; 17.7%),

Venemaa (324; 12.2%),

USA (283; 10.7%),

Hispaania (188; 7.1%),

Inglismaa (164; 6.2%),

Itaalia (144; 5.4%)

Uurimisvaldkonnad: Arvutiteadus (691; 26.1%),

Äriökonoomika (689; 26 %),

Inseneriteadus (514; 19.4%),

Haridus/haridusuuringud (230;

8.7%),

Info- & raamatukoguteadus

(181; 6.8%)Publ. arvu

kasv:2014 (14)

2015 (42),

2016 (110),

2017 (258),

2018 (539),

2019 (922)

2020 (692).

Termineid digiteerimine (digitization)

digitaliseerimine (digitalization)

äritransformatsioon (business

transformation)

organisatsiooniline ümberkujundamine

(organizational transformation)

tehnoloogia kasutuselevõtt

(technology adaption)

digitaalne murrang (digital disruption)

digitaalne innovatsioon (digital

innovation)

tehnoloogiline muutus (technological

change).

Termineid “digiteerimine”,

“digitaliseerimine” & “DT”

kasutakse kirjanduses

vaheldumisi.

DIGIPÖÖRE

Digitaalne transformatsioon

Ekslikult arvatakse, et DT seisneb peamiselt uuendusliku

tehnoloogia kasutusele võtmises, kuid hoopis olulisem

on paika panna visioon ja luua strateegia, mis eesmärgil

ja kuidas muutusi läbi viia.

Paljudel ettevõtetel puudub selge arusaam DT strateegia

olulisusest ning seepärast suunatakse oma tähelepanu

pigem uuenduslikele tehnoloogiatele.

DT definitsioonide rõhuasetused:

• tehnoloogial

• organisatsioonilistel muutustel

• organisatsiooni kultuuri muutmisel.

Luhtunud ennustused

"640K ought to be

enough for anybody”,

Bill Gates, CEO

Microsoft, 1981.

“I think there is a world

market for about five

computers”,

Thomas J. Watson,

Chairman of the Board

of International

Business Machines

(IBM),1943.

“There is no reason anyone would

want a computer in their home”,

Ken Olson, Digital Equipment

Corp. esimees ja asutaja, 1977.

“The internet will

catastrophically

collapse in 1996”,

Robert Metcalfe,

Infoworld, 1995.

Digitaalne transformatsioonWesterman et al. (2014) märgib, et DT

tähistab põhjalikku ümberkujundamist ja

radikaalset ümbermõtestamist, kuidas

organisatsioon kasutab

tehnoloogiat,

inimressursse ja

protsesse, et põhjalikult muuta oma tegevust.

Newman (2018) - DT

kuus sammast:

Kogemused

Inimesed

Muutus

Innovatsioon

Juhtimine

Kultuur

Seidor - digitaliseerimise

6 dimensiooni • Kliendid

• Tooted

• Inimesed

• Protsessid

• Informatsioon

• Tehnoloogia

Digitaalne Transformatsioon• DT muudab

• kliendikogemust,

• konkurentsivõimet,

• töötajate rahulolu,

• protsesse,

• töö efektiivsust,

• pakutavaid tooteid ja teenuseid

• kogu ettevõtet tervikuna.

• Ettevõtte juhtkonnal on oluline

roll võimaluste ja takistuste

märkamisel ning kogu

muudatuste protsessi juhtimisel.

• DT vajab hoolikat planeerimist,

sest vastasel juhul on oht vigade

tegemiseks ja ebaõnnestumiseks.

• Oluline

• Klientide kaasamine

• Töötajate kaasamine

• Tegevuste optimeerimine

• Toodete ümberkujundamine

Digitaalse transformatsiooni tasandid

DT peamiselt suunatud

kliendikogemuse,

tööprotsesside ja

ärimudeli muutmisele (Westerman et al., 2011).

