EVROPSKÁ KOMISE
V Bruselu dne 25.4.2018
SWD(2018) 125 final
PRACOVNÍ DOKUMENT ÚTVARŮ KOMISE
Pokyny ke sdílení dat soukromého sektoru
v evropské ekonomice založené na datech
Průvodní dokument k
Sdělení Komise Evropskému parlamentu, Radě, Evropskému hospodářskému a sociálnímu výboru a Výboru regionů
„Směrem ke společnému evropskému datovému prostoru“
{COM(2018) 232 final}
1. Úvod
Daty podložená inovace je klíčovým nástrojem pro růst a tvorbu pracovních míst v Evropě. Hlavní hnací silou je po technické stránce význam dat shromážděných on-line, rostoucí význam dat generovaných předměty připojenými k internetu věcí, zlepšující se přístup k nástrojům pro analýzu velkých objemů dat a rozvíjející se všeobecná dostupnost určitých aplikací založených na umělé inteligenci. Nekonkurenční povaha dat umožňuje využít stejná data k podpoře celé řady nových výrobků, služeb či metod výroby. Pro firmy tak může být účelné sdílet s ostatními firmami více dat, jimiž disponují, aby naplno využily jejich hodnotu.
Nové obchodní modely založené na datech, které staví na zmíněných technických možnostech, představují příležitost nejen pro velké firmy, ale i pro malé a střední podniky a začínající podniky v Evropě. Obdobně začíná příležitostí v oblasti inovací založených na využití dat i veřejný sektor. Firmy již využívají přístupu k informacím veřejného sektoru, které jsou k dispozici jako veřejně přístupná data 1 , a také možnosti navzájem data sdílet. Malé a střední podniky a začínající podniky však při zpřístupňování vlastních dat a opakovaném využívání dat jiných firem nadále čelí překážkám. To platí zejména pro strojově generovaná data, která nejsou osobními údaji. Také subjekty veřejného sektoru by měly modernizovat způsob práce a využívat potenciál nových zdrojů dat, aby více vycházely z dat a ušetřily náklady. Očekává se, že to přinese užitek občanům i firmám, zejména pak malé a střední podniky. Ačkoli někdy lze relevantní, daty podložené služby pořídit na trhu, jindy může být nutné, aby veřejný sektor přímo analyzoval data, jejichž držiteli jsou soukromé firmy, nebo zajistil řádnou akvizici dat (například pro účely oficiálních statistik). Kvůli obavám o zachování důvěrnosti dat nebo vnímaným hrozbám pro obchodní zájmy firem nemusí být taková data vždy přístupná veřejnému sektoru. Z toho vyplývá, že otázky spjaté s poskytováním a (opakovaným) použitím dat („sdílení dat“) je třeba řešit ve dvou situacích: v rámci mezipodnikové komunikace (B2B) a v rámci komunikace mezi podniky a veřejnou správou, resp. veřejným sektorem (B2G).
Komise již navrhla opatření ke zlepšení dostupnosti dat pro obchodní účely. Prostřednictvím obecného nařízení o ochraně údajů (GDPR) a směrnice o soukromí a elektronických komunikacích 2 zřídila EU spolehlivý rámec pro zpracování osobních údajů a dat elektronických komunikací, jehož smyslem je vytvořit digitální důvěru, která je klíčovým předpokladem sdílení dat. Tento rámec je základem pro budoucí konkurenční výhodu evropských hospodářských subjektů, které budou moci maximálně využívat datových technologií. Návrh nařízení o volném pohybu neosobních údajů 3 navíc umožní snazší předávání těchto dat v EU.
Ve svém sdělení „Budování evropské ekonomiky založené na datech“ ze dne 10. ledna 2017 4 předložila Komise prvotní popis možných problémů spojených s přístupem k datům, zejména pokud jde o strojově generovaná data a vztahy mezi platformami a podniky. Zmínila také význam přístupu k datům soukromého sektoru pro účely veřejného zájmu.
Na základě tohoto sdělení proběhl široký dialog zúčastněných stran. Dospělo se k závěru, že předmětný problém v této fázi není důvodem k horizontálnímu legislativnímu zásahu a že vhodnějším řešením jsou pokyny 5 .
Ve sdělení, k němuž je přiložen tento pracovní dokument útvarů 6 , definuje Komise sérii klíčových zásad, které je třeba zohlednit, mají-li datové interakce v situacích mezi podniky a mezi podnikem a veřejnou správou proběhnout úspěšně pro všechny strany.
Dále se tento pracovní dokument útvarů snaží poskytnout sadu nástrojů firmám, které jsou držiteli nebo uživateli dat nebo obojím zároveň. Pro tyto účely zahrnuje dokument průvodce zaměřeného na právní, obchodní a technické aspekty sdílení dat, který lze v praxi využít při zvažování a přípravě přenosů dat mezi firmami působícími ve stejném nebo v různých odvětvích.
Pokyny uvedené v tomto dokumentu platí obecně pro všechna hospodářská odvětví. Následkem rozdílů ve struktuře jednotlivých trhů bude možná zapotřebí doplnit tyto pokyny specifickými odvětvovými opatřeními.
Konečně je třeba upozornit, že dokument nepředstavuje právní tvrzení a není jim dotčen výklad práva EU Soudním dvorem Evropské unie (SDEU). Není pro Komisi závazný při uplatňování práva EU, zejména pokud jde o pravidla hospodářské soutěže uvedená v článcích 101 a 102 Smlouvy o fungování Evropské unie (SFEU).
