1.2 Datan hyödyntämisen kohderyhmät ja käyttötapaukset

Kaupungin datakyvykkyyksiin panostaminen tuottaa monia hyötyjä, kuten tehokasta ja laadullisesti parempaa tietoperustaa päätöksentekoon ja johtamiseen. Toiminnan tehostamisesta koituvat kustannussäästöt ylittävät pitkällä aikavälillä datakyvykkyyksien parantamiseen liittyvät kustannukset.

Datasta saadaan enemmän arvoa, kun sitä käytetään mahdollisimman laajasti. Toisaalta, vaivalla kerätty, yhteentoimimaton ja käyttämättömäksi jäävä data on kalleinta dataa. Kaupungin kannalta on tärkeää, että kaupungin toimialojen ja ekosysteemin tuottamaa dataa hyödynnetään mahdollisimman reaaliaikaisesti, laajasti ja tehokkaasti kaupungin prosesseissa ja palvelutuotannossa. Raportoinnissa ja analytiikassa pyritään datan jatkuvaan, skaalattuun käyttöön. Jotta kaupungin tuottamista datavarannoista saadaan maksimaalinen hyöty, pyritään jatkossa lisäämään edistyneen analytiikan, kuten koneoppimisen, hyödyntämistä.

Datan hyödyntämisen pitää tuottaa arvoa laajasti eri kohderyhmille. Alla on kuvattu esimerkein, miten eri kohderyhmät voivat hyötyä datasta.

Kaupungin asiakkaat: Asiakaskokemuksen parantaminen

Kaupungin digitalisaatio-ohjelman yhtenä strategisena tavoitteena ovat proaktiiviset ja kohdennetut palvelut kaupunkilaisille. Esimerkkinä proaktiivisuudesta on käynnissä oleva esiopetuspaikan tarjoamisen pilotti, jossa kaupunkilaisen ei tarvitse anoa palvelua, vaan hänelle tarjotaan esiopetuspaikkaa automaattisesti omalta alueelta lapsen tullessa esiopetusikään.

Yksityisellä puolella palveluiden kohdentamiseen käytetään laajasti analyyttisiä menetelmiä. Myös kaupunki voi hyödyntää dataa palveluidensa parempaan kohdentamiseen tietyissä raameissa. Monet kohdentamistapaukset perustuvat asiakkaan eksplisiittiseen suostumukseen siitä, että hän haluaa saada suosituksia ja ehdotuksia. Kirjastonkäyttäjälle voitaisiin antaa suosituksia kiinnostavista kirjoista hänen aikaisempaan lainaushistoriaansa perustuen ja italiankielen opiskelijalle tietoa italialaisen ruuan kokkauskursseista.

Esimerkkinä asiakaskokemuksen parantamisesta on kasvatuksen ja koulutuksen toimialan hanke, jossa kehitetään oppimisanalytiikan sovelluksia. Hankkeessa tuodaan uusia pedagogisia menetelmiä ja työkaluja muun muassa oppimisen personointiin, oppimisen etenemisen seurantaan, automaattiseen ohjaukseen ja palautteenantoon sekä pedagogiseen johtamiseen. Oppimisen mahdolliset ongelmat voidaan myös tunnistaa varhaisessa vaiheessa ja vähentää siten opintojen keskeyttämistä ja syrjäytymistä.

Palvelujen yksilöllinen kohdentaminen voi liittyä myös haastavampiin kokonaisuuksiin, kuten analyyttisen mallinnuksen perusteella laskennallisesti syrjäytymisvaarassa olevien tunnistamiseen ja palveluiden yksilölliseen kohdentamiseen heille. Profiloinnissa ja automaattisessa päätöksenteossa tietosuojakysymysten ratkaisu on erityisen tärkeää.

Kaupungin ja toimialojen johto: Tiedolla johtaminen

Datastrategian suositus on hyödyntää tiedolla johtamisessa mahdollisimman reaaliaikaisia tilannekuvia kaupungin toiminnoista ja ilmiöistä. Käytännössä tilannekuva voi tarkoittaa kaupungille sitä, että tiedetään, millaisia potilaita Helsingin terveysasemilla käy mihinkin aikaan päivästä, kuukaudesta ja vuodesta, kuinka paljon on asiakkaita jotka käyttävät sekä kirjasto- että teatteripalveluita tai miten katutyöt muuttavat liikenteen sujuvuutta.

Tilannekuva tuodaan päättäjille (sekä ylimmälle että operatiiviselle johdolle) jatkuvasti päivittyvillä visualisoinneilla ja raporteilla, joista nähdään helposti avainmittareiden kehitys sekä ennustetut tulevaisuuden suunnat. Tietoa voidaan hyödyntää mm. budjetoinnissa, tehtävien priorisoinnissa, toimenpiteiden vaikuttavuuden arvioinnissa ja resurssiallokaatiossa.