Ettevõtte DT võib toimuda

kolmel erineval tasandil: • ettevõtte välisel tasandil;

• ettevõtte sisesel tasandil;

• holistilisel tasandil.

Ettevõtete digitaliseerimise

põhjused ja takistused

Põhjused

• klientide ootused

• digitaalne innovatsioon

Takistused

• tähelepanu trendidel

• selgete juhiste puudumine

• digitaliseerimise vajalikkus

• töötajate vastuseis

• kommunikatsiooni roll

• juhtrühma puudumine

Oluline on luua visioon, strateegia,

kommunikeerida see töötajatele nii, et

see oleks kõigile arusaadav, motiveerida

töötajaid muutustega kaasa tulema.

Digiküpsuse mõiste ja käsitlused

DT strateegia

väljatöötamiseks on vajalik

välja selgitada hetkeolukord

ja hinnata ettevõtte

digiküpsust.

Digiku psuse mudelil võib olla

mitu erinevat eesmärki:

kirjeldav funktsioon

ettekirjutav funktsioon,

võrdlev funktsioon.

Palju digiküpsuse hindamise

mudeleid ja tööriistu.

Chanias ja Hess (2016) leidsid

inglise- ja saksakeelse

kirjanduse analüüsi tulemusena

kokku 36 erinevat digiku psuse

mudelit.

Digiküpsuse maatriks

Massachusetts Institute of

Technology Center for Digital

Business ja Capgemini Consulting

digiküpsuse maatriksil on kaks

dimensiooni:

digitaalne intensiivsus ja

transformatsiooni juhtimise

intensiivsus.

Esimene dimensioon vastab

küsimusele „mida?“, mille fookuses

on investeeringud uuenduslikesse

lahendustesse, mis muudavad

oluliselt kliendikogemust, protsesse

ning ärimudelit.

Teine dimensioon vastab

küsimusele „kuidas?“, millega

pööratakse tähelepanu

juhtimisvõimekusele läbi

• visiooni,

• töötajate kaasamise,

• muutuste juhtimise ja

• vajalike digioskuste omandamise.

Digiküpsuse tasemed jagatud : 1. Algajad (beginners)

2. Moega kaasa minejad

(fashionistas)

3. Konservatiivid (conservatives)

4. Digiküpsed (digiratis).

Digikupsuse mudelid St. Galleni ülikool koos Sveitsi

konsultatsioonifirmaga Crosswalk

töötasid välja digiküpsuse mudeli,

kus on 9 dimensiooni ja 5

digiküpsuse taset.

Dimensioonideks on • kliendikogemus,

• toote innovatsioon,

• strateegia,

• organisatsioon,

• protsesside digiteerimine,

• koostöö,

• infotehnoloogia,

• kultuur ja oskused ning

• muutuste juhtimine.

Konsultatsiooniteenuseid pakkuva

ettevõtte Deloitte digitaalse

valmisoleku hindamismudelis peavad

ettevõtted hindama digiküpsust viies

valdkonnas:• strateegia ja juhtimine,

• kliendikaasatus,

• tooted ja teenused,

• organisatsioon ja oskused.

• digitaalsed protsessid.

Tulemuslikkuse mõõtmine

Bughin et al. (2017) uurisid ettevõtte majandustulemuste

muutust, võttes vaatluse alla digitaliseerimise ettevõtte viies

dimensioonis:

• tooted ja teenused,

• turundus ja turustuskanalid,

• äriprotsessid,

• tarneahelad ning

• ökosüsteem ja uued turule sisenejad.

Tulemused näitasid:

• ettevõtte digitaliseerimine mõjutab oluliselt majandustulemusi.

• julge, integreeritud digitaalstrateegia on peamine erinevus võitjate

ja kaotajate vahel.

Digitaliseerimise valdkonnad ja mõju

• Kõige enam digitaliseeritud on

turundus ja turustuskanalite

dimensioon,

toodete ja teenuste dimensioon.

