Andmekonverents Big Data 2026

Tehisaru areng muudab nii seda, kuidas me andmeid analüüsime, aga ka seda, kuidas ettevõtted oma infosüsteeme ja andmeid kasutavad. Senise loogika asemel, kus inimene otsib vajaliku info eri süsteemidest ja teeb selle põhjal otsuse, liigume maailma, kus äriküsimus esitatakse otse AI-le ning vastus koostatakse automaatselt andmete põhjal. Oksana Tolmatshova selgitab, mida selline muutus tähendab ettevõtete andmestrateegiale ning millist rolli hakkavad mängima andmete kvaliteet, usaldusväärsus, ligipääsetavus ja süsteemide ühendamine. Mis juhtub, kui AI saab korraga kasutada ettevõtte enda CRMi ja ERPi andmeid ning ühendada need panga, äriregistri või teiste väliste andmeallikatega? Kuidas muutub andmejuhi roll, kus kasutaja ei pruugi enam teada, mis süsteemist vastuse aluseks olevad andmed pärinevad? Kuivõrd saame andmeid usaldada, et lubada AI-l nende põhjal päris äriotsuseid teha?

Kuidas muuta ettevõttes kogutavad andmed juhtimisinfoks, mis aitab teha paremaid ja kiiremaid äriotsuseid? Verstoni kogemuslugu näitab, kuidas liikuda traditsioonilisest aruandlusest andmepõhise juhtimiseni. Oluline ei ole üksnes tehniliste lahenduste ja töölaudade loomine, vaid eelkõige äri tegelike vajaduste mõistmine, õigete mõõdikute leidmine ning finantsi, äriüksuste ja BI-meeskonna tihe koostöö. Olga Odins räägib, kuidas kaasata äripool lahenduste arendamisse, muuta andmed igapäevases juhtimises kasutatavaks ning millist rolli mängib selles muutuses väline arenduspartner. Ta jagab ka kogemusi, õppetunde ja väljakutseid, millega Verston sel teekonnal kokku puutus.

Metsa üle võib vaielda lõputult, andmete üle juba märksa vähem. Eestis on süsteemselt metsa mõõdetud üle saja aasta. Nüüd kohtuvad klassikaline metsakorraldus ja riiklik statistika kaugseire, ruumiandmete ja masinõppega. Tauri Arumäe näitab, kuidas teha miljonitest andmepunktidest mets ehk kuidas kaasaegne andmeteadus aitab vastata näiliselt lihtsale, kuid ühiskonnas kirgi kütvale küsimusele: kui palju ja millist metsa meil Eestis tegelikult on?

Paljudes ettevõtetes teevad spetsialistid korduvat tööd: otsivad ja kontrollivad infot, töötavad läbi dokumente või koostavad pakkumisi. Ent inimese tasemel suudavad tööd teha ka AI-agendid, kui nad kogu ettevõttes tööle rakendada. IT-ettevõtte Askend värske tütarfirma arendabki uut ärimudelit, aidates ettevõtetel oma äriprotsesse ümber kujundada väiksema arvu inimeste ja AI agentidega tegutsemiseks. Kuidas saavad agendid turvaliselt ligi vajalikele andmetele, kuidas annab üks agent töö üle järgmisele ning millal peab sekkuma inimene? Ettevõttes võib lõpuks töötada sadu agente eri osakondades ja nende koostöö peab olema sama läbimõeldud kui inimeste töökorraldus.

Andmemajandus vajab organisatsioonides piisavat andmehalduse taset ja juhtide tuge, millele riik saab lisada oma andmed ja toetusmeetmed. Ent vähesed erasektori juhid suunavad oma ettevõtteid andmemajandusest kasu saama. Kuidas seostub andmemajandus digitaliseerimisega ja mis kasu organisatsioonid sellest saavad? ITL ehk infotehnoloogia ja telekommunikatsiooni liit pani kevadel kokku ettepanekud ja toetustegevused AI potentsiaali rakendamiseks Eestis. Kuldar Aas oli analüüsi üks põhiautoreid.

Sinu ettevõtte andmed toidavad tehisintellekti, aga kes otsustab, kus need asuvad, kes neile ligi pääseb ja milleks neid kasutatakse? AI võidujooksus tehakse tehnoloogilisi otsuseid kiiremini kui kunagi varem, kuid iga läbimõtlemata samm võib tähendada kasvavat sõltuvust, kontrolli kadumist ja uusi turvariske. Samal ajal hoiavad vananevad IT-süsteemid ja killustunud andmed ettevõtteid tagasi, muutes tehisintellekti suure lubaduse sageli kalliks eksperimendiks. Kuidas murda välja tehnoloogilisest võlast, moderniseerida infrastruktuur, rakendused ja andmed ning kasutada AI võimalusi ilma kontrolli loovutamata?

Septembrist 2025 kohalduva Euroopa Liidu andmemääruse eesmärk on tõhustada Euroopa Liidu andmemajandust ja edendada konkurentsivõimelist andmeturgu. Määrus reguleerib muuhulgas internetti ühendatud toodete ja nendega seotud teenuste kasutamise käigus tekkivate andmete kättesaadavust ja kasutamist. Mida peavad ettevõtted ning asutused määrusest eeskätt teadma? Millised on esimese aasta kogemused ja õppetunnid Eestis?