Näin Helenista tuli datan ja tekoälyn voimalaitos

Sain mahdollisuuden keskustella Helenin Head of Data&AI Mikko Muurisen kanssa mm.  Helenin datastrategiasta ja siitä, miten pitkällä Helen on pilvisiirtymässä sekä mikä tekee Helenin verkosta yhden maailman toimintavarmimmista.   

Helen on yksi Suomen suurimpia energiayhtiöitä, ja oli todella avartavaa kuulla, kuinka sen organisaatio on järjestäytynyt datakulttuurin eteenpäin viemiseksi.  

Mitä kautta päädyit nykyiseen rooliin? 

Olen pitkän linjan data-ammattilainen. Minua ovat aina kiehtoneet luvut ja Data, ja sitä kautta ura keskittyi pikkuhiljaa dataan. Opiskelujen ohella tuli tehtyä jo oman alan töitä. Olen työskennellyt sekä julkisen puolen työnantajilla, että yksityisellä. Välillä toimittajan puolella ja välillä asiakkaan puolella. Välillä isoissa firmoissa ja välillä pienissä.  

Voisiko sinun rooliasi nykyisin kuvata asiantuntijajohtajaksi vai onko siinä enemmän liiketoimintajohtajan puolia? 

Kyllä siinä on varmaan elementtejä molemmista. Ohjaamista ja johtamista, mutta myös jonkinlaista evankeliointia data-aiheista, tekoälyn hyödyistä, ja paljon sparrailua liiketoiminnan kanssa. Työhön sisältyy paljon talon ulkopuolisia kuvioita, toimittajayhteistyötä, tilaisuuksissa puhumista ja verkostoitumista. Ihan puhtaasti ”data data” alueelle jää ehkä noin 20% työajasta. 

Minkälaista organisaatiota johdat? 

Meillä on useampia datatiimejä, joissa on yhteensä noin 30 tekijää ja lähes saman verran kumppaneiden edustajia. Mutta henkilötyövuosissa mitattuna ehkä noin 45 yhteensä. Osa analyytikoista on menneinä kuukausina siirtynyt muihin toimintayksikköihin Data Product Owner tyyppisiin tehtäviin. Minun yksikössä on tällä hetkellä neljä tiimiä: tekoälytiimi, datavirrat-tiimi, datan hallinta ja kyvykkyydet – tiimi, sekä digital twin- ja paikkatietotiimi.  

Näistä tekoälytiimi keskittyy data science-puoleen, datavirrat-tiimi rakentaa datapilvialustaa, datan hallinta ja kyvykkyydet-tiimi keskittyy datan prosessien kehittämiseen ja datan käytön kyvykkyyksien lisäämiseen koko organisaatiossa ja viimeisenä sitten digital twin- ja paikkatietotiimi rakentaa oikean maailman kiinteiden kohteiden malleja, joita voidaan käyttää koko systeemin vuorovaikutuksen mallintamisessa. 

Muissa yksiköissä on myös datan kanssa tekemisissä olevia ihmisiä toki, joiden kanssa tehdään yhteistyötä. Meillä on iso yksikkö moneen firmaan nähden, mutta emme halua olla pullonkaulana koko organisaation näkökulmasta. Meillä on isot tavoitteet saada koko talo dataohjautuvaksi ja kaikki heleniläiset jollain tavalla mukaan. Meillä on esimerkiksi koko henkilöstölle suunnattuja verkkokoulutuksia ja koulutusohjelmia datan puolella. 

Kerrotko lisää näistä digital twin -ratkaisuista? 

Ensimmäinen digital twin -projektimme koskee kaukolämpöverkkoamme ja siihen liittyviä käyttökohteita. Tämä sama konsepti laajenee tulevaisuudessa kaikkiin voimalaitoksiimme, tuulivoimaloihimme ja sähköverkkoomme. Erityisesti kaukolämpöverkkoa varten olemme kehittäneet mallin hollantilaisen Gradyent-yrityksen kanssa, josta omistamme osan. Tämä malli perustuu sekä fyysiseen mallintamiseen, että koneoppimiseen. 

