Valtioneuvoston periaatepäätös datan hyödyntämisestä liiketoiminnassa Osaamiskysymykset ja osaamista koskevat toimet 1
Ennuste dataosaajien kasvulle vuoteen 2020 2
Tavoite: Osaamisen kasvattaminen Datan hyödyntämisen kyvykkyys leviää kaikkiin yrityksiin ja synnyttää liiketoimintaa yrityksissä, jotka palvelevat dataosaamisellaan muita yrityksiä Osaamisen kasvattamisella suora vaikutus tiedon arvoon markkinahyödykkeenä Edellytyksenä osaamisen kertyminen läpi koko koulutusjärjestelmän Tutkimus- ja innovaatiotoiminta tukee uuden osaamisen syntymistä ja huippuosaamista Osaamisen tarve ja koulutus tasapainossa ja osaajien liikkuvuutta kannustetaan Osaamiskeskittymät mahdollistavat liiketoiminnan kasvua ja kansainvälistä edelläkävijyyttä 3
Osaamisen vahvistamista ja uudenlaista osaamista tarvitaan, esimerkiksi Data-analytiikka ja hallinta, algoritmit, ohjelmointiosaaminen, datakeskukset Käyttäytymiseen ja jakamiseen pohjautuvat liiketoimintamallit, palvelumuotoilu ja visualisointi Informaatiooikeudet, tietoturva ja tietosuoja, kryptologia Matematiikka tilastotiede Poikkitieteellinen osaaminen: sovellusalat, liiketoiminta- ja teknologiaosaaminen yhteiskunnallistaloudellinen vaikuttavuus lvm.fi 4
Periaatepäätöksen linjaukset ja toimet (2) Osaamisella vahvistetaan kasvua ja päätöksenteon tietopohjaa 8. Muodostetaan ja pidetään yllä kokonaiskuva yritysten osaamisen tarpeista. (OKM, TEM, LVM, yritykset) - Vakiintuneet ennakointiprosessit, selvitykset ja verkostot 9. Korkeakoulut kehittävät opetusta ja huippututkimusta aihepiiriä tukevilla tieteenaloilla. (OKM, korkeakoulut) - Täydennys- ja muuntokoulutus, oppilaitosten yhteistyön kannusteet 10. Tiivistetään korkeakoulujen, tutkimuslaitosten ja yritysten välistä yhteistyötä. (OKM, TEM, tutkimuslaitoksia ohjaavat ministeriöt, Suomen Akatemia, Tekes, korkeakoulut, yritykset) - mm. tutkimuksen muuntaminen liiketoiminnaksi - toimintamallien kehittäminen - KOTUMO korkeakoulujen ja tutkimuslaitosten yhteistyön syventämisen kehittämisprosessi 5
Osaamisella vahvistetaan kasvua ja päätöksenteon tietopohjaa 11. Tutkimusinfrastruktuurien tuottaman datan hyödyntämistä ja tutkimusinfrastruktuurien yhteiskäyttöä vahvistetaan. Tutkimustulosten ja aineistojen avoimuutta edistetään ((OKM, TEM, tutkimuslaitoksia ohjaavat ministeriöt, Suomen Akatemia, Tekes, korkeakoulut, yritykset)) 12. Yhteiskunnan keskeisten tietoaineistojen tuottajat tarjoavat tietoaineistojaan aktiivisesti opetuskäyttöön. (esim. tutkimuslaitokset, Tilastokeskus, THL ja Kansaneläkelaitos) 13. Henkilötietojen käsittelyyn, tietosuojaan ja yleisesti informaatio-oikeuksiin osaamisen tuki (Tietosuojavaltuutettu) - neuvontapalvelut 6
Osaamisella vahvistetaan kasvua ja päätöksenteon tietopohjaa 14. Yritysten ja osaajien tietojen saanti, sujuvat rekrytoinnit, ammatinvaihto ja siirtymät työstä työhön (TEM, työ- ja elinkeinotoimistot) 15. Dataosaajien työllistyminen yrityksiin korkeakoulujen rekrytointikanavien kautta (OKM) 16. Datatalouden tilastoinnin kehittäminen yhdessä tilastovirastojen kanssa (Tilastokeskus, elinkeinojärjestöt) - Palvelee esim. datatalouden kehitystä ja vaikuttavuuden arviointia 7