• Kõige suuremat mõju tulule ja

kasumile on oodata tarneahela

digitaliseerimisest (kõige

vähem digitaliseeritud).

• Tänu uutele lahendustele on

ettevõtetel paremad

teadmised

klientidest ja

kliendisegmentidest,

nende soovidest ja ootustest

parem ligipääs õigetele

klientidele läbi digitaalsete

kanalite toovad endaga kaasa

olulise tulude suurenemise. IT süsteemid aitavad

ettevõtetel vähendada

• tegevuskulusid,

• üld- ja halduskulusid ning

• turustamiskulusid.

IT mõju, digitaliseerimise ulatus ja

viisid varieeruvad tööstusharu,

ettevõtte suuruse ja vanuse lõikes.

Digitaliseerimise mõju valdkonniti Lisaks suurusele ja vanusele mõjutab DT ka erinevaid

tööstusharusid eri kiirusel ja ulatuses.

Finantsvaldkonnas on digitaliseerimine kõige suurema mõjuga.

Personali, raamatupidamise ja ärijuhtimise valdkonnas on

olemas väga head rakendused (nt personalitarkvara

ja äritarkvara).

Digiküpsuse uuring Eestis

Nele Kaldvee (Taltech) “Digiküpsuse ja digitehnoloogia

mõju hindamine Eesti ettevõtete näitel” (2019).

Eesti eraettevõtted

Eesti ettevõtete digiküpsuse hindamiseks

valis ta järgmised dimensioonid: • Kliendikogemus

• Tooted ja teenused

• Protsessid

• Strateegia ja juhtimine

• Organisatsioon ja koostöö

Digiküpsuse uuringu tulemused Digiküpsuse tase keskmine.

Kõige enam digitaliseeritud strateegia

ja juhtimise ning organisatsiooni ja

koostöö dimensioonid,

Kõige vähem digitaliseeritud toodete ja

teenuste dimensioon.

Suurem tähelepanu kliendikogemuse

digitaliseerimisel.

Võrdlemisi madalalt digitaliseeritud

protsesside dimensioon.

Juhid on teadvustanud

digitaliseerimise vajadust, kuid

paljudel ettevõtetel puudub visioon ja

strateegia, kuidas muutusi läbi viia.

Andmete kogumine ja kasutamine

otsuste tegemisel ei ole levinud.

Sageli ei ole töötajad motiveeritud

muutustega kaasa tulema ning

kuigi digioskuseid ja teadmisi

hinnatakse küllaltki madalaks, ei

investeeri paljud ettevõtteid

töötajate koolitamisse.

Vähestel ettevõtetel on selged

mõõdikud, kuidas hinnata

digitehnoloogia rakendamise

kasutusele võtmisest saadud

tulemusi.

Suurem osa ettevõtteid on

protsesside digitaliseerimisega

raskustes.

Paljudel juhtudel ei osata mõju

finantstulemustele üldse hinnata.

Digiküpsuse uuringu tulemused

Ettepanekud:

• Luua DT visioon ja strateegia, mis eesmärgil ja kuidas ettevõtet

digitaliseerida.

• Kaasata kogu ettevõte ja kommunikeerida visiooni töötajatele nii, et

nad oleksid motiveeritud muutustega kaasa tulema.

• Digitaliseerida ja automatiseerida protsessid, mis on digitaalse

ettevõtte eelduseks.

• Suunata tähelepanu andmete kogumisele ja analüüsimisele, mille

tulemusena luuakse ettevõttele väärtust.

• Investeerida töötajate koolitamisse, et tõsta digioskuste ja -

teadmiste taset.

• Selgitada välja, mida saavutada soovitakse ning millise dimensiooni

digitaliseerimine selleni viia aitab.

Tänan tähelepanu eest!

Kontaktid:

Sirje Virkus sirje.virkus@tlu.ee

Sigrid Mandre sigrid.mandre@tlulib.ee

Kasutatud kirjandusBarNir, A., Gallaugher, J. M., Auger, P. (2003). Business process digitization, strategy, and the impact of firm age and size: the case of the magazine

publishing industry. Journal of Business Venturing, Vol. 18, No. 6, 789-814.

