Tämä opas johdattaa sinut datatalouden perusteisiin, data-avaruuksien merkitykseen sekä käytännön keinoihin, joilla yritykset voivat hyödyntää dataa liiketoiminnan kehittämisessä. Saat myös tietoa sääntelystä, työkaluista ja esimerkeistä, jotka auttavat tarttumaan datatalouden tarjoamiin mahdollisuuksiin.

Datatalousopas on kehitetty osana Etelä-Savon datatalouden kiihdyttämö: Jaettu data yhteisenä menestystekijänä (DAME) -hanketta 2024-2025. Hanke on Euroopan unionin osarahoittama. Tuen on myöntänyt Etelä-Savon ELY-keskus Euroopan aluekehitysrahastosta.

Sisällysluettelo

• Mikä on datatalous?• Mikä on data-avaruus?• Datatalouden ja data-avaruuksien tilannekuva• Yrityksen datakyvykkyydet• Tiekartta datavetoiseen tekemiseen• Data-avaruuksien liiketoimintamallit ja käyttötapaukset• Data-avaruuden sääntökirja• Datatalouteen liittyvää sääntelyä• DAME-hankkeen datatalouden pilotoinnit• Esimerkkejä data-avaruuksista• Yhteystyö ja verkostoituminen• Lähteet

Mitä on datatalous?

Ihmiset ja yritykset luovat ja jalostavat dataa valtavia määriä joka päivä. Luemme sähköposteja, ostamme verkossa ja käytämme älylaitteita ja digipalveluita jatkuvasti. Dataa on strukturoiduissa muodossa taulukoissa ja strukturoimattomasti ääni, video- ja kuvatallenteissa. Tämä on raaka-ainetta datataloudelle. (Business Finland, 2025) 

Datatalous viittaa taloudelliseen järjestelmään, joka kattaa datan keräämisen, analysoinnin, jakamisen ja hyödyntämisen eri liiketoiminta- ja yhteiskunnallisissa prosesseissa. Se mahdollistaa innovaatioiden edistämisen, tehokkuuden parantamisen ja päätöksenteon tukemisen. Datataloudessa toiminta perustuu tietosuojaan ja sääntelyyn, ja dataa jaetaan noudattaen sovittuja pelisääntöjä. (Sitra, n.d.)

Datatalouden odotetaan muodostuvan merkittäväksi teollisuusalaksi entisten rinnalle. Se tarjoaa huomattavaa kasvupotentiaalia tehostamalla olemassa olevia toimia ja kehittämällä uusia. (Business Finland, 2025; Sitra, n.d.). Yhteiskunnallisesti data voi edistää kestävää kehitystä, parantaa julkisia palveluita ja tukea yhteiskunnallista hyvinvointia. Liiketoiminnassa yritykset voivat kehittää uusia liiketoimintamalleja ja parantaa kilpailukykyään. Yksilötasolla data mahdollistaa entistä henkilökohtaisemmat ja käyttäjän tarpeisiin räätälöidyt palvelut. (Sitra, n.d.). 

Mikä on data-avaruus?

Data-avaruudella tarkoitetaan yhteisiin periaatteisiin ja pelisääntöihin perustuvaa infrastruktuuria, joka tarjoaa ekosysteemeille keinot luotettavaan ja tehokkaaseen tiedon jakamiseen ja tiedon vaihtoon. Data-avaruudet mahdollistavat uusien käyttäjien ja käyttötapausten lisäämisen skaalautuvasti, mikä tukee kasvua ja uusien käyttötapausten toteuttamista. (Sitra, 2024b)

Data-avaruuksilla on useita tavoitteita. Ensinnäkin ne pyrkivät mahdollistamaan tehokkaan ja turvallisen datan jakamisen. Lisäksi ne tukevat ekosysteemejä luoden puitteet, joissa eri organisaatiot voivat tehdä yhteistyötä ja jakaa dataa yhteisten tavoitteiden saavuttamiseksi. Data-avaruudet tarjoavat myös merkittäviä liiketoiminnallisia hyötyjä, sillä ne auttavat yrityksiä hyödyntämään dataa liiketoimintamalleissaan, mikä voi johtaa uusiin innovaatioihin ja tehokkuuden parantamiseen. (Sitra, 2024b)

Kuva 1: Esimerkki data-avaruuden käyttötapauksesta ja arvonjakomallista (Sitra, 2024a).

Datatalouden ja data-avaruuksien tilannekuva

Datatalous on kehittynyt suotuisasti Suomessa 2020-luvulla ja Suomi onkin eräs johtavista datataloudessa tarvittavien teknologioiden ja innovaatioiden kehittäjistä Euroopassa. Sitran tilannekuvan, työ- ja elinkeinoministeriön sekä elinkeinoelämän tutkimuslaitoksen arvioiden mukaan haaste kansallisessa datataloudessa on dataperustaisen lisäarvon tuottamisessa. Yritykset hyödyntävät dataa, mutta esimerkiksi big dataa hyödyntäviä liiketoimintamalleja oli vain yhdellä prosentilla yrityksistä. (Ali-Yrkkö ym., 2023) 

Kotimaisia data-avaruushankkeita on 30 kpl 15 toimialalta ja niissä on mukana satoja organisaatioita. Näkymä antaa viitteitä alan hitaasta käynnistymisestä, jonka kehittyminen tarvitsee tukea ja työtä. (Business Finland, 2025) 

