Vastus (23.06.2023 16:48): Olemitüüpide ja atribuutide definitsioonid:

• aitavad saavutada arenduse osalistel ühise arusaama valdkonna mõistetest,
• aitavad luua kasutajaliidest ja kasutusjuhendeid,
• on aluseks valikute tegemisel andmebaasi andmestruktuuride disainimise e tehnilise kavandamise käigus,
• on vajalik sisendinfo, kui soovida erinevatest allikatest saadud andmeid kokku panna e integreerida (näiteks, kas klient andmebaasis A on sama, mis tarbija andmebaasis B?).

Toon näiteid selle kohta, kui selline informatsioon puudus.

1. Bakalaureusetöös "Ettevõttesisese tarkvara täiendamine - kasutajaliidese ja andmebaasi kavandamine ning sobivuse hindamine" täiendatakse ettevõttesisest tarkvara inimressursside planeerimise funktsionaalsusega. Lõputöös pakutakse välja uue funktsionaalsuse jaoks vajalik kasutajaliides ning samuti andmebaasi täiendused . Selleks, et neid täiendusi saaks välja pakkuda, tuli kõigepealt aru saada, milliseid andmeid täiendatava tarkvara andmebaasi juba kogutakse. Näiteks, kui tahta kasutajale uues kasutajaliideses mingit aruannet kuvada, siis peab teadma, kas vajalikke lähteandmeid võimaldab olemasolev tarkvara juba koguda või tuleb nende andmete kogumise võimalus alles lisada.  Paraku selgus töö tegemise käigus, et olemasoleva andmebaasi dokumentatsioon puudus täielikult. Seetõttu tuli töö tegemise käigus olemasolev andmebaas dokumenteerida ja see võttis palju aega. 40% töö tegemiseks kulunud ajast oli pühendatud dokumenteerimisele, mille alla kuulus ka olemasoleva andmebaasi dokumenteerimine. Töö üks autor kirjutas  (lk 134): "Kõige keerulisemaks osutus olemasoleva andmebaasi dokumenteerimine, eelkõige andmeväljade defineerimine. Esmalt oli keeruline leida ettevõttes isikut, kes oskaks konkreetse andmebaasi kohta detailset informatsiooni jagada. Samuti selgus hiljem, et nii mõndagi tabelit andmebaasis enam ei kasutatagi."

2. Bakalaureusetöös "E-poe andmete migreerimine PostgreSQL andmebaasist Microsoft SQL Serveri andmebaasi" kirjutatakse e-poe tarkvara uuendamise käigus toimuvast andmete ülekandmisest PostgreSQL andmebaasist MS SQL Serveri andmebaasi. Lähteandmebaas oli osa valmislahendusest ehk karbitootest ja sihtandmebaas oli ettevõtte enese arendajate käsitöö. Selleks, et ülekannet läbi viia, oli vaja saada aru, milliseid andmeid hoitakse lähteandmebaasis ja milliseid sihtandmebaasis. Ettevõttel puudus nende andmebaaside kohta dokumentatsioon ja autor pidi kulutama märkimisväärse osa töö tegemise ajast selle dokumentatsiooni loomisele. Alles siis kui see töö oli tehtud, sai hakata koostama vastavustabeleid lähte- ja sihtandmebaasi tabelite/veergude vahel ning seejärel kirjutama andmete ülekandeks mõeldud SQL lauseid.

3. Bakalaureusetöös "EE Tele2 müügiandmete andmetabelite kvaliteedikontroll ja dokumenteerimine" kontrolliti ja parandati Tele2 olulise müügiprogrammi 4sale poolt kasutatud andmetabelites olevate andmete kvaliteeti. Ka selle töö tegemise käigus selgus, et müügiprogrammi aktiivselt kasutavad tabelid (61 kokku) olid korralikult dokumenteerimata (töö sellega algas ettevõttes alles 2020. aastal) ja töö pühendas suure osa ajast selle dokumentatsiooni loomisele. Autor kirjutas: "Puuduliku 4sale dokumentatsiooni tõttu lisatakse loodavatesse raportitesse andmed teistest schemadest, asendades 4sale tabelite puuduvaid andmeid. Selliselt toimides tekib olukord, kus saadakse sarnased andmed teistest keskkondades, mille korral andmete terviklikus ei ole kindel." Puuduva dokumentatsiooni koostamiseks kulus kolm nädalat. Kuna tabelite haldajad ei osanud kõigile küsimustele ise vastata, pidi autor taotlema juurdepääsu nendele tabelitele, et vajalikud vastused saada. Samuti pidi autor suhtlema juba töölt lahkunud andmeanalüütikutega. Konsultatsiooni käigus selgus, et puudub ülevaade tabelitest, mida aktiivselt enam ei täiendata. Dokumentatsiooni koostamiseks (andmebaasis olevate andmete tähendusest arusaamiseks) pidi autor võrdlema andmetabelite sisu 4sale rakenduses kuvatava infoga (milline andmebaasis olev väärtus on rakenduses mis väljas). Osad tabelid ja veerud jäidki tundmatuks ja nende tähenduse teada saamiseks tuleks suhelda 4sale arendajatega.

4. Magistritöös "E-kaubandusettevõtte X andmekvaliteedi analüüs ja parendamine" oli eesmärgiks saavutada väikese e-kaubandusettevõtte andmekvaliteedi püsiv paranemine. Selleks võeti kasutusele Eesti riigi infosüsteemi andmekvaliteedi juhtimise raamistik, seda vastavalt vajadusele kohandades. Töö tulemusena viidi ettevõtte andmekvaliteet esimeselt (kõige madalamalt) küpsustasemelt (reaktiivselt tasemelt) kolmandale küpsustasemele (viietasemelisel skaalal) e standardiseeritud tasemele. Ettevõte peab e-poodi kasutades ülipopulaarset sisuhaldussüsteemi WordPress ja selle pistikprogrammi WooCommerce.  Ettevõtte andmebaas moodustus WordPressi ning selle pistikprogrammide tabelitest. W3techs andmete järgi oli 2022. aasta oktoobrikuu seisuga sisuhaldussüsteemi WordPressi turuosa sisuhaldussüsteemide hulgas 64.2%. 43% maailma veebisaitidest olid loodud WordPressi põhjal. WordPressil põhineva WooCommerce tarkvaral oli suurim – 29% suurune – turuosa e-poe tarkvarade hulgas. Ja ometigi tuli kohe töö tegemise algul välja, et WooCommerce ja WordPress andmebaasi dokumentatsioon on ebapiisav - laiali erinevates kohtades, erineval viisil esitatud ning tabelite ja veergude vabatekstilised kirjeldused olid nendes olevate andmete tähenduse mõistmiseks mõnikord ebapiisavad. Samas, kui tahta hakata parandama andmekvaliteeti, siis tuleb kõigepealt aru saada milliseid andmeid üldse kogutakse, mis on nende andmete tähendus ja millised võimalikud piirangud kehtivad andmeväärtustele. Seetõttu kulus märkimisväärne osa töö tegemise ajast tabelite ja veergude tähendusest arusaamisele ja selle vabatekstilise kirjeldusena kirja panemisele. Töö autor dokumenteeris need ettevõtte wikis, et ettevõtte töötajatel oleks tulevikus ühes kohas koos olev dokumentatsioon andmebaasi kohta.