Jokainen verkon komponentti, kuten venttiilit, putket ja niiden paksuudet sekä niiden reitit, risteykset, tuotantopisteet ja hukkalämmön talteenottopaikat, on mallinnettu. Tämä data, joka meillä oli aiemmin operatiivisissa järjestelmissämme perinteisemmässä taulukkomuodossa, on nyt parannettu digital twinin tuomalla paikkatiedolla. Tämä antaa meille selkeän näkymän verkon topologiasta ja 3D-malleista. 

Digital twinien avulla voimme nähdä, miten vesi todellisuudessa virtaa järjestelmässä, ja tämä on tuonut esiin uusia näkökulmia, joita ei aiemmin huomattu. Esimerkiksi se on paljastanut odottamattomia virtausilmiöitä ja auttanut meitä ymmärtämään verkon dynamiikkaa paremmin kuin pelkästään kaukolämpöinsinööriemme intuition ja aikaisemman kokemuksen perusteella. 

Lisäksi digital twin mahdollistaa erilaisten simulaatioiden ja skenaarioiden ajamisen. Voimme arvioida esimerkiksi tuotannon muutosten vaikutuksia, kuten tarjonnan laskua, tai analysoida verkon laajentamisen vaikutuksia uudelle kaupunkialueelle. Sen avulla voimme tehdä säätöjä ja optimointeja simuloimalla eri kokoonpanoja ja tarkastelemalla, miten erilaiset operatiiviset skenaariot olisivat vaikuttaneet verkon suorituskykyyn. Miten vesi käyttäytyy putkissa? Jos rakennetaankin uutta kaupunginosaa, niin miten se vaikuttaa tähän kokonaisuuteen? Nämä simulaatiot mahdollistavat myös ”playback” toiminnallisuuksia eri tilanteissa. 

Onko Helen jotenkin poikkeuksellinen näissä ratkaisuissa? 

Vaikuttaa siltä, että muillakin on nyt vastaavia ratkaisuja rakenteilla. Sama yritys, jonka kanssa me toimimme yhteistyössä, rakentaa samankaltaisia ratkaisuja muillekin Suomessa. Helsingin kaukolämpöverkko on kuitenkin melko monimutkainen verrattuna moniin muihin kaupunkeihin, tietysti esimerkiksi Tukholmassa ja Kööpenhaminassa on vastaavanlaisia verkkoja. Helsingin kiinteistöistä n. 90% on kaukolämmön piirissä.

Mikä teidän yksikön rooli on Digital Twin -projektissa datan näkökulmasta? 

Meidän yksikkömme on keskeisessä roolissa monissa dataprojekteissa. Olemme mukana taustalla rakentamassa dataputkia ja muuta infrastruktuuria, mutta myös datanhallinnan tiimimme osallistuu jo varhaisessa vaiheessa mallintamiseen. Teemme käsitemallinnuksia ja loogisia mallinnuksia, ja yritämme olla mukana järjestelmien ja hankkeiden alkuvaiheessa. 

Datanäkökulmasta mallinnamme asioita ja rakennamme dataputkia näiden mallien pohjalta. Tämän jälkeen datatiimimme rakentaa ennustemalleja ja optimointimalleja, jotka pyörivät tuotannossa reaaliaikaisesti. Esimerkiksi kaukolämmön kysyntäennusteet optimoivat tuotantoamme. Koitamme täsmäyttää lämmön- ja energiantarvetta tuotannon kanssa kaikissa ratkaisuissamme. 

Olemme siirtyneet vaiheesta, jossa dataa käytettiin vain raportointiin ja analytiikkaan, siihen, että data on yhä keskeisemmässä osassa operatiivisessa tekemisessä. Esimerkiksi joustokyvykkyydestä ja akkujen käytöstä: rakennamme reaaliaikaisia malleja, jotka optimoivat akkujen käyttöä, kuormitusta ja elinikää. Tuotantokäytössä on jo monimarkkinaoptimointi, jossa voimme käyttää samaa akkua samanaikaisesti monella markkinalla ja eri sykleissä, kuten viidentoista minuutin tai tunnin sykleissä, optimoiden toimintaa reservimarkkinoilla ja muilla markkinoilla.

Minkälaisia liiketoiminta-alueita Helenilla on? Ylikorostuuko joku Helenin bisnesosa-alueista teidän yksikössä? 