Työ- ja elinkeinoministeriö on käynnistänyt datatalouden vauhdittamiseen tähtäävän kasvuohjelman vuonna 2025, jolla edistetään dataperustaisen liiketoiminnan kasvua Suomessa (Työ- ja elinkeinoministeriö, 2025):  

”Uusi suomalainen elinkaarikestävä datatalous, joka rakentuu elinkaaressaan kannattaville ja skaalautuville dataperustaiseen arvonmuodostukseen perustuville liiketoimintamalleille sekä kovalle suomalaiselle datateknologia-, datainfrastruktuuri- ja data-avaruusosaamiselle. Elinkaarikestävä datatalous on dataperusteisen arvonmuodostuksen liiketoimintainnovaatioiden ja kasvun lähde. Elinkaarikestävä datatalous on myös välttämättömyys dataperusteisten uusien teknologioiden, kuten tekoälyn ja suurteholaskennan, menestyksekkäälle soveltamiselle.”

Yrityksen datakyvykkyydet

Toimiva datatalous ja dataväylät edellyttävät organisaatioilta osaamista eri tasoilla: kehitystyö alkaa datan hallinnan parantamisesta ja laajenee yhteistyöhön yli organisaatiorajojen. Kyvykkyyksien kehittäminen on tärkeää, jotta organisaatiot voivat osallistua yritysten välisiin ekosysteemeihin ja toimintojen kehittämiseen. (Sitra, 2024b) 

Kuva 2: Organisaation datatalouden kyvykkyyksien kolme tasoa (Sitra, 2024b).

Ensimmäisellä tasolla puhutaan organisaation sisäisistä datakyvykkyyksistä, joissa data on organisoitu datatuotteiksi, joita pystytään hyödyntämään tehokkaasti esimerkiksi organisaation eri osastojen välillä (Sitra, 2024b). Näihin sisäisiin kyvykkyyksiin kuuluvat muun muassa johdon dataosaaminen ja tietojohtaminen, dataohjattu kulttuuri ja osaaminen, tiedonhallinta, datainfrastruktuuri, datan analysointi ja visualisointi sekä tietoturva ja tietosuoja (Business Finland, 2025). 

Toisella tasolla jaetaan dataa organisaation rajat ylittävissä verkostoissa, tavoitteena hyödyntää dataa tavalla, joka edistää liiketoimintaa. Koska kyseessä ovat yksittäiset käyttötapaukset, datan jakamisen toimintamallien ei tarvitse olla skaalautuvia. (Sitra, 2024b) 

Kolmannella tasolla puhutaan data-avaruuksista, joissa datan jakaminen on skaalautuvaa, tukien useita käyttötapauksia ja toimijoita. Data-avaruudessa uusien toimijoiden ja käyttötapausten liittäminen onnistuu pienellä vaivalla. (Sitra, 2024b) 

Kyvykkyyksien kartoittamiseen on olemassa apuvälineitä, joiden avulla voi muodostaa kuvan nykytilasta ja kehitystarpeista datataloudessa edistymiseksi, kuten Tieken datavalmiuskartoitus ja Business Finlandin roolikartoitus (Oivaltaja, muuttuja, verkostoituja, kasvaja), joka on kuvattu tarkemmin Business Finlandin ’Data, datatalous ja kasvu’ -käsikirjassa (sivu 43). 

Työkaluja ja resursseja: 

• Business Finland – Digital-Native Company Playbook sekä Data, Datatalous ja Kasvu -pelikirjat. Pelikirjat auttavat yrityksiä uudistumaan diginatiiveiksi, hyödyntämään datataloutta ja kasvamaan EU:n tarjoamien mahdollisuuksien avulla.
• Dataspaces Alliance Finland (DSAF) – Datasta PK-yritysten kasvualusta -opas. Opas rahoitukseen ja datan hyödyntämisen käytäntöihin.
• Sitra – Kilpailukykyä datasta -käsikirja. Opas ekosysteemiyhteistyön rakentamiseen ja datan hyödyntämiseen, sisältäen käytännön mallit, työkalut ja esimerkit edelläkävijöiltä.
• Tietoyhteiskunnan kehittämiskeskus (TIEKE) – Datatalousosaamisella vastuullista kilpailukykyä. Maksullinen valmennus, joka auttaa hyödyntämään dataa liiketoiminnassa, ymmärtämään EU:n datasääntelyn vaikutukset sekä kehittämään uusia palveluja datatalouden verkostoissa.
• Tietoyhteiskunnan kehittämiskeskus (TIEKE) – Datavalmiuskartoitus. Työkalu, joka auttaa pk-yrityksiä arvioimaan datavalmiudet, tunnistamaan kehityskohteet ja suunnittelemaan seuraavat askeleet datan hyödyntämisessä.

