Täiskulumudeli täiendamine ja automatiseerimine Tallinna Tehnikaülikooli näitel
Nimi
Kaja Jakobson
Kokkuvõte
Magistritöö eesmärk on täiskulumudeli täiendamine ja automatiseerimine, mis võimaldaks kulumudeli huvigruppidel saada informatsiooni Tallinna Tehnikaülikooli kõrghariduse esimese ja teise astme õppeprogrammide maksumusest kululiikide lõikes. See võimaldab teha paremaid juhtimisotsuseid, tõsta kuluefektiivsust, planeerida ja korraldada täpsemalt edasisi tegevusi.
Praktilise lahenduse loomisel oli oluline funktsionaalsuste seadmine ning eeltöö kulumudeli alusandmetega. Andmete analüüsi käigus kaardistati nende seos ülikooli protsessidega, määratleti alusandmete andmetüübid, leiti kas, kuidas ja mis kvaliteediga on andmed kulumudeli lahenduses rakendatavad. Pärast alusandmete analüüsi ja funktsionaalsuste seadmist loodi õppeprogrammide kulude aruandevaade rakenduses MS Power BI. Seejärel anti ülevaade loodud MVP võimalustest ja funktsionaalsustest.
Magistritöö aruteluosas esitati tööst tulenenud järeldused ja ettepanekud. Järeldused:
1.\tOrganisatsiooni kulumudeli loomisel on oluline enne lahenduse loomist kaardistada kulumudeli kontekstis organisatsiooni põhiprotsessid, alusandmete saamise võimalused ning asukohad, seejärel keskenduda alusandmete kvaliteedi analüüsile, andmetüüpide selgitamisele ning kulumudeli analüüsi võimalustele.
2.\tPeale esialgse lahenduse loomist ning baasfunktsionaalsuste realiseerimist tuleb võtta kasutajatelt tagasiside, analüüsida seda ja seada Kano ja MoSCoW mudeli kombinatsiooni järgi nõuetele funktsionaalsused ja prioriteedid.
3.\tTöös kasutatud kulumudelit koos põhiprotsesside seoste analüüsi, andmete ja andmestruktuuri eelanalüüsiga on võimalik üle kanda teistele organisatsioonidele selle põhjal automatiseerimise lahenduse loomiseks.
4.\tTöö lisas 2 esitatud kulude prognoosmaksumuse lähteülesannet saab kasutada teiste organisatsioonide kulude prognoosimise lähteülesande näidisena.
5.\tSelle töö tulemus andis võimaluse täiskulumudeli arendamisel leida ka III taseme kõrgharidusõppe, teadustöö ja ühiskonna teenimise komponentide maksumus.
6.\tTöö tulemus andis tehnilise lahenduse õppeprogrammide kuludest ülevaate saamiseks.
Ettepanekud:
1.\tKulumudeli andmete analüüsist ja lahenduse loomise põhjal jõuti järeldusele, et kulude jaotuse õppe- ja teadustöö vahel täpsustaks kuludele tegevuskoodide lisamine.
2.\tKulumudeli ja selle algoritmi parandamiseks ning täiendamiseks koguda õppeprogrammide maksumuse andmeid aastate lõikes ning dünaamiliste andmete lisandumisel võimaluse korral kasutada PCA meetodit, regressioonanalüüsi, klasteranalüüsi ja otsustusmetsade meetodit.
3.\tKäesolevat tööd kasutada õppeprogrammide maksumuse ja modelleerimise lahenduse dokumentatsiooni koostamiseks.
4.\tKäesolevat tööd kasutada õppeprogrammide maksumuse ja modelleerimise lahenduse juhendi täiustamiseks.
5.\tKäesolevat tööd kasutada alusmaterjalina kõrghariduse III taseme kõrgharidusõppe, teadustöö ja ühiskonna teenimise komponendi kulude leidmise lahenduse arendamiseks.
6.\tTöös kasutatud kulumudelit, organisatsiooni põhiprotsesside analüüsi kulumudeli kontekstis, andmete ja andmestruktuuri eelanalüüsi kasutada alusmaterjalina ja kohandada teiste organisatsioonide kulude jaotamiseks tegevuste järgi ning selle põhjal automatiseerimise lahenduse loomiseks.