Datanäkökulmasta olemme mukana monissa projekteissa sekä taustalla rakentamassa dataputkia että aktiivisesti osallistumassa mallintamiseen. Ennustemalleillamme ja optimointimalleillamme on suuri rooli tuotannon ja energiatarpeen optimoinnissa. Aika tasaisesti panostamme kaikkiin liiketoiminta-alueisiin.  

Helen on mielenkiintoisessa ja ainutlaatuisessa asemassa, koska meillä on laaja kirjo energiantuotantoa ja jakelua. Meillä on sähköä ja lämpöä, tuulivoimaa, aurinkovoimaa, osuuksia vesivoimasta ja ydinvoimasta sekä biovoimalaitos. Vaikka poltamme vielä hetken aikaa hiiltä Salmisaaressa, olemme jo lopettaneet hiilenpolton Hanasaaressa ja Salmisaaressakin hiilenpoltto päättyy ensi talven jälkeen. Tämä energiantuotannon osa on yksi iso kivijalka. 

Lisäksi meillä on kaukolämpöverkko, kaukojäähdytysverkko ja sähköverkko Helsingissä. Sähköverkko on eriytetty omaan tytäryhtiöönsä, ja sen täytyy kohdella kaikkia sähkönmyyntiyhtiöitä tasapuolisesti, koska se on monopoliasemassa. Meidän sähköverkko on yksi maailman toimintavarmimmista verkoista – helsinkiläinen kokee keskimäärin vain noin 3 minuuttia sähkökatkoja vuodessa. Tämä toimintavarmuus on erittäin korkea. 

Tuotannon osalta sähköä myydään sähkömarkkinoille. Meillä on kaupankäyntiä, salkunhallintaa ja finanssimaailman toimintaa, kuten myynnin ja tuotannon suojausta, sähkön hintojen ja kulutuksen ennustamista. Palvelemme yksityisiä ja yritysasiakkaita, ostamme sähköä sähkömarkkinoilta ja suojaamme sopimuksia tekoälyn avulla, jotta voimme tarjota asiakkaille parhaita ratkaisuja. 

Tämän päälle olemme vastuussa myös omalta osaltamme loppuasiakkaiden digipalveluista, joissa data on keskiössä. He haluavat nähdä kulutustietoja, vertailla kulutustaan edellisiin vuosiin tai naapurustoon. Meillä on myös kasvavia liiketoiminta-alueita, kuten sähköinen liikenne, jossa keskitymme julkiseen latausverkostoon. Lisäksi tytäryhtiöissä keskitytään maalämpöön ja muihin tulevaisuuden energiaratkaisuihin. 

Meillä on myös uusia liiketoiminta-alueita, joita pohdimme. Meillä on ”new business” -yksikkö, joka keskittyy tulevaisuuden energiaratkaisuihin. Yksi iso tuleva tukijalka tulee olemaan vety ja siihen liittyvä toiminta. Olemme skaalaamassa tätä liiketoimintaa, ja ensimmäinen pilottilaitoksemme tulee Vuosaareen vuonna 2026. Tähän liittyen olemme jo käynnistäneet data-asioiden, ennusteiden ja optimointien suunnittelun hyvissä ajoin ennen laitoksen valmistumista.

Meidän jalostamaa dataa käytetään kaikissa Helenin toiminnoissa, kuten taloudessa, henkilöstöhallinnossa, myynnissä, markkinoinnissa, viestinnässä ja turvallisuustiimissä. Tavoitteena on tukea kaikkia talon prosesseja datalla.

Mihin Vuosaaressa tuotettua vetyä tullaan käyttämään? 

En ole varsinainen vetysiantuntija, mutta pilottilaitokseen tulee raskaan liikenteen tankkausasema. Vetyä voidaan käyttää moniin tarkoituksiin, esimerkiksi energian varastointiin, vaikkakaan se ei ole siinä kaikista paras vaihtoehto. Vetyä voidaan tuottaa ja sitten polttaa sähköksi, mutta sillä on myös muita markkinoita, kuten vihreän teräksen valmistus ja muu teollinen käyttö, jossa tarvitaan suuria määriä vetyä.

