GDPR ja visualisoinnin voima – kolme historiallista esimerkkiä

(58) The principle of transparency requires that any information addressed to the public or to the data subject be concise, easily accessible and easy to understand, and that clear and plain language and, additionally, where appropriate, visualisation be used. Such information could be provided in electronic form, for example, when addressed to the public, through a website. This is of particular relevance in situations where the proliferation of actors and the technological complexity of practice make it difficult for the data subject to know and understand whether, by whom and for what purpose personal data relating to him or her are being collected, such as in the case of online advertising.

— GDPR,  http://data.consilium.europa.eu/doc/document/ST-5419-2016-INIT/en/pdf

Aina ajoittain läpinäkyvyys, selkeys ja ymmärrettävyys heilahtavat tavoiteltavista hyveistä vaatimuksiksi. Eurooppalainen tietosuoja-asetus (GDPR, general data protection regulation) käyttää enimmäkseen vaatimusten, rangaistusten ja rajoitusten kieltä, mutta sen taustalla on vanha unelma siitä miten teknologisen kehityksen pitäisi mennä: selkeästi, ymmärrettävästi, kaikille.

Näytän kolme esimerkkiä kuinka kuvallinen selittäminen on tehnyt pienen piirin erityistietoa ymmärrettäväksi:  

Kuvituksella keinot ja koneet tutuiksi

Kuva 1. Malmin puhdistusta De re metallica:ssa.

 

Mielivaltaisena lähtökohta on vuosi 1556 ja Georgius Agricolan latinankielinen De re metallica. Teos käännöksineen oli euroopanlaajuinen menestys. Lähes 700-sivuinen opas kuvasi kaivostoiminnan ja metallinjalostuksen sellaisella tarkkuudella, että sen ohjeilla saattoi esim. varakas aatelinen perustaa oman kaivoksen ja metallinjalostuslaitoksen.

Yleisemmin tähän aikaan koneiden piirtäminen opetus- ja markkinointimateriaaliksi oli osa konepajatoimintaa. Ehkä ymmärrettiin, että koneen toiminnan tarkka selittäminen ei riitä korvaamaan koneen valmistamiseen vaadittavaa taitoa ja kokemusta, mutta esite auttaa tilaajia ymmärtämään miten koneesta voisi olla apua ja esite auttaa luottamaan siihen, että paja tietää mitä tekee.

Piirtämällä selittäminen valistuksessa

Italiassa 17. vuosisadan alkaessa Galileo Galilei siirsi sotilasmatematiikan kautta opitut konepiirustuksen käytäntöjä tieteen palvelukseen. Fysiikan ja luonnonfilosofian ongelmaratkaisussa totuttiin piirustuksiin koneista ja voimaviivoista.

Vähän myöhemmin René Descartes vei mietinnöissään kuvallisen selittämisen niin pitkälle kuin pystyi ja paalutti tärkeän rajan. Raja menee tässä:

Kuva 2. Käpyrauhanen ja sitä liikuttavat voimat

Käpyrauhanen (H) on viimeinen materiaalisen maailman viimeinen pysäkki, herkkä elin johon hermot ampuvat elan vital-hiukkasia. Sen jälkeen ollaan sielujen maailmassa, jossa eivät materian säännöt enää päde. Myöhemmin tämä niin helposti irvailtava tulos oli omana aikanaan vapauttava: kaikki se mikä jää materiaalisen maailman puolelle on Descarteen fysiikassa piirrettävissä ja selitettävissä — vaikka se olisi vielä nyt vaikeaa ja suurelta osin tuntematonta. Descartesin materiaalinen maailma oli biljardipallomaailma, jossa kappaleet liikuttivat toisiaan eikä outoja energioita tarvittu. Sitä sai tutkia tallomatta teologian varpaille ja se oli ihmisen ymmärrettävissä ja kaikille kerrottavissa.

Sadan vuoden kuluttua kartesiolainen fysiikka oli jo kumoutunut, mutta yleistajuinen rationalismi, ajatus että maailma on älyllä tutkittavissa ja vaade sitä tutkia oli sisäistetty Ranskassa. Diderot’n Encyclopédie:ssa selkeän esittämisen demokraattinen vaatimus ja aikansa paras esitystekniikka kohtasivat yli kolmessatuhannessa kuvataulussa.

Kuva 3. Ruudin valmistusta Encyclopédie:ssa

Se, että ensyklopedia koko laajuudessaan yleensä pystyttiin toteuttamaan oli todistus valistuksen mahdollisuuksista. Valistuksen ihmisillä on kyky ja oikeus tietää ja saada oppia miten maailma ja erityisesti sen monet koneet ja ihmisen luomat järjestelmät toimivat ja aikalaisilla on velvollisuus yrittää jälkipolville se esittää.

