​Kainuun urheilun ja hyvinvoinnin data-analytiikan ohjelma - KUHA 2

³§¾±²õä±ô±ô²â²õ±ô³Ü±ð³Ù³Ù±ð±ô´Ç
Hankekuvaus
KUHA 1 hankkeen (1.9.2021-31.7.2022) aikana kartoitettiin liikuntaan ja hyvinvointiin liittyviä kansallisia datahankkeita, valmisteltiin arvoketjua huomioiden yritysten tarpeita, selvitettiin urheilijadatan käyttöön liittyviä tutkimuseettisiä ja tietosuojaan liittyviä asioita, valmisteltiin data-altaan arkkitehtuuria ja luotiin yhteyksiä eri toimijoihin. KUHA2 hanke tulee jatkamaan edellä mainittuja asioita luoden data-arkkitehtuurimallin sekä käytännön sovelluksen, jolla visualisoidaan eri lähteistä yhteiseen data-altaaseen kerättyä urheilija- ja synteettistä dataa. Visuali-sointityökalun avulla pystytään jatkossa demonstroimaan yhteistyökumppaneille yhteisen data-altaan hyödyt liittyen sekä Suomen Olympiakomitean kansalliseen urheilun ja liikunnan datastrategiaan että yritysten ja muiden kansallisten tutkimuslaitosten toimintaan. Hanke tukee muita alueellisia menossa ja valmisteilla olevia liikuntadataan liittyviä hankkeita.
Hanke toteutetaan kolmen toimijan – Jyväskylän yliopiston Vuokatin liikuntateknologian yksikön (JYU-Vuokatti), CSC – tieteen tietotekniikan keskuksen ja Kajaanin ammattikor-keakoulun (KAMK) kesken. JYU-Vuokatti toimii päähakijana ja koordinoi hanketta sekä vastaa urheilijadatan (talviurheilu) tuottamisesta ja määrityksen antamisesta visualisointityökalulle. CSC valmistelee data-altaan arkkitehtuurin sellaiseksi, että sieltä on data hyödynnettävissä visualisointia varten huomioiden tietosuojan niin, että dataa voidaan käyttää tutkimus- ja valmennustoimintaa varten. CSC tuottaa lisäksi synteettistä dataa, jotta demonstrointivaiheessa pystytään testaamaan myös isompia datamääriä ja muissa hankkeissa aloittamaan tekoälytestaukset . KAMK vastaa käyttöliittymän ja visualisointityökalun suunnittelusta ja toteutuksesta muiden hankekumppaneiden vaatimusmäärittelyjen mukaisesti. Kehitystoiminnan tavoitteena on luoda käyttäjäystävällinen ja visuaalisesti näyttävä työkalu, joka mahdollistaa nopean palautteen tarjoamisen urheilijoilla ja valmentajille, ja jota voidaan jatkossa hyödyntämään laajemmin liikunnan ja hyvinvoinnin sovelluskohteissa.