esmaspäev, 14. september 2020

ANDMEPÕHISEST MAJANDUSEST JA ANDMEKULTUURIST

SISSEKANNE # 123



Lähtekoht nr 1:  digitehnoloogiad on 21. sajandi  I veerandil asunud jõuliselt majandust ja kogu ühiskonda tervikuna ümber kujundama ning keskseks mõisteks on andmed ja andmestumine (datafication), mis viitab reale protsessidele (protsesside ahelale), kus igasugune inimtegevus tõlgendatakse andmetesse, need muudetakse analüüsi teel ehk väärindatakse informatsiooniks, mis omakorda loob uut väärtust (Virkus, 2020).

Seega: tegevus => andmed => analüüs => informatsioon => uued teadmised / teadmus.

Andmestumine toimub kõigis sfäärides: nutiseadmete andmed (asukoha info, logid), sotsiaalmeedia digijälg, aktiivsusmonitorid, koroona-äpp, e-maksuamet, e-poodide kontod, avatarid, portaalide kommentaarilogid. Kõikvõimalike digitaalsete tegevuste käigus tekivad nn. suurandmed (big data), räägitakse iga inimese isiklikust digitaalsest jalajäljest. Aktiivse jalajälje tekitab kasutaja ise, passiivse jalajälje tekitavad andmeid koguvad asutused ja organisatsioonid (Virkus, 2020)

Esialgu defineeriti suurandmeid andmemahu järgi  (info hulk terabaitides), hiljem lisandusid mõõdetavate suurustena andmete liikuvus/kiirus (andmete loomine reaalajas) ja mitmekesisus (YouTube’i videod, Twitteri säutsud, Instagrami fotod jne); lisandunud on tõepärasuse aspekt (andmete kvaliteet).
 
Olulisim on suurandmetest saadav väärtus, mida saab rakendada isiklike otsuste tegemiseks, organisatsioonilise tegevuse tõhustamiseks või ühiskondlik-majanduslikuks hüvanguks tervikuna (Virkus, 2020). 

Samas tuleb silmas pidada, et suurandmed on muutumas omamoodi sotsiotehniliseks probleemiks, mis muudab ühiskondlikke võimusuhteid: kellele kuuluvad andmed, kellel on neile ligipääs, kes omab koodi?  Andmed on uus nafta, uus kuld – igatahes midagi seesugust, millesse tasub investeerida, millelt saab tulevikus kasu lõigata. Andme- ja ärianalüütik Andres Kukke kirjutab: „Heites pilgu uutele loodavatele töökohtadele, leiame ametid, mille sisu on läbi põimunud andmete kõikvõimaliku kasutamisega. Näiteks andmeajakirjanik (data journalist), andmevisualiseerija (data visualizer), andmekaevur (data miner), andmekraapija (data scrapper), andmeanalüütik (data analyst), andmeteadlane (data scientist). Kuidas valmistada praegune põlvkond ette andmemaailmaga paremaks toimetulekuks? Ühiskond vajab andmekirjaoskusega (data literacy) inimesi, sest andmeanalüüs ja -süntees on organisatsioonides digitaliseerimise ja protsesside täiustamise otsustav osa.“ (Kukke, 2020)

Andmed on uus kaubaartikkel, neile saab külge kleepida hinnalipiku – mida väärtuslikumad, seda kallima. Oluline on seejuures, et andmed jääksid n-ö. maavaraks, mitte toksilisteks jäätmeteks (Virkus, 2020).

Suurandmede toovad niisiis endaga kaasa uusi väljakutseid ja ohte. Näiteks võivad suurandmetele toetuvad analüüsid uppuda andmete tulva, kus olulist ebaolulisest on üha keerulisem tuvastada (Virkus, 2020). Lisaks  lihtsalt  korrelatiivsete seoste  väljatoomisele  on  aga  andmete  suurt  mahtu,  mitmekesisust  jm  arvestades  praktilistele ühiskondlikele probleemidele raske lahendusi pakkuda (Masso jt, 2019).

Isiklik seisukoht on, et suurandmetega kaasneb oht n-ö. manipulatsiooniks, need on põhimõtteliselt manipuleeritavad nende poolt, kel on teadmised ja ligipääs. Siit edasi võiks mõelda, kas digitehnilise progressi tingimustes, kus andmed on uus nafta, ei kaldu ühiskond kreeni teatava andmefetiśismi poole, millest samm edasi saab olla vaid andmefaśism (data fascism) – pean siinkohal silmas andmete diktaati, mille järgi on andmete olemasolu ning ligipääsetavus kõikemäärav argument.