Lisäksi vedyllä voi olla tärkeä rooli ruokateollisuudessa. Esimerkiksi uusia proteiineja kehitetään ruokateollisuuden käyttöön, ja vihreä vety on tärkeä  osa tätä prosessia. Näissä projekteissa Helen voi toimia kumppanina.

Suomessa on potentiaalia tulla vedyn supermaaksi, koska täällä on hyvät, stabiilit olosuhteet ja paljon uusiutuvaa energiaa. Vihreän vedyn myynti vaatii tarkkaa dataa valmistusprosessista, jotta voidaan todistaa, että vedyn tuotannossa on käytetty uusiutuvia energialähteitä. 

Sanoit, että Helenin verkko on yksi maailman toimintavarmimmista. Miksi Helenin verkko on näin toimintavarma? 

Verkko on suurelta osin rakennettu maan alle, joten myrskyvahingot ja muut vastaavat eivät vaikuta siihen. Suurin osa vahingoista ja katkoksista johtuu itse asiassa kaivinkoneiden aiheuttamista vahingoista. Kun katuja kaivetaan tai rakennetaan jotain, saattaa joku vahingossa katkaista kaapelin. 

Verkko on myös mitoitettu hyvin tulevaisuuden tarpeita silmällä pitäen. Esimerkiksi, jos kaikki Helsingin autot vaihtuisivat sähköautoihin, verkkomme pystyisi kestämään sen. Fingridilla on tietysti tärkeä rooli siinä, että miten sähkö siirtyy Helsinkiin varsinkin, kun sähköntuotanto siirtyy yhä enemmän Pohjanmaalle ja muualle. Mutta kun sähkö saadaan kantaverkosta Helsinkiin, paikallinen sähköverkkomme pystyy käsittelemään sähköistyvän maailman tarpeet. 

Vaikuttaa siltä, että olet erittäin vaikutusvaltaisessa asemassa Helenillä. Teidän yksikkönne toiminta ulottuu sekä kehitykseen että operatiiviseen puoleen ja infran hallintaan. 

Jep. Tämä työ on siinä mielessä mielenkiintoista, että meidän toimintamme sykli on todella laaja ja lyhyt samanaikaisesti riippuen projekteista. Esimerkiksi meillä on projekteja, joissa toimimme sekunnin tarkkuudella säätövoimakaupassa, ja samalla mietimme pitkän aikavälin liiketoimintaskenaarioita vuoteen 2050 saakka. Tämä kattaa kaiken sekunnin tarkkuudesta aina 25 vuoden aikaväliin. 

Puhutaanko seuraavaksi teidän käyttämistänne teknologioista. Kerrotko ensimmäisenä miten pitkällä olette pilvisiirtymässä? 

Kun tulin taloon neljä vuotta sitten, olimme täysin on-prem-ratkaisuissa datapuolella ja tilanne oli melko heikko edeltävän ratkaisun kanssa. Laadimme data-strategian, ja päätimme siirtyä pilveen ilman migraatiota, rakentaen kaiken alusta asti uudelleen. Ensimmäisenä syksynä aloitimme vahvasti rekrytoinnin ja perustimme mm. data engineer -tiimin. Siirryimme nopeasti pilvipuolelle ja olemme olleet yli puolitoista vuotta täysin pilvessä datapuolella. Viimeisetkin on-prem-dataratkaisut poistettiin käytöstä tuolloin.

Olemme ottaneet hallitun vendor lock-in -ratkaisun Microsoft Azureen. Vaikka meillä on edelleen on-prem-lähdejärjestelmiä ja OT-verkkoja, kaikki data-analytiikka ja datan käsittely tapahtuvat nyt pilvessä. Rakennamme kuitenkin hybridiratkaisuja varmistaaksemme toimintavarmuuden kaikissa tilanteissa, kuten ennustemallien pyörittämisen OTverkossa. 

Pilvialustat mahdollistavat skaalautuvuuden ja tarkempien ennusteiden hyödyntämisen, perustuen ulkopuoliseen tietoon, kuten säätietoihin ja markkinatietoihin. Näin voimme hyödyntää pilveä silloin, kun se on turvallista, mutta samalla varmistamme, että kriittiset toiminnot toimivat myös ilman pilveä. 

