Uurimistöö nägemuse kirjeldus - Rahandusministeerium

Failid

Sisu (failidest)

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- Töö Töö teostamise Töö teostajad mi nr Töö sisu Vastutav isik tähis perioodi pikkus põhitäitjatest nr 1 L1_1 Algandmete analüüs 2 kuud Tõnn Talpsepp Kadri Männasoo, ning grupeerimine Ergo Pikas, Karin kinnisvaraobjektide Jõeveer, Tõnn heterogeensusest Talpsepp tulenevalt ning vajalike mudelite arvu ning erindite kriteeriumite valik nr 1 L1_2 Mudeli valiku 1 kuu Tõnn Talpsepp Kadri Männasoo, konsultatsioonid Karin Jõeveer tellijaga nr 1 L1_3 Andmekontrolli- ning 2 kuud Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Kadri puhatuseprotseduurid Männasoo, Karin teostamine varasemalt Jõeveer, Innar Liiv, kokkupandud kaasatud tehnilised andmestiku baasil ning töötajad esimene mudeli prototüüp nr 1 L1_4 Mudeli koostamine 4 kuud Tõnn Talpsepp Kadri Männasoo, ning valideerimine Karin Jõeveer, Tõnn Talpsepp nr 2 L2_1 Andmeväljade 1 kuu Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Innar kirjeldamine, analüüs Liiv, Kadri Männasoo, ning tellijaga Ergo Pikas, Karin kooskõlastamine Jõeveer nr 2 L2_2 Andmete üleviimise 1 kuu Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Innar ning ühendamise Liiv protsesside kirjeldus, analüüs ning protsesside loomine nr 2 L2_3 ETL protsesside 1 kuu Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Innar prototüüpimine Liiv nr 2 L2_4 Raporti koostamine 2 kuud Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Innar teostatud analüüsi ja Liiv prototüübi tulemina ning prototüübi dokumentatsioon nr 3 L3_1 Andmete kaardistuse 1 kuu Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Karin ülekandmine Jõeveer juhtimislaudade loomise konteksti nr 3 L3_2 Intervjuud ning 1 kuu Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Karin fookusgrupiintervjuud Jõeveer tellija esindajatega juhtimislaudade loomise nõuete selgitamiseks nr 3 L3_3 Juhtimislaudade 3 kuud Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Innar demoversioonide Liiv loomine, andmetega ühendamine jm tehnilised tegevused nr 3 L3_4 Juhtimislaudade 2 kuud Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Karin iteratiivne täiendamine Jõeveer, Innar Liiv ja tellijaga kooskõlastamine ja valideerimine nr 3 L3_5 Raportite ning 2 kuud Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Innar juhtimislaudade Liiv jagamislahenduse analüüs nr 3 L3_6 Raportite ning 2 kuud Tõnn Talpsepp Tõnn Talpsepp, Innar juhtimislaudade Liiv jagamislahenduse raport nr 4 L4_1 Andmete kvaliteedi 4 kuud Tõnn Talpsepp Kadri Männasoo, analüüs ja Karin Jõeveer, Innar andmetestide Liiv, Tõnn Talpsepp koostamine nr 4 L4_2 Andmete kvaliteedi 2 kuud Tõnn Talpsepp Kadri Männasoo, protseduuride Karin Jõeveer, Innar väljatöötamine ning Liiv, Tõnn Talpsepp valideerimine nr 4 L4_3 Andmekvaliteedi 2 kuud Tõnn Talpsepp Kadri Männasoo, analüüsi ning Karin Jõeveer, Innar kvaliteedi parendamise Liiv, Tõnn Talpsepp protseduure dokumenteeriva raporti koostamine 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. Töö teostamise Summa Märkused Töö sisu Summa nr. periood käibemaksuga 1 Lahendamist vajav 1.12.2024- 44 400 54 168 50% summast probleem nr 1 1.11.2025 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 1.09.2024- 19 600 23 912 80% summast probleem nr 2 1.12.2024 kuulub väljamaksmis ele peale töö L2_3 valmimist ning 20% peale töö L2_4 valmimist 3 Lahendamist vajav 1.10.2024- 28 000 34 282 50% summast probleem nr 3 - I ja II 1.06.2025 kuulub töölauad väljamaksmis ele projekti alustamisel ning ülejäänud töö vastuvõtmisel 4 Lahendamist vajav 1.03.2025- 9 800 11 834 50% summast probleem nr 3 - 5.12.2025 kuulub jagamislahenduse väljamaksmis analüüs ele projekti alustamisel ning ülejäänud töö vastuvõtmisel 5 Lahendamist vajav 1.12.2024- 18 200 22 204 50% summast probleem nr 4 1.10.2025 kuulub väljamaksmis ele projekti alustamisel ning ülejäänud töö vastuvõtmisel Summa kokku: 120 000 146 400 Uurimismeeskonna kirjeldus Uurimismeeskonna