Luku 7 Kompetenssit ja organisoituminen

Datakyvykkyyksien rakentaminen perustuu osaaviin ihmisiin. Kaupungin paras analytiikkaosaajien keskittymä löytyy tällä hetkellä kaupunkitutkimus ja -tilastot -yksiköstä, jossa on tutkijoita, joilla on osaamista mm. tilastotieteen menetelmistä ja työkaluista. Lisäksi HETA-ympäristön toimialojen pääkäyttäjistä löytyy raportointiosaamista sekä teknologia-arkkitehti, joka vastaa teknisestä alustasta. 3D-tiimissä on osaamista simulaatio- ja visualisointimallien rakentamisesta. Muissa yksiköissä, kuten TPR-alustassa, löytyy raportointia tekeviä asiantuntijoita. Tällä hetkellä datavarantojen ylläpito on kuitenkin suurelta osin ulkoisten palvelukumppanien varassa.

Kaupungin henkilöstöstä puuttuvat kuitenkin kokonaan datatieteilijät (data scientist), joiden osaamista ovat edistyneen analytiikan, tiedonlouhinnan ja koneoppimisen menetelmät. Lisäksi kaupungilta puuttuvat datainsinöörit (data engineer), joiden osaamista ovat pilvi-, analytiikka- ja tietoallasympäristöjen hallinnointi ja kehittäminen.

Toimialojen liiketoimintapuolella data- ja analytiikkaosaaminen ei ole nykypäivän vaatimuksiin ja mahdollisuuksiin nähden riittävää. Omia tavoitteita ei aina osata kääntää data- ja datatiedevaatimuksiksi tai ymmärtää, miten dataa voisi hyödyntää tehokkaasti tavoitteisiin pääsemisessä. Tähän suosittelemme datan hyödyntämisen käyttötapauksiin erikoistuneita “tulkkeja” eli data- ja tekoälystrategeja. Liiketoiminta- ja muille ihmisille suosittelemme lisäksi koulutuksia, joissa avataan datan, analytiikan ja tekoälyn mahdollisuuksia.

Kuva 11 esittää neljä keskeistä kyvykkyysaluetta, jotka kaikki tarvitaan datan tehokkaaseen hyödyntämiseen. Toimialojen palvelut ja prosessit ohjaavat datan hyödyntämisen tavoitteita. Datatiede ja BI tuottavat datasta arvoa raportoinnin ja analytiikan (esim. koneoppiminen) menetelmin. Tietovarannon hallintaan kuuluu kaikki data operatiivisissa järjestelmissä ja data-alustoilla, esim. datan laatu, integroinnit, tietomallinnus, standardit, metatiedot ja muut asiat. Tekninen infrastruktuuri liittyy teknisten tietovarastojen ja tietoaltaiden kehitykseen ja ylläpitoon.

Kuva 11. Datastrategian kannalta olennaiset kyvykkyysalueet

Datastrategia_Kuva_11.jpg

Dataosaajia voidaan kategorisoida monella tavoin, mutta kaupungin kannalta kriittisimmät roolit on listattu seuraavassa taulukossa ryhmiteltyinä edellä mainittuihin kyvykkyysalueisiin (tarkemmat roolikuvaukset liitteessä):

Rooli

Kuvaus

Osaamisalue

Data- ja tekoälystrategi

Kääntää liiketoiminnan (toimialojen) vaatimukset data- ja tekoälykielelle, toimii projektipäällikkönä toteutusprojekteissa ja varmistaa, että tulokset otetaan käyttöön liiketoiminnoissa.

Palvelut ja prosessit

Datatieteilijä

Hallitsee koneoppimisen, tilastotieteen ja ohjelmoinnin; rakentaa analyyttisiä malleja ja algoritmeja; kommunikoi tuloksia tehokkaasti.

Datatiede ja BI

Data-arkkitehti

Määrittää kaupungin/toimialojen data-arkkitehtuurin; tietokantaratkaisut ja komponentit; tietokantakuvaukset; ydintiedon hallinta ja datastandardit

Tietovarannon hallinta

Datainsinööri

Suunnittelee ja rakentaa datan siirtämiseen tarvittavan infrastruktuurin (pilviympäristöt, dataputket), joka sisältää esim. taulut, tietokannat, automatisoinnin ja skaalautuvuuden.

Tietovarannon hallinta

Kaupunkiyhteinen data ja analytiikkatiimi

Data- ja analytiikkaosaamista täytyy nostaa ja rekrytointeja tehdä sekä kaupunkiyhteisissä yksiköissä että toimialoilla. Jotta Helsinki pystyy ottamaan seuraavan askeleen kehittyneen analytiikan hyödyntämisessä, digitalisaatioyksikköön tarvitaan erillinen data ja analytiikkatiimi tai muu hallinnollinen ratkaisu, joka varmistaa strategiassa esiin nostettujen toimenpiteiden toteutumisen. Tiimiin kootaan kaupungin data-alustan rakentamisen kannalta kriittiset resurssit ja rekrytoidaan riittävän vahva tiimi datatieteilijöiltä ja datainsinöörejä. Tiimin osaamisen tulee olla riittävän kattava, jotta tiimi kykenee itsenäisesti kehittämään kaupungin yhteistä data-alustaa, tukea toimialoja dataintensiivisten palvelujen kehittämisessä ja lisäksi auttaa viemään kaupungin päätöksentekoa datavetoiseksi.

Luonnos