V sklopu javne uprave deluje še lokalna samouprava, nešteto javnih služb za varovanje okolja, vremenoslovje, varstvo okolja, energetiko, promet in podobno. Slovenska javna uprava je velik sistem, ki se financira iz prihodkov relativno majhnega števila aktivnega prebivalstva majhne države.

Ob vsakokratnih volitvah se tako med političnimi obljubami, pa tudi v pisarnah in gostilnah ne moremo izogniti debatam o učinkovitosti javne uprave. Vsi modrujemo o tem, kako bi javna uprava lahko dosegla več z manj sredstvi ali manjšim številom ljudi, redko pa se vprašamo, ali bi javna uprava lahko višjo učinkovitost dosegla s pomočjo korenite prenove organizacije dela.

Organizacija dela na podlagi podatkov po svetu že rešuje življenja (in proračune)

Če se ozremo po najbolj odmevnih in uspešnih primerih uporabe big data v javni upravi, ne moremo mimo primerov, ki se v zadnjem času pojavljajo v ZDA, predvsem v velikih mestih in regionalnih uradih, ki se soočajo s podobnimi izzivi, kot jih imamo doma – kako brez bistvenega povečanja sredstev optimizirati storitve javne uprave, če je le mogoče, pa z manjšo porabo sredstev doseči boljše rezultate.

En tak primer je Michael Flowers, direktor analitike Urada za strateško načrtovanje mesta New York, pred leti predstavil na big data konferenci Strata + Hadoop World.

Večino velikih sprememb v razmišljanju navadno sprožijo krizni dogodki in v primeru mesta New York ni bilo nič drugače. Leta 2006 je mesto pretresla novica o požaru v okraju Bronx, v katerem sta življenje izgubila 2 gasilca. V stanovanjskem bloku je zagorelo zaradi električne napeljave, gasilca pa sta se znašla v gorečem stanovanju, ki je bilo pregrajeno z več dodatnimi stenami. V labirintu sob in sten nista našla izhoda iz stanovanja, zato sta se pred ognjem poskusila rešiti s skokom skozi okno stanovanja v 4. nadstropju.

Mesto New York je znano po visokih najemninah in najemnik stanovanja, v katerem je zagorelo, je v stanovanju dogradil 2 spalnici in ju oddajal podnajemnikom. Takšnih primerov je v mestu veliko, pogosto pa se celo dogaja, da lastniki stavb sami nepooblaščeno in v nasprotju z zakonodajo pregrajujejo stanovanja, tako da v stanovanjski blok naselijo celo 2- ali 3-krat več oseb, kot bi jih lahko ob upoštevanju zakonodaje.

Michael Flowers se je tako odločil, da mora mesto najti novo rešitev za inšpekcijske nadzore stanovanjskih enot in njihove protipožarne ustreznosti. Ni imel razpoložljivih sredstev za zaposlitev dodatnih inšpektorjev, zato je moral bolje organizirati delo trenutnega osebja. Zagnal je mali, skoraj skrivni projekt z maloštevilčno skupino mladih analitikov, staro tehnično opremo, a jasno določenim ciljem. Odločili so se zbrati vse informacije, ki jih mesto ima glede nepremičnin, jih združiti v eno obsežno zbirko podatkov in z novo celovito sliko določiti inšpekcijske prioritete v mestu. Predvsem so se odločili zbirati podatke o prijavah neustreznih nepremičnin, podatke o lokacijah, kjer so največkrat ugotovljene kršitve, poleg tega pa še podatke o starosti nepremičnin in finančnem stanju njihovih lastnikov.

Že primerjava pogostosti prijav nepravilnosti in lokacij, kjer so te dejansko ugotovljene, je pokazala, da je organizacija inšpekcij na podlagi prijav neustrezna. Na Manhattnu, kjer živijo najpremožnejši, je bilo prijav največ, kršitve pa so bile največkrat ugotovljene v bolj problematičnih, revnejših soseskah. Slabo finančno stanje lastnikov nepremičnin jim je povedalo, katere nepremičnine se najverjetneje slabo vzdržujejo, starost nepremičnin pa je pokazala, kateri deli mesta imajo največ starih stavb, ki so bile zgrajene pred 1938, ko so bili sprejeti višji standardi požarne varnosti.

S pravimi podatki in metodologijo, ki si jo lahko ogledate na spodnjem video posnetku, so tako bistveno povečali obseg izrečenih ukrepov izselitve iz nevarnih nepremičnin. Boljše ciljanje inšpekcijskega nadzora s pomočjo zbranih podatkov je povečalo število izrečenih ukrepov s 13 % na kar 70 %. Skratka, inšpektorji, oboroženi s pravimi podatki, so bili 5-krat bolj učinkoviti kot prej.