Esimerkiksi kaupunkiympäristöön liittyen Helsingissä on rakennettu kolmiulotteinen semanttinen malli kaupungista ja sen päälle realistisen näköinen visualisointi. Kaupunkimalli mahdollistaa erilaisten vaihtoehtojen analysoinnin ja simuloinnin (esim. tuuli-, energia- ja liikennemallit) auttaen hahmottamaan, miten eri toimenpiteet vaikuttavat kaupungin toimintaan käytännön tasolla. Lupaavia hyödyntämisesimerkkejä ovat:

1. Hiilineutraali Helsinki 2035 tavoitteen edistäminen geoenergiapotentiaali-palvelulla sekä lämmitysenergian kulutusennusteella2. Kaavoitushankkeiden ja tietoaineistojen esittely kaupunkimallilla3. Palvelukartan aineistojen esittäminen kaupunkimallilla4. Tuuli-, sade- ja valumavesianalyysit sekä merenpinnan vaihtelun simulointi

Kaupungin palveluja tuottava henkilöstö: Tuotannon optimointi

Kaupunki operoi lukuisia palveluja ja prosesseja, joiden operoinnista myös muodostuu valtaosa kaupungin kuluista. Optimoimalla palvelujen tuotantoa on mahdollista saada aikaan merkittäviä säästöjä, parantaa palvelujen laatua ja helpottaa työntekijöiden työkuormaa.

Kaikissa kaupungin toiminnoissa käytetään dataa palveluiden tuottamiseen. Operatiivisissa järjestelmissä olevan datan on tärkeää olla korkealaatuista: laadukasta, ajantasaista, totuudenmukaista, sisäisesti yhtenäistä, ihmis- ja koneluettavaa sekä yhdistettävissä muihin datoihin. Data tulee olla myös helposti käytettävissä ja päivitettävissä. Tavoite on se, että prosesseja tukevilla käyttöliittymillä ja rajapinnoilla pystytään käsittelemään työvaiheisiin tarvittavia datoja samanaikaisesti siten, että työntekijöiltä ei kulu aikaa operatiivisten tietojen etsiskelyyn ja kokoamiseen useista eri järjestelmistä. Tämä koskee niin kaupungin sisäisten kuin ulkoisten toimijoiden (esim. Digi- ja väestötietoviraston VTJ-tiedot) tarjoamia datoja.

Palveluiden ja prosessien päivittäisen operoinnin lisäksi dataa tullaan hyödyntämään kaupungin palveluiden ja prosessien optimoimiseen ja kehittämiseen. Tätä työtä ei tehdä operatiivisissa järjestelmissä, vaan datat luetaan rajapintojen kautta data-alustalle, jossa prosessien tuottamia datoja voidaan tarkastella massoina. Tällöin ei esimerkiksi katsota yhden asiakkaan tietoja, vaan dataa käytetään ja yhdistetään pidemmältä aikaväliltä mahdollisimman monesta lähteestä.

Hyvä esimerkki on energiatehokkuuden optimointi kaupungissa, joka tukee kaupunkistrategian keskeistä ilmastotavoitetta, jonka mukaan Helsingistä tulee hiilineutraali vuoteen 2035 mennessä. Hiilineutraaliksi päästään vähentämällä kasvihuonekaasupäästöjä vähintään 80 % vuodesta 1990. Keskeisiä keinoja pienentää päästöjä on kestävän liikenteen kehittäminen ja rakennusten energiatehokkuuden parantaminen. Liikenteen sekä energiakäytön optimointiin liittyy oleellisesti datan kerääminen ja analysointi eri tasoilla.

Esimerkiksi kaupungissa toimivat yritykset, kaupunki ja valtio pystyvät pienentämään energiankulutusta, kun käytössä on reaaliaikaiset ja tarkemmalla tasolla olevat tiedot energiankulutuksesta. Tiedon avulla organisaatiot pystyvät tarkemmin kohdistamaan korjausinvestointeja sekä ohjaamaan kulutusta.

Vastaavasti kaupungin asukkailla on mahdollisuus vaikuttaa oman kotitaloutensa energiankulutukseen, mutta ilman dataa ja analysoitua tietoa energiankulutuksen optimointi on kuluttajalle vaikeaa. Valmiiksi tuotteistetut analyysit esimerkiksi asuinrakennuksen lämmitysjärjestelmän tai käytössä olevien sähkölaitteiden energiatehokkuudesta helpottavat kuluttajan valintoja. Esimerkkinä palvelusta on Helenin Kiinteistövahti, jolla pystytään seuraamaan kiinteistön tasolla energiankulutusta.