Tiekartta datavetoiseen tekemiseen

Jotta datasta saadaan uutta liiketoimintaa, tarvitaan ihmisiä, jotka ovat kiinnostuneita luomaan arvoa datasta. Ensimmäinen askel on ymmärtää datan liiketoiminnallinen merkitys: data ei ole pelkkiä bittejä, vaan strateginen resurssi, joka voi ohjata päätöksiä ja synnyttää uusia palveluita. Toiseksi, yrityksellä on oltava kyvykkyydet datan hyödyntämiseen: osaaminen, infrastruktuuri, tietoturva ja kulttuuri, joka tukee datavetoista toimintaa. (Business Finland, 2025)

Kolmanneksi, kun datan arvo ja omat kyvykkyydet on tunnistettu, seuraava askel on verkostoituminen. Yksin toimiminen rajoittaa datan potentiaalia, sillä suurin arvo syntyy, kun dataa yhdistetään ja jaetaan hallitusti muiden kanssa. Dataverkostot tarjoavat tämän mahdollisuuden: ne tuovat yhteen toimijoita, jotka jakavat dataa sopimusten pohjalta, mikä avaa uusia innovaatioita ja liiketoimintamalleja. Kun useat verkostot yhdistyvät, syntyy dataekosysteemi: laajempi kokonaisuus, jossa dataa hyödynnetään innovaatioiden, kustannussäästöjen ja uusien liiketoimintamallien luomiseksi. (Business Finland, 2025)

Dataekosysteemien kehitystä tukevat data-avaruudet, jotka tarjoavat infrastruktuurin datan jakamiseen turvallisesti, tehokkaasti ja skaalautuvasti. Ne luovat yhteiset pelisäännöt ja tekniset ratkaisut, joiden avulla ekosysteemit voivat toimia luotettavasti ja laajentua. (Business Finland, 2025)

Data-avaruuksien tukikeskus (DSSC) jakaa data-avaruuden kehityksen viiteen vaiheeseen: tutkiva vaihe, valmisteluvaihe, toteutusvaihe, operatiivinen vaihe ja laajentumisvaihe. Tutkivassa vaiheessa tunnistetaan kiinnostuneita sidosryhmiä ja hahmotellaan käyttötapauksia. Valmisteluvaiheessa on saatu tarpeeksi sitoutuneita osallistujia, ja hanke data-avaruuden rakentamiseksi käynnistyy. Samalla ryhdytään kehittämään käyttötapauksia sekä hankkimaan resursseja pilotin toteuttamista varten. (DSSC, 2024)

Kuva 3: Data-avaruushankkeen viisi vaihetta (DSSC, 2024).

Toteutusvaihe alkaa, kun hankkeella on suunnitelma ja resurssit data-avaruuspilotin tekemiseen, jonka toteuttaminen edistää data-avaruuden infrastruktuurin sekä hallintomallin kehittymistä. Operatiivisessa vaiheessa data-avaruus on toiminnassa: hankkeella on toimiva infrastruktuuri sekä hallintomalli, ja data-avaruus tuottaa arvoa. Laajentumisvaiheessa data-avaruus kasvaa uusien osallistujien ja käyttötapausten myötä, ja sen toimintamalli on taloudellisesti ja toiminnallisesti kestävä. (DSSC, 2024)

Työkaluja ja resursseja:

• Data-avaruuksien tukikeskus (DSSC) – Data-avaruuden suunnittelun aloituspaketti. Opas, joka auttaa suunnittelemaan data-avaruuksia kokonaisvaltaisesti – sisältää tarkistuslistan ja ohjeet liiketoiminnan, juridisten, teknisten ja operatiivisten vaatimusten huomioimiseen.
• Data-avaruuksien tukikeskus (DSSC) – Data-avaruuksien suunnittelumalli. Ohjeistus, joka auttaa organisaatioita rakentamaan ja kehittämään data-avaruuksia standardien, parhaiden käytäntöjen ja yhteentoimivuuden pohjalta.
• Data-avaruuksien tukikeskus (DSSC) – DSSC:n data-avaruuksien työkalupakki. Sisältää kymmeniä työkaluja ja resursseja, kuten mallipohjat, ohjeet, koulutusmateriaalit ja esimerkkitoteutukset, jotka tukevat data-avaruuksien rakentamista.
• Tietoyhteiskunnan kehittämiskeskus (TIEKE) – TIEKE:n data-avaruuksien työkalupakki. Suomenkielinen versio DSSC:n data-avaruuksien työkalupakista, joka sisältää mallipohjia, ohjeita ja resursseja data-avaruuksien suunnittelun ja toteutuksen tueksi.
• Virtual Finland – Testbed: datatalouden kokeilualusta. Maksuton testialusta, jossa voi kokeilla moderneja ja standardoituja datan jakamisen ratkaisuja eri organisaatioiden välillä.

Data-avaruuksien liiketoimintamallit ja käyttötapaukset

Data-avaruuksien liiketoimintamalleissa arvonluonti tapahtuu useiden organisaatioiden yhteistyönä, ja arvo syntyy datan jakamisesta, käyttöoikeuksien hallinnasta ja yhteisten palveluiden hyödyntämisestä. Data-avaruuden hallintomallissa määritellään osallistujat, datan jakamisen keinot sekä miten kustannukset jaetaan. Data-avaruushankkeen alkuvaiheessa rahoitus voi tulla julkisista ohjelmista, mutta myöhemmin osallistujat voivat maksaa palveluista tai käyttöoikeuksista. Liiketoimintamallin kehitys ei ole yksittäisen tahon tehtävä, vaan se vaatii yhteiskehittämistä eri organisaatioiden välillä. (DSSC, 2025a)

