Munch-museet i Bjørvika. Bygget skal stå ferdig ved utgangen av 2019, og museet åpner for publikum i 2020.
Munch-museet i Bjørvika. Bygget skal stå ferdig ved utgangen av 2019, og museet åpner for publikum i 2020. (Stian Schløsser Møller)

Staten har fått oversikt over bygningene sine

Enorm database over eiendom: Har utviklet ny metode som lar offentlige registre prate sammen

  • Utvikling

Denne artikkelen er levert av Titan.uio.no, en nettavis utgitt av Universitetet i Oslo (UiO).

Statsbyggs kontorlokaler ligger så sentrumsnært som man kan få dem i Oslo – i Byporten. Med nydelig utsikt over Bjørvika, Oslofjorden og danskebåten jobber Ling Shi sammen og over 900 kollegaer med å forvalte den samlede eiendomsmassen til staten.

Ved siden av jobben som integrasjonsarkitekt har hun skrevet en doktorgrad som er særs matnyttig for både arbeidsgiveren og staten forøvrig. For inntil nylig hadde ingen den komplette oversikt over statens eiendommer – hvor store de er, hvor de ligger, om de er leid eller eid eller i hvilken forfatning de er. Men det var før.

Statenslokaler

Logger du nå inn på www.statenslokaler.no med MinID, kan du få tilgang til denne informasjonen.

Tidligere var oversikten basert på data fra manuelle datainnsamlinger via excel-ark, forklarer Shi. En tungvint måte å jobbe på for de ansatte, men hovedproblemet var kvaliteten på dataene.

– Dataene kunne være utdatert dagen etter at de ble lagt inn i rapporten om noe hadde skjedd, som et salg eller en storm, så tidligere fantes det ingen oversikt som var riktig, sier hun.

Statenslokaler.no er derimot en dynamisk database, den er tilgjengelig for alle, samtidig som kvaliteten på dataene er god.

I doktorgraden sin har Ling Shi utviklet en metode for å få en rekke av de offentlige registrene om eiendom til å snakke sammen. Foto: Elisabeth Andersen/UiO

– Databasen skal være ajour med kjøp, salg, utvidelser, oppussinger, stormskader og andre bygningstekniske parametre av betydning for de statlige eiendommene, sier Shi.

Lansert i 2017

Statenslokaler.no ble lansert i august 2017. Nettstedet erstatter et 300 siders trykket vedlegg til statsbudsjettet hvert fjerde år.

Jan Tore Sanner, daværende minister i Kommunal- og moderniseringsdepartementet, sa i forbindelse med lanseringen: «For kvar prosent vi effektiviserer i arealbruken, sparer vi årleg om lag 175 millionar kroner.»

Med andre ord vil doktorgraden til Shi og det arbeidet kollegaene hennes har lagt ned i databasen spare inn mye analogt, tungvint arbeid, en mengde trær og en god slump av skattebetalernes penger.

Selv omtaler Shi doktorgraden som en datasentrisk tilnærming til eiendom.

Matrikkelen er Norges offisielle eiendomsregister. Her skal alt av eiendom, både privat og statlig, være registrert med data på eiendomsgrense, grunneiendom og bygningsmasse. I et annet statlig register, det kanskje mer kjente Brønnøysundregistrene, finnes oversikt over staten, det vil si alle departementer, direktorater og underliggende etater.

Doktorgrad

Det Shi har utviklet i sin doktorgrad, er en måte å få disse to registrene til å prate sammen på som gjør at de kan kombineres til en dynamisk og helhetlig oversikt over statlig eide eiendommer.

– Jeg har brukt det som kalles for semantisk metode. Dette går på evnen til å utveksle informasjon mellom datasett og systemer og ikke minst det å gjøre dataene tilgjengelige og forståelige for dem som skal bruke dem, sier hun.

Illustrasjonen viser alle nøkkelaspekter ved en eiendom. Disse parameterne til et statlig eid bygg finner du om du logger inn på statensokaler.no. Søker du for eksempel på «Slottet», ser du at kongen og dronningens residens har adresse Slottsplassen 1, består av fem hovedetasjer og én underetasje, at Slottet ikke er et kulturminne og at grunneiendommen «Slottsparken» består av 28 bygninger inkludert selve Slottet. Foto: Ling Shi

Og det er her semantikken – læren om ordenes betydning – kommer inn i bildet. For å gjøre data forståelig, setter man for eksempel at 65 er eiendomsnummer, pluss en forklaring til dette for dem som ser dataene.

Da gir dataene mening for brukerne. Dataene ligger i tillegg lenket til andre data, som igjen er lenket til andre data.

Dette er en universell metode. Google og Microsoft går også i denne retningen for å koble alt om et objekt sammen med annen informasjon.

Når det gjelder eiendomsdata, betyr dette at du kan se all informasjon om én eiendom samlet:

Ontologi

Nåværende eier, tidligere eiere, når er den kjøpt og solgt og til hvilken pris, risiko for naturskade og så videre. For å få ut denne informasjonen og for å kunne lenke dataene på denne måten, må man bruke semantikk, sier Shi.

I IT-verdenen kaller man det Shi har utviklet for en ontologi. Semantisk modellering forutsetter at en ontologi er etablert. Uten denne kan ikke det man vil kartlegge i en database forstås.

– Ontologi er en masterdatamodell. For eksempel måtte jeg etablere en felles ontologi for bygninger og eiendommer som både var registrert i matrikkelen og skulle inn i Statsbyggs database samt andre registre.

