Tillgänglig data

För att kunna arbeta mer med data behöver den vara såväl tillgänglig som hanteras på ett säkert sätt, beroende på vad det är för slags data och vilken skyddsvärdhet den har. Data ska vara tillgänglig för de som ansvarar och äger den, samtidigt som den ska hanteras säkert. Så fort data från olika datakällor ska användas behöver ni vara noga med att överföringen sker på ett säkert sätt. Samtidigt behöver data vara just tillgänglig för dem i organisationen som behöver den, så att de kan kombinera, analysera och arbeta just datainformerat.

Grundläggande data av god kvalitet

– Definiera vilka data som är grundläggande och viktiga för er. Data som är återkommande i de digitala tjänster som används. Inom till exempel skola kan det vara data om skolans organisation men även verksamheten, elever och andra företeelser som återkommande används i olika tjänster och system. Just dessa data har extra höga krav på kvalitet och standardisering och ska kunna delas och överföras mellan skolans digitala tjänster (via API).
Inom företag kan det till exempel röra sig om data från HR-system med sammanställningar över kompetensinventering, utbildningar och resultat.

– Hög kvalitet på grundläggande data är en förutsättning för att kunna sammanställa data från olika digitala tjänster. Med hög kvalitet menar vi bland annat att det finns gemensamma principer för hur data ska matas in, se ut, hur den får/inte får redigeras osv. Data behöver kunna överföras, hämtas och lämnas mellan olika system utifrån bestämda, gemensamma överenskommelser och tekniska standarder. Historiskt har det funnits en avsaknad av dessa överenskommelser, vilket lett till olika lösningar med olika betalningsmodeller. Inom allt fler områden finns nu tekniska standarder, där det är beskrivet hur och på vilket sätt data ska kunna överföras. Inte vilken data, för det bestämmer ansvarig ägare av datan. Här är kravställning och implementering avgörande (se gärna vår guide Att köpa Edtech).

Hög kvalitet

Korrekt, komplett och uppdaterad.

– Korrekt data: Det handlar om att informationen i datatupplagan är exakt och speglar verkligheten. Om datan är felaktig, kan det leda till “fake news” – alltså felaktiga slutsatser och beslut.

– Komplett data: Det innebär att alla relevanta dataelement finns med. Ingen information får saknas. Tänk dig att du söker igenom dina kontakter i telefonen för att kontakta en kund, men upptäcker att informationen är felaktig eller helt saknas. Resultatet blir att du inte lyckas skapa kontakt alls eller kontaktar fel person. På företagsnivå, om datan från olika verktyg är ofullständig, kan det leda till felaktiga beslut och onödigt arbete.

– Uppdaterad data: Datan bör vara aktuell och regelbundet uppdaterad. Om du använder föråldrad information, kan det påverka beslutsfattandet negativt. Att ha en process för att hålla datan uppdaterad är därför viktigt.

Tips

• Presentera data i och från systemen så att anställda, utifrån roll och behörighet, ser det enkelt, överskådligt och begripligt. Kanske med interaktiva instrumentpaneler (dashboards) som visar realtidsdata på ett användarvänligt sätt kan vara aktuellt för att visa siffror, beteende eller prestationer på olika sätt.

• Generera regelbundna datarapporter för det som är relevant för era mål för att ge en ögonblicksbild av vad som händer inom organisationen och med hjälp av tydliga och enkla bilder visualisera data.

Vem som äger data? Det är en icke-fråga

Vem som äger data som hanteras i de olika systemen råder det egentligen inga juridiska frågetecken kring. Det är i princip alltid den organisation som är personuppgiftsansvarig. Informationsägaren. Det är således informationsägaren rätt att ha tillgång till sin data. Att “låsa in data” som systemleverantör är inte att agera i linje med branschorganisationens principer. Däremot är det viktigt att data hanteras säkert utifrån lagar och regler, vilket i sin tur innebär kostnader. Vi reder ut några begrepp nedan. Läs gärna mer om interoperabilitet och kravställning i vår guide Att köpa Edtech här.