Teillä on valtavasti merkityksellistä dataa pilvessä. Mitä tämä tarkoittaa datan turvallisuuden ja yksityisyyden näkökulmasta ottaen huomioon Helenin aseman huoltovarmuusyhtiönä? 

Tietoturva ja yksityisyys ovat erittäin tärkeitä meille. Jos analyytikkoja tai data-asiantuntijoita tulee muilta toimialoilta, varoitamme jo varhaisessa vaiheessa tiukoista tietoturva- ja arkkitehtuurivaatimuksista. Meillä on hyvin resursoitu tietoturvatiimi, ja noudatamme monia periaatteita tietoturvan ja energiamarkkinoiden säädösten osalta. Sen vuoksi työmme ei ole pelkästään startup-henkistä puuhaamista ketterin menetelmin, koska tietoturvanäkökulma tuo siihen oman lisämausteensa. 

Onko teillä kuitenkin jotain sellaisia startup-henkisiä projekteja, joissa kokeilette aivan hulluja ideoita? 

Kyllä, meillä on erilaisia hackathoneja ja innovaatioprojekteja. Vaikka ideat eivät välttämättä ole valtavan villejä, pyrimme jatkuvasti kehittämään uusia ratkaisuja. Olemme pitäneet hackathoneja ja muuta vastaavaa, mutta meillä on paljon liiketoimintapainetta, joka vie aikaa näiltä kokeiluilta. 

Olemme kasvattaneet datakulttuuria datastrategian mukaisesti. Tämä on johtanut positiiviseen ongelmaan, jossa liiketoiminta ymmärtää hyvin datan mahdollisuudet ja vetää näitä projekteja eteenpäin. Enää ei tarvitse työntää ideoita väkisin, vaan liiketoiminta on hyvin perillä mahdollisuuksista. 

Mielestäni se on hyvä juttu, että olette astetta vakavammalla puolella, koska vielä muutama vuosi sitten monissa organisaatioissa datatiimit tekivät siistejä projekteja, mutta niillä ei ollut merkitystä liiketoiminnalle. 

Kyllä, meillä data scientistit ja kaikki datan tekijät tekevät merkityksellistä työtä. Esimerkiksi yksi uusi tekoälymalli kaukolämpöennusteiden puolella on toiminut jo kolme vuotta ja tuottanut moninumeroisia säästöjä sekä vähentänyt vuositasolla hiilidioksidipäästöjä arviolta 3000-5000 tonnia. Tämä vastaa vuonna 2026 avattavan vetylaitoksen päästövähennyksiä.

Meillä on ajatus siitä, että digitaaliset ratkaisut voivat olla oikea vaihtoehto fyysisille investoinneille. Tämä on erityisen tärkeää, kun potentiaali päästöjen vähentämiseen pienenee. 

Helenin tavoitteena on olla hiilineutraali vuonna 2030. Voidaanko tämä saavuttaa ilman dataa? 

Rohkeasti sanottuna ei voida. Helsinkiä on lämmitetty yli 60 vuotta polttamalla hiiltä, ja sivutuotteena syntynyttä sähköä on myyty markkinoille. Tämä oli ennustettavaa ja helposti säädettävää, koska hiiltä voitiin varastoida ja polttaa tarpeen mukaan. 

Nyt tuotanto on muuttunut, eikä meillä ole enää suuria polttamiseen perustuvia laitoksia. Tuotanto hajautuu erilaisiin ja pienempiin yksiköihin, kuten tuuli- ja aurinkopuistoihin sekä hukkalämpöön. Sähkön ja lämmön tuotanto ja kulutus eivät enää kohtaa samalla tavalla, joten kokonaisuuden optimointi vaatii paljon parempaa joustoa. 

Meillä on uniikki tilanne, koska voimme hyödyntää sekä sähkö- että lämpöverkkoja jousto-elementteinä. Esimerkiksi tuulisina päivinä sähkö voi olla jopa negatiivisesti hinnoiteltua, ja silloin meidän täytyy miettiä, miten varastoida sähköä esim. lämpönä kaukolämpöverkkoon tai hyödyntää Helsingin kiinteistöjä virtuaaliakkuina. Tavoitteenamme on saada noin 9000 Helsingin kiinteistöä älykkäiksi, jotta voimme ohjata niiden lämmitystä tarkemmin.