Bryla, M. (2018). Digital Literacy: A critical skill for the 21st crntury. Loetud 10.3.2020 aadressil https://www.tableau.com/about/blog/2018/9/data-literacy-

critical-skill-21st-century-94221

Bughin, J., LaBerge, L., Mellbye, A. (2017). The Case of Digital Reinvention. McKinsey Quarterly, Vol. 2, 1-15.

Chanias, S., Hess, T. (2016). How Digital are We? Maturity Models for the Assessment of a Company*s Status in the Digital Transformation. Management

Report/Institut für Wirtschaftsinformatik und Neue Medien, Vol. 2, 1-14.

Colas, M., Buvat, J., KVJ, S., Nigam, S. (2014). Measure for Measure: The Difficult Art of Quantifying Return on Digital Investments. Capgemini Consulting.

https://www.capgemini-consulting.com/resource-file-access/resource/pdf/measuring- digital-investments_0.pdf.

Deloitte MCS Limited. (2014). Building your digital DNA: Lessons from digital leaders. https://www2.deloitte.com/global/en/pages/technology/articles/building-

your-digital-dna.html

Goedhart, B., Lambers, E.E., Madlener, J.J. (2019) How to become data literate and support a data-driven culture. Let's talk data. Loetud 10.3.2020 aadressil

https://www.compact.nl/en/articles/how-to-become-data-literate-and-support-a-data-driven-culture/

Kaldvee, N. (2019). Digiküpsuse ja digitehnoloogia mõju hindamine Eesti ettevõtete näitel. Magistritöö. Tallinna Tehnikaülikool.

Kane, G. C. (2017). Digital Maturity, Not Digital Transformation. MIT Sloan Management Review. https://sloanreview.mit.edu/article/digital-maturity-not-digital-

transformation/.

Kaufman, I., Horton, C. (2015). Digital Transformation: Leveragin Digital Technology with Core Values to Achieve Sustainable Business Goals. The European

Financial Review, December-January, 63-67.

Kukke, A. (2020). See on hädavajalik 21. sajandi kirjaoskus. Loetud 16.10.2020 aadressil https://www.finantsuudised.ee/arvamused/2020/05/21/andres-kukke-

see-on-hadavajalik-21-sajandi-kirjaoskus

Newman, D. (2018). Understanding the six pillars of digital transformation Beyond Tech. Loetud 26.10.2020 aaressil:

https://www.forbes.com/sites/danielnewman/2018/05/21/understanding-the-six-pillars-of-digital-transformation-beyond-tech/#7853b6ab3f3b

Panetta, C. (2019). Champion data literacy and teach data as a second language to enable data-driven business. Loetud 16.10.2020 aadressil

https://www.gartner.com/smarterwithgartner/a-data-and-analytics-leaders-guide-to-data-literacy/

Velsberg, O. (2020). Andmete väärtustamine ehk kuidas andmeid hallata ja kasutada? https://www.pikk.ee/wp-

content/uploads/2019/05/Velsberg_andmete_vaartustamine.pdf

Vial, G. (2019). Understanding digital transformation: A review and a research agenda. The Journal of Strategic Information Systems, 28(2), 118-144.

Virkus, S. (2019). Digital Transformation in the Higher Education Environment. Keynote speech. CECIIS: Central European Conference on Information and

Intelligent Systems, 2-4. October, 2019, Varazdin, Croatia.

Westerman, G., Bonnet, D., McAfee, A. (2014). Leading digital: Turning technology into business transformation. Harvard Business Review Press.

Westerman, G., Calmejane, C., Bonnet, D., Ferrais, P., McAfee, A. (2011). Digital Transformation: A Roadmap for Billion-Dollar Organizations. MIT Centre for

Digital Business and Capgemini Consulting, 1-68.