2. Zásady sdílení dat mezi podniky (B2B) a mezi podnikem a veřejnou správou (B2G)
Sdělení, k němuž je přiložen tento pracovní dokument útvarů 7 , definuje následující zásady k zajištění spravedlivého trhu pro předměty internetu věcí a pro výrobky a služby, které vycházejí z dat vytvářených těmito předměty:
a) Transparentnost: Příslušná smluvní ujednání by měla transparentně a srozumitelně definovat (i) osoby nebo subjekty, jež budou mít přístup k datům, která daný výrobek nebo služba generuje, typ těchto dat a to, na jaké úrovni podrobnosti to bude možné; a (ii) účely použití těchto dat.
b) Vytváření společných hodnot: Příslušná smluvní ujednání by měla brát v potaz to, že pokud jsou data generována jako vedlejší produkt používání výrobku nebo služby, přispělo k vytvoření těchto dat několik stran.
c) Vzájemné respektování obchodních zájmů: Příslušná smluvní ujednání by měla řešit potřebu chránit obchodní zájmy a tajemství držitelů údajů i uživatelů údajů.
d) Zajištění nerušené hospodářské soutěže: Příslušná smluvní ujednání by měla řešit potřebu zajištění nerušené hospodářské soutěže při výměně obchodně citlivých údajů.
e) Minimalizace blokování dat: Firmy, které nabízejí výrobek nebo službu generující data jakožto vedlejší produkt, by měly v co největší míře umožnit přenositelnost údajů 8 . Rovněž by měly – je-li to možné a je-li to v souladu s vlastnostmi trhu, na kterém působí – zvážit, zda vedle výrobků, jejichž součástí je předávání údajů, nebudou tentýž výrobek nebo tutéž službu nabízet bez předávání nebo jen s omezeným předáváním údajů.
Ve sdělení se také uvádí, že dodržování následujících zásad by mohlo podpořit poskytování údajů soukromého sektoru subjektům veřejného sektoru za zvýhodněných podmínek pro opakované použití:
a) Proporcionalita při používání údajů soukromého sektoru: Žádosti o dodání údajů soukromého sektoru za zvýhodněných podmínek pro opakované použití by měly být odůvodněny jasným a prokazatelným veřejným zájmem. Žádost o údaje veřejného sektoru by měla být adekvátní a relevantní pro zamýšlený veřejný zájem a přiměřená, co se týče podrobností, relevantnosti a ochrany údajů. Náklady a úsilí nutné pro dodání a opakované použití údajů soukromého sektoru by měly být přiměřené vzhledem k předpokládanému veřejnému přínosu.
b) Omezení účelu: Používání údajů soukromého sektoru by mělo být jasně omezeno na jeden z několika účelů, které musejí být co nejjasněji specifikovány ve smluvních ustanoveních stanovujících spolupráci mezi podnikem a veřejnou správou. K těmto ustanovením může patřit omezení doby, po kterou lze tyto údaje používat. Podnik soukromého sektoru by měl obdržet konkrétní ujištění, že získané údaje nebudou použity pro nesouvisející správní nebo soudní řízení; jako vzor mohou v tomto ohledu posloužit přísná právní a etická ustanovení upravující statistickou důvěrnost v Evropském statistickém systému.
c) „Neškodit“: Při spolupráci mezi podniky a veřejnou správou v oblasti dat musí být zajištěno respektování oprávněných zájmů, zejména ochrany obchodních tajemství a dalších obchodně citlivých informací. Spolupráce mezi podniky a veřejnou správou v oblasti dat musí podnikům umožňovat zpeněžení znalostí odvozených z příslušných údajů s ohledem na další dotčené strany.
d) Podmínky pro opakované použití dat: Dohody o spolupráci mezi podniky a veřejnou správou v oblasti dat by měly být oboustranně výhodné, ale zároveň by měly zvýhodňovat subjekt veřejného sektoru před ostatními zákazníky, a potvrdit tak cíl veřejného zájmu.
To by se mělo odrazit především v úrovni dohodnuté finanční kompenzace, jejíž výše by měla souviset se sledovaným účelem veřejného zájmu.
S dohodami o spolupráci mezi podniky a veřejnou správou v oblasti dat týkajícími se týchž orgánů veřejné moci, které vykonávají tytéž funkce, by se mělo zacházet nediskriminačním způsobem.
Dohody o spolupráci mezi podniky a veřejnou správou v oblasti dat by měly snižovat potřebu jiných typů získávání údajů, jako jsou průzkumy. Tím by mělo dojít ke snížení celkové zátěže občanů a podniků.
e) Zmírnění omezení údajů soukromého sektoru Za účelem řešení případných omezení údajů soukromého sektoru včetně případného inherentního zvýhodnění by podniky dodávající data měly poskytovat odpovídající a přiměřenou podporu, a pomoci tak s posouzením kvality dat pro uvedené účely, a to i prostřednictvím možnosti data v příslušných případech zkontrolovat nebo jinak ověřit. Nemělo by být vyžadováno, aby podniky kvalitu dotčených dat zlepšovaly. Veřejné subjekty by zase měly zajistit, aby data z různých zdrojů byla zpracována tak, aby bylo zabráněno případné „podjatosti při výběru“.
f) Transparentnost a zapojení do společenského dění: Spolupráce mezi podniky a veřejnou správou by měla být transparentní, co se týče smluvních stran a jejich cílů. Znalosti a osvědčené postupy veřejných subjektů týkající se spolupráce mezi podniky a veřejnou správou by měly být veřejně dostupné, pokud to neohrožuje důvěrnost údajů.
3. Sdílení dat mezi podniky (B2B) – průvodce
Poskytování a opakované užívání dat ve vztazích mezi podniky může nabývat mnoha podob z hlediska technických mechanismů, základních obchodních modelů i právního nástroje, který dohodu o mezipodnikovém sdílení dat podporuje. V tomto oddíle jsou některé z nich popsány podrobněji.
