Big data  tietoisku julkishallinnolle 2.10.2013
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×
 

Big data tietoisku julkishallinnolle 2.10.2013

on

  • 686 views

Big data -tietoisku julkishallinnolle 2.10.2013 Ivorion tiloissa.

Big data -tietoisku julkishallinnolle 2.10.2013 Ivorion tiloissa.

Statistics

Views

Total Views
686
Views on SlideShare
504
Embed Views
182

Actions

Likes
0
Downloads
9
Comments
0

7 Embeds 182

http://www.bigdata.fi 98
http://bigdata.fi 52
http://www.ivorio.fi 15
http://ivorio.fi 10
http://www.linkedin.com 5
http://cloud.feedly.com 1
https://www.linkedin.com 1
More...

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Adobe PDF

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

Big data  tietoisku julkishallinnolle 2.10.2013 Big data tietoisku julkishallinnolle 2.10.2013 Presentation Transcript

  • Ohjelma 08:45-09:00 Aamukahvi 09:00-09:10 Mitä tarkoittaa big data? Immo Salo, Ivorio 09:10-09:30 Big data -selvityksen tulokset Markku Alanko, Ivorio 09:30-10:00 Mitä big data merkitsee julkishallinnolle? Markku Alanko, Ivorio 10:00-10:30 Tunnista, tallenna, jaa ja hyödynnä olennainen data Immo Salo, Ivorio 10:30-11:00 Kaksi tarinaa julkishallinnosta Petri Roine, SAS 11:00-11:30 yhteenveto ja keskustelua
  • Ivorion missio Ivorio on Suomen johtava riippumaton big data - asiantuntija. Autamme asiakkaamme valjastamaan tietojenkäsittelyn mullistavan teknologian tukemaan strategiaa ja luomaan uutta liiketoimintaa.
  • Mitä tarkoittaa “Big Data”? Datan määrä ja laatu kasvaa kiihtyvällä tahdilla maailmassa. Asialle tarvitsisi tehdä jotain. View slide
  • Jokainen on kuullut big datasta Google-haun “big data” suosio View slide
  • Big data pähkinänkuoressa ● Big data tarkoittaa kahta asiaa: 1. Havaintoa siitä, että dataa on koko ajan määrällisesti enemmän ja sen muoto ja laatu vaihtelee suuresti 2. Ratkaisumalleja (tuotteet, palvelut, ohjelmistot, teknologiat), joilla tuohon haasteeseen tartutaan
  • Big datan 3 V:tä 1. Volume Tietoa (dataa) on koko ajan enemmän. Se pitäisi pystyä tallentamaan ja hyödyntämään. 2. Velocity Tietoa (dataa) tulee koko ajan nopeammin. Päätöksiä pitäisi pystyä tekemään nopeasti. 3. Variety Tietoa (dataa) tulee kiihtyvällä tahdilla erilaisista lähteistä, eikä se istu hyvin nykyisiin toimintamalleihin Veracity, Value Virality, Validity, Viscosity… myös muita V-kirjaimia on lisätty kuvaamaan ilmiötä.
  • Kuinka suuret ovat big data -markkinat? ● Yleisin luku on välillä 15-50 mrd € ○ IDC sanoo (12/2012), että vuonna 2016 markkinoiden koko on n. 26 mrd $ ○ Gartner sanoo (10/2012), että vuonna 2012 big data - markkinat olivat n. 28 mrd $ ○ Wikibon ennustaa (02/2012), että big data -markkinat ovat vuonna 2015 n. 54 mrd $ ○ McKinseyn raportissa (05/2011) arvioitiin big datan vuotuisen lisäarvo- ja kustannussäästöpotentiaalin olevan vuonna 2011 arviolta 1 000 mrd €
  • Big data Suomessa Ivorio toteutti Liikenne- ja viestintäministeriölle selvityksen suomalaisesta big data -markkinasta. Mukana olivat julkishallinnon, yritysten, palveluntarjoajien ja oppilaitosten edustajat. http://www.lvm.fi/julkaisu/4156840/big-data- suomessa-keskustelualoite
  • Kysely: Vastanneista organisaatioista uskoi big datan olevan merkittävässä roolissa tietojenkäsittelyn tulevaisuudessa. 95 %