Data-avaruuden todellinen arvo syntyy sen käyttötapauksista: konkreettisista tilanteista, joissa datan jakaminen tuottaa mitattavia hyötyjä. Ilman houkuttelevia käyttötapauksia data-avaruus voi jäädä paikalleen, sillä osallistujat hakeutuvat ympäristöihin, jotka tarjoavat selkeää ja käytännönläheistä arvoa. Käyttötapausten kehittäminen on jatkuva iteratiivinen prosessi, joka sisältää seuraavanlaisia vaiheita: 1) käyttötapausten tunnistaminen, 2) käyttötapausten tarkentaminen, 3) käyttötapausten toteutus, sekä 4) käyttötapausten jatkuva parantaminen. Tehokas käyttötapausten kehittäminen houkuttelee osallistujia, edistää data-avaruuden käyttöönottoa ja varmistaa data-avaruuden pitkäaikaisen elinvoimaisuuden. (DSSC, 2025b)

Data-avaruuden sääntökirja

Data-avaruuden määrittää sen sääntökirja, jota kaikki osallistujat noudattavat. Data-avaruudessa datan oikeuksien haltija päättää, millä ehdoilla heidän dataansa saa käyttää. Data-avaruudet mahdollistavat oikeudellisen varmuuden datan käsittelyyn. (Sitra, 2022)

Data-avaruuden sääntökirjan avulla osapuolet voivat perustaa luottamukseen perustuvia dataverkostoja, joilla on yhteinen missio, visio ja arvot. Sääntökirja auttaa datan tarjoajia ja käyttäjiä arvioimaan lainsäädännön ja sopimusten vaatimuksia sekä omaksumaan käytäntöjä, jotka edistävät datan käyttöä ja riskien hallintaa. Sääntökirja koostuu dataverkoston kuvauksesta sekä perustamissopimuksesta. (Sitra, 2022)

Työkaluja ja resursseja:

• Data-avaruuksien tukikeskus (DSSC) – Hallinnollinen viitekehys. Hallinnollinen viitekehys ja ohjeet datatilojen juridisen perustan rakentamiseen.
• Sitra – Data-avaruuksien sopimuspohjat. Sopimuspohjat tarjoavat joustavat ja muokattavat malliratkaisut datan yhteiskäytön järjestämiseen.
• Sitra – Reilun datatalouden sääntökirja. Opas, joka tarjoaa käytännön malleja ja ohjeita dataverkostojen rakentamiseen sekä sisältää sopimusmalleja, kontrollikysymyksiä ja lainsäädännön noudattamista tukevia ohjeistuksia.
• Tietoyhteiskunnan kehittämiskeskus (TIEKE) – Sopimuspohjat-palvelu. TIEKE:n maksullinen sopimuspohjat-palvelu tarjoaa valmiit, muokattavat ICT-sopimuspohjat suomeksi ja englanniksi, jotka auttavat säästämään aikaa ja vähentämään sopimusriskejä.

Datatalouteen liittyvää sääntelyä

• Data-asetus (Data act): EU:n asetus, jonka tavoitteena on EU:n datatalouden kiihdyttäminen tekemällä teollisuus- ja IoT-datasta helpommin saatavaa, käytettävää ja jaettavaa. Säädös muun muassa varmistaa reilut ehdot datan jakamiselle, edistää datan yhteentoimivuutta ja auttaa suojaamaan henkilötietoja sekä kauppasalaisuuksia. Asetus tuli voimaan syyskuussa 2025. (Euroopan komissio, 2025b) 

• Datanhallinta-asetus (Data governance act): EU:n asetus, joka pyrkii lisäämään luottamusta datan jakamiseen, vahvistamaan mekanismeja datan saatavuuden parantamiseksi ja poistamaan teknisiä esteitä datan uudelleenkäytölle. Se tukee yhteisten eurooppalaisten data-avaruuksien kehittämistä strategisilla aloilla, kuten terveys, ympäristö, energia, liikkuvuus ja valmistusteollisuus. Asetus tuli voimaan vuonna 2023. (Euroopan komissio, 2024)

• Tekoälyasetus (AI act): EU:n tekoälyasetuksen tavoitteena on luoda luotettava ja ihmiskeskeinen tekoälyn käyttö Euroopassa, varmistaen turvallisuuden, perusoikeudet ja innovaatioiden kehittyminen. Se kieltää tekoälyä käyttäen esimerkiksi huijaukset, petokset ja manipuloinnin. Asetus luo kehykset yleiskäyttöisille tekoälyille, luoden vaatimukset läpinäkyvyydelle, tekijänoikeuksien noudattamiselle ja riskien hallinnalle. Tekoälyasetus tulee voimaan vaiheittain: osa kohdista on jo voimassa, ja koko säädös tulee voimaan elokuuhun 2027 mennessä. (Euroopan komissio, 2025a)