3.1. Modely mezipodnikového sdílení dat
Základní obchodní modely sdílení dat se mohou poměrně podstatně lišit a do značné míry se odvíjejí od typu příslušných dat a strategického obchodního zájmu. Mohou nabývat různých podob: od přístupu založeného na veřejně přístupných datech až po výhradní datové partnerství s jedinou stranou:
a)Model veřejně přístupných dat: V modelu veřejně přístupných dat jsou příslušná data zpřístupňována poskytovatelem dat v zásadě neomezené skupině uživatelů za uplatnění co nejmenších omezení a bez odměny nebo za minimální odměnu. Tento model lze uplatnit, má-li poskytovatel dat velký zájem na jejich opakovaném použití. Příkladem jsou poskytovatelé služeb, kteří si přejí k oslovení koncových zákazníků využít ekosystém vývojářů aplikací třetích stran.
b)Zpeněžení dat na datovém tržišti: Zpeněžení dat nebo obchod s daty může proběhnout za úplatu na základě dvoustranných smluv na datovém tržišti, které působí jako zprostředkovatel. Tato možnost je zajímavá pro firmy, které neznají potenciál opakovaného použití svých dat a usilují o jejich jednorázové zpeněžení. Tento mechanismus se jeví jako vhodný, jestliže (1) hrozí jen omezená rizika nezákonného použití příslušných dat, (2) poskytovatel dat má důvěru v jejich uživatele, nebo (3) poskytovatel dat disponuje technickými mechanismy k zamezení nebo odhalení nezákonného použití. Náklady na vypracování smluv o užívání dat lze snížit využitím vzorových smluvních podmínek.
c)Výměna dat na uzavřené platformě: Výměna dat se může odehrávat na uzavřené platformě, kterou může zřídit jeden z hlavních aktérů v prostředí sdílení dat, nebo nezávislý zprostředkovatel. V tomto případě mohou být data poskytována za úplatu nebo za služby s přidanou hodnotou, které mohou být poskytovány např. uvnitř platformy. Toto řešení umožňuje nabízet služby s přidanou hodnotou, čímž poskytuje komplexnější řešení pro stabilnější datová partnerství, a umožňuje využívat více mechanismů kontroly využívání dat. Náklady na vypracování smluv o užívání dat lze snížit využitím vzorových smluvních podmínek. Jedná-li se o výhradní sdílení dat, je třeba dodržovat pravidla hospodářské soutěže 9 .
Je možné využívat variace a kombinace těchto modelů, které je třeba upravit podle potřeb jednotlivých firem. Termín „sdílení dat“ se používá k popisu všech možných forem a modelů, na jejichž základě probíhá přístup k datům nebo přenos dat ve vztazích mezi podniky.
3.2. Právní aspekty sdílení dat: smlouvy o užívání dat a licenční smlouvy
Sdílení dat mezi podniky zpravidla probíhá na základě smlouvy. Ve smlouvě o užívání dat nebo licenčních smlouvách se strany dohodnou na předmětu a hodnotě smlouvy a na veškerých dalších náležitostech zakotvených ve smluvních podmínkách. Smlouvy o zpeněžení dat nemusí být svou povahou jen dvoustranné, nýbrž je lze uzavřít i mezi více stranami.
Návrh příslušných smluvních podmínek smluv o užívání dat nebo licenčních smluv vyžaduje zvláštní pozornost, neboť je třeba dodržet stávající právní předpisy, zejména předpisy zabraňující sdílení dat nebo stanovující pro ně zvláštní podmínky, a zároveň zajistit zachování strategických zájmů a konkurenceschopnosti každé ze stran.
Již se pracuje na vývoji modelových smluvních podmínek pro různé typy smluv o sdílení dat a pro některé sektory a typy sdílení dat. Komise plánuje shromažďovat osvědčené postupy, stávající modelové obchodní podmínky a kontrolní seznamy prostřednictvím podpůrného střediska pro sdílení dat, které bude uvedeno do provozu začátkem roku 2019 10 .
Firmám, které připravují či vyjednávají smlouvy o užívání dat, mohou pomoci následující úvahy:
a)Jaká data se budou zpřístupňovat?
-Co nejpodrobněji a nejpřesněji popište data, která chcete sdílet (např. data z oblasti výzkumu a vývoje, data o zákaznících, diagnostická data), včetně míry aktualizace, kterou v budoucnu očekáváte. Sdílejí-li se spolu se soubory dat prostředky k interpretaci, které umožňují provádět analýzu (např. metody, modely), je třeba je popsat.
-Jakou úroveň kvality lze u dat zajistit, mimo jiné do budoucna? Sdílená data musí být kvalitní, tj. přesná, spolehlivá a v případě potřeby aktuální. Je nutné zajistit, aby data nechyběla, nedocházelo k jejich zdvojování a nebyla nestrukturovaná. Určete zdroj, resp. původ dat a způsob jejich sběru resp. sestavování. Je možné definovat mechanismus pro oznamování chyb.
-Sdílí se soubor dat nebo datový tok?
-Zajistěte dodržování právních závazků, které mohou zakazovat přístup k příslušným datům nebo jejich předávání ostatním. Zajistěte dodržování práv, jimiž k datům mohou disponovat jiné osoby. Ověřte práva k obsahu, který data představují (práva duševního a průmyslového vlastnictví).
-Zajistěte dodržování právních předpisů na ochranu údajů. Mimo jiné ověřte, že existuje právní základ pro zpracování osobních údajů, který je v souladu s obecným nařízením o ochraně údajů.
b)Kdo může k příslušným datům přistupovat a užívat je (používat je opakovaně)?
-Zajistěte, aby smlouva transparentně, jasně a srozumitelně stanovovala, kdo a za jakých podmínek má právo na přístup k datům, jejich užívání a jejich distribuci. Stanovte, zda a jak je možné licencovat data pro opakované použití. Podmínky licencí pro opakované použití a distribuci dat je nutné jasně vysvětlit. Zvažte také udělování sublicencí: mělo by se buď výslovně vyloučit, nebo by mělo být uvedeno, za jakých podmínek a u jakého typu dat je povoleno.