Järjestelmän monimutkaisuus ja nopeus edellyttävät tekoälyohjausta ja ilman dataa ja tekoälyä tämä ei onnistuisi. Sen vuoksi kerroin meidän hallitukselle, että Helenistä tulee tekoälytalo, mikä kuvastaa, kuinka merkityksellistä datan ja tekoälyn käyttö on meille. 

Tiiminne nimi on Data & AI. Olin aikaisemmin osana samannimistä tiimiä toisessa organisaatiossa, ja meillä oli tapana ajatella, että meidän tiimin nimessä ”data” oli vain siksi, että se kuulosti paremmalta. Mikä merkitys datalla ja AI:lla on teidän tekemisessä? 

Kyllä data on ehdottomasti keskiössä. On tärkeää, että tekoälyn lisäksi käytämme myös perinteisempää analytiikkaa. Datan hallinta on erittäin tärkeää, ja meillä on hyvät data-alustat, striimausmahdollisuudet ja muut työkalut. 

Jos teemme päätöksiä huonolaatuisen datan perusteella, saamme huonolaatuisia päätöksiä. Omistajuudesta huolehtiminen on tärkeää, jotta tiedämme, kuka vastaa asioista. Lisäksi meidän täytyy ottaa huomioon tuleviakin säädöksiä, kuten Data Actia ja AI Actia. Energiajärjestelmään liittyvät asiat ovat korkean riskin alueita, joten meidän on otettava huomioon kaikki datanhallinnan vaatimukset. Sen vuoksi data on meille yhtä tärkeää kuin tekoäly.

Jos tulkitsen oikein teidän datastrategianne mukaan Helenistä tulisi yhä enenevissä määrin tekoälytalo. Jos valitaan top 3, mitkä olisivat kaksi muuta tärkeää asiaa datastrategiassanne? 

Ensimmäinen asia, jonka nostimme datastrategiamme keskiöön, on datakulttuuri. Sloganiksi olemme valinneet ”Helen sydän data,” eli tämä on koko talon asia. Tavoitteenamme on rakentaa datakulttuuri, jossa ihmiset tekevät dataohjautuvia päätöksiä ja hyödyntävät olemassa olevaa dataa mahdollisimman tehokkaasti. Tärkeää ei ole se, onko kyseessä tekoäly, analytiikka vai Excelin pyörittely, vaan että dataa hyödynnetään. 

Toinen tärkeä asia on teknologiavalinnat. Pilvipuolen valinnat on tehty siten, että ne tukevat skaalautuvuutta ja helppokäyttöisyyttä. Pyrimme tekemään teknologiavalinnat niin, että ne tukevat koko organisaation tarpeita, eivätkä vain datatiimin teknisiä vaatimuksia. 

Kolmas tärkeä asia on toimintamallit ja kumppanuusmallit. Olemme siirtyneet heimo- ja virtuaalitiimeihin, joissa on taattu allokaatio kaikille liiketoiminta-alueille. Nimetyt henkilöt toimivat ketterästi liiketoiminnan kanssa, mikä on muutos aikaisemmasta keskitetystä mallista. Tämä hajautettu malli tukee ketterää työskentelyä ja tehokasta yhteistyötä eri liiketoiminta-alueiden välillä. 

Lisäksi panostamme osaamisen kehittämiseen. Meillä on Data-akatemia, jonka kautta talon henkilöstö saa koulutusta datataidoissa. Tähän mennessä yli 80 prosenttia henkilöstöstämme on käynyt läpi Data-akatemian kursseja, mikä on erinomainen saavutus ja tukee datakulttuurin rakentamista. Tämä tarkoittaa, että yli 650 nykyistä helenläistä ja n. 500 talosta lähtenyttä on osallistunut koulutukseen. Keskimäärin osallistujat ovat käyneet 2,5 kurssia. Jotkut ovat käyneet kaikki 15 kurssia, kun taas toiset ovat suorittaneet yksittäisiä perehdytyskursseja. Iso osa talosta on nyt mukana datan tekemisessä.

Vakuuttavaa. Millaisia nämä kurssit ovat? 