  • “ Haaga-Helia ammattikorkeakoulu: Big datan merkitys kasvaa jatkuvasti koska yhteiskunta digitalisoituu jatkuvasti.
  • “ Accenture: Räjähdysmäisesti kasvavat tietomäärät avaavat uusia mahdollisuuksia ja potentiaalisia kilpailuetuja monilla aloilla ja monissa yrityksissä.
  • Vastaajien näkemys Big datan merkitys 1. Lisää tehoa analysointiin 2. Mahdollisuus käsitellä suurempia datamassoja 3. Avaa ovia uusiin innovaatioihin Big data visio 1. Nousee liiketoiminnan ytimeen 2. Toimii moottorina uudelle liiketoiminnalle 3. Tehokkuus ja skaalautuvuus
  • “ McKinsey, 2011: By 2018, the United States alone could face a shortage of 140,000 to 190,000 people with deep analytical skills.
  • “ Gartner, 2012: By 2015, 4.4 million IT jobs globally will be created to support big data.
  • “ Forrester, 2012: IT still needs to support and certify data quality in the access and integration of data. It isn’t a question of good enough data, it is about data quality efforts that matter to outcomes.
  • Big datan haasteet ❏ Osaajapula (teknologiat, datatieteilijät) ❏ Lähdedatan vaihteleva laatu ja kasvava määrä ❏ Ilmiön ja teknologioiden jäsentymättömyys %
  • Muutakin ratkaistavaa ... ● Yksityisyyden suojaaminen, lainsäädäntö ● Kalliit kehityskustannukset ● Epäkypsä ja hajanainen teknologiakirjo
  • “ Helsingin kaupungin tietokeskus: Suomi on tunnettu avoimuudestaan ja läpinäkyvyydestään sekä erilaisista huippuosaajistaan, joten Suomella on paljon potentiaalia toimia eturintamassa sekä avoimen datan että big datan hyödyntämisessä.
  • “ Opetus- ja kulttuuriministeriö: Huippuosaamisella on vaikutusta niin julkishallinnon sisäiseen toiminnan tehokkuuteen ja läpinäkyvyyteen kuin pysyvän kilpailuedun saavuttamiseen globaaleilla markkinoilla.
  • Suomen tulevaisuus big data -markkinoilla ❏ Innovatiivisuus ❏ Huippuosaaminen ❏ Vahva infrastruktuuri ❏ Avoin data
  • Suomen rooli big data -markkinoilla ● “Hyödynnetään ja kehitetään laadukasta infrastruktuuria” - palveluntarjoaja? ● “Huippuosaamisen kehittäminen” - osaamisvienti? ● “Viranomaistoimintaan liittyvien ratkaisujen toteutukselle hyvät lähtökohdat” - esimerkkimaa? ● “Tiedon louhinnan ja tulkinnan työkalujen kehittäjä” - ohjelmistotuotanto?
  • Julkishallinnon hankkeet Merkittäviä suurten datamassojen hyödyntämiseen tähtääviä hankkeita on käynnissä ja suunnitteilla. Nämä ovat kuitenkin toistaiseksi marginaalissa. Arkipäiväistymiseen nähdään vielä kuluvan aikaa.
  • Käynnissä olevia hankkeita ● OKM: Tutkimuksen tietoaineistot (TTA) ja Kansallinen digitaalinen kirjasto (KDK) -yhteistyö sekä AVOIN-hanke (Avoimen tiedon instrumentit) ● Trafi: Tiedonluovutusratkaisun hankinta - tavoitteena vastata sekä avoimen datan kysynnän kasvuun ja varautua myös big-data ratkaisujen kehittämiseen ● VRK: Rakennus - ja Kiinteistötietojen uudistamishanke (RaKi) ● Ilmatieteen laitos: Avoin data kts. Facebook fmibeta ● Helsingin kaupungin tietokeskus: Tietokeskuksen yksi keskeisimpiä tehtäviä on avata pääkaupunkiseudun kaupunkien julkisia tietovarantoja ns. avoimena datana Helsinki Region Infoshare -palvelunsa (www.hri.fi) kautta kenen tahansa vapaasti ja maksutta hyödynnettäväksi