Uued isetekkelised andmed eeldavad inimeste aktiivset rolli, s.t. avaldades ennast mõne sotsiaalmeedia platvormil, jätame endast jälje maha, mis niisama lihtsalt ei kao. Seega on oht inimeste privaatsusele ilmne. Kombineerides  erinevaid  andmeid  ja  nende  voogu,  võib maalida  tervikpildi  meie  elust – kus  töötame,  kus  sööme,  kus  trennis  käime,  millist  kino külastame,  kus  sisseoste  teeme,  missugune  on  meie  tervislik  seisund  jne.  Sellised  seadmed koosmõjus  suurandmete  ja  asjade  internetiga  on  loonud  üleilmse  teabetaristu,  kus  üksikisiku eraelu   puutumatuse   tagamiseks   tuleb   väga   tähelepanelikult   täita isikuandmete   kaitseõigusnorme ning rakendada asjakohaseid infoturbe meetmeid (Virkus, 2020).

Digimaailma üheks turvavööks on mais 2018 jõustunud 0Euroopa Parlamendi ja nõukogu määrus 2016/679 füüsiliste isikute kaitse kohta  isikuandmete  töötlemisel  ja  selliste  andmete  vaba  liikumise  kohta  (General  Data Protection  Regulation,  GDPR), mis  annab kodanikele rohkem  õigusi  otsustada nende kohta käiva informatsiooni kasutamise üle. Organisatsioonide jaoks tähendab see seda, et isikuandmete kogumine ja kasutamine peab olema kindlal eesmärgil omavahel kokku lepitud. Isikuandmed  on  eri  laadi  andmed,  mis  võivad  kokku  kogutult  tuua  kaasa  konkreetse isiku  üheselt  tuvastamise.  Isikuandmeteks  ei  loeta  enam  isikuandmeid,  mis  on  muudetud anonüümseks sellisel viisil, et üksikisikut ei ole võimalik või ei ole enam võimalik tuvastada (Virkus, 2020).

Ekspertide arvamuse kohaselt on tehnoloogiamaailmaga seotud privaatsuse uus tähendus alles kujunemisjärgus.  See tähendab ühtlasi, et selles küsimuses on palju halli ala:  ühelt    poolt  kompavad piire pidevalt uusi teenuseid välja mõtlevad tehnoloogiaettevõtted, näidates, mida  kõike  on  võimalik  andmetega  teha; teisalt avaldab mõju inimeste loidus või passiivsus andmetega seotud küsimuste osas, keskendudes vaid heale teenusele ja mugavusele. Tehnoloogiamaailmaga seotud privaatsuse teema tundlikkus on ka riigiti väga   erinev. Originaaltähenduses on privaatsus fundamentaalne inimõigus. Privaatsuse puhul tuleb mõista, et  see  on  ülimalt  individuaalne  ja  kultuuriruumist  sõltuv, kuna  igal  kultuuril  on  oma  arusaam privaatsusest. GDPR-iga  on  Euroopa  Liit  kehtestanud  privaatsuse  sellisena,  mis  ei  ole kultuuriliselt omane kõigile rahvustele. On riike, kus privaatsuse teema on saanud mentaalseks piduriks ning  takistuseks  uute  teenuste  arendamisel. Seega otsitakse  vastuseid  privaatsuse küsimusele, ehkki lõpptarbija ei pruugi probleemi näha (Virkus, 2020).

Turvalisuse funktsioonil on digimaailmas kaks poolt – mugavus ja turvalisus. Privaatsus jääb kuskile  nende  kahe  vahele.  Mida  rohkem  me  endast  ära  anname,  seda  rohkem  vastu  saame, seda  mugavamaks  teenused  meile  lähevad,  seda  lihtsamaks  muutub  nende  kasutamine. Kaotame aga nii turvalisuses kui ka privaatsuses (Virkus, 2020).

