Aine eesmärk on:
- sõnastada andmehalduse põhikontseptsioonid ja raamistikud kestlikule arengule ülemineku kontekstis, sealhulgas andmetüübid, allikad ja andmepõhise otsuste tegemise olulisus kestliku arengu seisukohast;
- arendada oskusi kasutada andmeanalüüsi tööriistu andmete analüüsimiseks ja visualiseerimiseks, võimaldades teha järeldusi, mis on sisendiks organisatsiooni töö korraldamisel, otsuste tegemisel ja poliitika kujundamisel;
- luua eeldused mõistmaks andmete kasutamisega seotud võimalusi ja väljakutseid erinevates kestlikkusega seotud valdkondades nagu mobiilsus, ringmajandus, ruumiline planeerimine, kriisivalmidus jne.
- hinnata kestliku arengu algatustes kasutatavate erinevate andmekogumis- ja analüüsistrateegiate tõhusust, hinnates kriitiliselt nende mõju otsustusprotsessidele ja tulemustele.

General objectives of the subject are to:
- articulate the key concepts and frameworks of data management in the context of sustainability transitions, including data types, sources, and the relevance of data-driven decision-making for sustainable development;
- develop the skills to use data analytics tools to analyze and visualize data, enabling them to draw insights that inform organizational processes, decision- and policymaking;
- create prerequisites for understanding the opportunities and challenges related to the use of data in various areas related to sustainability, such as mobility, circular economy, spatial planning, crisis preparedness, etc.
- evaluate the effectiveness of different data collection and analysis strategies employed in sustainability initiatives, critically assessing their impact on decision-making processes and outcomes.

Õppeaine edukalt läbinud üliõpilane:
- kirjeldab andmetega seotud põhimõisteid ja nende rolli kestlikule arengule üleminekutes, sealhulgas kasutatavaid andmetüüpe, andmekogumismeetodeid ja kestliku arengu tulemuste hindamise põhimõõdikuid;
- rakendab andmeanalüüsi tehnikaid ja tööriistu reaalsete kestliku arengu väljakutsete lahendamiseks erinevates valdkondades (mobiilsus, energia, ringmajandus, kriisivalmidus jne)
- oskab tõlgendab andmekogumeid nende sobivuse ja kasutatavuse seisukohalt organisatsiooni töö ümberkujundamiseks, poliitiliste otsuste tegemiseks ja strateegiliseks planeerimiseks;
- hindab kriitiliselt andmepõhiseid lähenemisviise kestlikule arengule üleminekul (sealhulgas kaasüliõpilaste kasutatavad analüüsitehnikad), st tugevusi ja nõrkusi, samuti andmete tõlgendamise mõju poliitika tulemustele ja ühiskondlikule mõjule;
- kombineerib erinevatest andmeallikatest ja kestlikule arengule üleminekutega seotud uuringutest saadud järeldusi, sõnastades põhjendatud argumendid ja soovitused kestlikku arengut edendavateks strateegilisteks algatusteks;
- töötab välja andmekasutuse plaani kestlikkuse arendamiseks ühes poliitikakujundamise valdkonnas, mis hõlmab tehnilisi, organisatoorseid ja strateegilisi aspekte.

After successfully passing the subject, the student:
- describes the fundamental concepts related to data and its role in sustainability transitions, including the types of data used, data collection methods, and key metrics for assessing sustainability outcomes;
- applies data analysis techniques and tools to real-world sustainability challenges in various fields such as mobility, energy, circular economy, crisis preparedness etc.
- demonstrates the ability to interpret data sets and derive actionable insights from the perspective of organizational processes, policy decisions and strategic planning;
- critically evaluates data-driven approaches in sustainability transitions (including analysis techniques used by co-students), i.e. strengths and weaknesses, as well as the implications of data interpretation on policy outcomes and societal impact;
- combines findings from various data sources and studies related to sustainability transitions, formulating well-reasoned arguments and recommendations for strategic initiatives that promote sustainable development;
- develops a data use plan for the development of sustainability in one area of policy making, covering technical, organizational and strategic aspects.