  • Tulevia hankkeita ● OKM: TTA-yhteistyön ja AVOIN-hankkeen jatkoa valmistellaan. Tutkimuksen tietoaineistojen pitkäaikaissäilytysjärjestelmä (TTA-PAS) käynnistyy syksyllä ● Trafi: Autojen paikka- ja kilometritiedon kerääminen ajoneuvorekisteriin ja näiden yhdistäminen mm. onnettomustilastoihin yms. ● VRK: Henkilötietojen uudistamisihanke (HeTi?)
  • “ Avoin data, data.suomi.fi: Avoin data -sivulle kerätään julkisen hallinnon avoimia datoja. Tarkoituksena on edistää hallinnon avoimuutta ja jakaa julkista tietoa kaikkien käyttöön.
  • “ McKinsey: €250 billion - potential annual value to Europe’s public sector administration in use of big data more efficiently.
  • Säästöjä, ennustettavuutta big datasta ● Läpinäkyvyyttä, avoimuutta, automaattisuutta verotukseen ○ Lisää lähteitä, parempi ennustettavuus ● Henkilökohtaisempaa, proaktiivista palvelua kansalaisille ○ Ehdotuksia tilanteen mukaan, kokonaisasiakkuus ● Petosten, väärinkäytösten tarkempi tunnistaminen, nopeampi reagointi ○ Veronkierto, identiteettirikokset ● Kansalaisten mielipiteiden tulkinta päätöksenteossa, demokratian edistäminen ○ Aloitteista, vaihtoehdoista päätöksentekoon
  • Säästöjä, ennustettavuutta big datasta ● Kansallinen turvallisuus, epäilyttävän toiminnan/tilanteen tunnistaminen ○ Rikokset, onnettomuusriskit (NYC, paloturvallisuus) ● Infrastruktuuriongelmien tunnistaminen ennen onnettomuuksia, korjaustoimet ennen kalliita vahinkoja ○ Crowdsourcing ● Reagointikyky kansallisessa terveydenhuollossa, oireiden tunnistaminen ajoissa ○ Kausiflunssat, rokotukset, omahoito
  • “ Policy Exchange, The Big Data Opportunity, 2012: http://www.policyexchange.org.uk/images/publications/the%20big%20data%20opportunity.pdf The purpose of this short report is threefold: to inspire policy makers around the opportunity for data and analytics to transform public service delivery, to sound a note of caution about the challenges this agenda poses for the public sector, and to make recommendations for how government might begin to realise the former whilst addressing the latter.
  • Ideoita Euroopasta (UK) ● Analytiikkatiimi yli osastorajojen ● Eettisen analytiikan säännöt ja esimerkki ● Julkishallinnon toiminnan mittarit ja avoimuus “Just because government can do something with big data, that doesn’t mean that it should do it. In the final analysis, if a Minister would not be comfortable putting themselves or their family under the sort of scrutiny required by a departmental big data initiative, then that initiative should not make it into government policy.”
  • Kysymyksiä omalle organisaatiolle 1. Tiedämmekö, mitä tiedämme? 2. Käytämmekö dataa päätöksenteon tukena? 3. Kuinka nopeasti saamme dataan pohjautuviin kysymyksiimme vastaukset? 4. Mikä on strategiamme big datan hyödyntämisessä? 5. Kenen vastuulla on datan hyödyntäminen, ja onko tämä oikea taho organisaatiossamme?
  • Hyödynnä big data! Miten julkishallinto voi tehostaa omaa toimintaansa ja vauhdittaa osaltaan databisneksen kasvua? ● Mistä data? ● Miten hyödynnettävissä? ● Millä tekniikoilla?
  • Big datan lähteitä ● Internet ● Sosiaalinen media ● Transaktiotietokannat ● Videovalvonta ● Sensorit ● Esineiden internet (Internet of Things, IoT) ● Avoin data ● Datamarkkinapaikat