• Digimarkkinasäädös (Digital Markets Act): EU:n digimarkkinasäädöksen (EU:n asetus 2022/1925) tavoitteena on varmistaa reilu kilpailu digitaalisella sektorilla, riippumatta yhtiön koosta, edesauttaen pienempien digiyhtiöiden kilpailukykyä. Säädös muun muassa estää suurten digipalveluntarjoajien epäreilun liiketoiminnan harjoittamisen ja luo heille selkeät oikeudet ja velvoitteet sekä mahdollistaa kuluttajille parempien palveluiden tarjoamisen oikeudenmukaisemmilla hinnoilla. Digimarkkinasäädös liittyy läheisesti digipalvelusäädökseen. Asetus tuli voimaan vuonna 2023. (Eurooppa-neuvosto, 2025a)

• Digipalvelusäädös (Digital services act): Digipalvelusäädös (EU:n asetus 2022/2065) tekee digiyhtiöt EU:n sisällä vastuullisiksi sisällöistä, joita julkistetaan heidän alustoillaan. Digipalvelusäädöksen tavoitteena on luoda turvallisempi verkkoympäristö yksilöille ja yrityksille sekä samalla suojella ihmisten perusoikeuksia digitaalisessa tilassa. Säädös muun muassa mahdollistaa nopean reagoinnin laittomaan sisältöön sekä lisää läpinäkyvyyttä palveluiden käyttöehtoihin ja algoritmien suosituksiin. Asetus on tullut voimaan vuoden 2024 helmikuussa. (Eurooppa-neuvosto, 2025b)

• Digitaalinen tuotepassi (Digital product passport): EU alkaa vuosien 2024–2030 aikana edellyttää, että useimpiin EU-markkinoilla myytäviin tuotteisiin liitetään digitaalinen tuotepassi ekosuunnitteluasetuksen (2024/1781) mukaisesti (Euroopan parlamentti ja neuvosto, 2024; European Data Portal, 2024). Digitaalisen tuotepassin tavoitteena on lisätä läpinäkyvyyttä, kestävyyttä ja vastuullisuutta tuotteiden arvoketjuissa tarjoamalla yksityiskohtaista ja luotettavaa tuotetietoa (European Data Portal, 2024).

Työkaluja ja resursseja:

• Open Data Institute (ODI) – Dataetiikan suunnittelupohja on työkalu, joka auttaa kaikenkokoisia projekteja tunnistamaan ja hallitsemaan eettisiä kysymyksiä datan keräämisessä, jakamisessa ja käytössä.
• Sitra – Datatalouden ABC. Materiaalipaketti, joka sisältää itseopiskelukursseja EU:n datasääntelystä, niiden vaikutuksista ja mahdollisuuksista digipalveluille ja yrityksille.
• Tietosuojavaltuutettu – Tietosuojan vaikutustenarviointi. Vaikutustenarvioinnin avulla arvioidaan henkilötietojen käsittelyn riskejä ja varmistetaan tietosuojavaatimusten noudattaminen.
• Tietoyhteiskunnan kehittämiskeskus (TIEKE) – Datavastuullisuuden valmennus. Maksullinen kurssi, jonka avulla organisaatiot voivat kehittää vastuullista datan ja tekoälyn hyödyntämistä käytäntöön sovellettavien menetelmien ja työkalujen avulla.

DAME-hankkeen datatalouden pilotoinnit

Kaakkois-Suomen ammattikorkeakoulussa toteutetussa Etelä-Savon datatalouden kiihdyttämö – jaettu data yhteisenä menestystekijänä (DAME) -hankkeessa suoritettiin kuusi datatalouspilottia eri toimialoilla Etelä-Savon maakunnassa. Pilottien tavoitteena oli edistää ja kokeilla datan jakamisen mahdollisuuksia yhteistyössä kumppaneiden kanssa. Piloteista voit saada ideoita siitä, millaisia toimintamalleja datataloudessa voi hyödyntää.

1. Energiantuotannon ja energiankäytön optimointi

Aihe käsitteli energiantuotannon ja energiankäytön optimointia maatilaympäristössä. Tavoitteena oli parantaa maatilan energiatehokkuutta ja tuottaa tietopohjaa laajemman optimointijärjestelmän käyttöönottoon. Pilotissa kehitetty dataperustainen järjestelmä hyödyntää sääennusteita, Fingridin sähkömarkkinadataa sekä maatilan reaaliaikaista energian kulutus- ja tuotantotietoa. Mittauksista ja rajapinnoista kerätty data tarjoaa reaaliaikaista tietoa energian kustannuksista, säätiedoista sekä CHP-järjestelmän tilasta ja kokonaisenergiasta. Tekoälymalli tulkitsee sille annettua dataa ja antaa suosituksia käyttäjälle energiankulutukseen liittyvistä toimenpiteistä. Suosituksia on mahdollista tarkentaa ottamalla käyttöön lisää datalähteitä. Pilottiin osallistuivat Harjun maatalous Oy, SuomiConnect Oy (nykyisin Nordic partners Oy) ja ProAgria Etelä-Savo ry.

2. Kalatalouden avoin data

Pilotissa kartoitettiin avoimia datalähteitä ja rajapintoja kalatalouden toiminnoista sekä kalataloussektoriin liittyviä data-avaruuksia. Kyselyllä selvitettiin, millaisia ongelmia kaupalliset kalastajat kohtaavat ja miten datan käyttö ja jakaminen voisivat tuoda lisäarvoa sekä yksittäisille kalastajille että kalataloudelle. Tavoitteena oli parantaa ymmärrystä Järvikala-sovelluksen tietojen hyödyntämisestä kalastajien elinkeinon ja liiketoiminnan edistämiseksi sekä logistiikan optimoimiseksi. Pilottiin osallistuivat Itä-Suomen Kalaleader ry, NFleet Oy ja Suomen sisävesiammattikalastajien liitto ry (SSAK).