-Právo na přístup a užívání dat nemusí být neomezené. Smlouva může například omezovat přístupové právo: na členy konkrétní profesní skupiny (např. zemědělce) nebo je podmiňovat jistými účely použití dat (např. omezovat na komerční účely).
c)Co smí s daty provádět uživatel?
-Při jednání o smlouvě by se uživatel měl co nejjasněji vyjádřit k tomu, jak budou data využívána, a to mimo jiné navazujícími stranami. Zajistí se tím transparentnost a větší důvěra ze strany poskytovatele dat.
-Vymezte, jak přesně se smějí data využívat, včetně práv na deriváty z dat (analýzy).
-Stanovte pravidla týkající se zákazu zpřístupňování u navazujících stran.
d)Určete technické prostředky pro přístup k datům a výměnu dat, včetně:
-frekvence přístupu k datům a maximálních objemů,
-bezpečnostních požadavků na IT,
-úrovně služby podpory.
e)Jaká data potřebuji chránit a jak to budu dělat?
-Zajistěte zavedení náležitých opatření na ochranu dat. Tato opatření by měla platit pro transakce v oblasti sdílení dat a pro uchovávání dat, jelikož hrozí krádež nebo zneužití dat organizovanými zločineckými skupinami nebo hackery. Data mohou být vydána i omylem, například následkem lidské chyby nebo technického problému. Může také dojít k nepovolanému přístupu k datům, k jejich vyzrazení nebo k jejich ztrátě.
-Zajistěte ochranu obchodních tajemství, citlivých obchodních informací, licencí, patentů a práv duševního vlastnictví. Žádná ze stran se nesmí pokoušet získat na základě výměny dat od protistrany citlivé informace.
f)Zařaďte ustanovení upravující odpovědnost za poskytnutí nesprávných dat, výpadky v přenosu dat, nízkou kvalitu interpretační činnosti, je-li sdílena spolu se soubory dat, a zničení, resp. ztrátu nebo pozměnění dat (jsou-li nezákonné nebo náhodné), které mohou způsobit škody.
g)Pro obě strany stanovte pravidla v oblasti výkonu auditů za účelem kontroly dodržování vzájemných povinností.
h)Jaká je zamýšlená doba trvání smlouvy? Z jakého titulu lze smlouvu vypovědět? Jakou výpověď je třeba partnerům předložit?
i)Domluvte se na rozhodném právu a mechanismech řešení sporů.
3.3. Technické aspekty sdílení dat
Pro sídlení dat mezi podniky existuje mnoho technických mechanismů. Některé z těchto technických mechanismů poskytují pravidla pro užívání dat a současně nabízejí důvěryhodné a bezpečné prostředí pro výměnu datových souborů 11 .
Lze rozlišit tři typy mechanismů: (a) držitel dat přímo zpřístupňuje vybraná data velké skupině uživatelů, např. prostřednictvím aplikačního programovacího rozhraní; (b) držitel dat zpřístupňuje vybraná data pomocí zprostředkovatele (datové tržiště) jednomu či více uživatelům a nad následným užíváním má omezenou kontrolu; (c) držitel dat zpřístupňuje vybraná data pomocí zprostředkovatele (datový prostor nebo platforma) jednomu či více uživatelům v prostředí, které umožňuje lepší kontrolu a sledovatelnost následného užívání.
a)Sdílení dat jednoho subjektu s mnohými prostřednictvím aplikačního programovacího rozhraní (API) nebo průmyslové datové platformy: Některé firmy používají při datových interakcích s jinými firmami k technickému zajištění přístupu k datům jednostranné mechanismy, například rozhraní API nebo zvláštní platformy, které si samy zřídí k uchovávání, zpracovávání a výměně dat.
Stále častější je zajištění přístupu třetích stran prostřednictvím veřejných rozhraní API, tj. rozhraní API dostupných širší veřejnosti, a nikoli jen stranám uvnitř příslušné organizace. Od roku 2010 se počet rozhraní API výrazně zvýšil a nadále roste 12 .
Rozhraní API umožňují zejména menším firmám snadno použít a opakovaně užívat obchodní data. Uživatelsky přívětivá a dobře navržená rozhraní API pomáhají s využitím již nashromážděných dat vytvářet a rozšiřovat ekosystémy s novými a inovativními výrobky.
Rozhraní API mohou usnadňovat interoperabilitu, pokud umožňují softwarovým aplikacím výměnu datových souborů a toků 13 . Rozhraní API mohou ze své podstaty obsahovat specifikace samotných datových souborů a umožňovat správu přístupových práv na technické úrovni.
Na tomto základě podněcuje 14 Komise firmy po celé Evropě, aby zvážily širší využití otevřených, standardizovaných a řádně zdokumentovaných rozhraní API. Součástí může být zpřístupňování dat ve strojově čitelných formátech a poskytování souvisejících metadat.
|
TomTom je nizozemská společnost vyrábějící dopravní, navigační a mapové produkty. Podle zjištění studie spolufinancované Komisí 15 pochází většina příjmů z aktivit této společnosti z dat (map a on-line služeb) licencovaných jiným firmám. Společnost TomTom nabízí aplikační programovací rozhraní 16 , s jejichž pomocí poskytuje vývojářům přístup k datům. Podle společnosti TomTom to oproti jiným technickým prostředkům ke sdílení dat přináší následující výhody: -snadný a rychlý přístup k datům, -sledování využití dat, -možnost ověřování případů porušení smlouvy, -rychlý zásah v případě zneužití dat (tj. zrušení nebo pozastavení přístupu k datům). |
Firmy, především větší společnosti, vyvíjejí pro řízení pravidelných datových interakcí s třetími stranami také specializované datové platformy. Ty nabízejí další funkce, pokud jde o výměnu dat (zejména obousměrnou výměnu dat), ukládání uvnitř platformy a služby poskytované nad rámec dat (vycházející z analýz dat).
