Vatiovarainministeriön rahoittamassa Lahden ja Kuopion yhteishankkeessa etsitään uusia ratkaisuja ja menetelmiä kaupungin ja yhteistyökumppaneiden tuottaman datan hyödyntämiseksi tietojohtamisen ja suunnitteluprosessien tukena. Ratkaisuja testataan pääasiassa liikennedatalla.
Ymmärrystä ihmisten liikkumiseen
Liikennedatan hyödyntäminen auttaa ymmärtämään ihmisten liikkumista. Kaupungin tekemiä toimenpiteitä voidaan mitata laajemmin liikennedataa seuraamalla, mikä taas auttaa esimerkiksi kohdentamaan investointeja kestävien kulkumuotojen edistämiseksi. Siten vähennetään kasvihuonekaasupäästöjä, parannetaan ilmanlaatua ja edistetään aktiivisen liikkumisen myötä ihmisten terveyttä.
Pitkällä aikavälillä datan analysointi auttaa lisäämään ymmärrystä kaupunkiympäristöstä ja siellä liikkuvista ihmisistä, jolloin pystytään tekemään taloudellisesti ja ekologisesti kestävämpiä päätöksiä.
Kaupungin työntekijöiden kannalta hyödyt voivat muodostua työajan kohdentamisella ns. arvokkaamman työn tekemiseen ja paremman tiedon pohjalta, kun toistuvia tehtäviä pystytään vähentämään. Alkuvaiheessa uusien menetelmien käyttöönotto ja opettelu ei vielä tuo työajan säästöjä. Automatisointi vähentää tarvetta tehdä toistuvia tehtäviä ja se voi myös vähentää satunnaisten virheiden tapahtumista.
Avoimen datan jakamisella annetaan mahdollisuus hyödyntää tietoja yritystoimintaan sekä oppilaitosyhteistyönä tehtävään tutkimukseen, mikä voi edistää uusia innovaatioita ja taloudellista toimeliaisuutta.
Säästöt muodostuvat jossain määrin työajan säästöinä ja mahdollisesti liikennedatan osalta esimerkiksi maankäytön tehostumisella ja aktiivisen liikkumisen lisääntyneinä päästövähennys- ja terveyshyötyinä.
Projektin tavoitteena datalähteet yhteen kokoava järjestelmä
Lahden kaupunki rakentaa hankkeessa Microsoftin Azure-alustalle dataympäristön ja integraatioväyläratkaisun. Kuopion ratkaisu perustuu avoimen lähdekoodin FIWARE-komponenteilla toteutettuun Datajalostamoon.
Projektissa otetaan käyttöön eri datalähteet yhteen kokoava järjestelmä, jonka avulla dataa on myös mahdollista analysoida, raportoida sekä korjata automaattisesti esimerkiksi algoritmien tai tekoälyn avulla.
Projektissa kehitetään yhteistyössä esimerkiksi käsite- ja tietomalleja sekä laaditaan luonnos tietomallista VM:n edellytysten mukaisesti Yhteentoimivuusalustalle.