Les også

– Det handler om å bygge ordlister og definisjoner av for eksempel eiendom, grunneiendom og bygninger. Når dette er på plass, må man bygge relasjonene mellom begrep og definisjoner, sier Shi.

– Det viktigste bidraget i min doktorgrad er metodeforskningen. Det å finne og utvikle en metode som er anvendbar for å utnytte og integrere datasett for å forvalte statlige eiendommer.

Rekke analyser

Så hva kan databasen statenslokaler.no brukes til? En stor del av doktorgraden til Shi er viet dette, og som hun selv sier, åpner selve databasen for en rekke innovative prosjekter.

Illustrasjonen viser hvor de statlig eide bygningene som er mest utsatt for storm ligger. Ikke overraskende er dette på Stadlandet. Foto: Ling Shi

– Mye av det jeg har gjort i doktorgraden handler om å identifisere risiko for ulike typer naturskader på eiendommene. I hvilken grad en eiendom er lokalisert i et område med stor sårbarhet for flom og storm, som er to av de mest representative variantene av naturskader i Norge, sier Shi.

Hun har kjørt en rekke analyser på bygninger koblet opp mot data fra Norges vassdrags- og energidirektorat (NVE) og det private selskapet Kjeller Vindteknikk AS som viser hvor bygningene med høyest risiko befinner seg.

– Se her, her ligger de, sier Shi.

Hun viser fram en graf ganske langt bak i den trykte, tykke doktorgraden. Grafen viser de fem mest stormutsatte bygningene i Statsbyggs eie. De ligger klumpet sammen rundt Kvalsvik og Rundøy på Stad.

Ganske intuitivt for dem som hører værvarselet med jevne mellomrom, men koblingene av dataene fra de ulike registrene viser at bygningene ligger her. Det er ikke en antagelse basert på intuitiv kunnskap.

– Operahuset i Oslo er også veldig sårbart og utsatt for flomrisko, sier Shi.

Data fra sensorer

De digitale analysene er til stor hjelp for avdelingen som jobber med å utvikle og forvalte eiendommer i Statsbygg. De ansatte her kan nå gjøre forebyggende tiltak i mye større grad enn før.

Blant annet kan de planlegge ikke å bygge i områder som er utsatt for jordras eller flom fra vassdrag. I tillegg kan de rykke ut og gjøre tiltak på eller ved eiendommene for å forsterke dem eller hindre flom i å nå bygningene.

Illustrasjonen viser at Operahuset i Oslo er i risikosonen for flom. Det er dette «floodrisk 1» i figuren betyr, i motsetning til de andre bygningene lavest plassert i Oslo, der «floodrisk» står som 0. Dette kan Statsbygg nå beregne på grunn av doktorgradsarbeidet til Ling Shi. Foto: Ling Shi

Data fra sensorer kan også kobles på databasen.

– Vi har gjort noen piloter på bruk av sensorer som måler fuktighet på utsatte bygninger og som varsler når det er for mye fuktighet. Dette er veldig nyttig, og Statsbygg har piloter i dag på Gol og på Campus Remmen/Høgskolen i Østfold i Halden, sier Shi.

– Vi har også integrert data på universell utforming av bygg, verneverdien i henhold til Riksantikvarens kategorier samt grunnforurensning. Metodikken kan brukes til å kombinere og legge på data fra registre, lenke dem sammen og bygge større univers av eiendomsdata.

Omlokalisering av statlige etater

Statsbygg får ofte i oppdrag å utrede hva det vil koste å flytte en statlig etat eller direktorat fra et sted til et annet. Da kan man via databasen få informasjon om ledige kontorlokaler i for eksempel Bergen, om det er dit flyttingen er tenkt.

– Databasen kan brukes til å omlokalisere statlige etater. Vi kan hente ut informasjon om hva vi eier, hva vi kan omlokalisere og om eiendommene vi har, egner seg for omlokalisering. Kriterier som transportmuligheter og klimagassutslipp ved en eventuell flytting kan også beregnes, i tillegg til å vurdere om et lokale i seg selv er velegnet eller ikke. Det gjør at beslutningsprosessen blir enklere å ta på et mer helhetlig grunnlag, der også miljøhensyn er ivaretatt, sier Shi.

Databasen kan også brukes til å finne ut hvor bra en lokalisering er i dag: Er lokalet en etat bruker effektivt og miljøvennlig sammenlignet med å flytte etaten til et annet sted?

Studenter eller andre som er interessert, kunne utvikle en app for databasen, sier Shi.

Les også

– Da kan man koble på data for trafikk og finne korteste reisevei for de ansatte, en såkalt reiseanalyse. Om dette gjelder en eiendom i Oslo, kan man finne den mest miljøvennlige måten å reise til og fra jobb på med offentlig transport.

Statenslokaler.no er delvis også utviklet basert på metoder for å automatisere data i EU-prosjektet proDataMarket, som Statsbygg deltok i mellom 2014 og 2017.

Metoden Shi har utviklet, har en klar overføringsverdi til det private eiendomsmarkedet og til Norges 422 kommuner. 

PS: Vil du vite om det er Slottet eller Operaen som har flest etasjer – uten å logge deg inn? Begge har fem hovedetasjer. Men mens Slottet har én underetasje, er det faktisk tre i Operaen.

Denne artikkelen er levert av Titan.uio.no, en nettavis utgitt av Universitetet i Oslo (UiO).

Kommentarer (2)

Kommentarer (2)
Til toppen