GDPR on eurooppalainen valistusprojekti — ja hyvä niin

Hypätään yli kaiken sen mikä meni pieleen ja onnistui ja miten maailma muuttui, ja kevääseen 2018. GDPR tuo valistusajatuksen henkilötietoihin: GDPR:n mukaan kaikilla on oikeus tietää miten koneet hänen tietojaan käsittelevät ja mitä ja miksi hänestä kerätään.

Henkilötietojen koneellisen käsittelyn maailma on kuin kartesiolainen fysiikka. Me tiedämme sen mekanismit (koska olemme ne itse rakentaneet) ja ne ovat täsmällisesti kuvailtavissa. Epämääräisyyttä, mystifiointia ja herran haltuun heittämistä ei enää suvaita. Kaikki mitä voidaan tietää voidaan esittää ja kertoa kansantajuisesti, mutta esittäjiltä se vaatii taitoa ja tottumusta kuten ensyklopedisteilta, filosofeilta tai koneenpiirtäjiltä aikoinaan.

Uskon että samat keinot joihin Descartes ja ensyklopedistit tarttuivat toimivat yhä: jos henkilötietoja käsittelee mekanismi, piirretään siitä kuva. Näytetään miten makkara valmistetaan.

Kuva 4. Codentolainen kokeilu visualisoida henkilötietojen käsittelyä

GDPR on lähempänä rationalismia vanhassa filosofisessa kiistassa empirismin ja rationalismin välillä. Empirismi painottaa puhdasta dataa jolle merkitys syntyy vähitellen datan muokatessa sitä käsittelevää järjestelmää, ehkä synnyttäen erottelun henkilötietoihin ja muihin tietoihin. Rationalistinen katsanto olettaa jaottelun olevan jo tehty, ja että jaotteluja täytyy tehdä ja asiat nimetä viimeistään kun datankeräyskonetta rakennetaan. Aina kerätään nimettäviä tietoja johonkin tarkoitukseen. Jos tarkoitusta ei pysty kertomaan eikä tietoja nimeämään, kyse ei ole datan syvemmästä luonteesta vaan tarkoituksellisesta pimittämisestä.

Uusi selkeyden vaatimus ja varsinkin uhkasakot sen rikkomisesta saattavat tuntua giljotiinilta niskassa. Toisaalta historia on näyttänyt, kuinka ajoittaiset selkeyden vaatimukset ovat synnyttäneet uutta kiinnostavaa, uusia tapoja käsitteellistää ongelmia ja kuinka aiheen ymmärrystä on saatu leviämään pieneltä piiriltä yleiseksi tiedoksi.

Niille, joille pieni määrä henkilötietojen käsittelyä on välttämätön paha normaalissa liiketoiminnassa, tulevat kuukaudet tulevat selventämään onko tullut haalittua liikaa vastuuta ihmisten tärkeistä tiedoista ja kuinka sitä tietoa ja vastuuta voi minimoida.

Niille, jotka haluavat tehdä uusia innovatiivisia asioita ihmistiedolla, laskentaa ei voi enää tehdä miettimättä selkeyden, käsitteellistämisen ja esittämisen vaateita. Kun henkilötietojen käsittelyä selitetään auki, yksinkertaisimmillaan se voi johtaa  visualisointeihin jotka ovat kuin liikennemerkkejä, jotain jotka opitaan ja otetaan vakavasti. Vaikeammissa tapauksissa tullaan tarvitsemaan uusia tapoja kuvata sitä miten tietoa käsitellään ja miten se kokee laadullisia muutoksia muusta tiedosta henkilötiedoksi.

Kymmenen vuoden kuluttua elämme maailmassa jossa joko palveluihin ja tuotteisiin liittyy lisää pientä pränttiä, joka rimaa hipoen täyttää GDPR:n lakitekniset vaatimukset, tai valistuneemmassa maailmassa jossa ymmärrys itsemme ja meihin liitetyn tiedon suhteesta on syvempi, selkeämpi ja yleisempi. Codentossa etsimme esitystapoja tälle ymmärrykselle.