Tehnoloogia  arengu  ning  andmete  mahu  suurenemise  ja  olulisuse  kasvuga  kaasnevad  ka agressiivsemad rünnakutehnikad. Küberrünnakute sihtmärgiks võivad olla nii tarbija-profiilid kui ka suurettevõtted. Andmete  kogumine  meie  veebiharjumuste  kohta  võimaldab  lihtsalt konstrueerida profiile, mis võivad osutuda väga isiklikeks ning pakkuda infot, mille kohta me isegi ei tea, et keegi seda  kogub. Andmete  vargus  võib  olla  küberkurjategijatele hindamatu väärtusega, andes neile võimaluse  śantaźeerida  kasutajaid,  kelle  veebiharjumusi  teatakse. Samuti ohustavad küberrünnakud kõiki suurettevõtteid (Virkus, 2020).

Digitehnoloogia arenedes, kus valikud määratakse kindlaks tehisintellekti, algoritmide, masinjuhtimise korrapärases maailmas, eeldatakse ka kasutajatelt teadlikke valikuid – vastutus pannakse ka justkui kasutajate endi õlule, s.t. turvalisuse ja privaatsuse määravaks faktoriks on inimeste digipädevus.

Privaatsuse tagamise tehnoloogiad baseeruvad lihtsustatult kolmel valikul:

           ·          anonümiseerimine (self-sovereign identity) ,
           ·          läbipaistvus (transparency), või
           ·          seostamine (linkability).

Anonüümselt jälgitavana on väga keeruline tagada läbipaistvust. GDPR-s on sees vastuolu, kui ühest küljest on kasutajal alati õigus nõuda tema kohta käivaid andmeid, siis teenusepakkuja on justkui kohustatud selle info edastama, samas garanteerimata, et need andmed kuuluvad konkreetsele kasutajale, sest kõigi tegevuste juures pole nõutud isiku tuvastamist (Virkus, 2020).

Palju kõneainet  pakub käesoleval  ajal plokiahela (block  chain)  põhimõtete  rakendamine andmekaitses. Plokiahel  on  lühidalt  öeldes  uus  andmebaasitehnoloogia,  mille peamiseks erinevuseks  tavapärastest  kesksetest  andmebaasidest  on  plokiahela  jagatud  olemus, mille järgi andmebaas  eksisteerib  samaaegselt  ja  sünkroonsena  korraga  mitmes  kohas,  muutes massandmetesse häkkimise või nendega manipuleerimise palju keerulisemaks, sest väiksemgi muudatus plokiahela võrgus on selles osalejaile koheselt nähtav. Eestis on plokiahel riiklikul  tasemel põhimõtteliselt kasutusel juba 2003. aastast. Paljudes riikides selliseid  usaldus-väärseid  digiorganisatsioone,  kelle  rakendusi  oleks  võimalik  kõigil osapooltel  usaldada  ja kasutada, ei ole. Plokiahela tehnoloogias  nähakse võimalust suureks hüppeks andme-kaitse valdkonnas, eriti väga reguleeritud valdkondades, nagu finants, valitsemine, tervishoid ja õigusruum (Virkus, 2020).  

Sotsiaalteadlastele on ühiskondliku andmestumisega kaasnevate küsimuste seast kriitilisima tähtsusega järgnevad:

  • Kas ja kuidas on muutunud/muutumas digitaalsete andmete esilekerkimisega teadmiste loomine üldiselt või sotsiaal- ja humanitaarteaduslike küsimuste püstitamine, analüüs, tõlgendus ja järelduste tegemine?
  • Kuivõrd sobivad olemasolevad meetodid teadusliku teadmise loomiseks selles kontekstis?
  • Millised on uued tekkivad meetodid ja kuivõrd need sobituvad varem kasutatud uurimismeetoditega?
  • Kuidas on muutunud uurija roll, uurimisobjekt?
  • Millistele uutele uurimisküsimustele, probleemidele need uued andmeallikad võimaldavad vastata ja milline on nende kallutatus, riskid ja probleemid?  (Masso jt, 2019).
Tallinna Tehnikaülikooli professor Anu Masso hoiatab, et arvutiteaduslike meetodite  ülevõtmise suhtes tuleb olla ettevaatlik:  neid  tuleb  kombineerida  sotsioloogiliste  meetodite  ja teooriatega, aktiivselt arendada välja sotsiaalteadustes sobivaid meetodeid uute isetekke-liste andmete analüüsimiseks. Eesti  kui  ühe  edumeelsema  digiühiskonna  kogemus  annab  väärtusliku  konteksti  kasutamaks digitaalseid  andmeallikaid  eri  eesmärkidel,  nt  sotsiaalse  heaolu  tagamiseks,  uute  või  seni vastamata uurimisküsimuste püstitamiseks ja vastuste leidmiseks. (Himma, 2018).