3. Tulvien ennakointi yhdistämällä paikallisia datalähteitä

Kiertotalouden pilotissa kartoitettiin paikallisia sää- ja vesidatalähteitä, joita voidaan hyödyntää tulvavaroitusjärjestelmän kehittämisessä. Pilotissa luotiin käyttöönotettujen datalähteiden avulla Proof-of-Concept-sovellus, joka seuraa säätilannetta ja antaa ennakkovaroituksia rankkasateiden aiheuttamista tulvista. Pilotissa tehty ennakkovaroitusjärjestelmän järjestelmäanalyysi luo hyvän pohjan jatkokehitykselle ja laajemmalle käyttöönotolle alueellisessa tulvavarmuuden parantamisessa. Pilotti toteutettiin yhteistyössä Mikkelin kaupungin, BEM-klusterin, Miksei Oy:n, Mipro Oy:n ja Ramboll Oy:n kanssa.

4. Avoimen kulttuuriperintötiedon hyödyntäminen

Aiheena on yhdistää Etelä-Savoa koskevaa digitaalista kulttuuriperintöaineistoa eri lähteistä. Data ohjataan käyttöön ETKOT-hankkeessa muotoiltavalle botille. Botti hyödyntää tekoälyavusteisesti aineistoa ja seuloo käyttäjälle kyselyä vastaavaa tietoa arkistoiduista kirjoituksista ja kuvista. Tavoitteena on mahdollistaa aineistojen uudenlainen esitystapa ja edistää niiden parempaa saavutettavuutta laajemman yleisön käyttöön. Pilottiin osallistuivat Disec Oy, Elinkeinoelämän keskusarkisto ja Kansallisarkisto.

5. Hyvinvointidatasta arjen hyvinvointia

Pilotin tavoitteena on havainnollistaa yksilön hyvinvointidatan (uni, ravinto, aktiivisuus, glukoosi) välisiä yhteyksiä ja tarjota osallistujille selkeä palautemalli eri datalähteiden yhdistämisen avulla. Malli kokoaa yksilön itse tuottaman datan yhteen näkymään, joka tukee arjen valintoja ja edistää kokonaisvaltaista hyvinvointia. Pilotissa kerättiin tietoa käyttäjäkokemuksista sekä kokemuksia hyvinvointidatan luvitusprosessista. Pilottiin osallistuivat Sensotrend Oy, Tanhuvaaran säätiö sr sekä Saimaa Stadiumi Oy.

6. Älykäs sosiaalisen median sisältöjen suodatus

Pilotissa keskityttiin älykkään sisällönsuodatuksen ja -jakelun teknologioihin FeedPilot-palvelun kehittämisen ja testauksen yhteydessä. Palvelun avulla käyttäjät voivat luoda yksilöllisiä sisältösyötteitä perustuen omiin kiinnostuksen kohteisiinsa ja viitattuihin lähteisiin. Avoin teknologia ja läpinäkyvät algoritmiset suositukset tarjoavat vaihtoehdon suurten alustojen suljetuille suositusjärjestelmille. Pilottiaihio on lähtöisin Cluetail-yritykseltä, jolla on intressi kaupallistaa datatalousideaa avoimen lähdekoodin pohjalta pilotin jälkeen. Pilottiin osallistuivat Cluetail Oy, Contrasec Oy ja Metatavu Oy.

Esimerkkejä data-avaruuksista

Meriliikenteen data-avaruus

Fintraffic koordinoi suomalaisen meriliikenteen data-avaruuden kehitystyötä. Kehitystyö käynnistyi kahden Sitran yhteisrahoittaman pilottihankkeen avulla: Just-in-Time Arrival käyttötapaus sekä Virtual Port Arrival pilotti. (Sitra, 2024b)

Just-in-Time Arrival käyttötapauksessa kehitettiin oikea-aikaisen satamaan saapumisen käsittely, jossa sovellettiin koneoppimista, jotta saataisiin tarkempi arvio aluksen saapumisajasta, parantaen matkan suunnittelua ja vähentäen tarpeetonta odottelua satamissa. Tämän menetelmän avulla satamien operatiiviset kustannukset voivat vähentyä jopa 27 prosenttia ja rahdin lyhentynyt läpimenoaika voi tuottaa jopa 20 prosenttia säästöjä rahdin omistajille. (Sitra, 2024b)

Virtual Port Arrival -pilotti analysoi reaaliaikaista dataa useilta yhteistyökumppaneilta, jotta laivojen saapumisajat voidaan optimoida. Jos satamassa havaitaan viivästys, laiva voi hidastaa vauhtiaan ajoittaakseen saapumisensa hetkeen, kun satamapaikka on käytettävissä, vähentäen turhaa polttoaineen kulutusta ja odotusaikaa. (Sitra, 2024b). Tuloksena 45 miljoonaa euroa säästöjä polttoaineissa ja päästökaupanteossa sekä 24 prosenttia vähemmän hiilidioksidipäästöjä ja 20 prosenttia vähemmän energiankulutusta (Siili Solutions, n.d.; Sitra, 2024b).