Jukka Purma

 

GDPR: http://data.consilium.europa.eu/doc/document/ST-5419-2016-INIT/en/pdf

Kuvalähteet:

  1. De re metallica (1950), näköispainos ensimmäisestä englanninkielisestä käännöksestä, s. 302. https://archive.org/details/deremetallica50agri
  2. https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Descartes;_A_Treatise_on_the_formation_of_the_foetus_Wellcome_L0017415.jpg
  3. CC BY: Wellcome Images https://wellcome.ac.uk/press-release/thousands-years-visual-culture-made-free-through-wellcome-images
  4. https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Encyclopedie_volume_5-306.png

Apple ja Apotti yhteen sopii – MyDataa sairaanhoidon tueksi

Sairaanhoito on yleensä sitä helpompaa ja tuloksellisempaa, mitä tarkempaa ja ajantasaisempaa tietoa lääkäreillä on käytettävissään potilaan tilasta ja tavoista. Tähän asti tietoa on pääosin kerätty laboratorioissa ja kotimittauksin. Molemmilla tavoilla on huonot puolensa: laboratorimittaukset ovat kalliitta ja harvoin tapahtuvia, kotimittaukset käsin muistiinmerkittyine tuloksineen epäluotettavia ja harvoin tapahtuvia.

Teknologia on muuttamassa tilanteen. Älypuhelimella voi jo nyt mitata pulssia, verenpainemittarit ja vaa’at pystyvät lähettämään mittaustulokset puhelimeen. Insuliinipiikit pystyvät kertomaan, paljonko ja milloin diabeetikko on pistänyt itseensä insuliinia. Verensokerimittari kertoo, miten insuliini vaikutti – tiedon saa myöskin älypuhelimeen. Moves.app ja aktiivisuusrannekkeet pitävät tarkkaa kirjaa käyttäjänsä liikkumisesta. Mittalaitteiden määrä ja laboratorion ulkopuolella mitattavissa olevien arvojen määrä kasvaa koko ajan.

Miten tämän tietovirran voisi kääntää älypuhelimesta terveydenhuollon ja sairaanhoidon käyttöön? Nythän tiedot tallettuvat kunkin mittarin valmistajan omaan pilvipalveluun, eivätkä ole sieltä mitenkään helposti saatavissa lääkärin luona.

Minkäänlaista ratkaisua tähän ongelmaan  – tai mahdollisuuteen – ei ole näkyvissä Suomen terveydenhuollon ICT-maailmassa. Ilmeisesti tässäkin pitää ennen niin johtavana ICT-maana tunnetun Suomen turvautua suurten, kaupallisten toimittajien apuun. Tällä hetkellä mielenkiintoisinta ja lupaavinta ratkaisua markkinoi Apple.

Applen uusi Health-palvelu ja sen HealthKit-ohjelmointirajapinta auttavat alkuun. Applen suuri käyttäjämäärä ja i-laitteiden helppokäyttöisyys houkuttelevat mittalaitevalmistajat käyttämään Applen Health-palvelua oman pilvitallennuksen sijaan. Mittauksen kohde eli käyttäjä pystyy osittain hallinnoimaan mittaustietojaan. Ensinnäkin käyttäjä voi valita, mistä sovelluksesta tiedot siirtyvät automaattisesti Health-palveluun. Toiseksi käyttäjä voi valita kunkin tiedon kohdalla, mikä sovellus saa lukea tietoja Health-palvelusta.

Tämä Applen ratkaisu mahdollistaa Apotti.appin rakentamisen. Apotti.app rekisteröityy Applen Health-palveluun. Käyttäjä antaa Apotti.appille luvan lukea tietoja Applen palvelusta ja siirtää ne vaikkapa Apotti-järjestelmän potilastietokantaan. Näin kymmenillä eri mittalaitteilla mitatut tiedot saadaan yhden rajapinnan kautta Apottiin, ja sitä kautta lääkäreiden käytettäväksi. Suomen terveydenhuollon ICT voi keskittyä tietojen hyödyntämiseen – vaikkapa parempien ennustemallien laatimiseen – ja jättää mittauslaite-ekosysteemin rakentamisen Applen ja muiden huoleksi.

Apotti.appin ei tarvitse olla monimutkainen, riittä kunhan se pystyy tunnistamaan käyttäjän sekä Applen palvelussa että Apotti-palvelussa. Tiedonsiirto tuskin on vaikeata.

Lainsäädännössä saattaa olla viilattavaa, ennen kuin Apotti.app voi ryhtyä muuttamaan maailmaa. Mutta ihan ensiksi pitää koodata Apotti.app. Kuka ilmoittautuu vapaaehtoiseksi?

Edit: Applen Health tallettaakin datan iPhonen muistiin, ei pilveen. Tämä ei kuitenkaan vähennä Apotti.appin hyötyjä, koska moninaisen mittariekosysteemin datat on silti saatavissa Apottiin. 

Tämän artikkelin on kirjoittanut Matti Kinnunen ja sitä ovat sittemmin muokanneet muut Codenton työntekijät.

Tiedolla johtaminen tuo parempia tuloksia – Codenton uutiskirje 08/2014

Tervetuloa takaisin töihin!

