sou · H4B385 · 2016-12-15 00:00:00 — I kombination med nya typer av sensorer, bland andra satellitbase- rade, och väsentligt bättre datorbaserad lagrings- och analyskapacitet, så har prognosernas upplösning, längd och tillförlitlighet förbättrats. Dessutom har tillgången till prognoser effektiviserats via internet så att de allra flesta har tillgång till aktuella prognoser närsomhelst. De sammantagna effekterna av digitalisering inom meteorologi är alltså bättre prognoser till fler mottagare till en lägre kostnad. Data är centralt genom hela transformationen: tillgång till mycket sensor- data av olika slag från många platser, möjlighet att bearbeta stora mängder data till prognoser och till slut leverera data som beskriver dessa till slutanvändare. I vissa fall var förändringar av de här slagen så pass värdefulla att de tidigt motiverade de ganska stora investeringarna som krävdes för att åstadkomma dem: dyra och tekniskt avancerade sensorer, kommunikationsutrustning för insamling av sensordata och sprid- ning av resultat, liksom lagrings- och beräkningskapacitet. Inled- ningsvis var det bara ett fåtal branscher där värdet av digitalisering kunde motivera dessa höga investeringströsklar. Utöver meteorologi var tryckeribranschen tidigt ute genom att fasa ut typsätt- ning med hjälp av desktop publishing-programvara, liksom mekanisk tillverkning som övergick från ritningar med papper och penna till datorstödd design och tillverkning (CAD/CAM-system). har kostnaderna för alla delar i kedjan sjunkit dramatiskt sam- tidigt som tillgängligheten och kapaciteten har ökat. Datadriven digitalisering – översikt och strukturering att investeringströsklarna för transformation genom digitalisering numera är låga inom de flesta tillämpningsområden. Kombinationen av goda möjligheter till positiv förändring till låg kostnad har väckt stora förhoppningar om allt från ökade intäkter, minskade kostnader, höjd produktivitet och rationellt resursutnytt- jande inom breda lager i såväl näringsliv som offentlig sektor. Nedan följer tre exempel på tillämpningsområden tillsammans med logiken bakom förväntningarna på datadriven digitalisering. Kundanalys inom handel. Kunder möter handelsföretag via många olika kanaler, mest framträdande är fysiska butiker, webbase- rad e-handel och mobilt internet. Sammantaget genererar dessa kon- takter mycket data av varierat slag från olika källor: webbloggar, ekonomiska transaktioner, mobila besöksräknare, annonsering via social media och webb, återkoppling via kundtjänst, med mera. Samlad analys av all data förväntas bidra med värdefulla insikter om kunderna. Hur de beter sig. Hur man kan få dem att handla mer. Hur man enklast når dem. Ytterst handlar det om att få fler beta- lande kunder och att behålla dessa längre. Operationell analys i såväl näringsliv som offentlig sektor. Genom att samla och analysera data, ofta fragmenterad och ostrukturerad, från loggar, sensorer och maskiner är målet att identifiera trender, mönster och avvikelser i produktionsmönster. Förhoppningen är att insikterna ska förbättra beslut, öka prestanda och spara resurser. Dyr utrustning, arbetsintensiva processer eller kritiska system är sär- skilt lämpliga måltavlor. Ett exempel kommer från enheten MODA (Mayers’ Office for Data Analytics) i som har till uppgift att bidra till förbättrad verksamhet genom omfattande datainsam- ling och -analys. De har bland annat tillämpat sina insatser på före- byggande brandskydd. Genom att analysera statistik från tidigare brandincidenter och -utryckningar lyckades de prioritera om sina inspektioner så att de hittade av de värsta överträdelser- na under den första fjärdedelen av alla utförda inspektioner jämfört innan analysen. Stadsplanering är en komplicerad process med många inbyggda målkonflikter och varierande perspektiv att ta hänsyn till. Ett av de mål stadsplanerare försöker uppnå är en levande stad som stimule- rar kreativitet och initiativrikedom till förmån för goda levnads- villkor