Datasammenkoblinger

Datasammenkoblinger er prosessen med å kombinere data fra flere kilder for å danne et samlet datasett som kan brukes til analyse og beslutningsstøtte. Hovedmålet er å knytte eller fuse opplysninger slik at enheter som representerer samme person, organisasjon eller hendelse kan analyseres på tvers av datasett.

Metoder inkluderer deterministisk kobling som bruker entydige identifikatorer (for eksempel kunde-IDer eller nasjonale ID-er). Probabilistisk kobling gjør bruk av sannsynlighetsbaserte matchingsregler når identifikatorer ikke er konsistente. Entitetsoppløsning og dataharmonisering er også sentralt for å gjøre variabler sammenlignbare.

Kvalitet og styring innebærer viktige områder som datakvalitet, metadata, registrering av opprinnelse og prosesser, samt styring av tilgang og lisensiering for å sikre sporbarhet og samsvar med regelverk.

Bruksområder inkluderer forskning, offentlig sektor og helsesektoren, hvor datasammenkoblinger muliggjør analyse av sammenhenger over tid og mellom variabler. Innen næringsliv brukes det for å forbedre kundebaserte innsikter, risikovurdering og markedsanalyse.

Utfordringer og risiko knytter seg til personvern og etiske spørsmål, og krever etterlevelse av regelverk som GDPR og nasjonale regler. Risikoer inkluderer avidentifisering, feilidentifikasjon, skjevhet i koblingen og utilstrekkelig tilgangskontroll.

Beste praksis består av rammeverk som privacy-preserving record linkage, pseudonymisering, anonymisering og bruk av sikre flersidige beregninger (secure multi-party computation) for å redusere risiko ved koblingen. God dataforvaltning og klare retningslinjer er også sentralt.