Tällä kertaa olemme keskittyneet big datan hyötyihin organisaatioille. Tässä uutiskirjeessä:

  • Kolme hyvää syytä hyödyntää big dataa ja sen analysointia
  • Big data -tutkimuksia ja -artikkeleita
  • Julkaisuja visualisoinnista

Kolme hyvää syytä hyödyntää big dataa ja sen analysointia

1. Tiedolla johtaminen tuottaa parempia tuloksia

Viidesosa Codenton hankkeista liittyy tiedon analysointiin. Analyysihankkeet ovat asiakkaillemme strategisia ja kriittisiä, sillä onnistuessaan ne mahdollistavat uusia liiketoimintamalleja ja ennennäkemätöntä tehokkuutta toiminnassa.

 2. Kustannustaso on laskenut

Tiedon keruun, varastoinnin ja analysoinnin kustannukset ovat laskeneet reippaasti. Suurten datamassojen käsittely ei ole enää isojen pelurien etuoikeus. Pienempikin yritys voi nyt tehdä laadukkaita analyysejä, tasolla johon kymmenen vuotta sitten ei ollut varaa kuin valtiollisilla tiedustelupalveluilla. Tiedosta voi nyt pusertaa ulos viimeisenkin tipan kohtuukustannuksilla. Useimmissa big data-hankkeissamme käytetään pelkästään avoimen lähdekoodin työkaluja.

 3. Paremmat analyysityökalut saatavilla

Analyysityökalut ovat kehittyneet vauhdilla viime vuosina. Big data -ohjelmistojen huima kehitys mahdollistaa liiketoimintahyötyjen tuottamisen jo hankkeen alkuvaiheissa. Ensimmäiset kuukaudet eivät enää kulu pelkkään ohjelmistojen asennukseen ja kehitykseen vaan analyysiä päästään tekemään melkein alusta saakka.

Työkaluista ja niihin liittyvästä tiedosta ja menetelmistä puhutaan usein englanninkielisin termein. Alla lyhyet määrittelyt keskeisestä termeistä:

  •    Big data = massadata, data, jota on sen koon vuoksi vaikeaa käsitellä perinteisillä sovelluksilla
  •    Data science = datatiede, datan jalostaminen ymmärrykseksi
  •    Data visualization = tiedon esittäminen, tiedon esittäminen esimerkiksi kaavioin ja taulukoin

Big data –tutkimuksia ja –artikkeleita

Alla valikoima parhaita big dataan, data scienceen ja visualisointiin liittyviä artikkeleita Codenton datatieteilijöiden keräämänä.

Kaksi tärkeintä tuoretta artikkelia ovat mielestäni:

  •    Gartnerin uunituore 2014 Hype Cycle -raportti, jonka mukaan data science on vielä innostusvaiheessa ja big datan osalta suurimmista luuloista on jo päästy. Gartnerin Hype Cycle –raportti kannattaa lukea joka vuosi, se auttaa ymmärtämään paremmin, kuinka muut maailman näkevät.
  •    Liikenne- ja viestintäministeriön (LVM) Big datan hyödyntäminen -raportti käsittelee kaikki elämänalueet niin julkishallinnon kuin yksityisen sektorinkin kannalta. LVM on tällä artikkelilla hyvin ajan hengessä mukana.

Visualisoinnista seuraavat julkaisut ovat erityisen kiinnostavia (ja näyttäviä!)

  • New York Times -lehden Mike Bostocin Visualizing Algorithms -artikkeli kuvaa pala palalta, kuinka hyvä visualisointi tehdään. Yksinkertaisista malleista, paremmin kuvaaviin esityksiin. Hienoja kuvia, selkeitä reseptejä. Tämä artikkeli on myös hyvä esimerkki esiintymiskouluttaja Nancy Duarten kehutusta esitystavasta.
  • NASAn visulisointihankkeet ovat näyttäviä. Avaruustutkimukselle visualisointi on tärkeä työkalu avaruustutkimuksen tulosten jakamiseksi ja niiden ymmärrettäväksi tekemisestä maallikoille

Big data – syitä ja seurauksia

Big data –aiheesta alla vielä muutamia juttuja, jotka käsittelevät syitä ja seurauksia.