|
Airbus je nadnárodní evropská korporace, která navrhuje, vyrábí a prodává civilní a vojenskou leteckou techniku. Po zkušenostech s různými možnostmi zpřístupňování dat úřadům a obchodním partnerům zavedla společnost v červnu 2017 platformu Skywise 17 – „otevřenou digitální platformu pro letectví". Klientské společnosti zpřístupňují data výměnou za služby vycházející z analýz dat. Hlavní výhodou tohoto technického řešení na bázi softwaru společnosti Hadoop je bezproblémová integrace se stávajícími informačně-technologickými infrastrukturami aerolinek, což účastníkům usnadňuje zpřístupňování jejich dat na platformě. Společnost Airbus může pracovat s původním formátem souborů a prostřednictvím platformy odesílat zpět poznatky zpracované pomocí společných nástrojů pro tvorbu tabulek a vizualizací. |
b)Zpeněžení dat na datovém tržišti v roli zprostředkovatele mezi mnoha subjekty Pojem „datové tržiště“ je zde užíván k označení zvláštního typu zprostředkovatele, který může plnit tři základní funkce: (1) spárování potenciálního poskytovatele a pořizovatele dat; součástí může být zvláštní ujednání o tom, že potenciální dodavatel a odběratel v první fázi podnikání příprav na předání dat zůstanou v anonymitě, protože samotný záměr dodat nebo nakoupit by vyzradil již tajné obchodní informace (budoucí obchodní strategie); (2) samotné předání dat (a dohodnuté odměny), zejména vybudování důvěry, že v průběhu jednání nebude pozměněn předmět jednání; (3) potvrzení, že transakce skutečně proběhla, které lze využít například při vykazování v rozvaze firmy. Navíc mohou takoví zprostředkovatelé poskytovat další služby, jako jsou modelové obchodní podmínky nebo anonymizační služby (v případě výměny osobních nebo důvěrných dat). Úloha zprostředkovatele tohoto typu končí předáním dat.
|
DAWEX 18 je francouzská společnost založená v roce 2015, která sebe sama nazývá „globálním datovým tržištěm“. Společnost Dawex data nenakupuje ani neprodává. Namísto toho sdružuje firmy se zájmem o zpeněžení a opakované použití dat a podporuje transparentní vztahy mezi dodavateli a uživateli tím, že zajišťuje, aby komunikovali a prováděli transakce přímo na platformě. Společnost Dawex vyvinula sérii nástrojů, které pomáhají dodavatelům a uživatelům porozumět datům, posuzovat je a komunikovat o nich. Vizualizační nástroje (např. tepelné mapy, stromové mapy) poskytují uživatelům dat různé informace o kompletním souboru dat, které lze zabezpečeně sdílet před dokončením transakce. Nástroje pro odběr vzorků automaticky generují reprezentativní vzorky dat na základě algoritmů předcházejících jakémukoli zkreslení. Uživatelé dat a poskytovatelé dat komunikují pomocí nástroje pro zasílání zpráv, který je vestavěn do platformy. Navíc společnost Dawex podporuje vyjednání dohody tím, že umožňuje automaticky vygenerovat modelové podmínky. |
c)Sdílení dat pomocí technického nástroje: Tyto technické nástroje se liší od zprostředkovatele popsaného výše. Vedle samotné datové výměny totiž kladou velký důraz na poskytování dalších služeb, jako je zpracování příslušných dat pro účely konkrétních obchodních potřeb nebo otázek. Především ale tento typ zprostředkovatele nabízí další funkce, které poskytovateli dat zajišťují kontrolu nad jejich využíváním, a to zejména ve vztahu k ustanovením dohody o předání dat. Mohou zahrnovat různé formy sledování a stopování využití dat, například zaznamenávání veškeré činnosti v oblasti přístupu k datům a jejich zpracování, které může využívat technologii distribuované účetní knihy (blockchain) nebo rozvíjející se formy vkládání digitálního vodoznaku. Zprostředkovatel může také v komunitě uživatelů datového prostoru nebo platformy vytvořit instance samoregulace, jejichž součástí může být soubor sankcí vůči uživatelům dat, kteří porušují individuální smlouvy o předávání dat.
|
Společnost Nallian 19 vyvinula platformu na bázi cloudu, která umožňuje sdílet data v reálném čase a podporuje proces synchronizace. Společnost pracuje se základní vrstvou technologií pro sdílení dat, kterou lze přizpůsobit potřebám uživatelů dat v konkrétní komunitě či doméně. Platforma je založena na technologii cloudu v kombinaci s nástrojem pro správu komunity. Technické řešení společnosti Nallian využívají v současné době firmy působící v oboru logistiky, ve vertikálních dodavatelských řetězcích a v multimodálních dopravních sítích. Pro tyto společnosti se jeví jako klíčová možnost předcházet problémům s fragmentací a sdílet data bez poruch. Platforma poskytuje širokou škálu možností vkládání dat do cloudu: od jednoduchého nahrání souborů až po integrace na bázi rozhraní API. Přidanou hodnotou platformy jsou rozhraní API a aplikace využívající společný datový model, které umožňují plně využívat všechna data uložená na platformě a poskytovat uživatelům hodnotné statistiky. Platforma přijímá také data nahrávaná z připojených zařízení a mezipodnikové zprávy vyměňované prostřednictvím standardu pro elektronickou výměnu dat EDI. Poskytovatelé dat mohou na platformě podrobně sledovat, kdo přistupuje k jakým datům a za jakým účelem. Tuto možnost zajišťuje v platformě vestavěný mechanismus udělování práv, který poskytovatelům dat umožňuje definovat pro jednotlivé členy komunity (včetně poskytovatelů dat) role a pravidla sdílení s členěním až po úroveň oboru. Platforma navíc usnadňuje anonymizaci a agregaci dat, aby vyhověla nezbytným požadavkům na ochranu soukromí. |
4. Úspěšné sdílení dat mezi podnikem a veřejnou správou – kontrolní seznam
Poskytování a opakované užívání dat ve vztazích mezi podnikem a veřejnou správou může nabývat mnoha podob z hlediska základního mechanismu i podpůrného právního nástroje. V tomto oddíle jsou některé z nich popsány podrobněji.
