Kuidas mõista andmestunud maailma. Anto Aasa, Mare Ainsaar, Mai Beilmann, Marju Himma Muischnek,

Чтение книги онлайн.

      1

      MAAILMA ANDMESTUMINE

      See raamat on loetav Eesti sotsiaalteadustes praegu aktuaalsete meetodialaste algatuste ülevaatena. Huvilisi lugejaid võiks leiduda sotsiaalteadlaste ja kraadiõppurite hulgas.

      1.1. ANDMEPÕHINE MUUTUSTE JUHTIMINE

      Anu Masso, Triin Vihalemm, Leno Saarniit

      LUGEMISSOOVITUSED

      1.1.1. Andmepõhised otsused andmestunud ühiskonnas

      Selles peatükis tuleb juttu andmepõhisest muutuste juhtimisest, mille all mõistavad autorid olukorra analüüsi, tegevuseesmärkide püstitamist, nende saavutamise plaani koostamist ning uue olukorra analüüsi. Andmepõhist otsustamist ja protsesside juhtimist mõistame mitte kitsalt organisatsioonis kvantitatiivselt mõõdetavalt või kvalitatiivselt uute struktuursete tulemusteni jõudmisena, vaid laiemalt – andmetest tihedalt läbi põimunud organisatsioonilise ja kultuurilise otsustamise ja tööprotsessina. Kasutame väljendeid „andmepõhine otsustamine“, „andmepõhine juhtimine“ ja „andmepõhine muutuste juhtimine“ vastavalt tegevuse konkreetsemale või üldisemale kontekstile.

      Kuigi andmete põhjal otsustamises pole iseenesest midagi uut, on digitaalsed andmed loonud mitmeid võimalusi reaalajas kiireid otsuseid teha valdkondades, kus see varem andmete puudumise tõttu polnud võimalik. Digitaalsete andmete loodud võimalused on muutnud andmete põhjal otsustamise uueks normiks ja organisatsioonikultuuri osaks. Andmeid on viimasel kümnendil kasutatud juhtimisotsuste tegemisel ja organisatsioonikultuuris eri viisil, mistõttu ka igapäevases kõnes kasutatud terminid võivad tähistada erinevaid otsusetegemise praktikaid. Soovitame niihästi kriitilisi kui ka kiitvaid publikatsioone lugedes, soovitusi või hoiatusi kuulates endale selgeks teha, millise metoodika ja kontekstiga parajasti tegu on, ning sellest tulenevalt hinnata info asjakohasust enda probleemi lahendamise jaoks.

      Otsustamisviisi, kus lastakse andmetel endil „kõnelda“ lootes, et andmetes leiduvad mustrid annavad nähtustest tõese pildi, nimetatakse andmetest juhitud otsustamiseks (data driven decision making, vt ka governance by numbers, management by numbers) (Miller 2001; Hood 2007; Jackson 2011). On arvatud, et selline otsustamine täiendab või mõningatel juhtudel ka asendab inimlikku, tunnetus- ja kogemuspõhist, teatud mäluepisoodidel põhinevat ja isiku otsustamisstiilist kujundatud otsustamist (Brynjolfsson et al. 2011; Abubakar et al. 2019) ning on inimlikest emotsioonidest kallutamata, seetõttu n-ö täpsem, ratsionaalsem ja süsteemsem (nt Jones-Devitt, Samiei 2011; Peters 2001). Selline käsitlus võib jääda aga liiga kitsaks, kasulik on ka mõõtmise metoodikat kriitiliselt kaaluda, et „selitada oma teoreetilist mõtlemist ja soovitada uusi muutujaid“ (Blalock 1974: 88), et soovitud eesmärke ellu viia. Seetõttu hõlmab andmete abil juhtimine ja otsustamine lisaks otseselt numbrilise mõõtmisega seotud tegevustele ka praktikate ja protsesside kogumit, mis aitavad tagada andmevara ametlikku kujundamist, haldamist ja kasutamist organisatsioonis. Lisaks andmete tehnilisele analüüsile on oluline ka andmete põhjal tähenduste loomise ja tõlgendamise protsess ning otsuste võimalike positiivsete ja negatiivsete tagajärgede kriitiline hindamine (Latzer et al. 2018). Sellist otsustamist on nimetatud andmete põhjal (data-based decision making) või andmetest informeeritud otsustamiseks (data-informed decision making) (Haardörfer 2019), millele siinne peatükk keskendubki.