och innovationskraft. Det saknas inte teorier för hur städer ska planeras för att åstadkomma detta. Ett exempel är att planera Datadriven digitalisering – översikt och strukturering stadsdelar så att de tjänar flera olika syften , dag som kväll. Ett annat är att planera för mindre gator med många tillfällen för fotgängare att mötas, med gott om andra mötesplatser än hem och arbetsplats, som torg, parker och restau- ranger. har få av dessa teorier kunnat verifieras empiriskt. Dels för att utmaningen är beroende av många olika variabler sam- tidigt, dels för att det har varit dyrt och svårt att få data av hög kvalitet. Med hjälp av många olika nya datakällor, som kollabora- tiva digitala kartverktyg, social media och mobiltelefonanvändning, som alla kan bidra med information om hur människor rör sig, vad de gör, och när, är det möjligt att komplettera traditionella datakällor om landanvändning, boendestatistik, med mera (Nadai et al. Förutom verifiering av befintliga teorier är förhoppningen att tek- niken ska utgöra ett kompletterande verktyg för mer lokal- och situationsanpassad vägledning inför dyra infrastruktursatsningar med mycket lång livslängd. Än så länge handlar datadriven digitalisering mycket mer om för- väntningar än om välbeprövade metoder med verifierbara resultat, åtminstone sett som en generell metod. Potentialen finns där i många branscher och tillämpningsområden. Hur väl det fungerar beror dock på många olika faktorer. Att sätta sin tilltro till en metod som endast testats i begränsad skala i helt andra sammanhang, med andra förutsättningar än den aktuella, är vanskligt. Datadriven digitali- sering behöver baseras på en mycket god förståelse för möjligheter och begränsningar med datainsamling, bearbetning och analys. Det kräver också kompetens för att bedöma om analysresultaten verk- ligen har potential att leda till den transformation som eftersträvas. Data, information och kunskap I vardagligt bruk används ofta begreppen data, information och kunskap närmast synonymt. Det finns flera olika definitioner på alla tre begrepp som också delvis är överlappande. Det finns dock goda skäl att beskriva de som tre olika men nära besläktade begrepp. Data betraktas som den mest grundläggande komponenten av de tre, och kan definieras som symboler som representerar signaler av något slag. Enligt denna definition är det oklart om data är an- vändbar eller ej. Information skiljer sig från data såtillvida att den är Datadriven digitalisering – översikt och strukturering Den hjälper till att besvara frågor som vad, vem, var, när, hur många, och så vidare. Eller med andra ord, infor- mation är data som tilldelats mening. Genom att vidare processa, strukturera eller ordna information så kan det leda till kunskap. Det kräver att informationen sätts i ett sammanhang av erfarenheter, värderingar och omgivningsbeskrivningar för att skapa nya erfaren- heter, upplevelser eller information. Följande talserie kan illustrera det vi med ovan definition kallar för data. [−2.7, −2.8, 0.2, 5.2, 10.9, 14.7, 17.7, 16.2, 11.4, 6.5, 1.8, −1.7] Utan annan information om datamängden kan vi bara konstatera att det är ett antal symboler från det arabiska talsystemet som sam- mantaget uttrycker värdet från tolv distinkta signaler. Mer än så kan vi inte säga utan ett sammanhang som berättar något mer om signalernas uppkomst. Genom att tillföra kunskapen att talserien representerar månadsmedeltemperaturen uttryckt i grader , listade i ordningsföljd med den första signalen avseende månaden januari, så har datamängden fått mening – vi har fått information. Om vi dessutom sätter informationen i ett sammanhang tillsammans med en annan kunskap så kan vi använda informationen i datamäng- den för att få ny kunskap. Om vi exempelvis tänker oss att sam- manhanget är bilkörning, och att vi dessutom känner till att is är halt och att vatten fryser vid temperaturer , då har vi tillägnat oss den nya kunskapen att det sannolikt är halt på vägarna . Om vi