4.1. Modely sdílení dat mezi podnikem a veřejnou správou
a)Dárcovství dat: Poskytování dat ve vztazích mezi podnikem a veřejnou správu může mít podobu dárcovství dat. To lze považovat za určitou formu společenské odpovědnosti podniků. Jedním z možných přínosů je, že za programem dárcovství stojí specializovaný tým, který podporuje každou potenciální zúčastněnou stranu se zájmem o využívání dat.
Datová filantropie společnosti Mastercard 20
Společnost Mastercard se domnívá, že každá organizace usilující o zmírnění lidského utrpení – bez ohledu na jeho rozsah a dopad – by měla mít pro účely řešení problémů k dispozici nástroje a prostředky pro přístup k datům a jejich využívání. Středisko společnosti Mastercard pro inkluzivní růst je odhodláno napravovat nedostatky v této oblasti prostřednictvím datové filantropie, která spočívá v následujícím:
-sdílení dat, např. poskytování přístupu k datům společnosti, které jsou předmětem průmyslového vlastnictví, aniž by bylo ohroženo soukromí spotřebitelů, s cílem pomoci výzkumu;
-sdílení poznatků o datech, např. zkvalitňování interních odborných znalostí s cílem provádět analýzy a poznatky zveřejňovat pro širší využití;
-zkvalitňování odborných znalostí, např. spolupráce s partnery s cílem dodávat další odborné znalosti a kapacity.
b)Ceny: V oblasti spolupráce mezi podniky a veřejnou správou lze rovněž zavést ceny, které budou motivovat jednotlivce a firmy specializující se na analýzu dat, aby vyvinuli řešení určitého problému, jehož odstranění je ve veřejném zájmu. Veřejná organizace může například vypsat soutěž ve spolupráci se společností, která ze soukromého sektoru dodá data nutná k vyřešení problému.
Cena programu Horizont – technologie pro zpracování velkých objemů dat 21
V rámci programu financování Horizont 2020 byla vyhlášena cena v oblasti technologií pro zpracování velkých objemů dat, jejímž smyslem je nalézt možnosti, jak optimalizovat energetické sítě pomocí přesnějšího systému prognóz. Vítězné řešení musí prokázat schopnost analyzovat mimořádně velké sbírky strukturovaných souborů geoprostorových a časových dat, záznamů povětrnostních podmínek v čase a dalších dat s různými parametry, která se využívají při správě energetických sítí.
c)Datová partnerství ve vztazích mezi podniky a veřejnou správou: Spolupráce mezi podniky a veřejnou správou může mít podobu datových partnerství. Subjekty veřejného sektoru mohou se soukromými společnostmi uzavřít dohody zahrnující vzájemné sdílení dat, v nichž budou otázky sdílení informací veřejného sektoru se soukromým sektorem řešeny v souladu se směrnicí o informacích veřejného sektoru 22 . Takové ujednání je přínosem i pro soukromou společnost, která může z korelace soukromého a veřejného sektoru vyvozovat poznatky.
„Zhodnocení kvality dat o mobilních telefonech jako zdroje statistik“ – studie belgického statistického úřadu a Eurostatu 23
Společná studie belgického statistického úřadu a Eurostatu ukázala potenciál dat z mobilní sítě pro odhadování hustoty zalidnění. Jejím cílem bylo zhodnotit kvalitu belgických dat o mobilních telefonech (pocházela od hlavního síťového operátora, společnosti Proximus) zaměřených na současnou reálnou populaci. Data z mobilních sítí byla otestována na vnitřní soudržnost a porovnána s výsledky sčítání lidu v Belgii z roku 2011, které se v rámci evidence obyvatelstva průběžně aktualizují. Z důvodu ochrany soukromí byly oba soubory dat agregovány 24 .
Výsledky této studie byly přínosem pro obě strany. Na jedné straně se prokázalo, že data z mobilních sítí poskytují platné a přesné informace, jimiž lze podpořit klasické statistiky. Na druhé straně mohli provozovatelé mobilních sítí například využít údajů o počtu stálých obyvatel ke zpřesnění odhadů mobility osob pro účely nových aplikací, které nabízejí.
d)Zprostředkovatelé: Pokud společnost a subjekt veřejného sektoru nikdy předtím nespolupracovaly a chybí vzájemná důvěra, lze pověřit zprostředkovatele, aby získal poznatky nutné pro účely veřejného zájmu.
Britské středisko pro výzkum dat o spotřebitelích (CDCR UK) 25
Ve Spojeném království se každý den vygeneruje obrovské množství dat o spotřebitelích, která organizacím poskytují cenné poznatky k zajištění účinnějšího provozu. Středisko CDRC zpřístupňuje ve spolupráci s různými organizacemi data důvěryhodným výzkumným institucím, které na jejich základě mohou dodávat řešení stimulující ekonomický růst a společenský pokrok.
e)„Sdílení občanských dat“: Občané mohou být vybízeni, aby subjektům veřejného sektoru udělovali práva na zpracovávání svých osobních údajů, které již dříve byly zpracovány soukromou společností. Je třeba zdůraznit, že v takovém případě musí i subjekty veřejného sektoru dodržovat právní předpisy na ochranu údajů. Zpracování musí probíhat v souladu s příslušným právním základem (např. souhlas podle ustanovení čl. 6 odst. 1 písm. a) nebo splnění úkolu prováděného ve veřejném zájmu podle ustanovení čl. 6. odst. 1 písm. e) 26 ). „Sdílení občanských dat“ bude s největší pravděpodobností fungovat v situacích, kdy mezi občanem a příslušným subjektem veřejného sektoru existuje dostatečně silné pojítko (např. obec, kde občan žije) nebo kdy je účel veřejného zájmu pro občana obzvláště přesvědčivý (boj proti určitým onemocněním, zajištění plynulosti provozu při pořádání populárních akcí apod.).