Esimerkki: Selvitys osaamisen edellytyksistä suurten tietoaineistojen sekä älykkään automaation ja robotiikan hyödyntämiseen liiketoiminnassa 6-9/2016 Mitkä ovat suomalaisten yritysten osaamistarpeet tietoliiketoiminnassa ja miten toimintaympäristön muutos vaikuttaa osaamistarpeisiin? Millaisia alan osaajia yrityksissä on ja miten heidän tietotaitoaan kehitetään/on tarpeen kehittää? Millaisia uusia osaajia on tarpeen rekrytoida yrityksiin ja kohtaako koulutettujen (eri koulutusasteilla, huippuosaaminen) osaajien kysyntä ja tarjonta? Millaisia esteitä työllistämisessä on? Vastaako Suomessa tarjolla oleva koulutus määrältään ja laadultaan tarpeisiin lyhyellä/pitkällä tähtäimellä? (ml. korkeakoulu- ja ammattikorkeakoulututkinnot, muunto- ja täydennyskoulutus, tutkimus- ja innovaatiotoiminnan ja huippuosaamisen rahoitus ja kohdentuminen) Mitä konkreettisia toimenpiteitä on käynnissä ja tarvitaan, jotta osaamisen kysyntä ja tarjonta vastaisivat toisiaan ja osaamista hyödynnettäisiin ja miten toimenpiteet tulisi organisoida? (mm. koulutuksen määrä ja kohdistuminen, alueelliset ja muut osaamiskeskittymät, osaamisen jakamisen menettelyt ja yhteistyö korkeakoulujen, tutkimuslaitosten ja yritysten välillä, tutkimus- ja innovaatiotoiminta, ekosysteemien kehittyminen) lvm.fi 8
Periaatepäätöksen linjaukset ja toimet (7) Tehostetaan rahoituksen saatavuutta kansainvälisille markkinoille pääsyyn 33. Kansallisia toimijoita informoidaan ja verkotetaan tehokkaammin laajoihin Euroopan Unionin tason datan hyödyntämisen kehityshankkeisiin. - Myös vaikuttaminen v. 2018-20 työohjleman suuntautumiseen, esim. Big Data Value Association 34. Vahvistetaan erityisesti ekosysteemeihin kohdentuvaa tutkimus- ja kehitysrahoitusta. Suunnataan ja varmistetaan strategisten ja tutkimus- ja kehityshankkeiden valmistelu- ja vastinrahoituksen riittävyyttä. 35. Tuetaan datapalvelujen kansainvälistä kaupallistamista. 36. Tuetaan yritysten integroitumista kansainvälisiin tietoaineistorajapintoihin, palvelu- ja verkostoitumisalustoihin. Datapalveluja tarjoavien toimijoiden kansainvälistä näkyvyyttä lisätään. 9
Public Private Partnership (PPP) ja massadata Euroopan komissio on varannut big data -hankkeisiin 500 miljoonaa euroa Horizon 2020 -ohjelmassa Yksityisten odotetaan sijoittavan 2 miljardia euroa Lähde: Euroopan komissio 10
Rahoituksen saatavuus Kansallinen rahoitus Kansainvälinen rahoitus Tutkimus : Suomen Akatemia Selvitykset: mm. ministeriöt, valtioneuvosto Innovaatiotoiminta ja pilotit: Tekes, Sitra Alueellinen rahoitus: kehitysyhtiöt KV-näkyvyys ja kaupallistaminen: Finpro, Finnvera Tutkimus- ja innovaatiot: Horisontti 2020 Aluekehitys: Interreg Ekosysteemit ja suuret investoinnit:, lainat EFSI 11