Vastus:
Käosaar (2017) kirjutab tehnilise võla vähendamisest süsteemianalüüsi mudelites. Ta esitab kataloogi mudelites esinevatest halbadest lõhnadest. Iga sellise lõhna esinemine võib olla mudelites leiduva tehnilise võla tunnus.
Paide (2017) uurib tehnilise võla fenomeni Eesti IT ettevõtetes. Selleks viidi läbi poolstruktureeritud intervjuud kaheksa ettevõtte esindajatega (33-st kutsutust). Intervjueeritud töötasid erinevatel IT arendusega seotud töökohtadel. Nad kõik väitsid, et on tehnilise võla mõistega kursis. Intervjuude tulemusi uuriti erinevate statistiliste meetoditega.
Tehnilise võla küsimustele pöörab tähelepanu ka siseministeeriumi haldusala IKT teenuste finantseerimise uuring (Siseministeerium, 2018). Selle uuringu teise peatüki pealkiri on "Tehnoloogiline võlg teenustes". Uuringu lõpparuanne on huvitav ka seetõttu, et seal kirjeldatakse ühte võimalikku tehnilise võla leidmise ja suuruse arvutamise metoodikat. Seda metoodikat kasutati siseministeeriumi haldusalas olevate IT teenuste tehnilise võla suuruse väljaarvutamiseks. Uuringus osales siseministeeriumi haldusalast 14 meeskonda, mis haldavad 45 IT teenust. Uuringu tulemusena leiti uuritud tarkvarades ja nende toimimiseks vajalikes platvormides lähtekoodiga seotud tehniline võlg, mille likvideerimine või tasandamine nõuab pingutust vähemalt u 71100 tarkvaraarendaja töötunni ulatuses. Sellest tarkvaraplatvormidega seotud parandused oleksid 50600 töötundi ja tarkvara lähtekoodi parandused 20478 tundi.
Kiirvalik