      Andmete põhjal muutuste juhtimise ja otsustamise hädavajalikkuse näiteks on 2020. aasta kevade globaalne Covid-19 pandeemia, mis on nõudnud andmete kogumist, analüüsimist ja otsuste vastuvõtmist edasisteks tegevusteks ning pandeemia tõkestamiseks. Eri tüüpi andmeid (nt haiguse leviku, inimeste liikuvuse, kontaktide jm kohta) on kasutatud nii arengutrendide selgitamiseks, viiruse tõkestamiseks vajalike strateegiliste meetmete üle otsustamiseks kui ka edasiste majanduslike arengusuundade prognoosimiseks. Andmepõhine muutuste juhtimine tähendab selles kontekstis otsuseid, mida saab nimetatud etappides teha, tuginedes andmetele ja nende tõlgendustele, ning selleks kasutatavate meetodite kriitilist analüüsi. Mõnevõrra lihtsustatult võib öelda, et andmepõhine muutuste juhtimine koosneb reast andmepõhistest otsustest, mida tehakse kiiremini/möödaminnes või aeglaselt/kaalutledes.

      Peatükk tutvustab andmepõhist muutuste juhtimist, kus organisatsiooniliselt ja poliitiliselt on seatud eesmärgiks uute väärtuste loomine andmete kaudu. Peatüki autorid selgitavad võimalusi, kuidas tuua eri tüüpi muutuste juhtimise strateegiatesse rohkem andmepõhisust, ning küsivad, milliseid institutsionaalseid, sotsiaalsete (võimu)suhete ja organisatsioonikultuuri muutusi on selleks vaja? Milline peaks olema andmeanalüütiku roll muutuste juhtimises? Kuidas teha andmete põhjal otsuseid poliitikakujundamises? Milliseid sotsiaalseid, poliitilisi ja eetilisi väärtuspõhimõtteid tuleb rakendada andmeanalüütilises töös?

      1.1.2. Andmepõhiste otsustega seotud probleemid organisatsioonilises ja poliitilises juhtimises

      Tutvustame selles peatükis probleeme, millega andmepõhiste otsuste tegemisel nii ettevõtetes, riigiasutustes kui ka vabaühendustes kokku puututakse ning kuidas andmeanalüütik saab aidata neid käsitleda. Andmete põhjal otsuste tegijad peavad arvestama nii võimalike kaasuvate üldiste positiivsete ja negatiivsete tagajärgedega (Obermeyer et al. 2019) kui ka nende tagajärgede põhjuste, näiteks andmete kallutatuse (Hargittai 2020) või andmepõhises otsustamises osaleva meeskonna kallutatuse (Gates et al. 2019) selgitamisega.

      Arvutite toodetud andmekogumitest pärit teadmus muudab otsustamise eetikat (vt nt Lyotard 1979; vt ka ptk 1.4 ja alaptk 1.1.5). Mõistlik on leida n-ö inimtunnetuse ning puhtalt andmepõhise analüüsi ja järelduste vahel tasakaal; arvestatav osa andmepõhise juhtimise empiirilistest uuringutest ja teoreetilistest käsitlustest sellega praegu tegelebki. Läbikatsetamist vajab nii see, kuidas õppida inimeste kogemuspõhiste otsuste kõrval andmeid usaldama (Stubbs 2014), kui ka see, kuidas andmete poolt „esile kutsutud“ ja inimese kriitilise hinnanguta otsustest hoiduda. Ka andmete valdamises ollakse alles katsetuste faasis. Näiteks on loodud avatud valitsemise partnerluse programm ja osa spetsialiste on veendunud, et valitsussüsteemide toodetud andmete jagamine kasutajatega soodustab ühiskondade majanduslikku arengut (vt nt Helbig et al. 2012; Noda et al. 2019). Programmiga on alates selle loomisest 2011. aastal liitunud palju riike,11 kuid nüüdseks on selge, et maksumaksja raha eest valitsusasutuste kogutud andmetele avaliku ligipääsu võimaldamine üksi väärtust ei loo ja lisandväärtus saab tekkida ainult juhul, kui vabaühenduste ja ettevõtete eestvedajad on motiveeritud ja oskavad avaandmeid kasutada (Janssen et al. 2012).

      Samuti eeldab valitsemise eesmärgil andmete kasutamine institutsionaalse usalduse teket ehk siis olukorda, kus indiviidid oma andmeid institutsioonidele usaldavad. Eestis on institutsionaalne usaldus ja teadlikkus, et institutsioonid kasutavad СКАЧАТЬ