Julkisten hankintojen datan haasteet ja mahdollisuudet

Julkisten hankintojen järkevä ja tehokas toteuttaminen on ensiarvoisen tärkeää, kun huomioi miten merkittävästä yhteisten varojen käyttökohteesta on kyse. Hankintojen mittakaavasta saa kuvan siitä, että niiden vuosittainen volyymi on OECD-maissa keskimäärin 12 prosenttia BKT:sta. Hankintoja tulisi siis ehdottomasti kehittää ja ohjata tietoon perustuen. Valtion hankinnoissa ensimmäisiä systemaattisia askeleita tähän suuntaan otettiin osana HANDI-ohjelmaa, kuten VM:n Tero Meltti blogissaan kirjoittaa. Tietojohtaminen, hankintojen strateginen käyttäminen politiikkatavoitteiden saavuttamiseen sekä tietenkin data-analytiikka ovat myös globaaleja trendejä julkisissa hankinnoissa.

Valtionhallinnon osalta tietojohtamisen vaatima datan kerääminen on ollut aavistuksen helpompi rasti kuin mitä se kuntien osalta tulee olemaan. Tämä johtuu ennen kaikkea valtion hankintayksiköiden yhteisistä järjestelmistä ja standardoiduista tavoista tehdä asioita (yksinkertaisin esimerkki tästä on kaikille yhteinen liikekirjanpidon tilikartta).

Hankintadatan elinkaari katkeaa

Kuntien hankinnoista datan kerääminen on haastavampaa. Ideaalitilanteessa kullakin kunnalla on toki kattavat tiedonlähteet saatavilla omia hankintojaan koskien, mutta tällöinkin eri kuntien datan kerääminen yhteen ja yhteismitallistaminen on erittäin vaativa tehtävä. Kuntien hankinnat muodostavat vieläpä valtaosan Suomessa tehtävistä julkisista hankinnoista – arviosta riippuen kuntien hankinnat ovat jopa viisi kertaa valtion hankintojen kokoiset. On siis hiukan surkuhupaisaa, että kattavaa ja tarkkaa kuvaa koko Suomen julkisista hankinnoista ei ole tällä hetkellä kenelläkään. Kansallisen hankintaportaalin Hilman tilastotkaan eivät valitettavasti anna kovin selkeää kuvaa hankintojen volyymeista, kuten nimimerkki Hankintaturisti blogissaan kirjoittaa.

Kuntien hankintoihin liittyvän datan keräämisen haasteet ovat kuitenkin ratkaistavissa. Yksi loogisen kuuloinen ratkaisu olisi se, että Tilastokeskus rupeaisi julkaisemaan vuosittaista tilastoa julkisten hankintojen tunnusluvuista. Todellinen haaste hankintadatan analysoinnissa Suomen kontekstissa on kuitenkin se, että hankinnan elinkaaren eri vaiheiden tiedot eivät linkity toisiinsa. Tällä tarkoitetaan sitä, että ei ole mahdollista selvittää mihin sopimukseen tietty lasku perustuu ja edelleen mihin kilpailutukseen tuo sopimus perustuu (ainakaan kattavasti).

Juho on julkisiin hankintoihin erikoistunut data-analyytikko ja ekonomisti. Taloustieteilijänä Juhon sydäntä lähellä ovat julkisten varojen käyttöön liittyvät yhteiskunnalliset kysymykset. Töiden ohessa Juho tekee julkisten hankintojen tehokkuutta käsittelevää väitöskirjatutkimustaan Aalto-yliopistossa.

Tunnukseton hankinta jää pimentoon

Kansainvälisesti tätä ongelmaa on ehkä laajimmin ratkottu Open Contracting Partnerhip -järjestön ylläpitämä Open Contracting Data Standard (OCDS) -standardin avulla. Oleellista olisi kuitenkin varmistaa, että hankintoihin liittyvät sähköiset järjestelmät mahdollistavat yhden hankintakokonaisuuden linkkitämiseen käytettävän hankinta-id:n kuljettamisen läpi hankinnan elinkaaren, ja että tämän id:n merkitseminen kaikkiin hankintaa koskeviin (sähköisiin) dokumentteihin (ennakkoilmoituksesta hankintapäätökseen ja sopimukselta tilaukselle ja aina laskulle saakka) olisi tehty lainsäädännön kautta pakolliseksi. Kansallisen hankintailmoitusportaali Hilman uudistamisen yhteydessä tällainen hankinta-id on jo otettu huomioon, nyt pitäisi vielä ruveta käyttämään sitä. Perinteisesti kattavien ja tarkkojen tilastojen maana tunnetulla Suomella onkin nyt loistava tilaisuus korjata tämä miljardien eurojen kokoinen aukko tiedoissaan ja valjastaa hankintadatan täysi potentiaali.

Hansel kokeilee ennustemalleja

Hankintoihin liittyvästä data-analytiikasta keskusteltaessa on syytä korostaa, että monin paikoin hankinnoissa ollaan vielä “analytiikan portaiden” ensimmäisellä askelmalla: datan keräämisvaiheessa. Tämä CSC:nkin käyttämä ajatuskehikko data-analytiikan etenemisestä on syytä pitää mielessä myös hankintadatan osalta: ensin on kerättävä dataa, sitten voidaan kuvailla ja ymmärtää ja vasta sitten ennustaa ja vaikuttaa. Toisin sanottuna panostukset datan keräämiseen ja saatavaksi tekemiseen ovat tärkeitä.

On tietenkin alueita, joilla voidaan jo siirtyä seuraaville askelmille, ja esimerkiksi Hanselin yhteishankintasopimusten kautta tehdyt keskitetyt hankinnat olisivat hyvä kohde ennustemalleille, joista ensimmäisiä kokeiluja on jo tehty viimeisen vuoden aikana. Nämä stepit ja kehittyneemmän analytiikan edellytykset on hyvä pitää mielessä, kun innostus AI:ta kohtaan meinaa kasvaa hypen ja jatkuvan mainostuksen johdosta liian suureksi – AI:lle on käyttökohteensa, mutta monin paikoin siitä puhuminen on vielä ennenaikaista.

 

Jaa sosiaalisessa mediassa:

Tietoa kirjoittajasta:
Tietokiri-sivustolla julkaistaan eri asiantuntijoiden blogitekstejä. Haluatko kirjoittaa blogiin esimerkiksi tiedolla johtamiseen, data-analytiikkaan tai tiedon analysointiin liittyen? Ota yhteyttä osoitteeseen viestinta ( at ) valtiokonttori.fi.