dessutom vet att temperaturen normalt varierar en hel del utifrån medel- temperaturerna så kan vi gissa att risken för halka även är stor . Ovanstående exempel är trivialt men representativt för en stor mängd datasammanhang där nya datamängder förhållandevis enkelt kan leda till ny kunskap. I många fall är dock övergångarna från data till information, och information till kunskap, betydligt otyd- ligare och svårare att få till. Med alla nya möjligheter till såväl data- insamling som -analys och -bearbetning är det lätt att skapa höga förväntningar på den kunskap som kan skapas utifrån nya stora datamängder. I vissa fall infrias dessa förväntningar, men i många kommer de i stället på skam. Det är en svår utmaning att skilja de Datadriven digitalisering – översikt och strukturering båda fallen åt, i synnerhet på förhand. Det finns dock många exem- pel på att situationer där misslyckanden att nå målen kan vara svåra att upptäcka ens i efterhand. Det senare kan bara botas genom en bättre förståelse för vad datadriven digitalisering egentligen är, vad det går ut på och vad som är rimligt att vänta sig i slutändan. Data, data, data, … Datadriven digitalisering utgår från data: stora och små data, snabba och långsamma data, hög- och lågdimensionella data, värdefulla och icke värdefulla data, flyktiga data och data som behåller värde över tiden. Och så vidare. Kort sagt, data kan se ut och uppträda på många olika sätt. I dataålderns barndom var lagringskapacitet oerhört dyrt och exklusivt. För att spara lag- ringsutrymme valdes därför det data som skulle hanteras av datorer ut med stor omsorg. På samma sätt fanns det goda skäl att hitta kompakta representationer av det som skulle bearbetas för att spara ytterligare lagringsutrymme, vilket exempelvis tog sig uttryck i vanan att lagra årtal med endast två siffror. Något som ställde till det rejält i samband övergången då år 99 över- gick 00 och åldersdifferensen mellan något sentida fenomen och något äldre plötsligt kunde bli negativ. Den absoluta merparten av all information som producerades i samhället var analog även efter att datorer ökade i popularitet och användning. Fjärrkommunikation skedde företrädesvis via analog telefoni och hand- eller maskinskrivna brev. Media var alltjämt analog i både radio, TV och tryckt form. Det var då. har datorer och lagring har blivit allt mindre, billigare och energisnålare. I kombination med internets snabba tillväxt så har det bidragit till en exponentiell tillväxt i digital dataproduktion. inträffade brytpunkten då mängden digitalt lagrad information över- steg mängden analogt lagrad information. har det digitala ökat kraftigt på bekostnad av en krympande analog lagringsvolym. Det kryllar numera av målande beskrivningar av hur mycket digital data som produceras, i synnerhet inom social media. Googles VD påstod i en kommentar att det då tog att skapa lika mycket digitalt lagrad information som mänsk- Datadriven digitalisering – översikt och strukturering ligheten hade skapat genom historien fram till 50-50-brytpunkten, och avsåg då såväl analog som digital information. Dataanalysföre- taget Domo bidrog med några uppskattningar med följande ungefärliga produktionstakt : fler än 200 miljoner skickade ebrev, fyra miljoner Google-sökningar och lika många gilla- klick på Facebook-inlägg, uppladdad video på Youtube, 300 000 snaps via Snapchat och något fler kvitter på Twitter2. Listan kan göras mycket längre, och siffrorna ökar i allt snabbare takt. Dagens enorma dataproduktion skapar ett behov av mer finkornig beskrivning av datamängders olika egenskaper och särdrag. Innan digitaliseringen tog fart på allvar, ungefär, var registerdata dominerande. Goda exempel är folkbokföringsuppgift- er och statistik i olika former, det senare ofta i rejält aggregerad form för att spara lagringsutrymme. Att använda pappersregister som metafor för att beskriva digital data var naturligt, eftersom en av de första stora uppgifterna för datorer var automation