4.2. Právní a praktické otázky spolupráce v oblasti sdílení dat mezi podnikem a veřejnou správou
Subjektům veřejného sektoru a firmám, které připravují či vyjednávají smlouvy o užívání dat, mohou pomoci následující úvahy:
a)Subjekty veřejného sektoru by měly stanovit účel veřejného zájmu, data soukromého sektoru a požadovanou úroveň podrobnosti. Příkladem dat soukromého sektoru využívaných ve veřejném zájmu jsou údaje ze sociálních médií, údaje o transakcích či údaje z maloobchodního prodeje. Firmy také mohou zvážit potenciální přínos svých dat pro účely veřejného zájmu a zahájit proces jednání.
b)Strany by měly zjistit, jaké interní problémy a omezení související se sdílením dat mohou nastat.
-Může být zapotřebí, aby subjekty veřejného sektoru a firmy investovaly do správy znalostí a správy dat.
-Pro firmy, v nichž jsou zřízena oddělení odpovídající za sdílení dat v kontextu mezipodnikové spolupráce (včetně jejich zpeněžování), bude sdílení dat mezi podnikem a veřejnou správou méně nákladné z hlediska správy dat, infrastruktury i právní úpravy. S rostoucím významem sdílení dat pro firmy lze očekávat, že náklady a zatížení spojené s jednotlivými případy spolupráce budou klesat.
-Je třeba, aby firmy a subjekty veřejného sektoru zajistily soulad s ustanovením GDPR a s právními předpisy stanovenými směrnicí o soukromí a elektronických komunikacích (tj. aby zajistily zákonnost zpracování, včetně podložení právním základem, jako je souhlas, řádné využívání anonymizačních technik, respektování důvěrnosti v rámci zásady záměrné a standardní ochrany dat, využívání metod analýzy zajišťujících ochranu soukromí a v případě potřeby posouzení dopadu na ochranu údajů).
-Má-li se zaručit reprezentativnost poznatků a zabránit výběrovému zkreslení, musí subjekty veřejného sektoru provést pečlivou analýzu možných zdrojů dat a prověřit omezení, která vyplývají z využití jediného poskytovatele dat. V zájmu zmírnění rizik a možných metodologických omezení u zdrojů dat soukromého sektoru by subjekty veřejného sektoru měly pečlivě zvážit triangulaci dat, průběžné sledování a překalibrovávání modelů a možnost kombinace např. s veřejnou konzultací a nástroji pro sběr důkazů a názorů zúčastněných subjektů.
c)Strany musí vybrat technické a praktické prostředky sdílení dat, které se jeví jako nejvhodnější s ohledem na jejich interní problémy a na správu dat.
-Subjekty veřejného sektoru musí zajistit ochranu oprávněných obchodních zájmů (např. důvěrné obchodní informace, obchodní tajemství) a zaručit zabezpečení technických řešení pro přístup k datům soukromého sektoru. Data soukromého sektoru předávaná subjektu veřejného sektoru je třeba považovat za důvěrné údaje. Pokud pro příslušný subjekt veřejného sektoru platí právní předpisy ohledně přístupu k dokumentům, je v příslušných infrastrukturách zpracování dat nutné pomocí poznámek a omezení přístupu výslovně uvádět, že se ně vztahují zavedené výjimky. Je třeba zavést odpovídající opatření k zabezpečení sítí a informačních systémů.
-V zájmu zajištění možnosti naplno využít data soukromého sektoru může být nutné, aby subjekty veřejného sektoru navýšily své technické a personální kapacity.
d)Smlouva by měla obsahovat podmínky provádění, časová omezení a konkrétní soubory dat, s nimiž se bude pracovat.
-Subjekty veřejného sektoru musí zajistit, aby jejich požadavek na konkrétní data soukromého sektoru dodržoval zásadu proporcionality a byl nezbytný pro dosažení stanoveného účelu veřejného zájmu. Ve smlouvě by mělo být stanoveno, že po dosažení účelu nebo uplynutí časového limitu budou přenesená data vymazána. Využití stejných dat k jinému účelu by se mělo řídit novou nebo pozměněnou dohodou o spolupráci.
-Strany by měly stanovit podmínky předávaní dat na provozní úrovni: formát dat a metadat, kvalitu, úroveň podrobnosti, dobu trvání přístupu a způsob přístupu.
-Strany by měly definovat protihodnotu. V tomto ohledu se nabízejí různé možnosti, jmenovitě omezení odměny na poměrnou náhradu nákladů vzniklých při produkci, uchovávání a šíření dat – jen výjimečně kombinované s možností přiměřené návratnosti investic – a omezení odměny nejvýše na náklady spojené se šířením dat vzhledem k tomu, že náklady na produkci a uchovávání dat mohou být v projednávaném případě již hrazeny z jiných toků příjmů. Volba může vycházet ze sledovaného účelu veřejného zájmu a specifických rysů sociální potřeby, která má být naplněna.
-Aby mohly subjekty veřejného sektoru provést nezbytné zhodnocení kvality za účelem ověření přítomnosti možných výběrových zkreslení či jiných kvalitativních omezení, jež mohou vyjít najevo až po uzavření smlouvy, měly by firmy dodávající data poskytnout dle svých nejlepších schopností přiměřenou a úměrnou podporu, která umožní posoudit kvalitu dat vzhledem ke stanoveným účelům a případně provést audit nebo jiný způsob ověření dat.
e)Strany by se měly dohodnout na společných obecných zásadách monitorování a provádění smlouvy:
-Mohou se dohodnout na vlastním kodexu chování nebo využít stávajících etických pravidel, jako je Kodex evropské statistiky 27 , ustavit koordinační výbor nebo jmenovat nezávislého auditora pro dohled nad užíváním dat.