  •    Nettideittiyritys OkCupid on tehnyt kosolti kokeiluja vuosien varrella ja tulokset ovat olleet yllättäviä. Esimerkiksi parit, jotka tietokoneen mukaan ovat hyvin yhteensopivia ovat näin myös kokeneet käytännössä.
  •    Henkilötietoja käsittelevät Big Data -hankkeet, kuten tuo OkCupidin koesarja, ovat yksityisyyden suojan kannalta vaikeita. Vahingossa voi tulla avanneeksi jotain, jota ei ollut alunperin tarkoitus jakaa. Enron-yrityksen sähköpostitietojen jakamisesta kertova artikkeli kuvaa hyvin, mitä voi tapahtua, kun tietomassaa jaettaessa yksityisyyttä ei oltu otettu huomioon.
  •      Big data -innostuksessa pitää muistaa tilastotieteen perusteet. Statistically sound data journalism -artikkeli kuvaa hyvin miten kiinnostava lopputulos pitää vielä varmentaa, ettei kyse olisi pelkästä tilastollisesta sattumasta. Hadoop ja vastaavat ovat vaarallisia työkaluja tilastotieteen perusteita osaamattomien käsissä.

Loppukevennykseksi sopii Microsoftin tutkimusosaston Hyperlapse-video. Big data ja visualisointi tuottaa parhaimmillaan lähes taikuuteen verrattavia tuloksia.

Erittäin mukavaa syksyä kaikille!

Petri ja koko Codento-tiimi

Haluatko tutustua muihin uutiskirjeisiimme?

Jos haluat nähdä muita uutiskirjeitämme, tässä linkit muutamaan niistä.

Leanillä tehoa liiketoimintaan (12/2015)
Lisenssit ja avoin lähdekoodi (09/2015)
Aamiaisseminaarin antia: tietojärjestelmien omistusoikeudet (06/2015)
Inspiraatiota uuden IT:n päättäjille (06/2014)
Uutiset IT:n päättäjille (03/2014)

Jos taas haluat saada tulevat uutiskirjeemme ensimmäisten joukossa suoraan sähköpostiisi, voit liittyä uutiskirjeemme tilaajaksi vaivattomasti blogimme sivupalkissa olevalla lomakkeella.

***

Kuva: Flickr Creative Commons, NASA Goddard Space Flight Center.

Inspiraatiota uuden IT:n päättäjille – Codenton uutiskirje 06/2014

Tervehdys muutosagentti!

Ohessa valikoima pilvipalveluihin, ketterään kehitykseen, big dataan sekä modernien tietojärjestelmien teettämisen liittyviä artikkeleja. Iloksi ja inspiraatioksi kehitystyöhösi!

Tässä uutiskirjeessä:

  •    Codentolaiset puhumassa
  •    Gartnerin uusi IaaS-pilvipalvelujen markkinanäkemys
  •    Suomessa yksi maailman suurimmista (sisäisistä) pilvistä
  •    Big Data on vaikeaa finanssialalla
  •    Applen uusi Swift-ohjelmointikieli matkapuhelimiin
  •    Codento ja Agile Finland

Codentolaiset puhumassa

Otso Kivekäs oli toukokuussa puhumassa ICT-Expossa ketterästä hankinnasta.

Karoliina Luoto esiintyi Helsingin Yliopiston digifoorumilla huhtikuussa raflaavalla otsikolla Tuoteomistajan supervoimat – visio tiukkana + ihmiset mukaan.

Gartnerin uusi IaaS-pilvipalvelujen markkinanäkemys

Gartner-tutkimusyhtiön uusin markkinanäkemys pilvi-inframarkkinasta on kiinnostavaa luettavaa alan ammattilaisille. Suuri määrä amerikkalaisia kakkossarjan toimijoita on rankattu alemmaksi kuin aiemmin ja Amazonin markkinajohtajuus on toistaiseksi ilmeistä. Jos artikkeli tuntuu liian pitkältä, kannattaa keskittyä Amazonin, Googlen ja Microsoftin pilvestä kertoviin osioihin.

Codenton Petri Aukiaa haastateltiin arvostettuun GigaOm-blogiin suurten IaaS-toimijoiden hinnoittelusta. Voit lukea artikkelin ja Petrin kommentit täältä.

Suomessa yksi maailman suurimmista (sisäisistä) pilvistä

Julkisista pilvistä tulee helposti suhteellisen isoja, sillä ne tuottavat palveluja monille yrityksille samalla laitteistolla. Sisäisestä pilvestä tulee suuri vain jos sen rakentava yritys tarvitsee valtavasti tietojenkäsittelykapasiteettia ja tämä kapasiteetti kerätään pilven muotoon.

Forbesin sisäisistä pilvistä kertovassa artikkelissa mainitaan vaatimattomasti sivulauseessa Nokian 100.000 prosessoriytimen Eucalyptuksen päälle rakennetusta sisäisestä pilvestä. Se on maailman suurimpia sisäisen pilven kokonaisuuksia. Hyvä, Suomi!

Big data on vaikeaa finanssialalla

Suomen ensimmäinen tuotantokäytössä ollut tietokone tuli Postipankkiin vuonna 1958. Data science central blogin mukaan pitkä tietojenkäsittelyn historia on helposti ongelmana pankeissa ja vakuutusyhtiöissä.