Andmeid võib käsitleda ka uut tüüpi infrastruktuurina – uued andmed täiendavad olemasolevaid ja pakuvad neile alternatiive. Matemaatik ja statistik, Tartu ülikooli emeriitprofessor Ene-Margit Tiit  märgib,  et  arvestades,  et  Eesti  elanikud  jätavad  oma  jälje  vähemalt  ühte  neljakümnest võimalikust   registrist   (nt   rahvastikuregister,   hariduse   infosüsteem) peaks olemasolevad registriandmed riigiasutuste     andmevajadused     katma,     tagades seejuures suhteliselt usaldusväärsed tulemused. Digitaalsed  registriandmed  on  niisiis Eesti ühiskonnas oluliseks infrastruktuuriks, rahvusvaheliselt on andmetega  tegelevate  institutsioonide  kasvu  nimetatud isegi uueks andmesektoriks (Masso jt, 2019).

Tihenenud konkurents, määramatus ja andmete üleküllus tekitab üha teravama vajaduse kvaliteetse juhtimisinfo järele, oluliseks muutub infopõhine juhtimine (Virkus, 2020). Tagasi paradoksi juurde: mida rohkem on meil infot, seda raskem on meil selles orienteeruda. Tõstatub küsimus infovoo filtreerimisest, õigemini öeldes, kelle poolt ja kuidas seatakse paika filtrid.

On päevselge, et andmed kuuluvad tuleviku teadmistepõhise majanduse ja ühiskonna keskmesse. Digitaliseerimine võimaldab majanduse optimeerimist ja paindlikku lähenemist, kõigile probleemidele vaatamata on kasutegur arvestatav, eriti kui majandus toimib tururegulatsiooni tingimustes. Edukat andmepõhist majandust iseloomustavad järgmised tunnusjooned (Virkus, 2020):

           ·          Kvaliteetsete, usaldusväärsete ja koostalitlusvõimeliste andmekogumite ning põhitaristu olemasolu.
o   Andmekogumid kui sellised hõlmavad: suurtest andmekogumitest pärinevaid kvaliteetseid, usaldusväärseid ja kindlaid andmeid, sealhulgas avatud andmeid (nt maa seire ja muud georuumilised andmed, keeleressursid, teadusandmed, transpordiandmed, tervishoiuandmed, finantsandmed, kultuuriväärtuste digiteerimine), mis on uute andmetoodete jaoks laialdaselt kättesaadavad. Digitaalsel ühisturul puuduvad ebasobivad piirangud, mis takistavad andmevoogu erinevate sektorite, keelte ja piiridevahel. Kasutajad usaldavad piisavalt tehnoloogiat, teenuseosutajat ning neid reguleerivaid eeskirju.
o   Andmekogude kasutamiseks vajalik paindlikkus: erinevatest allikatest valdkondade üleselt ja vertikaalsetelt turgudelt (energia, transport, arukad linnad, jaekaubandus, turvalisus jne) sidusal ja koostalitlusvõimelisel viisil kogumise ja töötlemise standardsed ja jagatud formaadid ning protokollid; ning
o   Kindlad infrastruktuurid, ressursid ja teenused: avatud andmete portaalid ja teadusuuringute infrastruktuurid, mis toetavad andmepõhist innovatsiooni, võttes aluseks kiire interneti ning ulatuslike ja paindlike andmetöötlus-ressursside olemasolu (eelkõige kõrgjõudlusega andmetöötlus, võrk- ja pilvandmetöötluse infrastruktuurid ja teenused ning statistika infrastruktuur).
           ·          Tõhustatud raamtingimused, mis lihtsustavad andmekogumitest väärtuse loomist.
o   Piisav oskuste baas: väike- ja suurettevõtjad ning ülikoolid teevad piisaval arvul valdkonnaekspertide koolitamiseks koostööd, et reageerida tööturu nõudlusele. See hõlmab erinevate valdkondade vahel talentide ja oskuste tõhusat ja tulemuslikkuvastastikkust täiendavust; ning
o   Osalejatevaheline tihe koostöö: ülikoolid/riiklikud teadusinstituudid ja eraõiguslikudpartnerid teevad valdkonnaüleselt teadusuuringute ja innovatsiooni alastkoostööd, kasutades selleks lihtsustatud juurdepääsu teadmistele ja tehnoloogiale ningnende siirdele. Sellise avaliku ja erasektori vahelise koostööga tagatakse kirjeldavate ja ennustavate andmeanalüüside, andmetöötluse, simulatsiooni, visualiseerimise, otsustetegemise toetamise ja tulemuste uutesse toodetesse integreerimise jaoks vajalikeusaldusväärsete ja piisavate algoritmide, vahendite ja meetodite olemasolu ja edasiarendamine.
           ·          Rakendusvaldkonnad, kus suurandmete tõhustatud käitlemine aitaks olukorda parandada
o   Süsteemid: IKT süsteemid, mida saab kasutada seire-, aktiveerimis-, andmetöötlus- ja kommunikatsioonivahenditena, mis on integreeritud materiaalsetesse objektidesse ja mis on interneti kaudu omavahel ühendatud, pakkudes kodanikele ja ettevõtjatele mitmesuguseid erinevaid innovaatilisi rakendusi ja teenuseid (arukad ühendatud objektid);
o   esmakasutajad ja katalüsaatorid: avaliku sektori asutused tegutsevad uute andmeteenusteja digitaalsete kaupade „käivitavate klientidena“ ning vahendajatena. Avalikul sektoril on pilvandmetöötluse teenuste ja muude uute lähenemisviiside heakskiitmisel ning kodanikes ja ettevõtjates usalduse tekitamisel täita oluline roll. 

