Startup Inkubaatorist tuule tiibadesse saanud LiTech aitab Tartu Ülikoolil tuvastada andmete ebakõla

Tartu Ülikool võttis kasutusele iduettevõtte LiTech andmehaldusplatvormi, et luua selgust ja tuvastada ebakõlasid ülikooli andmebaasides. LiTech on läbinud Startup Inkubaatori kasvuprogrammi, nad on osa võtnud ka NBSCALE’i projektist ja toimetavad Tehnopoli linnakus.

Möödunud kevadel esimest korda raha kaasanud Eesti iduettevõte LiTech on jõudsalt panustanud tootearendusse. Varem suuresti andmekvaliteedi haldusele keskendunud LiTech on laiendanud teenuseportfelli ja jõudnud üldisema andmehalduseni. Seehulgas pakutakse ka andmekataloogi ja ärisõnastiku lahendusi, samuti alustati hiljuti koostööd Tartu Ülikooliga.

„Meil on hea meel teatada, et Tartu Ülikool, Euroopa üks mainekaimaid kõrgkoole, on alustanud meiega koostööd. Ühistöö haridusasutustega on meie jaoks suur samm ja näitab taaskord, et andmehalduse probleemidega ei seisa silmitsi ainult suured ettevõtted või finantsasutused. Andmepõhine juhtimine ja andmete abil lisaväärtuse loomine on aina enam saamas tavaks igas asutuses,“ sõnas LiTechi kaasasutaja ja juht Raiko Limmart.

LiTechi arendatud andmehaldusplatvorm aitab Tartu Ülikoolil leida andmetes üles ebakõlasid või anomaaliaid, mis võivad tuvastamata jätmisel tekitada hilisemas töös probleeme. LiTechi lahendus kontrollib andmete vastavust reeglitele, profileerib neid, analüüsib tulemusi ja teavitab kasutajaid vigade tuvastamisest.

„Praegu on Tartu Ülikoolis tarkvaral kaks kasutajarühma: IT- ja õppeosakond. Juba testperioodi alguses tuvastas tarkvara ülikooli andmebaasides probleeme,“ rääkis Tartu Ülikooli infosüsteemi talituse juhataja Sten Aus. Ta lisas, et LiTechi tarkvara kasutatakse ülikooli serverites ja kogu andmetöötlus toimub Tartu Ülikooli kontrolli all.

Tänaseks teeb andmeidu koostööd mitmete mainekate ettevõtetega nagu näiteks SEB Pank, Rimi Baltic, Telia Eesti, Registrite ja Infosüsteemide Keskus ja Proekspert. Rakendust on arendatud alates 2019. aastast, eesmärgiga pakkuda lihtsat lahendust andmetes vigade ja anomaaliate tuvastamiseks, monitoorimiseks, andmekvaliteedi suurendamiseks ning äri- ja andmeosakonna vahelise koostöö parendamiseks.

Parem andmekvaliteet ja regulaarne andmete monitoorimine suurendab andmete usaldusväärsust ja kasutatavust ning võimaldab ettevõttel teha täpsemaid äriotsuseid. Lisaks hoiab rakenduse kasutus kokku andmeinseneride ja -analüütikute töötunde, sest selle abil on võimalik automatiseerida suur osa andmete testimise tööst.