Šis įrankis savivaldybėms – prioritetinis Agentūros uždavinys nuo pat Valstybės duomenų ežero kūrimo pradžios.

Duomenis grįsti problemų sprendimai – visose savivaldybėse

Pasak duomenų specialistų, technologinis ir su juo susijęs kompetencijos atotrūkis mažesnėse savivaldybėse, palyginti su didžiosiomis ar centrinės valdžios institucijomis, – milžiniškas. Moderniausių technologijų pagrindu pradėjusi kurti Valstybės duomenų ežerą, kuriame iki 2026 m. planuojama integruoti kelis šimtus valstybės duomenų išteklių, Agentūra teigia siekianti pasidalyti su savivaldybėmis duomenų ežero teikiamomis duomenų analitikos galimybėmis, kurios leistų, nekuriant papildomų technologinių sprendimų, pereiti į kokybiškai naują – duomenimis grįstų sprendimų – etapą.

„Savivaldos DataLab kūrėme norėdami užtikrinti, kad remiantis duomenimis visos savivaldybės galėtų tinkamai įsivertinti jiems kylančių problemų mastą, jų kompleksiškumą ir rastų pagrįstus ir objektyvius atsakymus. Esame pasirengę išmokyti savivaldybių specialistus naudotis nauju įrankiu, tereikia jų pačių iniciatyvos", – sako pranešime cituojama Valstybės duomenų agentūros generalinė direktorė dr. Jūratė Petrauskienė.

Dr. Jūratė Petrauskienė,

Valstybės duomenų agentūros

nuotr.

Pastatų energinis naudingumas – viena iš temų, kurių duomenys bus analizuojami

Šiuo metu Savivaldos DataLab suteikia galimybę analizuoti švietimo, pažeidžiamiausių visuomenės grupių evakuacijos ir infrastruktūros temas. Agentūros nuomone, tai pačios iliustratyviausios temos, galinčios įtikinti savivaldybes pradėti naudotis įrankiu. Savo ruožtu, Agentūra pasirengusi pagelbėti kiekviename žingsnyje – organizuodama nuotolinius ar gyvus pristatymus, mokymus, ar prireikus – savivaldybių analitikų stažuotes Agentūroje.

Naudojantis Savivaldos DataLab parengtais švietimo duomenimis jau dabar galima stebėti, kaip vyksta netipinė mokinių migracija ir analizuoti mokinių pamokų lankomumo rodiklius. Turimi duomenys parodo netipinių migracijų skaičių, migruojančių mokinių klases, informaciją apie pirminę ir naująją mokyklas. Atskirai pateikiami lankomumo rodikliai leidžia įvertinti vidutinį praleistų ir nepateisintų pamokų skaičių, sužinoti, kokio amžiaus mokiniai pamokas praleidžia dažniausiai.

Asociatyvi

Freepik

nuotr.

 

Kita sprendžiama problema – pasirengimas didesnio masto krizei. Iki šiol nebuvo kaupiami sąrašai apie vyresnio amžiaus žmones ir asmenis, turinčius negalią, kuriems būtų reikalinga pagalba evakuacijos metu. Peržiūrėjus žmonių paplitimą ir jų gyvenamąją vietą buvo parengta informacija apie tris artimiausius apsaugos statinius labiausiai pažeidžiamiems gyventojams. Aplikacijoje taip pat nurodoma bazinė informacija apie asmenį, tokia kaip amžius ir lytis, bei papildomi duomenys, pvz., ar yra kartu gyvenantis asmuo, kuris prireikus galėtų jam padėti.

Savivaldos DataLab galima analizuoti ir pastatų būklę – pastatų energinį naudingumą. Panaudojant duomenis apie pastatų požymius ir jų energinio naudingumo klases, pastatams buvo priskirtos energinio naudingumo kategorijos (aukšta, vidutinė, žema). Taip pat prognozuojamos vidutinės šiluminės energijos sąnaudos ir vidutinis išmetamo CO₂ kiekis per metus vienam kv. m savivaldybių gatvėse.