Kursus vaatleb põhjalikult andmepõhist lähenemist kestliku arengu toetamisel. Kursuse käigus kaetavad teemad ning ülesanded hõlmavad andmeanalüüsi tehnikate ja tööriistade rakendamist, andmete kasutamise eripärasid ja väljakutseid eri valdkondades ning erinevaid andmeanalüüsi rakendusvõimalusi, millele tugineda ja mida kasutada sisendina avaliku sektori asutuse töö korraldamisel ning poliitikakujundamisel. Ainekursuse raames käsitletakse erinevaid kasutusel olevaid lähenemisi/mudeleid; praktilises õppes kasutatakse poliitika/strateegia ruumi formaati ja/või olukordade simulatsioone poliitika prognoosimiseks.

The course takes an in-depth look at the data-based approach to supporting sustainability. The topics and tasks covered during the course include the application of data analysis techniques and tools, the specifics and challenges of data use in various fields, and various data analysis application possibilities that can be relied upon and used as input in organizing the work of a public sector institution and in policymaking. Within the subject course, different approaches/models in use are discussed; practical learning uses the policy/strategy room format and/or situational simulations for policy forecasting.

Lõpphinne kujuneb järgnevalt:
Kirjalik kodutöö: 60%
Kirjalik test: 20%
Seminariettekanne: 20%

Lõpphinde saamiseks on kohustuslik kõik elemendid sooritada ning koguda igas komponendis vähemalt pool punktidest.

Lõpphinne kujuneb erinevate elementide üldsumma alusel:
91% ja enam: hinne 5
81-90%: hinne 4
71-80%: hinne 3
61-70%: hinne 2
51-60%: hinne 1
50% või vähem: hinne 0.

The final grade is formed as follows:
Written assignment: 60%
Written test: 20%
Seminar presentation: 20%.

In order to get the final grade, it is obligatory to perform on all the components and earn at least half of the points in each of the components.

The final grade is based on the general sum of the points earn for the different components:
91% and more: grade 5
81-90%: 4
71-80%: 3
61-70%: 2
51-60%: 1
50% and less: 0.

Iseseisev kirjalik töö peab sisaldama järgmiseid elemente:
1) Valdkonnaga seotud võimalikud digitaalsete andmete allikad ja tüübid, nende hankimise viisid, sellega seotud väljakutsed. Andmete alla sobivad andmed IoT-seadmetest, sotsiaalmeediast, satelliidipiltidest, anduritest, avalikest andmebaasidest või tarbijakäitumise analüüsist.
2) Andmete kasutamise strateegiad jätkusuutlikkuse probleemide lahendamiseks. Mõelge sellele, kuidas andmed võivad anda teavet otsuste tegemisel, ümber korraldada asutuse tööd, parandada tõhusust, vähendada jäätmeid, julgustada säästvat käitumist või võimaldada läbipaistvust ja vastutust.
3) Andmete kasutamise eelised, piirangud ja ohud, sealhulgas andmete privaatsusprobleemid, juurdepääsetavus ja soovimatud keskkonna- jm kõrvalmõjud.
4) Visioon, kuidas teie andmestrateegia võiks teie valdkonnas jätkusuutlikku tulevikku juhtida. Kujutage ette pikaajalist mõju ja pakkuge välja võimalikud järgmised sammud andmekasutuse suurendamiseks või parandamiseks.

course in one of the areas of policy-making.

The independent written work must include the following elements:
1) Possible sources and types of digital data related to the field, ways of obtaining them, and challenges related to this. Data includes data from IoT devices, social media, satellite images, sensors, public databases or consumer behavior analysis.
2) Strategies for using data to solve sustainability challenges. Think about what data can inform decision-making, reorganize an organization's work, improve efficiency, reduce waste, encourage sustainable behavior or enable transparency and accountability.
3) Benefits, limitations and threats of using the data, including data privacy issues, accessibility and unwanted environmental and side effects.
4) A vision of how your data strategy could drive a sustainable future for your field. Imagine the long-term impact and propose possible next steps to increase or improve data usage.

Vt kursuse Moodle'i lehelt

-