Datan haastavuus CSC:n näkökulmasta. Mitä tarttis tehdä?

Transkriptio

1 Datan haastavuus CSC:n näkökulmasta Mitä tarttis tehdä? Juha Haataja Paljon tarpeita, vähän selkeitä vastauksia...

2 Ohjelma 09:00-09:30 Aamukahvi 09:30-10:00 Heikki Mannila: Datasta tietämystä - mutta mitä osaamista tarvitaan? 10:00-10:20 Anni Reissell: Näkökulmia ympäristödatan käsittelyyn - ileaps-projekti 10:20-10:40 Kimmo Koskenniemi 10:40-11:00 Tauko 11:00-11:20 Tero Oittinen: Tähtitiede informaatiotsunamin edessä 11:20-11:45 Risto Kalliola: Paikkatietojen tiedonhallinta - tarpeet ja esteet, direktiivi ja mahdollisuuksia 11:45-12:45 Lounas (linjalta, kabinetit Soul ja Jazz) 12:45-13:10 Aleksi kallio 13:10-13:45 Juni Palmgren: escience perspectives in Sweden and the Nordic countries Sessioihin jakautuminen ja kahvit 14:15-15:00 Rinnakkaissessiot 15:00-15:20 Sessioiden palautteen käsittely 15:20-15:50 Kimmo Pitkänen: Kuinka biopankkidata ja rekisteridata voitaisiin yhdistää? 15:50-16:00 Juha Haataja: Yhteenveto seminaaripäivästä

3 Suomen escience-ohjelma (OPM:n työryhmämuistioita 2007:7) Lisätään laskennallisen tieteen maisteri- ja tutkijakoulutusta yliopistoissa. Käynnistetään laskennallisen tieteen ja tekniikan laaja-alainen tutkimusohjelma. Varmistetaan tutkimuksen Funet-tietoliikenneverkon kilpailukykyinen taso myös tulevaisuudessa. Perustetaan laskennan ja datan tallennuksen monitieteellisiä tai tieteenalakohtaisia grid-infrastruktuureja myös sektoritutkimuslaitosten rajat ylittäen. Perustetaan kansallisia ja kansainvälisiä grid-infrastruktuureja koordinoiva National Grid Initiative -toiminto. Varmistetaan Suomen tutkijoiden mahdollisuus hyödyntää tehokkaasti EU:n seitsemännessä puiteohjelmassa syntyviä suurteholaskennan ja datanhallinnan infrastruktuureja. Rakennetaan kansallinen kokonaisvaltainen ja kustannustehokas suurten dataaineistojen hallintaympäristö ja asiantuntijakeskittymä. Kehitetään rahoitusjärjestelyjä, joiden avulla voidaan parantaa laskennallisen tieteen sovellusohjelmistojen laatua. Kehitetään rahoitusjärjestelyjä, joilla tutkijat voivat ostaa tai kehittää verkostomaista yhteistyötä tukevia palveluita. Asetetaan edellä mainitut toimenpiteet kokoavalle escience-ohjelmalle ohjausryhmä.

4 Laskennallisen tieteen kehittäminen Suomessa (OPM:n työryhmä, muistio ei vielä julkinen) Työryhmä on pohtinut laskennallisen tieteen osaamistarpeita pj. Erja Heikkinen, siht. Juha Haataja ja Tomi Halonen Yksi työryhmän aihealue oli digitaaliset tietovarannot, datan käsittely ja tiedon louhinta Aiheeseen liittyvää problematiikkaa: osaamisen saatavuus, infrastruktuurit, sektoroituminen, oikeudet aineistoihin jne.

5 Haasteita Paikallistason haasteet kasvavat esim. high-throughput -instrumentit ehkä kansallisen tason haasteiksi? Datan elinkaarikysymykset nousevat esiin miten metadatakysymykset saadaan ratkaistua kuka vastaa kustannuksista Mitä tapahtuu Pohjoismaissa ja Euroopassa? ESFRI-listan hankkeet: PACE, CLARIN, ELIXIR jne. yhteispohjoismaiset tarpeet ja kehitysmahdollisuudet globaalit haasteet esim. Earth Science -alueella

6 Ryhmätyösessiot klo (kahvi noin klo 13.45) 1) Yhteistyön mahdollisuudet kansallisella ja kansainvälisellä tasolla VASTUUHENKILÖ: JuHa / koulutusluoka aulatila Missä määrin kannattaa ja voidaan tehdä yhteistyötä datan käsittelyn ja analyysin alueella? Mitkä ovat pahimpia esteitä yhteistyölle? Mitä edellytetään infrastruktuureilta, jotta yhteistyö saadaan toimimaan? Mitkä eurooppalaiset/globaalit kehityshankkeet ja yhteistyömuodot ovat Suomen tutkimusyhteisön kannalta tärkeitä? 2) Osaamistarpeet datan analyysissä ja käsittelyssä VASTUUHENKILÖ: Kimmo M. / multimediatila Millaista osaamista tarvitaan nyt ja tulevaisuudessa? Onko nähtävissä osaamiseen liittyviä pullonkauloja, jotka haittaavat tutkimuksessa etenemistä? Mitä konkreettisia osaamisalueita tulisi lähteä kehittämään Suomessa?

7 Ryhmätyösessiot klo ) Rahoituksen tarve VASTUUHENKILÖ: Satu Ti. / koulutusluokka (vasen puoli) Miten datan käsittelyyn ja analyysiin liittyvät resurssitarpeet on tällä hetkellä hoidettu? Tarvitaanko lisäresursseja, ja jos tarvitaan, millaisia? Kenen tulisi huolehtia resurssoinnista? Missä määrin tarvitaan kansallisen tai kansainvälisen tason rahoitusratkaisuja, ja onko sellaisia näköpiirissä? 4) Tietotekniset haasteet datan käsittelyssä ja analyysissä VASTUUHENKILÖ: Aleksi / koulutusluokka (oikea puoli) Millaisia pullonkauloja käytännön tietotekniikan tasolla on havaittavissa datan käsittelyssä ja analyysissä? Millaisia ratkaisuja tarvitaan? Mitä ratkaisujen toteuttaminen vaatii? Jos tarvitaan uusia tietoteknisiä ratkaisuja, miten ja kenen ne tulisi kehittää? Millaisiksi muodostuvat tietoteknisten järjestelmien elinkaareen liittyvät vastuut, kustannukset ja tarvittavat toimintamallit? Mitkä pullonkaulat pitäisi ratkaista tekniikan avulla, mitkä muuten? Mitä muista IT:n sovellusalueista (toimistosovellukset yms.) voitaisiin oppia tieteellisiä järjestelmiä kehitettäessä? Millä alueilla erityisesti kaivattaisiin kehitystä: laskentateho, tietoliikenne, tallennusjärjestelmät vai ohjelmistot?