Kirjeldus näitaja 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 Uurimismeeskonda kooseisu kuuluvad põhitäitjatena: professor suurus/põhitäitjate arv ja nimed koos nende Tõnn Talpsepp, professor Kadri Männasoo, professor Innar Liiv, vajaliku võimekusega*: 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 Uurimismeeskond sisaldab väga tugevat statistilise- ja ökonomeetrilise koostatud uurimismeeskond modelleerimise kompetentsi professor Kadri Männasoo näol, keda toetab parimal viisil toetavad Tõnn Talpsepp finantsvaldkonna ning Ergo Pikas püstitatud eesmärgi ehitusvaldkonna kompetentsiga. täitmist ja Professorid Innar Liiv ning Tõnn Talpsepp tegelevad suurandmete, uurimisprobleemi andmemudelite, andmetöötlus protseduuride ning andmeaitade lahendamist: 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 Projekti juhib Tõnn Talpsepp, ülejäänud põhitäitjate rollid ja rollid ja tööjaotus: kompetentsivaldkonnad on kirjeldatud varasemate punktide all. Uurimismeeskonna Tõnn Talpsepp on koos Kadri Männasooga ja Karin Jõeveerega olnud liikmete eelnev koostöö kogemus: 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 Esinemise Riski maandamisviisid Vastutajad mõju/olulisus1 tõenäosus2 Üldised metoodika riskid Uurimisküsimuste Suur Väike Projekti läbiviijatel on Tõnn Talpsepp vastused on liialt mitmekülgne kogemus erinevate pealiskaudsed ja teaduslike ning rakenduslike üldised. projektide läbiviimisel, nad on süvitsi kursis vajalike metodoloogiliste aluste ning vastava ala teaduskirjandusega, valdavad kõiki kasutatavaid andmekogumis- ja analüüsimeetodeid. Kirjeldatud Suur Väike Metoodika on välja pakutud Tõnn Talpsepp lähenemisega ei ole pidades silmas uuringuprojekti püstitatud eesmärk sisu, mõistlikku eelarvet ning saavutatav. 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 1 Skaalal: suur, keskmine, väike(suur, keskmine, väike 2 Skaalal: suur, keskmine, väike koheselt tellijaga. Erinevate Suur Väike Erinevate uuringuetappide Tõnn Talpsepp uuringuetappide tulemused formuleeritakse tulemused ei ole jooksvalt aruande kirjalikeks piisavalt osadeks, esitatakse ja ammendavad reﬂekteeritakse tellija ettepanekute ja esindajatega, tagamaks soovituste uuringutulemuste vastavus tellija formuleerimiseks. ootustele. Projekti tegevustega seotud riskid Andmestiku analüüs Keskmine Suur Andmestiku analüüsiga võtab planeeritust alustatakse esimesel võimalusel. Tõnn Talpsepp kauem aega Ajakavas on ettenähtud vajalik puhver. Andmete kvaliteet või Keskmine Väike Tehakse tihedat koostööd Tõnn Talpsepp maht ei ole tellijaga, et parandada andmete analüüsiks piisav kättesaadavust ning kvaliteeti, mille joaks on projektis eraldi etapp Koostatavad mudelid Keskmine Keskmine Tellijaga konsulteeritakse ei ole taga soovitud selgitamaks mudelite täpseid Tõnn Talpsepp, Kadri eesmärki või ei ole eesmärke ning kasutusjuhte enne Männasoo statistiliselt modellleerimisprotsessi algust. usaldatavad 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. Andmete pärimise ja Suur Väike Ajakavas on selleks ette nähtud Tõnn Talpsepp, Innar ühendamise (sh ETL) piisav puhver ning tehakse tihedat Liiv protsessid ei anna koostööd tellijaga. Omatakse piisavaid tulemusi majasisest võimekust kaasata täiendavaid eksperte. Nõuete kaardistamine Keskmine Suur Ajakavas plaanitakse tegevuse Tõnn Talpsepp, Karin juhtimislaudade jaoks jaoks piisav ajapuhver ning tööd Jõeveer võtab oodatust teostatakse mitme fookusgrupi kauem aega ning ei puhul. Sõnastatakse selged anna üheseid kriteeriumid, millisel juhul vastuseid, milliseid loetakse juhtimislaud või näitajaid peaks andmeraport piisavalt juhtimislaual või informatiivseks ning koostatakse andmeraportis protseduurid, kuidas kasutajate kajastama rahulolu väljapakutud prototüübiga mõõta. Tegevusi teostatakse mitme iteratsioonina. Tellija ootused Keskmine Suur Tellijaga kooskõlastatakse täpsem puudutavad projekti skoop lepingu sõlmimisel, production grade et tekiks ühine arusaam, mida Tõnn Talpsepp, Innar tarkvara, kuid tähendab