Tietoa on paljon, mutta se on kerätty niin pitkän ajan kuluessa, että uusien analyysien ajo sen pohjalta ei olekaan niin helppoa kuin tällä vuosituhannella perustetuille yrityksille.

Artikkeli on hyvä muistutus siitä, kuinka määrätietoinen finanssialalla on syytä data science -projekteissa olla.

Applen uusi Swift-ohjelmointikieli matkapuhelimiin

Apple on oman tien kulkija monessakin mielessä. Yrityksen puhelimeen on sovelluksia tehty alusta saakka yrityksen omalla Objective-C -ohjelmointikielellä, jota on kritisoitu syystä ja syyttä.

Nyt Apple on kaikessa hiljaisuudessa kehittänyt uuden Swift-ohjelmointikielen matkapuhelinsovellusten tekoon.

Etsimme Codentossa asiakasta, jolla olisi tarve uudelle iPhone- tai iPad -sovellukselle, jonka voimme tehdä Swift-ympäristössä. Olemme valmiit tekemään tavallista tiukemman tarjouksen ensimmäiselle Swift-referenssiasiakkaallemme.

Jos haluat tietää lisää tästä mahdollisuudesta, ota yhteys Petri Aukiaan – petri.aukia@codento.com tai 0400 438 610.

Lisätietoja Swiftistä löydät täältä ja täältä.

Codento ja Agile Finland

Ketterän kehityksen puolestapuhujat ovat Suomessa organisoituneet Agile Finland -yhdistykseksi. Olemme ylpeitä siitä, että Codenton hallituksen puheenjohtaja Jussi Markula on myös Agile Finland -yhdistyksen hallituksen puheenjohtaja. Lisäksi Codenton Karoliina Luoto on nyt Agile Finlandin hallituksen varajäsen. Jussi ja Karoliina, tärkeällä asialla!

Agile Finlandissa on myös uusi ketterän ostamisen ja omistajuuden track, joka keskittyy asiakkaan rooliin ketterässä ohjemistokehityksessä. Codento isännöi 22.5. ensimmäisen ketterän omistajuuden aamutapahtuman otsikolla Ketterän omistajuuden ABC. Katso Jani Ruuskasen presentaatio Valtorin kokemuksista ketteränä asiakkaana.

Erittäin mukavaa kesää kaikille!

Petri ja koko Codento-tiimi

Haluatko tutustua muihin uutiskirjeisiimme?

Jos haluat lukea muita uutiskirjeitämme, tässä linkit muutamaan niistä.

Leanillä tehoa liiketoimintaan (12/2015)
Lisenssit ja avoin lähdekoodi (09/2015)
Aamiaisseminaarin antia: tietojärjestelmien omistusoikeudet (06/2015)
Tiedolla johtaminen tuo parempia tuloksia (08/2014)
Uutiset IT:n päättäjille (03/2014)

Jos taas haluat saada tulevat uutiskirjeemme ensimmäisten joukossa suoraan sähköpostiisi, voit liittyä uutiskirjeemme tilaajaksi vaivattomasti blogimme sivupalkissa olevalla lomakkeella.

***

Kuva: Flickr Creative Commons, @sage_solar.

5 asiaa, jotka julkishallinnon pitäisi oppia IT:stä

Kirjoitan uudessa Sytyke-lehdessä viidestä tietotekniikan trendistä, joita julkishallinnon on syytä seurata huolella.

Media keskittyy päivittelemään valtion tietojärjestelmätyön korkeita kustannuksia, vaikka todellinen ongelma on järjestelmien toiminnallisuudessa ja niiden tekotavassa. Liian monet niistä pyrkivät toimimaan vähän parempina arkistokaappeina, teollisen ajan jäänteinä, jossa virkamiehet ovat keskipisteessä, ja tietojärjestelmän tehtävänä on välittää lomakkeita ja pitää ne tallessa.

Tietojärjestelmien toiminnallisuuden ja niiden tekotapojen muuttaminen on ensiarvoisen tärkeää. Elämme kansakuntien globaalissa kilpailussa, jossa Suomi maana joko kuihtuu tai kukoistaa. Hyvillä järjestelmillä luodaan nykyistä parempi elinympäristö kustannustehokkaasti. Nykyiset järjestelmät karkottavat menestyvät yritykset maihin, jotka ovat ketterämpiä ja ottavat ajan vaatimukset paremmin huomioon kuin Suomi.