Meillä on kursseja neljällä tasolla. Taso 1: helposti lähestyttävät verkkokurssit, jotka kestävät 20 minuutista puoleen tuntiin. Kurssit kattavat perustiedot analytiikasta ja datan tekemisestä. Taso 2: verkkokurssit, jotka kestävät puolesta tunnista tuntiin. Nämä kurssit keskittyvät tiettyihin osa-alueisiin, kuten tekoälyyn, paikkatietoon ja Power BI perusteisiin. Taso 3: puolen päivän tai koko päivän kestäviä kursseja, jotka sisältävät räätälöityjä workshoppeja kuten esimerkiksi datan käyttö palvelumuotoilussa ja liiketoiminnan omiin datoihin räätälöityjä Power BI -jatkokursseja. Taso 4: linkitetyt avoimen yliopiston kurssit, kuten ”Ethics of AI” ja ”Building AI”. Nämä kurssit voivat kestää useita päiviä ja vaativat esihenkilön hyväksynnän. Meillä suhtaudutaan kuitenkin erittäin myönteisesti henkilöstön kouluttautumiseen. 

Onko ollut vaikeaa johtaa muutosta ja asennoitumista dataan? Onko ollut muutosvastarintaa vai ovatko ihmiset ottaneet sen avosylin vastaan? 

Yllättävän vähän muutosvastarintaa. Helen ja energiatoimiala ovat isossa muutoksessa, ja on ymmärretty, että datan merkitys on erittäin tärkeä. Ylin johto on tukenut ja kannustanut tätä muutosta. Aina kun on ollut pientä vastarintaa, olemme siirtyneet seuraaviin projekteihin ja keskittyneet niihin alueisiin, joissa on vähiten vastarintaa tai eniten imua. Ne, jotka aluksi epäilivät, ovat usein innostuneet nähdessään, mitä naapuritiimit tai muut yksiköt ovat saavuttaneet datan avulla. Tällöin he tulevat esittämään omia ideoitaan ja ehdottamaan uusia projekteja. Tämä lähestymistapa on ollut meillä toimiva. 

Jos sinulla olisi rajattomasti resursseja, kuten ihmisiä ja rahaa, mitä ongelmia lähtisit ratkomaan energia-alalla datan avulla? 

Ongelmamme olisivat aika samat kuin nyt, mutta rajattomat resurssit antaisivat meille mahdollisuuden toimia nopeammin ja laajemmassa mittakaavassa. Tavoitteenamme on edistää hiilineutraaliutta datan avulla, rakentaa kyvykkyyksiä ja optimoida järjestelmiä, joka ei ole vain Helenin etu, vaan myös kaupunkilaisten ja suomalaisten etu. Olen onnekkaassa asemassa työurallani ja kiihdyttäisin nykyistä tekemistä, enkä muuttaisi suuntaa.  

Vaikka meillä on jo hyviä ennuste- ja optimointimalleja yksittäisille kohteille, kuten vesivoimalle ja hukkalämmölle, suurin haasteemme on kokonaisoptimointi. Esimerkiksi muutos tuulivoimassa voi vaikuttaa lämmöntuotanto- ja varastointikykyyn ja haasteena on yhdistää nämä yhdeksi toimivaksi kokonaisuudeksi. Tätä ongelmaa ratkomme tulevina vuosina. 

Onko jotain, mitä ulkopuoliset tahot voisivat tehdä paremmin, ja mitä Helen tarvitsisi päätöksenteon tueksi? 

Meillä on paljon yhteistyötä esimerkiksi Ilmatieteen laitoksen kanssa, sillä sää on meille erittäin tärkeä tekijä. Rakennusdata on toinen alue, jossa on haasteita. Haluaisimme yhtenäistä ja tarkempaa rakennus- ja kiinteistödatan standardointia, jotta voimme ymmärtää energiankulutusta paremmin. Helsingissä on myös kehitteillä Digital Twinejä rakennuksista, mutta niistä vastaavien tahojen aikataulut eivät ole aina yhteneväisiä meidän kanssamme. 

Tämä on ollut erittäin avartavaa. Olen oppinut paljon uutta energia-alasta. 

Kyllä, olen itsekin oppinut paljon neljän vuoden aikana energia-alalla työskennellessäni. Pikkuhiljaa alkaa ymmärtää, mitä kaikkea tähän liittyy.