av tidigare analoga register. Metaforen var så väletablerad att den utgjorde grunden för , och världens, första nationella datalag 19733. Till skydd för enskildas personliga integritet föreskrev den att inga dataregister med personuppgifter skulle få inrättas och föras utan tillstånd av Datainspektionen. Registermetaforen är alltjämt relevant, men endast för en mycket liten delmängd av all digitalt hanterad data. Det finns helt enkelt inga tydliga vinster med att likna dagens stora mängd digital media med ljud, bild och video, liksom sensordata, trafikdata, transaktions- data, med mera, vid register i pappersformat. Stora data, eller big data på engelska, har varit ett lika populärt som missbrukat begrepp för att beskriva de nya möjlig- heter som många hoppas på i och med ökad förmåga till insamling och bearbetning av data. Det finns egentligen ingen bra definition av vad som menas med stort i begreppet, mer än en allmän och diffus avgränsning uttryckt som datamängder som är så stora att 2https:///blog/2015/08/data-never-sleeps-3-0/ Datadriven digitalisering – översikt och strukturering traditionell databehandling inte är tillräcklig. Facebooks fyra miljo- ner gillaklick är tillsammans med all annan data som skapas i samband med att över en miljard individer använder tjänsten ett bra exempel på stora data. Detsamma gäller klimatdata och data från DNA-sekvensering. Den exponentiella tillväxten i datavolym- er till trots så är dock många datamängder fortfarande små i ljuset av den gängse avgränsningen. Icke desto mindre kan de innehålla intressant information som bidrar till ny kunskap. Volym och mängd är således förhållandevis trubbiga instrument för att beskriva datamängder, inte minst för att det i det närmaste finns en oändlig variation i vad data kan beskriva. Registerdata har med tiden kompletterats med data som beskriver i stort sett all form av text och skriftlig information; bild, ljud, och video i en uppsjö av kvaliteter; social information i form av relationer mellan individer och reaktioner på deras yttranden; fysiska fenomen av olika slag i allt från meteorologisk och biometrisk data till data från maskiner och produktionssystem. Den stora variationen i vad data beskriver bäddar för betydande skillnader mellan olika datamängder. Skillnaderna är inte minst viktiga för att förstå graden av osäkerhet i hur väl data, till exempel en temperaturmätning, stämmer överens med verkligheten. Denna osäkerhet kan bestå i avvikelser och direkta fel, men även ofullständig och inaktuell data. Den kan vara svår att upptäcka eftersom datamängden ofta är separerad från källan i både rum och tid. Oren och felaktig data är ett stort och växande pro- blem i både näringsliv och offentlig sektor, som genom extraarbete och dåliga beslut och beräknas leda till mycket stora kostnader liksom dålig arbetsmiljö och annat lidande. Det saknas studier av bra kvalitet som på ett konstruktivt sätt kvantifierar dessa kon- sekvenser, men de ekonomiska riskerna bedöms i allmänhet vara höga. I en studie av användning och upptag av datakvalitetsverktyg genomförd av svarar de deltagande företagen att de upp- skattar kostnaderna som härrörs från bristande datakvalitet till i genomsnitt miljoner (2013). Ett alternativt sätt att beskriva data är att se till hastigheten med vilken ny data produceras och levereras. Hög dataproduktions- hastighet kan leda till mycket stora datavolymer, men bara om den producerade datamängden behöver lagras i sin helhet. Ofta kan ana- lysen av dataströmmen ske löpande, exempelvis i jakt på föränd- ringar i ett dataflöde, vilket leder till låg volym men stora behov av Datadriven digitalisering – översikt och strukturering På samma sätt utgör komplexiteten i en data- mängd en faktor som uttrycker såväl möjligheter som utmaningar i samband med analys och förädling. Enklare sammanhang, som en temperaturmätning över tiden, kan beskrivas i ett fåtal dimensioner (två stycken: temperatur och tid). På samma sätt kan geografisk