Kristo Raun: õpetame Eesti ettevõtted (andme)kala püüdma

Anna inimesele kala ja sa toidad teda üheks päevaks. Õpeta inimene kala püüdma ja sa toidad teda terveks eluks.

Veidi üle 17 aasta tagasi märkis Briti matemaatik Clive Humby, et andmed on uus nafta. Samamoodi nagu nafta oli industriaalajastul tööstuse ja ekspordi võimendaja, on infoajastul andmed need, mis võimaldavad majanduse mootorile uue käigu sisse panna.

Sageli saab andmeaida või andmejärve lihtsasti ja kiiresti üles seada, võimaldades ettevõtetel saada parema pildi oma praegusest käekäigust ning langetada andmepõhiseid otsuseid. Taolised andmelahendused on ka eelduseks, et luua andmetest suuremat väärtust. Näiteks läbi tehisaru või protsessikaeve rakendamise.

Kuigi andmeanalüüsi suuremale kasutuselevõtule on juba aastaid suunatud ning võimalik kasu on üldjuhul selge, on Eesti ettevõtete puhul andmetega tegelemises siiski murekohad. Statistikaameti viimase uuringu põhjal ei tegele Eesti suurtest ettevõtetest iga kolmas andmeanalüütikaga. Väikeettevõtete puhul lausa üheksa ettevõtet kümnest. Naftaparalleeli juurde tagasi tulles oleme olukorras, kus on olemas autod, rongid ja laevad, aga suur osa ettevõtteid liigutab kaupa endiselt hobustega.

Mis selle põhjus on? Tõenäoliselt on suurimad murekohad spetsialistide puudus ning ebapiisav teadlikkus andmeanalüütika lahendustest. Kui enamikule juhtidele on andmebaas enam-vähem tuttav sõna, siis paljudel võib jääda segaseks, mida tähendavad näiteks andmeait või andmejärv ning kuidas need andmebaasist erinevad (üldistatult: andmebaas – ühe konkreetse rakenduse andmed; andmeait – struktureeritud kogum (kõigist) ettevõtte andmetest; andmejärv – struktureerimata kogum (kõigist) ettevõtte andmetest ning dokumentitest). Samamoodi nagu on logistilised erinevused ja otstarbed auto, rongi ja laevaga kauba transpordis, on erinevused ka andmebaasi, andmeaida või andmejärve kasutamisel.

Viimastel aastatel, eriti pärast ChatGPT ning teiste suurte keelemudelite laia levikut, on rõhk olnud sellel, et praegu peaks ettevõtted keskenduma tehisaru kasutuselevõtule. See tuleb välja nii eelnevast statistikaameti uuringust kui ka meedia ja riigi üldisest hoiakust. Suur osa haridusest ülikoolides ning koolitustest ettevõtjatele suunatakse tehisarule. Hea näitena võib tuua AIRE, mis on riigipoolne tugikeskus, et ettevõtted võtaks kasutusele tehisaru- ja robootikalahendusi.

Samas, tehisaru kasutuselevõtu eelduseks on andmed. Juhil peab olema vähemalt mingisugune arusaam, millised andmed on olemas ning kas ja kuidas neid saaks tehisaru abil rakendada.

Tehisaru kasutuselevõtule suunamine on riigi poolt justkui erinevate kalaküpsetusretseptide õpetamine. See on äärmiselt oluline ja väärtuslik tegevus, mis annab osalevatele ettevõtetele konkurentsieelise. Samas on Eestis palju ettevõtteid, kes pole veel kunagi isegi kala püüdnud.

Mõtteid lahenduseks. Esiteks: nullist alustamine on alati raske ning nagu eelnevalt mainitud, on ka andmeanalüütikas puudu spetsialistidest. Suuremate andmelahenduste loomisega tegeleb Eestis mitmeid ettevõtteid, kuid üks lahendus, mida saaks esmaste või väiksemate projektide puhul kasutada, oleks koostöö ülikoolidega. Näiteks Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituudis on sel kevadel mitu tudengit tegemas lõputöö raames esmast andmeaidalahendust ettevõttele.

Teiseks tuleb suurendada ettevõtjate ja juhtide teadlikkust andmemaailmast ning seda lihtsamal tasemel kui tehisaru rakendamine. Näiteks: riik saab luua juba olemasolevate tehisaru ja robootikaga tegelevate keskuste juurde teenuse, mis toetaks ettevõtteid oma andmeanalüütika lahenduste – andmeaitade ja andmejärvede – ülesseadmisel. Olles loonud andmeanalüütika lahenduse, saaksid ettevõtted liikuda edasi juba praeguste AIRE teenuste kasutamisele.

Igal ettevõttel on vähemal või rohkemal määral andmeid. Sageli saab vaid väikese pingutusega luua nendest andmetest juba märkimisväärset väärtust ettevõtte juhtimisele.

Ettevõtjad peaksid olema omalt poolt hakkajamad, et leida viise esimeste sammude tegemiseks andmeanalüütika kasutuselevõtul. Riik saaks ülikoolides ja erasektoris olevate ekspertide kaudu toetada ja koolitada ettevõtteid andmeaitade ning andmejärvede ülesseadmisel. Sel juhul poleks muret, et ühelgi ettevõtjal jääks kala oma andmejärvest püüdmata.