Helsinki-Vantaan lentoaseman datahub

Lentorahdin sujuva käsittely vaatii monien toimijoiden yhteistyötä. Nykyistä prosessia hidastavat manuaaliset tietojen siirrot sekä puutteellinen näkyvyys reaaliaikaiseen rahtitietoon. Helsinki-Vantaan lentokentällä toteutettu datahub-projekti pyrkii ratkaisemaan nämä haasteet kehittämällä datavetoisia ratkaisuja lentorahdin käsittelyyn. (Sitra, 2024b)

Projektissa tunnistettiin useita käyttötapauksia, joiden kautta datahub voisi tuoda lisäarvoa: CO2-päästötietojen kerääminen lähetyksistä, lähetyksen tilan optimointi oikeilla pakkausmitoilla, digitaalinen tullikäsittely, reaaliaikainen rahdin tilanneportaali sekä sääntelyvaatimusten hallinta eri toimijoille. Liiketoiminta-analyysin mukaan näiden käyttötapausten toteuttaminen voisi tuottaa jopa 10 prosentin kustannussäästöt lentoyhtiöille, rahdin käsittelyyn liittyville logistiikkayrityksille sekä lähettäjille. Tämä saavutetaan tehostamalla prosesseja, parantamalla ennakoituvuutta ja vähentämällä manuaalista työtä. (Sitra, 2024b)

Alla olevista resursseista voit löytää lisää esimerkkejä data-avaruuksista:

• Data-Spaces Alliance Finland (DSAF) – Data-avaruusaloitteita. Kooste suomalaisista ja eurooppalaisista data-avaruuksiin liittyvistä hankkeista ja niitä tukevista aktiviteeteista, joissa on suomalaisia osallistujia.
• Euroopan komissio – Yhteisiä eurooppalaisia data-avaruuksia. Kattava katsaus eurooppalaisiin data-avaruuksiin eri sektoreilla, kuten maataloudessa, kulttuuriperinnössä, energiassa, terveydessä ja innovaatioissa, jotka ovat parhaillaan kehitteillä tai käyttöönotossa.

Yhteistyö ja data-avaruuksiin liittyvä verkostoituminen

Verkostoitumisen arki alkaa yksinkertaisesta kysymyksestä: kenen kanssa luomme arvoa ja millä pelisäännöillä. Sitran tilannekuva ehdottaa tarkastelua kolmen roolin kautta: käyttäjät, tekijät ja tukijat (Sitra, 2024b). Käyttäjät ovat organisaatioita, jotka hyödyntävät data-avaruuksia liiketoiminnassa; tekijät käynnistävät ja rakentavat hankkeita; tukijat mahdollistavat etenemisen rahoituksella ja resursseilla (Sitra, 2024b). 

Kuva 4: Data-avaruuksien osapuolet (Sitra, 2024b).

Data Spaces Alliance Finland (DSAF) kokoaa hankkeiden tekijät ja tukijat, mutta suuntaa viestinsä nimenomaan käyttäjille: miten voi liittyä mukaan ja millaisia liiketoimintahyötyjä on saavutettavissa (DSAF, n.d.a). Allianssin tavoitteita kasvu, kypsyminen ja arvonluonti on tukemassa 27 jäsentä. DSAF:n kautta saa näkyvyyden yhdestä paikasta työkaluihin, palveluihin ja kumppaneihin, joita data-avaruuksiin kiinnittyminen vaatii. (DSAF, n.d.b). 

Datatalouden aloittaminen ei vaadi mittavia investointeja vaan päätöksen datan hyödyntämisen aloittamisesta (DSAF, n.d.a). Ideaa voi sparrata ja jalostaa esimerkiksi DSAF:n asiantuntijoiden (DSAF, n.d.b) ja kehitystyötä tekevien korkeakoulujen kanssa yhteishankkeissa. 

Näin kiihdytät datan hyödyntämistä yrityksessäsi DSAF:n ohjeilla (DSAF, n.d.a):  

1. Tee datavalmiuskartoitus – arvioi nykytila (prosessit, data, integraatiot, osaaminen) ja tunnista tärkeimmät kehityskohteet.  

2. Kehitä osaamista ja ota työkalut käyttöön – hyödynnä esim. Sitran datatalouden tiekarttaa, Business Finlandin pelikirjoja ja pk-yrityksille suunnattuja valmennuksia.  

3. Osallistu kasvuhankkeisiin ja hae rahoitusta – kartoita Business Finlandin Data Economy -ohjelma ja muut rahoituskanavat.  

4. Verkostoidu – liity toimialasi dataverkostoihin ja ekosysteemeihin; tule mukaan Data Spaces Alliance Finland -verkostoon tuomalla oma panoksesi.  

5. Kokeile ja iteroi – käynnistä pienet pilotit, mittaa vaikutus (aika, kustannus, laatu), opi ja skaalaa toimivat ratkaisut.  

Etelä-Savon ja Kaakkois-Suomen alueella Kaakkois-Suomen ammattikorkeakoulu kehittää alueellisista datataloutta Digitalia-yksikössä. Yhteistiedot löydät sivulta memorylab.fi/yhteystiedot.