Tämä tietojärjestelmäongelma on vaikeasti korjattava. Tietotekniikan hyödyt jäävät lupauksiksi, jos palveluprosesseihin ei kosketa. Hyvillä järjestelmillä valtion toiminta voitaisiin uudistaa vastaavasti kuin yksityisellä puolella. Pankkisali ei enää muistuta 1970-luvun pankkia eikä rautakaupalla ole mitään tekemistä lapsuuteni rautakaupan kanssa. Molemmissa on muutettu palvelumallia ja sen myötä tietojärjestelmiä. Samaa palvelukehitystä ei riittävästi näy julkisella puolella. Lääkäri on lääkäri ja tuomari on tuomari.

Valtiolle voi käydä kuin Nokialle, jos suuntaa ei muuteta.

Valtiollisessa mattimyöhäisyydessä on etunsakin. Voimme tutustua ulkomaisiin esimerkkeihin ja hyötyä niiden parhaista opeista. Esittelen viisi merkittävää trendiä, joista Suomessa kannattaisi ottaa mallia.

1. Avoin lähdekoodi

Avoin lähdekoodi tarkoittaa asiakaskohtaisten ohjelmien lähdekoodin vapaata jakamista. Tämä on ollut enemmän sääntö kuin poikkeus tiedemaailmassa jo kymmeniä vuosia, mutta toimialan siiloutuneen luonteen vuoksi nämä hyvät tavat eivät levinneet kauas. Hyvänä esimerkkinä on CERN-tutkimuskeskuksessa keksitty www-ympäristö ja sen ympärille avoimen lähdekoodin pohjalta muodostuneet selaimet ja palvelimet.

Avoin lähdekoodi on vallannut markkinaosuutta hivuttautumalla yhä uusille aloille. Hyviä esimerkkejä sen toimivuudesta löytyy varsinkin verkkopalveluista. Lähdekoodinsa avoimesti jakavat esimerkiksi www.whitehouse.gov Yhdysvalloissa ja www.gov.uk Britanniassa. Nämä molemmat ovat hyviä esimerkkejä verkkopalveluista, joissa parhaat käytännöt ovat muiden käytössä sekä omalla maaperällä että kansainvälisesti. Yhä useammissa maissa avoin lähdekoodi on määritelty suositelluksi tavaksi hankkia valtion tietojärjestelmiä.

Avoin lähdekoodi on samalla ohjelmistoalan luontevin yhteistyötapa. Kun kaikki laittavat reseptinsä näkyville, on helpompi siirtyä korkeammalle abstraktio- ja tehokkuustasolle. Kaikki hyötyvät.

Avoin lähdekoodi sopii erityisen hyvin kunnalliselle puolelle. Yhdessä kunnassa kerran tehty työ auttaa muita kuntia vastaavissa tilanteissa.

Linkkejä:

2. Ketterät menetelmät

Ketterä eli iteratiivinen kehitys on ollut varsinkin web-hankkeissa valtavirtaa jo vuosia. Ketteryydestä puhuu nyt myös kansainvälinen julkishallinto. Anglo-amerikkalaiset lainsäätäjät ovat tehneet määrätietoista työtä ketteryyden puolesta julkisella sektorilla. Ketteriä menetelmiä käytettiin äskettäin pelastamaan katastrofaalinen, satojen miljoonien hintainen FBI:n Sentinel-vesiputoushanke. Englannissa kansalaisille tehtävien kaikkien uusien palvelujen pitää perustua palvelumuotoilumalliin, jossa palvelu kehitetään ketterästi ja vielä betatestataan loppukäyttäjillä ennen tuotantoonsiirtoa.

Ketterä hankintamalli on vaatinut yksityisellä puolella muutoksia toimintatavoissa ja uusia roolituksia. Samoin käynee julkishallinnossa. Ketterä kehitystiimi on kuin ajopuu ilman määrätietoista asiakkaan tuoteomistajaa. Uusia tuoteomistajia tarvitaan satapäin. Toivottavasti nämä löytyvät virkamiehistä; uutta tuoteomistajakonsulttien armeijaa tuskin kukaan haluaa.

Ketterissä menetelmissä suurin muutos on tuoteomistajan ja päätöksentekijän välillä. Hankkeen ensimmäisessä vaiheessa etsitään palvelun sopiva muoto, usein yrityksen ja erehdyksen kautta. Ketterä hanke etsii rehellisesti uutta toimintamallia perinteisen vesiputousmallin sijaan. Vesiputous sopii rakennusalalle, mistä se on solahtanut IT-alalle. Ketteryyttä vaaditaan aidosti eikä vain termien tasolla, opettavat amerikkalaiset virkamiehet. Ketterissä menetelmissä asiakkaan pitää olla tiimin iholla koko hankkeen ajan.