information i sitt enklaste utförande beskrivas i fyra dimensioner (längd, höjd, bredd och tid). I takt med att antalet sammankopp- lade datakällor ökar så kan även antalet dimensioner i datamängden bli mycket stor, inte sällan räknas de i tusental eller mer. En term som ofta förekommer utan vidare definition eller diskussion i datasammanhang är metadata. Termen avser data som på något vis beskriver annan data. Ett vardagligt exempel är information om digitala fotografier. Det kan handla om kvaliteteter i själva bilden som dess upplösning och färgdjup, eller omständigheter kring själva skapandet av bilden som kamerans brännvidd, bländare och slutar- tid vid fototillfället. Det kan också handla om sammanhanget i vilket bilden fotograferades, som tidpunkt och plats. All denna informa- tion skapas av kameran i fotograferingsögonblicket och lagras till- sammans med bilden i en och samma datafil. Ytterligare metadata kan tillföras senare, som motiv eller vilka personer som är med på bilden, antingen manuellt av en människa eller automatisk som ett resultat av maskinell analys. Syftet med metadata i bilder är deskrip- tiv för att skapa ett mervärde där informationen följer bilden genom dess livslängd. En annan slags metadata har en mer begränsad livs- längd. Syftet här kan vara strukturellt som att beskriva data under transport eller lagring, exempelvis ett meddelandes längd eller orga- nisation. Metadata kan ses som sekundär och perifer i jämförelse med den datamängd som metadata beskriver. Men i många fall visar sig just metadata ha värden som består mycket längre än dess tilltänkta livs- längd, inte sällan på helt oförutsedda sätt. Av det skälet är begrep- pet åtföljt av ständigt återkommande värdeladdade kontroverser. En anledning till det är att metadata ofta är ett fokusobjekt i över- vakningssammanhang. Flera regleringar för brottsbekämpande ända- mål tar sikte på just metadata snarare än de dataobjekt de är satta Datadriven digitalisering – översikt och strukturering Exempelvis tid, plats och avsändare för ett meddelande som skickas mellan olika individer. Ett syfte med att begränsa sig till metadata är att minska kränkningen av integritet som övervak- ningen befaras leda till genom att utesluta innehållet i meddelandet från övervakning. Det går dock att utläsa en stor mängd informa- tion enbart från metadata, även avseende innehållet i meddelandet, med kvarstående stor risk för kränkning av de övervakades integritet. Tid och plats för produktion av ett dataobjekt är bra exempel på metadata som har långt många fler tillämpningar än vad som ur- sprungligen avses. Sådan metainformation från stora mängder foto- grafier i öppna bildarkiv som Flickr och Panoramio har exempelvis använts för att härleda vanliga turistattraktioner i stora städer, lik- som vilka rutter turister oftast använder för att ta sig mellan dessa (, Zha & Chua 2012). En överväldigande majoritet av all data som produceras har begräns- ningar i vem som får tillgång till den och hur den får användas. Media som nyheter, böcker, film och musik distribueras mot betal- ning i någon form, och de får normalt inte dupliceras eller spridas vidare av mottagaren, i vart fall inte utan begränsningar. Dessutom är tillgången ofta behäftad med kostnader. Social media, som med- delanden i Twitter, är ofta fria för användarna att ta del av. Men om man vill få tillgång till alla meddelanden som produceras i tjänsten, liksom metadata som exempelvis var och när de producerade, så sker det normalt mot betalning och med begränsningar i hur de får användas. Öppen data handlar om motsatsen och beskriver således ingen kvalitet i datamängden eller dess källa utan handlar om frihet att använda den fritt utan begränsande restriktioner. Formella defini- tioner av begreppet saknas, men de allra flesta innefattar återanvänd- ning som en given frihet. Det kan exempelvis handla om redigering av en bild, eller användning av ett ljud i en musikproduktion. Fri vidare spridning inkluderas