Andmed ja digitaliseerimine
EBSi teadmusgrupp
Andmete ja digitaliseerimise teadmusgrupp uurib digitehnoloogiate, tehisintellekti (AI), masinõppe (ML) ja andmete ümberkujundavat mõju ühiskonnale, ettevõtlusele ning valitsemisele.
Fookusvaldkonnad
Digitaliseerimine
Teadmusgrupi teadlased uurivad, kuidas digitaliseerimine kujundab ümber protsesse, suhtlust ja otsustusprotsesse erinevates valdkondades. Samuti keskendume andmestumise (datafication) uurimisele, mille käigus muudetakse üha enam meie elu eri aspekte andmeteks, mida saab omakorda kasutada väärtusliku teabe loomiseks.
Andmeanalüüs
Uurime kriitiliselt tehisintellekti (AI), masinõppe (ML), andmekogumise ja andmeanalüüsi mõju ning nendega seotud eetilisi küsimusi. Analüüsides esilekerkivaid suundumusi, nagu suurandmed (big data), tehisintellekt, masinõpe ja Internet of Things (IoT), keskendume digiajastu võimaluste ja väljakutsete mõistmisele ning nende mõjule ühiskonnale, ettevõtlusele ja valitsemisele.
Strateegiate kujundamine
Meie töö aitab kaasa strateegiate väljatöötamisele, mis võimaldavad rakendada digitehnoloogiaid ja andmeid innovatsiooni edendamiseks, tõhususe suurendamiseks ning teadlike otsuste tegemiseks kiiresti arenevas digikeskkonnas.
Teadmusgrupi liikmed
Doktorandid
Martin Ejeagwu
Doktorand
Samuli Saarinen
Doktorant
Ahto Kuuseok
Doktorant
Adele Johanson
Doktorant
Ismayil Karimli
Doktorant
Masud Gaziyev
Doktorant
Riku Ota
Doktorant
Shuyun Zhao
Doktorant
Thea Sogenbits
Doktorant
Loe rohkem innovatsiooni, teadustöö ja mõju kohta meie sotsiaalmeediast.
Õppetegevus
Peamised õpetamisvaldkonnad hõlmavad digitaalset innovatsiooni ja transformatsiooni, organisatsioonilist kerksust, andmepõhist otsustamist ja juhtimist, ärianalüütikat ning kvantitatiivset andmeanalüüsi, andmehaldust, digitaalseid ökosüsteeme, digitaalset äritegevust ning tehisintellekti rakendamist organisatsioonides.
Õppetegevuse eesmärk on anda õppijatele teadmised ja oskused andmete, digitehnoloogiate ja analüütiliste meetodite rakendamiseks ettevõtluse ja organisatsioonide kontekstis. Kõigis õppeprogrammides pööratakse suurt tähelepanu andmepõhisele otsustamisele, digitaalsele transformatsioonile ning digitaalsete lahenduste praktilisele rakendamisele.
Õppetegevuse käigus arendatavad põhikompetentsid
- Andmepõhine otsustamine ja juhtimine
- Ärianalüütika ja kvantitatiivne andmeanalüüs
- Andmehaldus
- Digitaalne innovatsioon ja transformatsioon
- Digitaalsed ökosüsteemid
- Tehisintellekti rakendamine organisatsioonides
- Andmete kasutamine digitaalsetes ärikeskkondades
Meie õpetamistegevus hõlmab mitmeid mikrokraade, sealhulgas Digital Innovation, Transformations and Resilience, Data-Based Decision Making and Leadership, Data-Driven and Circular Business Transformations, Business Intelligence – Applied Quantitative Data Analysis for Quality Improvement, Applied Data in the Digital Business World, Data Management ning Digital Ecosystems.
Lisaks toetavad täiendusõppeprogrammid Tehisintellekt organisatsiooni võimestajana ja Tehisintellekt organisatsiooni võimestajana edasijõudnutele spetsialistide teadmiste ja oskuste arendamist tehisintellekti rakendamisel organisatsioonides ning andmepõhiste otsuste tegemisel.
Teadmusgrupp panustab ka rahvusvahelistesse õppealgatustesse, sealhulgas suvekooli EBS International Summer School on Digitalisation and Sustainability.
Publikatsioonid
Hiljutised teadmusgrupi publikatsioonid.
- Klerx, Joachim, Lukas Vilim, Stefan Hopf, Thea Sogenbits & Umut Turksen (forthcoming in 2026) “Use of AI in Law Enforcement – The Present and Future Prospects” in Adam Abukari, Athina Sachoulidou, Dimitrios Kafteranis, and Umut Turksen (Eds) AI, Law and Ethics in Countering Financial Crime. Cambridge: Cambridge University Press.