7.\tLahenduse edasisel arendamisel võtta aluseks töös esitatud rakendamata funktsionaalsused ja prognoosmaksumuse lähteülesanne.
Praktilise lahenduse loomisel oli oluline funktsionaalsuste seadmine ning eeltöö kulumudeli alusandmetega. Andmete analüüsi käigus kaardistati nende seos ülikooli protsessidega, määratleti alusandmete andmetüübid, leiti kas, kuidas ja mis kvaliteediga on andmed kulumudeli lahenduses rakendatavad. Pärast alusandmete analüüsi ja funktsionaalsuste seadmist loodi õppeprogrammide kulude aruandevaade rakenduses MS Power BI. Seejärel anti ülevaade loodud MVP võimalustest ja funktsionaalsustest.
Magistritöö aruteluosas esitati tööst tulenenud järeldused ja ettepanekud. Järeldused:
1.\tOrganisatsiooni kulumudeli loomisel on oluline enne lahenduse loomist kaardistada kulumudeli kontekstis organisatsiooni põhiprotsessid, alusandmete saamise võimalused ning asukohad, seejärel keskenduda alusandmete kvaliteedi analüüsile, andmetüüpide selgitamisele ning kulumudeli analüüsi võimalustele.
2.\tPeale esialgse lahenduse loomist ning baasfunktsionaalsuste realiseerimist tuleb võtta kasutajatelt tagasiside, analüüsida seda ja seada Kano ja MoSCoW mudeli kombinatsiooni järgi nõuetele funktsionaalsused ja prioriteedid.
3.\tTöös kasutatud kulumudelit koos põhiprotsesside seoste analüüsi, andmete ja andmestruktuuri eelanalüüsiga on võimalik üle kanda teistele organisatsioonidele selle põhjal automatiseerimise lahenduse loomiseks.
4.\tTöö lisas 2 esitatud kulude prognoosmaksumuse lähteülesannet saab kasutada teiste organisatsioonide kulude prognoosimise lähteülesande näidisena.
5.\tSelle töö tulemus andis võimaluse täiskulumudeli arendamisel leida ka III taseme kõrgharidusõppe, teadustöö ja ühiskonna teenimise komponentide maksumus.
6.\tTöö tulemus andis tehnilise lahenduse õppeprogrammide kuludest ülevaate saamiseks.
Ettepanekud:
1.\tKulumudeli andmete analüüsist ja lahenduse loomise põhjal jõuti järeldusele, et kulude jaotuse õppe- ja teadustöö vahel täpsustaks kuludele tegevuskoodide lisamine.
2.\tKulumudeli ja selle algoritmi parandamiseks ning täiendamiseks koguda õppeprogrammide maksumuse andmeid aastate lõikes ning dünaamiliste andmete lisandumisel võimaluse korral kasutada PCA meetodit, regressioonanalüüsi, klasteranalüüsi ja otsustusmetsade meetodit.
3.\tKäesolevat tööd kasutada õppeprogrammide maksumuse ja modelleerimise lahenduse dokumentatsiooni koostamiseks.
4.\tKäesolevat tööd kasutada õppeprogrammide maksumuse ja modelleerimise lahenduse juhendi täiustamiseks.
5.\tKäesolevat tööd kasutada alusmaterjalina kõrghariduse III taseme kõrgharidusõppe, teadustöö ja ühiskonna teenimise komponendi kulude leidmise lahenduse arendamiseks.
6.\tTöös kasutatud kulumudelit, organisatsiooni põhiprotsesside analüüsi kulumudeli kontekstis, andmete ja andmestruktuuri eelanalüüsi kasutada alusmaterjalina ja kohandada teiste organisatsioonide kulude jaotamiseks tegevuste järgi ning selle põhjal automatiseerimise lahenduse loomiseks.
7.\tLahenduse edasisel arendamisel võtta aluseks töös esitatud rakendamata funktsionaalsused ja prognoosmaksumuse lähteülesanne.
Lõputöö keel
eesti
Lõputöö tüüp
Magister - Andmeteadus
Juhendaja(d)
Maarja Pajusalu
Kaitsmise aasta
2023