också, men oftast med begränsningen att upphovsmannen ska uppges vid spridningen liksom att spridningen ska ske med samma rättighet som ursprungsdata distribuerades med. Det senare innebär att det inte är möjligt att ta betalt för data som helt eller delvis skapats med hjälp av öppen data. Datadriven digitalisering – översikt och strukturering Det finns många argument för varför öppen data är bra varav få är generellt tillämpliga. Många anser att data som har sina rötter i grundläggande biologiska eller fysiska strukturer, som exempelvis organismers genetiska material, tillhör mänskligheten i stort och att det därför inte kan skyddas av upphovsrätt eller begränsas i sprid- ning. Mycket data produceras med offentliga medel, antingen som en del i offentlig verksamhet eller via offentligt finansierad forsk- ning i akademi och näringsliv. Enligt ett EU-direktiv från 20034 ska all data som offentlig verksamhet tillgängliggör vara fri för alla att återanvända. Rätten och spridningen får inte utformas så att den diskriminerar någon enskild, och den får inte behäftas med avgifter som överstiger kostnaden för reproduktion och spridning. Många länder har tagit god tid på sig att fullt ut implementera direktivet i nationell lagstiftning, inklusive , men blir alltmer offentligt producerad data publikt tillgänglig. Det finns även goda skäl att tro att felaktig data, eller så kallad dataröta, har större chans att blir rättad om många har tillgång till datamängden än bara ett fåtal. Möjligheten för alla och envar att på ett enkelt sätt ta del av, vidareförädla och själv sprida offentliga data är värdefull av flera skäl. Ett handlar om att modellen har potential att skapa en positiv innovationskraft där uppfinningsrikedom och skaparglädje leder till en uppsjö av kreativ och användbar användning som skapar värde på många nivåer i samhället: ekonomiskt, socialt och demokratiskt. Ett annat handlar om att delandet i sig är förtroendeskapande i rela- tionen mellan offentliga institutioner och både medborgare och näringsliv, och att det bidrar till såväl större delaktighet i offentliga processer som ett medskapande som är positivt och utvecklande för samhället i stort. Personliga data, eller personuppgifter som de benämns i reglerings- sammanhang, avser data som direkt eller indirekt kan kopplas till en individ. Exempel på data som med stor precision går att koppla till enskilda individer är namn, personnummer och adress. 4 EU-direktiv /98/EC, även bekant under namnet PSI-direktivet. Datadriven digitalisering – översikt och strukturering grafier som innehåller identifierbara personer är exempel på data med indirekta kopplingar till individer. Såväl metadata som trafik- data innehåller ofta information som går att koppla till geografiska positioner, vilket gör det möjligt att skapa detaljerade spår av hur individer rör sig mellan och inom olika platser. Denna praktik under- lättas ytterligare av användning av direkta positioneringsmekanis- mer som GPS i smartphones och sportklockor. Personliga data skyddas genom en mängd olika regleringar för att på olika sätt hjälpa individer att värna sin integritet5, exempelvis personuppgiftslagen6, kreditupplysningslagen7 och lagen om elek- tronisk information8 som var och en reglerar olika tillämpningsom- råden. Generellt gäller att det inte är tillåtet att samla in, behandla och sprida personliga data utan varje enskild individs medgivande. Personen det gäller har även rätt att ta del av data som kan kopplas till ens person och få den korrigerad om den är felaktig. Hantering och spridning av ostrukturerad personlig data, som exempelvis namn på personer i löpande text på en blogg eller i en tidningsartikel, är tillåten även utan omnämnda personers direkta medgivande. Vissa uppgifter anses vara särskilt känsliga, det gäller sådana som avslöjar ras eller etniskt ursprung, politiska åsikter, religiös eller filo- sofisk övertygelse, medlemskap i fackförening samt uppgifter som rör hälsa och sexualliv.