  • Saatavilla olevat datavarannot (avoin data, datamarkkinat) Potentiaalinen data (ei vielä kerätä) Digitaalinen todellisuus (internet, sosiaalinen media) Fyysinen todellisuus (sensorit, esineiden internet) Mistä sitä dataa oikein tulee? Organisaation hallussa tai saatavilla oleva data (ERP, CRM, DW, RDBMS) © Ivorio 2013
  • Suppein näkökulma dataan Tästä näkökulmasta big data koskettaa ilmiönä n. 0.2 % maailman organisaatioista “Eihän meillä edes ole big dataa!” “Pilvipalvelut sopivat pilotointiin.” Yrityksen oma strukturoitu data Yrityksen vielä hyödyntämätön data Yrityksen vielä keräämätön data © Ivorio 2013
  • Suppeahko näkökulma dataan Tästä näkökulmasta big data koskettaa ilmiönä n. 3 % maailman organisaatioista “Liiketoimintakriittistä dataa ei voida laittaa pilveen, ehkä jotain lokitietoja tms.” “Privaattipilvi kiinnostaa!” Yrityksen oma strukturoitu data Yrityksen vielä hyödyntämätön data Yrityksen vielä keräämätön data © Ivorio 2013
  • Laaja näkökulma dataan Tästä näkökulmasta big data koskettaa ilmiönä n. 22 % maailman organisaatioista “Mihinkäs me laitetaan kaikki tuo data...” “Olisiko julkisilla pilvipalveluilla jotain annettavaa?” Yrityksen oma strukturoitu data Yrityksen vielä hyödyntämätön data Yrityksen vielä keräämätön data © Ivorio 2013
  • Verkostoitunut näkökulma dataan Tästä näkökulmasta big data koskettaa ilmiönä n. 72 % maailman organisaatioista “Verkottunut yritys ei voi hillota dataansa!” Organisaatio Kumppani Kumppani Kumppani Kumppani Kumppani Kumppani © Ivorio 2013
  • Kokonaisvaltainen näkökulma dataan Tästä näkökulmasta big data koskettaa ilmiönä n. 98 % maailman organisaatioista “Palvelinkellarissa homehtuva data ei tuota lisäarvoa tai kilpailuetua!” Avoin data (dokumentoidut rajapinnat) Data marketplace (pilvessä olevat datan markkinapaikat) Datakauppiaat (yksittäiset suoraan omaa tai verkostonsa dataa myyvät) Puoliavoin data (ei rajapintoja, hajallaan) © Ivorio 2013
  • Big datan hyödyntämiskohteita ● Markkinointi ● Suositukset (recommendation engine) ● Tilastollinen analyysi ● Tutkimus- ja kehitystyö ● Mallintaminen ja ennustaminen ● Resurssien kohdentaminen Mahdollisuuksien tunnistaminen vaatii toimialan ja organisaation ymmärtämistä.
  • Big datan teknologiat ● Hadoop (tunnetuin yksittäinen uusi teknologia) ● NoSQL (uudenlaiset tietokannat) ● “Appliancet” (valmisratkaisut) ● In-memory-, In-database analytics ● Pilvipalvelut ○ Amazon Elastic MapReduce ○ Google BigQuery ○ Microsoft HDInsight
  • Hadoopin asema big data -ilmiössä Hadoop Tiedon määrä Tiedonrakenteisuus 2 Tb1 Gb 20 Tb 200 Tb Nearly all sectors in the US economy had at least an average of 200 terabytes of stored data per company with more than 1,000 employees. McKinsey 2011 By 2015, 65 percent of packaged analytic applications with advanced analytics will come embedded with Hadoop. Gartner 2013 © Ivorio 2013
  • Pilvipalveluiden rooli nyt ja tulevaisuudessa ● Riskitön tapa lähteä liikkeelle kokeillaan ennen investointeja ja sitoutumista ● Ketteryys ja kustannustehokkuus kustannukset muuttuvia, tulevaisuutta ei tarvitse ennustaa ● Tulevaisuudessa yhä keskeisemmässä roolissa mitä suurempi painoarvo jaetulla, avoimella tai datamarkkinapaikoista saatavalla datalla on, sitä mielekkäämpi vaihtoehto pilvipalvelut ovat
  • “ Gartner: Through 2015, 85% of Fortune 500 organizations will be unable to exploit big data for competitive advantage.
  • Kiitos