- Abukari, Adam, Dimitrios Kafteranis, Stefan Hopf, and Thea Sogenbits (forthcoming in 2026) “Cross border investigation of financial crime empowered by AI” in Adam Abukari, Athina Sachoulidou, Dimitrios Kafteranis, and Umut Turksen (Eds) AI, Law and Ethics in Countering Financial Crime. Cambridge: Cambridge University Press.
- Kumar Vinodkumar, Prasoon; Avots, Egils; Ozcinar, Cagri; Anbarjafari, Gholamreza (2025) “3D Reconstruction and Denoising of high-Z materials from Muon Tomography using 3D CNN” Signal Image and Video Processing, 19, 378.
- Mirza, I; Jafari, A. A.; Ozcinar, C.; Anbarjafari, G (2025) “Quantifying Gender Bias in Large Language Models Using Information-Theoretic and Statistical Analysis” Information, 16 (5), 358.
- Jafari, A. A.; Agrawal, A.; Ozcinar, C.; Anbarjafari, G [forthcoming] “An Integral-Differential Probabilistic Fusion Framework of YOLO v8 and GPT-4o for High-Fidelity Tiny Object Recognition and Collision Threat Confidence in Autonomous Driving” Signal Image and Video Processing, 19, 625.
- Karjus, Andres (2025) “Machine-assisted quantitizing designs: augmenting humanities and social sciences with artificial intelligence” Humanities and Social Sciences Communications, 12, 277.
- Pulk, Kätlin and Koris Riina (eds) (2025) Generative AI in Higher Education: The Good, the Bad, and the Ugly. Edward Elgar.
- Lindman, J., Makinen, J., & Kasanen, E (2023) Big Tech’s power, political corporate social responsibility and regulation. Journal of Information Technology, 38(2), 144-159.
- Dreyling Iii, Richard; Erlenheim, Regina; Tammet, Tanel; Pappel, Ingrid (2023) “AI Readiness Assessment for Data-driven Public Service Projects: Change Management and Human Elements of Procurement” Human Factors, Business Management and Society. AHFE Open Access Proceedings, 178−187 (Human Factors, Business Management and Society; 97).
- Venkitachalam, Krishna, and Rachelle Bosua (2022) “Demystifying the Link between Big Data and Knowledge Management for Organisational Decision-Making” (128-139), The Routledge Companion to Knowledge Management. Routledge.
Kaitstud doktoritööd:
- Maryna Averkyna (2023) Situation Similarity Calculus Based Modeling of Decisionmaking Process in Urban Transportation Management
- Andrew Adjah Sai (2020) A Process-Trace of Selected Innovation- and Technology-Led Economic Growth Factors and Their Implications for Estonia´s Economic Development
- Ágnes Kasper (2015) Multi-Level Analytical Frameworks for Cyber Security Legal Decision Making
- Jüri Kivimaa (2013) A Cost Optimizing Model for IT Security
- Günter Christian Czosseck (2012) An Evaluation of State-Level Strategies Against Botnets in the Context of Cyber Conflicts
Projektid
AI4Gov Accelerate (AI4Gov-X) - Euroopa projekt, mis uurib tehisintellekti rakendamist avalikus valitsemises ning selle rolli poliitikakujundamise toetamisel.
EUonAIr - Kümnest Euroopa ülikoolist koosnev allianss, mis edendab vastutustundlikku ja koostööl põhinevat tehisintellekti kasutamist hariduses, teadustöös ja innovatsioonis.
FinEstAI- Projekt, mille eesmärk on arendada Eesti ja Soome tugifunktsioonides töötavate teadmustöötajate tehisintellektialaseid oskusi ning toetada nende konkurentsivõimet tööturul.
Nordic AI Hub - Põhja- ja Baltimaade ülikoole ühendav võrgustik, mis edendab koostööd, teadmiste jagamist ja innovatsiooni tehisintellekti valdkonnas.
Defence Sector Artificial Intelligence Hackathon 2025 - Algatus, mis toob kokku kaitse-, akadeemilise ja tehnoloogiasektori eksperdid, et arendada tehisintellektil põhinevaid lahendusi kaitsevaldkonna väljakutsetele.
Deep Tech European Venture Builder (De-TECH) - Euroopa koostööprojekt, mis toetab teadustulemuste kommertsialiseerimist ning kõrgtehnoloogiliste iduettevõtete loomist kõrgtehnoloogia valdkonnas.