Zakaj prav javna uprava? Ker že ima vse podatke.

Ko o izzivih uporabe big data pristopov govorimo v podjetjih, je zbiranje podatkov največji izziv. Zbiranje podatkov o kupcih, konkurentih, izdelkih, njihovi uporabi in drugih podatkov je zahteven proces. Pogosto ga ovirajo tudi tržne okoliščine, pravica posameznikov, da se izognejo posegom v zasebnost, meje med digitalnim in fizičnim svetom. Ko so podatki zbrani, sta analiza in priprava zaključkov relativno preprosti opravili.

Javna uprava teh težav nima. Ima vse demografske podatke, podatke o nepremičninah, energetiki, statistične podatke o starosti prebivalstva, njihovem premoženjskem stanju in še veliko več. Tako bogat nabor podatkov omogoča predvidevanje potreb po javnih storitvah in optimizacijo vloženega dela. Ko se v mestu dograjuje infrastruktura, ki je prijaznejša starejšim in invalidom, so prav demografski podatki tisti, ki izpostavijo, na katerih območjih bodo imele spremembe največji vpliv na kakovost življenja prebivalcev. Ko se načrtujejo kapacitete oddelkov novega zdravstvenega objekta, lahko demografski podatki okolice ponudijo zanesljivo projekcijo trenutnih potreb in stanja čez nekaj let. Podatki o prometnih povezavah, nesrečah in številu izrečenih kazni za prometne prekrške lahko ponudijo modele za prisotnost prometne policije, ki bo obstoječa sredstva najučinkoviteje izrabila za povečevanje varnosti v prometu.

Zanimivo storitev je skupaj s Transparency International Slovenia pripravil tudi Inštitut Jožef Stefan. Storitev Zakonodajni monitorna osnovi velike količine javno dostopnih podatkov ponuja vpogled v:

• zakonodajne sledi, 
• dejavnost poslancev, 
• lobistične stike ter 
• določene predpripravljene analize. 

Že v prejšnji objavi sem pisal o tem, da e-uprava vstopa v obdobje prilagojenih digitalnih storitev, zgoraj omenjena storitev pa kaže, da digitalna prihodnost slovenske države poleg izboljšane uporabniške izkušnje obeta tudi največjo možno transparentnost.

Prav na vsakem področju v javni upravi se s pomočjo centralno zbranih in organiziranih medresorskih podatkov ponujajo preprosti ukrepi, ki lahko prinesejo bistvene izboljšave kakovosti storitev javnih servisov ali pa korenito izboljšanje njihove učinkovitosti.

Majhnost je breme, obenem pa tudi prednost

Če smo v primerjavi z velikimi državami pod večjim pritiskom in na nekaterih področjih v zaostanku, imamo to prednost, da lahko spremembe in izboljšave implementiramo veliko hitreje. V ZDA se za podobne pristope vedno pogosteje uporablja beseda Moneyball, ki je prav Sloveniji pisana na kožo.

Moneyball je film, posnet po resnični zgodbi, o vzponu enega najrevnejših baseball klubov. Predsednik kluba Oakland Athletics, čigar proračun je bil kar 5-krat manjši od velikih klubov v ligi, se je zavedal, da se lahko propadu izogne samo tako, da popolnoma spremeni svoj pristop do upravljanja ekipe. Namesto na tradicionalno intuicijo in subjektivna mnenja skavtov se je tako zanesel na napredno analitiko igralcev in ekipo sestavil iz igralcev, ki so ustrezali matematičnemu modelu potreb kluba, a so bili v širši ligi podcenjeni. Ekipa Oakland Athletics je to leto dosegla rekordnih 20 zaporednih zmag in za vedno spremenila ocenjevanje vrednosti igralcev v tem športu.

Slovenija je v podobnem položaju. Naša državna uprava je med najmanjšimi v evropski druščini. Državljanom, gospodarstvu in družbi nasploh mora omogočiti perspektivo in razvoj kljub omejenim sredstvom. Podatke, ki jih potrebuje za bolj kakovostno odločanje, na srečo že ima. Od visokega cilja učinkovitejše javne uprave, ki se bo do naslednjih volitev zopet prikradel v dnevne sobe, pisarne in gostilne, nas tako loči samo še zbir različnih podatkov na enem mestu in nekaj bistrih analitičnih umov, ki bodo znali iz njih izluščiti praktične usmeritve.