Eduka andmepõhise majanduse saavutamise eelduseks on kogukonna loomine ja asjakohaste raamtingimuste kehtestamine. Selleks tuleb soodustada andmevaldkonda käsitleva Euroopa avaliku ja erasektori partnerlust, sh koostööd akadeemiliste teadus-asutustega. Samuti tuleks: 

  •  soodustada digitaalset ettevõtlust ja luua avatud andmete inkubaator,
  •  arendada oskuste baasi,
  •  teostada järelvalvet andmeturu üle,
  • määrata kindlaks teadusuuringute ja innovatsiooni valdkondlikud prioriteedid.
Raamtingimuste väljatöötamisel tuleb juhinduda andmete kättesaadavusest ja koostalitusvõime täiustamisest, toetada tuleb avatud andmete strateegiat. Ühtlustada tuleb andmekäitlus-vahendeid ja metodoloogiat, aga toetada ka uusi avatud standardeid. 

Oluline on andmepõhist majandust toetava taristu – pilvandmetööstus, kõrgjõudlusega andmetööstus, lairiba/5G võrgud, asjade internet - igakülgne arendamine. Selle kõige juures on väga tähtsad regulatiivsed ehk needsinatsed isikuandmete kaitse ja tarbijakaitse ning turvalisuse küsimused. Selle juurde kuulub ka andmekaevet (data mining) puudutavad küsimused.  

Andmekaeve on distsipliin, mis tähistab kasuliku teabe eraldamist suurtest andmekogumitest või andmebaasidest ning on suhteliselt uus nähtus, mis asub statistika, masinõppe, andmehalduse ja andmebaaside, mustrituvastuse, tehisintellekti ja muude valdkondade ristumiskohas. Kõik need on seotud andmete analüüsi teatud aspektidega, seega on neil palju ühist - kuid igal ühel on siiski oma kindel rõhuasetus, esildades konkreetseid probleeme ja lahenduste tüüpe. Euroopa Komisjon uurib andmekaeve edendamise võimalusi, sh tekstikaevel põhinevat andmepõhist innovatsiooni, k.a autoriõiguste osas. (Virkus, 2020).


ANDMEKULTUUR on  sotsiaalse  praktika  käigus  nii  avalikus  kui  ka  erasektoris  kehtestatud põhimõte, mis nõuab, et kõik töötajad ja otsustajad keskenduksid olemasolevate andmete kaudu edastatud informatsioonile ning langetaksid otsuseid ja teeksid muudatusi vastavalt neile, selmet juhtida ettevõtet kogemuste põhjal. Andmed võivad hõlmata (kuid ei piirdu nendega): turu  üldised  majanduslikud  või  sotsiaalsed  suundumused,  toodete  müügimaht  või  töötajate tõhusus ja produktiivsus (Virkus, 2020).

