Luokitusten kehittäminen vertailukelpoisiksi on kannatettavaa.

Ennakoinnin peruskäsitteistön ja –luokitusten yhtenäistäminen on erittäin kannatettavaa. Vain eri ennakointitietolähteiden tuotoksia yhdistelemällä voimme kasvattaa ymmärrystämme. Yhtenäinen käsitteistö ja luokitukset auttavat näkemään eri tuotosten yhtymäkohdat helpommin ja näin myös kokonaiskuvan luomisessa päästään syvemmälle. Eri aikajänteiden ja toimijoiden tuottama ennakointitieto olisi helpommin yhdistettävissä ennen kaikkea osaamiseen liittyvän käsitteistön ja luokitusten yhtenäisellä määrittelyllä. Tällä olisi merkittävä vaikutus myös ennakointitiedon hyödyntämisen kehittämisessä ja sitä kautta vaikuttavuuden parantamisessa.

Toimiala-, osaamis-, ammatti- ja koulutusluokitukset tulee saattaa yhdenmukaisiksi tiedon vertailtavuuden ja hyödynnettävyyden edistämiseksi.

Luokitusten on syytä olla sellaisia, että ne tekevät eri toimijoiden tuottaman ja eri aikaväleihin kohdistuvan ennakointitiedon yhdistämisen mielekkäällä tavalla mahdolliseksi.

Luvussa 4.5. esitetyt ehdotukset ennakoinnissa käytettyjen luokitusten ja käsitteistön harmonisoimiseksi kriittisiä. Luokitusjärjestelmien kehittäminen on edellytys myös toimivan digitaalisen ekosysteemin luomiselle ennakointitulosten hyödyntämisen tueksi.

Helppo yhtyä siihen näkemykseen, että peruskäsitteistön ja -luokitusten pitää olla yhteismitalliset eri toimijoilla. Tärkeää, että vastuutus on tämänkin osalta selkeä (esitetty siis OPH:ta).

Arene kannattaa raportin esitystä, jonka tavoitteena on alue-, toimiala-, ammatti-, koulutus- ja osaamisluokitusten nykyistä paremmin yhteensovittaminen eri aikaväleillä. Yhteensovittaminen edellyttää aktiivista keskustelua korkeakoulujen, koulutusten järjestäjien ja muiden toimijoiden kanssa.

Korkeakoulut käynnistivät vuonna 2019 yhteisen Digivisio-hankkeen, jonka tarkoituksena on avata oppimisen kansalliset tietovarannot yksilön ja yhteiskunnan käyttöön. Hankkeen myötä oppijan on tarkoitus saada käyttöönsä oman oppimisdatansa ja -profiilinsa sekä uusimman tiedon työmarkkinoiden kehittymisestä. Jotta tämä tieto voitaisiin ottaa tehokkaasti ennakoinnin käyttöön, on korkeakoulujen Digivisiossa tekemä työ otettavat huomioon ennakointiluokittelujen suunnittelussa. Digivisio tulee tuottamaan laajan tietovarannon korkeakoulujen tuottamasta osaamisesta. Raportissa esitetään, että osaamisluokituksen tulisi perustumaan OEF:ssä kaudella 2017-2020 luotuun luokittelujärjestelmään. Tätä luokittelua on varmasti tarpeen tarkastella uudelleen tästä näkökulmasta.

Ehdotukset ennakoinnissa hyödynnettävien luokitusten kehittämisestä ovat hyviä ja tarpeellisia.

Erilaiset luokitukset ovat keskeinen osa määrällistä ennakointia ja tilastojen tuotantoa. Tässä kohdin yhteistyö Tilastokeskuksen kanssa on tärkeässä roolissa. Kun Suomessa on käytössä nyt uusi tulorekisteri, olisi heti sen toiminnan alkuvaiheessa selvitettävä se, kuinka hyvin tulorekisteri kykenee palvelemaan tilastointia sekä ennakointia. Tässä on ilmeisesti puutteita erityisesti yksityisen sektorin ammattitietojen osalta.

Osaamiseen perustuva luokittelu on hyvä ajatus. Työhallinnon osalta asiakasjärjestelmän käyttäjän (työnhakijan) oman osaamisen tunnistamista autettava ja johdateltava voimakkaasti järjestelmässä, jotta tiedot kerääntyvät oikein. Jo nykyään asiakastietojärjestelmä perustuu hyvin pitkälle työnhakijoiden omiin ilmoituksiin, jotka ovat monin osin puutteellisia tai virheellisiä. Kun tarkoituksena on jatkossa edetä vielä enemmän sähköisesti, työnhakijan omien merkintöjen pohjalta, korostuu tämän tarve entisestään.