Juridiskt ägarskap: I de allra flesta fall är det organisationen/myndigheten/företaget som äger det data som samlas in och hanteras inom den egna verksamheten. Det innebär att ansvaret och rätten att kontrollera och bestämma över hur data används, analyseras och delas inom organisationen.

Data som en offentlig tillgång: Viss data som samlats in av offentliga myndigheter kan anses vara en offentlig tillgång och vara föremål för öppenhetsprinciper och lagar om offentlig tillgänglighet. Det innebär att viss data ska vara tillgänglig för allmänheten för insyn och användning.

Integritet och sekretess: Informationsägaren måste också respektera integritet och sekretess för de data de hanterar, särskilt om det involverar personuppgifter eller känslig information. Det kan påverka hur data samlas in, lagras, analyseras och delas inom organisationen.

Ansvar och ansvarsfördelning: Informationsägaren har ansvaret för att säkerställa att data hanteras på ett lagligt och ansvarsfullt sätt. Det innebär att etablera tydliga riktlinjer och processer för dataskydd, säkerhet och integritet. Det innebär också att ha relevanta avtal med de systemleverantörer som hanterar data, t.ex. PuB-avtal.

Att kravställa tillgänglig data

För att kunna arbeta datadrivet, behövs tillgång till data från olika källor – olika system. Här är ofta flera olika systemleverantörer involverade och det är viktigt med en tydlighet i vilka system data ska hämtas och lämnas från, vilket/vilka system som är master för data osv. (läs även vår guide Att köpa Edtech, om interoperabilitet).

Att tänka på vid kravställning för ett mer datadrivet arbete:

– Tydliga mål och syften
Precisera vilka mål och syften organisationen har med det datadrivna arbetet. Det kan innebära att förbättra prestationer, optimera processer, öka effektiviteten eller upptäcka möjligheter till innovation. Tydligt definierade mål och syften skapar riktlinjer för hur data används och vilka insikter som behövs för att uppnå önskade resultat.

– Identifiera nuvarande felkällor
Diskutera och gör en genomlysning av var i era system flest felkällor finns beroende på handhavande där data matas in manuellt, rutiner tolkas olika och där lösningen skulle kunna vara mer automatisk.

– Involvera alla intressenter
Se till att alla relevanta intressenter är så involverade de behöver vara i arbetet. Inte bara ledning och beslutsfattare, utan även medarbetare, användare och andra berörda parter. Att involvera alla intressenter skapar en bred förståelse och stöd för förändringar som kan komma från datadrivna insikter.

– Skydda integritet och säkerhet
Säkerställ att hanteringen av data följer alla lagar och regler gällande integritet och säkerhet. Det är viktigt att skapa tydliga riktlinjer och mekanismer för att skydda både elevers och anställdas personliga information. Genom att implementera robusta dataskyddsåtgärder kan organisationen säkerställa att känslig information hanteras säkert och i enlighet med gällande lagar och etiska riktlinjer.

– Säkerställ avtal för tillgänglig data
Hur data ska hanteras, kan komma att förhandlas och diskuteras gällande säkerhet t.ex. vid överföring mellan olika system, vid avslut, när det är dags att byta ut system osv. Kom ihåg att ni äger den. Håll koll på att ni har kravställt och därmed har avtal som ser till att ni har en säker hantering av er data, men också att ni har enkel åtkomst till den för att kunna hämta och överföra data mellan system. Gör alltid en informationssäkerhetsklassning för att generera adekvata krav. Läs mer i vår guide Att köpa Edtech.

Lagar och regler – läs mer

• Digg: Säkerhet och integritet
• IMY: Dataskydd, så hänger lagarna ihop
• Digg, AI-förordningen
• MSB: Informationssäkerhet
• SKR: Informationssäkerhet