datakoppeling

Datakoppeling is het proces waarbij gegevens uit verschillende bronnen zodanig worden samengebracht dat ze gezamenlijk kunnen worden geanalyseerd of gebruikt voor besluitvorming. Doel is om meer context en inzichten te verkrijgen dan uit afzonderlijke datasets mogelijk is. Datakoppeling kan zowel technisch als organisatorisch van aard zijn, variërend van het koppelen van records met gemeenschappelijke sleutelvelden tot het combineren van datasets via datafederatie of een geïntegreerde data-omgeving.

Hiervoor worden verschillende koppelingstechnieken toegepast. Deterministische koppeling maakt gebruik van gedeelde identifiers, zoals burgerservicenummers of klantnummers. Probabilistische koppeling werkt met kansberekening op basis van overeenkomsten in kenmerken zoals naam, geboortedatum en adres wanneer een directe sleutel ontbreekt. Resultaat is meestal een gekoppelde dataset met gematchte records en soms met onzekerheidspercentages. Het waarborgen van datakwaliteit, metadata en gegevensprovenance is essentieel om betrouwbaarheid te kunnen beoordelen.

Toepassingen van datakoppeling komen veel voor in de publieke sector, gezondheidszorg, wetenschappelijk onderzoek en beleidsanalyse. Door gegevens uit diverse bronnen te combineren kunnen trends beter worden herkend, risico’s beter worden gemeten en beleid meer gericht worden toegepast. Het proces vereist governance rond data-eigendom, kwaliteitscontrole en beveiliging.

Privacy en regelgeving spelen een cruciale rol. Bij datakoppeling dient rekening te worden gehouden met privacy-by-design, pseudonimisering of anonimisering waar mogelijk en met relevante wet- en regelgeving zoals de AVG/GDPR. Beveiliging, toezicht en transparantie zijn noodzakelijke waarborgen om heridentificatie en misbruik te voorkomen.