Idee iseenesest on  olnud  ärivaldkonna  tähelepanu  all  juba  21.  sajandi  algusest  ja  on viimastel   aastatel   üha   populaarsemaks   muutumas.   Ehkki   esmakordselt   tutvustati   seda teaduslikus käsitluses, on see idee nüüd seotud nii teaduse kui ka sotsiaalvaldkonnaga. Aastal 2000 pakkus Geoffrey C. Bowker   bioloogilise   mitmekesisuse   mõttes välja nn “kohaliku andmekultuuri”  idee. 2014.  aastal  tuli  Microsoft  rea  esitlusi  pakkudes  mõttele ehitada andmekultuuri igapäevaelus oma teenuste kaudu, sealhulgas Office 365, Azure ja SQL Server kaudu. 2015.  a.  korraldas   Microsoft   koostöös   Hortonworksi   ja   KPMG’ga Ühendkuningriigis andmekultuuri alaseid töötubasid, pakkudes  andmeanalüütikutele ja teistele  suurandmete valdkonnas töötavatele professionaalidele võimalust mõista ettevõtte andmekultuuri ja aidata neil oma andmeid luua andmekultuuri erasektoris (Virkus, 2020).

Andmekultuur on hästi rakendatav ka sotsiaalse infrastruktuuri süsteemis, näiteks  linnaplaneerimisprojektides (aruka linna programmid jms).  Üldiselt  peavad  organisatsioonid  andmekultuuri ülesehitamiseks  laskma  andmetel  n-ö. ise  rääkida  ja  usaldama  statistikat.  Andmepõhise  üksusena edukaks  toimimiseks  on  vaja  kõigi  organisatsioonis  osalevate  töötajate  aktiivset  osalemist, seetõttu on avatud juurdepääs andmetele selles protsessis märkimisväärne. Oluliste rollikandjatena eristatakse andmekultuuris osalejaid, andmeanalüütikuid ja otsustajaid.

  • Osalejad  on  nii  andmete  tootjad  kui  ka  inimesed,  kes  saavad  mõjukate  muudatuste tegemisega    andmekultuurile    kaasa    aidata.    Konkreetse    üksuse    andmekultuuri ülesehitamise  käigus  peaksid  eri  taseme  töötajad  kõik  omandama  võime  oma  töid statistikaga  illustreerida.  See  hõlmab,  kuid  ei  piirdu  nende  töö  eesmärgi,  konkreetse ülesande eesmärgi ja lahendustega, mille nad võiksid välja tuua vastavalt andmetepooltviidatud probleemidele.
  • Andmeanalüütikud täidavad olulist osa andmekultuuri loomisel, kuna nad saavad sageli esmast materjali ja algandmeid ning kõigi komponentide omavahelise ühendamise viis võib  määrata  tavaliste  osalejate  ja  otsustajate  vahelise  suhtluse  tõhususe.  Samuti vastutavad nad informatsiooni, mis on saadud andmetest, analüüsi eest. Andmeteadlaste olemasolu ettevõtte igas konkreetses üksuses oleks andmepõhise organisatsiooni jaoks ideaalne olukord, tagades andmetele juurdepääsu kui see on vajalik.
  •  Otsustajad  on  need,  kes  rakendavad  muudatusi  ja  määravad  ettevõttes  arengusuuna. Sellisel    juhul    langetaksid    nad    olulisi    otsuseid    vastavalt    suundumustele    ja informatsioonile,  mis  on  esile  tõstetud  kas  nende  enda  ettevõttesiseselt  toodetud andmetega või sihtturu statistikaga, millele nad oma ettevõtteid soovivad keskenduda. Samuti  peavad  otsustajad  andmekultuuri  ülesehitamiseks  rõhutama  oma  kavatsust nõuda  andmeanalüüse,  mis  motiveerib  personali  motiveerima  toorainega  tegelema. Andmepõhiste  organisatsioonide edukate  näidetena  on  toodud  Microsoft,  Capita, Socrata. (Virkus, 2020)



KASUTATUD ALLIKAD

Postitaja: kell

Kommentaare ei ole:

Postita kommentaar

Tellimine: Postituse kommentaarid (Atom)