uurimistöö käigus Liiv uurimistöö käigus loodav prototüüp ning mis on selle pakutakse tellijale erisused ja piirangud võrreldes nn prototüüpe production grade tarkvarast või infosüsteemist Tekivad tehnilised Keskmine Suur Ajakavas on selleks ette nähtud Tõnn Talpsepp, Innar probleemid piisav puhver ning tehakse tihedat Liiv prototüüpide koostööd tellijaga. Omatakse loomisel, andmete majasisest võimekust kaasata pärimisel või täiendavaid eksperte. protseduuride loomisel Projektijuhtimisega seotud riskid Pakkumuse ajakava ei Suur Keskmine Pakkuja on ajakavas arvestanud Tõnn Talpsepp pea enam paika, kuna kõikide tegevuste juures mõni tegevus on puhverajaga. võtnud kavandatust Pakkuja on kavandanud kauem aega. 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. Projektimeeskonna Keskmine Väike Meeskonnaliikmed on oma tööde liige lahkub pikemaks puhul arvestanud selles projektis ajaks või jäädavalt osalemisega. Tõnn Talpsepp, Karin töölt ja/või projektist Pakkuja on võimeline asendama Jõeveer või pakkumuses meeskonnaliikme sama kirjeldatud kvaliﬁkatsiooniga meeskonnaliikmed ei meeskonnaliikmega. saa uuringus kirjeldatud mahus osaleda. Projektimeeskonda Keskmine Väike Projektijuhil või teatud Tõnn Talpsepp, Karin on kaasatud palju alateemasid juhtivatel teadlastel Jõeveer liikmeid, kelle vahel on varasem positiivne võib tekkida koostöökogemus kõigi projektis erimeelsusi või kelle osalejatega. Vajadusel saab juhtimine võib olla projektimeeskonda keerukas ümberstruktureerida vastavalt parimatele juhtimispraktikatele. Pakkuja on võimeline asendama meeskonnaliikme sama kvaliﬁkatsiooniga meeskonnaliikmega ning meeskonnaliikmed on arvestanud projektis osalemisega. Kommunikatsioon Keskmine Väike Projektijuht annab tellija Tõnn Talpsepp, Karin uuringu läbiviijate ja esindajale regulaarselt ülevaate Jõeveer tellija vahel ei toimi, projekti kulgemisest ning nii on ebaregulaarne või projektijuht kui meeskonna lünklik. liikmed on kättesaadavad erinevaid kommunikatsioonikanaleid pidi. Toimuvad regulaarsed vaheetappide tulemustega kooskõlas ajastatud kohtumised tellijaga. Projekti ressursid Keskmine Suur Planeeritud on reservaeg Tõnn Talpsepp (aeg, inimesed, ootamatute viivituste jaoks. eelarve) on piiratud Uuring on üles ehitatud nii, et ning analüüsiraport ei erinevate etappide tulemusi saaks valmi õigeaegselt. 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. Saatja: "Tõnn Talpsepp" <[email protected]> Saaja: "RAM Info" Teema: Vs: Kutse osalema uurimistöö konkursil - pakkumise esitamise uus tähtaeg 8. juuli 24 Kuupäev: 2024-07-08 15:59 Tere Saadan TalTechi majandusanalüüsi ja rahanduse instituudi uurimisgrupi sooviavalduse osalemiseks uurimistöö konkursil kinnisvarapoliitika andmepõhiseks juhtimiseks. Lisatud on uurimisgrupi nägemus uurimistöö sisust, tähtaegadest ning tingimustest. Samuti on dokumenti lisatud muu nõutud info konkursil osalemise jaoks. Palun andke teada, kui vajate antud või täeindavat infot mõnel teisel kujul või formaadis. Parimat Tõnn Talpsepp _____ Saatja: Janno Veskimets <[email protected]> Saadetud: esmaspäev, 1. juuli 2024 10:41 Koopia: Reelika Vahopski <[email protected]> Teema: Kutse osalema uurimistöö konkursil - pakkumise esitamise uus tähtaeg 8. juuli 24 Tere! Meile laekusid palved pikendada uurimistöö konkursi pakkumise esitamise tähtaega. Uus pakkumise esitamise tähtaeg on 8.juuli kella 23.59 . Info ja materjal on jätkuvalt dubleeritud veebis: https://www.fin.ee/riigihaldus-ja-avalik-teenistus-kinnisvara/riigi-kinnis vara/strateegia Lugupidamisega Janno Veskimets <http://www.fin.ee/> <http://> Janno Veskimets nõunik | Riigihalduse osakond 58851363 | <mailto:[email protected]> [email protected] Rahandusministeerium | Suur-Ameerika 1, 10122 Tallinn | www.fin.ee P Säästa loodust ja ära prindi seda e-kirja! _____ Käesolev e-kiri võib sisaldada asutusesiseseks kasutamiseks tunnistatud teavet. This e-mail may contain information which is classified for official use.

Allikas: Rahandusministeerium dokumendiregister →