Briteissä on asetettu tavoitteeksi, että puolet IT-hankkeista on ketteriä jo parin vuoden sisällä. Muutos on merkittävä jäykkien PRINCE- ja ITIL-mallien kotimaassa.

Linkkejä:

3. Pilvipalvelut

Pilvipalvelut eli verkosta vuokratut IT-palvelut tehostavat tietotekniikan kehitystä ja ylläpitoa. Ketterät menetelmät vaativat ketterät pilvipalvelimet. Entä jos palvelu loppujen lopuksi tarvitsee aivan eri palvelimet kuin alun perin ajateltiin? Montako viikkoa tai kuukautta palvelimia pitää odottaa?

Ketterät menetelmät ja avoin lähdekoodi helpottavat uusien hankkeiden aloittamista valtavasti: ei enää pitkiä vuosien mittaisia määrittelyhankkeita eikä miljoonalisenssejä. Pilvipalvelut sopivat nykyiseen kokeilukulttuuriin kuin nenä päähän. Pilvipalvelut ovat käytössä heti ja niitä voi muokata kunnes oikea palvelukokonaisuus löytyy. Hyvässä pilvipalvelussa tietokantoja ja muita moduleja saa tuntivelotteisesti. Uuden rakentaminen tällaisista duplo-palikoista on paljon tehokkaampaa, kuin totuttu palvelujen nyhrääminen.

Kokeilukulttuuriin sopii pilvipalveluissa myös se, että niistä pääsee helposti eroon. Jos ei tullut takkia eikä kintaita, ei palvelimesta ja sen ylläpidostakaan tarvitse maksaa.

Linkkejä:

4. Avoin tieto

Avoin tieto tarkoittaa organisaation tietomassojen jakamista verkossa raakamuodossa muiden jatkojalostettavaksi. Tässäkin amerikkalaiset ovat muiden edellä; ei Piilaakso sattumalta siellä sijaitse. Esimerkiksi maailman Internet-sääpalvelut ovat perustuneet alusta asti amerikkalaisten ilmaiseksi jakamaan tietoon. Tätä toimintatavan etumatkaa on vaikea kuroa kiinni. Amerikkalaisessa data.gov-palvelussa on jo yli 400.000 datajoukkoa vapaasti käytettävissä – ja tiedon hyökyaalto kasvaa koko ajan.

Kansainvälisisten tutkimusten mukaan avointa tietoa käytetään eniten julkishallinnossa naapurihallinnonaloilla. Sen sijaan että tutkimustietoa pitäisi ruinata naapuriosastolta, sen voi hakea suoraan verkosta ilman hankalia korvauksia.

Avoin tieto tehostaa julkishallinnon tiedonnälkää ja luo ympärilleen ekosysteemejä tiedon jalostamiseen.

Linkkejä:

5. Big data

Big datan eli valtavien tietovarantojen käyttäjänä valtio on pitkään ollut edelläkävijä. Sääennusteet, tiedustelu ja sotilassimulaatiot eivät olisi onnistuneet ilman supertietokoneita.

Hallinto perustuu tiedon laajamittaiseen keräämiseen ja sen jalostamiseen päätöksenteon pohjaksi. Tässä on helposti monta rikkinäistä puhelinta jonossa. Big datan parhaat käytännöt sopivat hallinnon käyttöön kuin valettu. Big data -järjestelmissä tietoa ja sen esitysmuotoja yhteismitallistetaan keskitetysti niin, että lähtötietojen suhteen ei tarvitse olla ihan tarkka. Näkisin, että big datalle on käyttöä ministeriössä kuin ministeriössä.

Linkkejä:

Uusi toimintatapa

Yhdessä näistä opeista muodostuu toimintatavan muutos, jossa kokonaisuus on enemmän kuin osiensa summa.

Valtiot ympäri maailman, Suomi muiden mukana, käyvät tällä hetkellä ihastelemassa Viron moderneja tietoteknisiä ratkaisuja. Muutaman vuoden ponnistus ja määrätietoinen pyrkimys uuteen toimintatapaan voisi nostaa Suomen julkishallinnon tietotekniikan eturintamaan.

Kirjoittaja:

Petri Aukia (Tekn.lis.) on Codento Oy:n toimitusjohtaja ja osakas. Pilvipalvelujen hyödyntäminen, vaativat arkkitehtuurit sekä ketterä hankinta ovat asiakasorganisaatioiden Top3-listalla juuri nyt. Petrillä on 20 vuoden kokemus tietojärjestelmien ja -arkkitehtuurien kehittämisestä sekä yksityisellä että julkisella sektorilla. Petri on myös aktiivinen kasvuyritysten mentori ja Ohjelmistoyrittäjät ry:n jäsen.

petri.aukia (at) codento.com, +358 400 438610, Twitter @aukia