Lähteet

• Ali-Yrkkö, J., Kässi, O., Pajarinen, M. & Rouvinen, P. (2023). Digibarometri 2023: Data, tekoäly ja talouskasvu. Taloustieto Oy. Haettu 8.12.2025 osoitteesta https://www.etla.fi/julkaisut/muut-julkaisut/digibarometri-2023-data-tekoaly-ja-talouskasvu/ 
• Business Finland. 2025. Käsikirja: Data, datatalous ja kasvu -käsikirja – Näin hyödynnät EU:n mahdollisuudet yrityksessäsi. Haettu 4.12.2025 osoitteesta https://www.businessfinland.fi/ajankohtaista/uutiset/2025/digital-native-company-playbook-ja-data-datatalous-ja-kasvu–pelikirjat/ 
• Council of the European Union. (2025a). Digital Markets Act (DMA). Haettu 4.12.2025 osoitteesta https://www.consilium.europa.eu/en/policies/digital-markets-act/ 
• Council of the European Union. (2025b). Digital Services Act (DSA). Haettu 4.12.2025 osoitteesta https://www.consilium.europa.eu/en/policies/digital-services-act/ 
• Data Spaces Alliance Finland. (n.d.a). Data kasvualustana. Haettu 8.12.2025 osoitteesta https://www.dataspacesalliance.fi/fi/datakasvualustana 
• Data Spaces Alliance Finland. (n.d.b). Etusivu. Haettu 8.12.2025 osoitteesta https://www.dataspacesalliance.fi/fi 
• Data Spaces Support Centre. (2024). Evolution of data space initiatives. Haettu 4.12.2025 osoitteesta https://dssc.eu/space/bv15e/766061862/3++Evolution+of+Data+Space+Initiatives  
• Data Spaces Support Centre. (2025a). Blueprint 2.0 – Business model. Haettu 4.12.2025 osoitteesta https://dssc.eu/space/BVE2/1071252828/Business+Model  
• Data Spaces Support Centre. (2025b). Blueprint 2.0 – Use case development. Haettu 3.12.2025 osoitteesta https://dssc.eu/space/BVE2/1071253123/Use+Case+Development 
• Data Spaces Support Centre. (2025c). Blueprint 2.0 – Contractual framework. Haettu 3.12.2025 osoitteesta https://dssc.eu/space/BVE2/1071254557/Contractual+Framework 
• European Data Portal. (2024, September 27). EU’s Digital Product Passport: Advancing transparency and sustainability. Publications Office of the European Union. Haettu 5.12.2025 osoitteesta https://data.europa.eu/en/news-events/news/eus-digital-product-passport-advancing-transparency-and-sustainability 
• European Commission. (2024). Data governance act (DGA). European Commission – Digital strategy. Haettu 4.12.2025 osoitteesta https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/data-governance-act  
• European Commission. (2025a). AI Act. European Commission – Digital strategy. Haettu 5.12.2025 osoitteesta https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai
• European Commission. (2025b). Data Act explained. European Commission – Digital strategy. Haettu 4.12.2025 osoitteesta https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/factpages/data-act-explained  
• Euroopan parlamentti ja neuvosto. (2024). Asetus (EU) 2024/1781, annettu 13 päivänä kesäkuuta 2024, ekosuunnitteluvaatimusten asettamista kestävien tuotteiden osalta koskevan ke-hyksen perustamisesta, direktiivin (EU) 2020/1828 ja asetuksen (EU) 2023/1542 muuttamisesta sekä direktiivin 2009/125/EY kumoamisesta. Euroopan unionin virallinen lehti, L 1781, 28.6.2024. Haettu 5.12.2025 osoitteesta https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1781/oj?locale=fi 
• Siili Solutions. (n.d.). Virtual Port Arrival – Maritime innovation. Haettu 6.12.2025 osoitteesta https://www.siili.com/cases/virtual-port-arrival-maritime-innovation 
• Sitra. (2022). Reilun datatalouden sääntökirja 2.0 (O. Pitkänen & J. Luoma-Kyyny, toim.). Haettu 4.12.2025 osoitteesta https://www.sitra.fi/julkaisut/reilun-datatalouden-saantokirja/ 
• Sitra. (2024a). Datatalouden tilannehuone: Suomalaisten data-avaruuksien tilannekuva ja liiketoimintamallit. Haettu 3.12.2025 osoitteesta https://arkisto.sitra.fi/tapahtumat/datatalouden-tilannehuone-suomalaisten-data-avaruuksien-tilannekuva/  
• Sitra. (2024b). Suomalaisten data-avaruuksien tilannekuva: Edelläkävijöiden opit datatalouden infrastruktuurin kehittämiseen. Haettu 3.12.2025 osoitteesta https://www.sitra.fi/julkaisut/suomalaisten-data-avaruuksien-tilannekuva/ 
• Sitra.(n.d.). Mitä on datatalous? Datatalouden tiekartta. Haettu 8.12.2025 osoitteesta https://datataloudentiekartta.fi/mita-on-datatalous/ 
• Työ- ja elinkeinoministeriö. (2025). Datatalouden kasvuohjelma. Haettu 8.12.2025 osoitteesta https://tem.fi/datatalouden-kasvuohjelma 

Teoksen artikkelikuvan laatimisessa on hyödynnetty Canvan Magic Studio -tekoälytyökalua.