-Subjekty veřejného sektoru musí zavést nezbytné záruky zamezující zneužití dat pro jiné účely, než jaké jsou definovány ve smlouvě.
f)Smlouva by měla obsahovat ustanovení upravující odpovědnost za poskytnutí nesprávných dat, výpadky v přenosu dat, nízkou kvalitu interpretační činnosti, je-li sdílena spolu se soubory dat, a zničení, resp. ztrátu nebo pozměnění dat (jsou-li nezákonné nebo náhodné), které mohou způsobit škody.
g)Smlouva by měla definovat rozhodné právo a mechanismy řešení sporů.
Kterákoli ze stran by měla mít možnost vypovědět smlouvu v případě, že při zpracování nebo užívání sdílených dat hrozí právní nebo technické riziko.
h)Kdykoli je to nezbytné nebo důležité, měly by subjekty veřejného sektoru informovat o výsledcích, resp. poznatcích získaných při spolupráci podniku s veřejnou správou a zajistit mechanismy pro získání zpětné vazby od veřejnosti, aniž by však ohrozily důvěrnost dat soukromého sektoru.
4.3. Technické prostředky pro navázání spolupráce mezi podnikem a veřejnou správou
Při každé spolupráci podniku s veřejnou správou je třeba rozhodnout, jak se budou vyvozovat poznatky z dat soukromého sektoru pro účely veřejného zájmu. Může tak vyvstat potřeba přenosu dat soukromého sektoru do informačně-technologického prostředí příslušného subjektu veřejného sektoru. Není to však jediná možnost a lze zvážit i jiné mechanismy. Tento oddíl obsahuje přehled technických prostředků, jimiž lze přenos dat soukromého sektoru do informačně-technologického prostředí subjektu veřejného sektoru nahradit. Tyto technické mechanismy mohou poskytnout pravidla ohledně přístupu k datům a jejich užívání a zároveň nabídnout důvěryhodné a zabezpečené prostředí pro výměnu datových souborů.
a)Datové platformy: Vytvořením datových platforem lze zajistit bezpečné prostředí pro uchovávání a výměnu dat mezi společnostmi a subjekty veřejného sektoru. Tyto platformy mohou subjektům veřejného sektoru dodávat standardizovaná data, na jejichž základě lze ve spolupráci se společnostmi vytvářet sdílené zdroje dat nebo poznatky o datech.
Středisko pro analýzu velkých objemů dat, Nizozemsko 28
Středisko pro analýzu velkých objemů dat (CBS) uzavřelo partnerství s řadou organizací ze soukromého sektoru, aby shromáždilo data soukromého sektoru potřebná k vytvoření kvalitních vizualizací dat. Protože CBS je organizací veřejného sektoru, má rovněž přístup k obsáhlému nizozemskému úložišti vládních a senzorických dat, která může s těmito novými zdroji dat sdružovat a poskytovat tak nové poznatky.
b)Algoritmus pro zpracování dat: Algoritmus pro zpracování dat může zajistit řešení v oblasti zabezpečení, ochrany dat a zachování soukromí u dat. Měl by respektovat jednu z hlavních zásad k zajištění ochrany osobních údajů a soukromí, kterou je co nejméně data přesouvat. Při použití tohoto řešení je algoritmus instalován v informačně-technologickém prostředí soukromé společnosti, kde probíhá i analýza. Zpět do subjektu veřejného sektoru jsou přenášeny jen anonymní poznatky vyvozené algoritmem. Příslušná firma a organizace veřejného sektoru (nebo její důvěryhodný zprostředkovatel) se mohou zapojit do návrhu rozhraní pro vyhledávání dat a prostředků jejich analýzy.
Otevřené algoritmy (OPAL) 29
Projekt je sociálně-technologickou inovací vyvinutou společnostmi Data-Pop Alliance, Imperial College London, MIT Media Lab, Orange a World Economic Forum. Umožňuje využívat data soukromého sektoru pro účely veřejného zájmu na základě „zaslání kódu k datům“, které probíhá předvídatelným, participativním, škálovatelným a udržitelným způsobem zachovávajícím soukromí. Při vývoji algoritmu byly využity podklady od místních poradních výborů pro orientaci vývoje a etiku (CODE), aby příslušné algoritmy namísto vnucování vnějších perspektiv a odborných znalostí sloužily místním účelům a dodržovaly místní normy.
c) Výpočet zachovávající ochranu soukromí V posledních letech byly vyvinuty modely umožňující provádět operace s daty, u kterých je nutné zachovat důvěrnost. Tyto modely umožňují extrahovat požadované výstupní informace, aniž by vyzrazovaly vstupní data. Výpočet dat tak může probíhat na základě spolupráce napříč různými administrativními doménami (veřejnými či soukromými), aniž by bylo třeba přesouvat data mimo společnost. Takové modely naznačují zásadní posun paradigmatu od „sdílení dat“ ke „sdílení výpočtu“. Z existujících metod výpočtu, které zachovávají soukromí, se v kontextu spolupráce mezi podnikem a veřejnou správou jeví jako obzvláště vhodná třída zabezpečeného vícestranného výpočtu. Některé jednoduché techniky zabezpečeného vícestranného výpočtu se jeví jako velmi škálovatelné a účinné. Několik společností již dodává nezbytné technologie a příslušné platformy. Byly provedeny studie využívající tuto techniku ve spolupráci mezi podnikem a veřejnou správou.
Zabezpečený vícestranný výpočet 30
Zabezpečený vícestranný výpočet je praktická kryptografická metoda pro zpracování důvěrných dat. Pokrok v oblasti výzkumu vedl k jejímu využití při statistické analýze, u níž je nutné zachovat soukromí. V roce 2015 provedli statistici z estonského střediska aplikovaného výzkumu (CentAR) studii s velkými objemy dat, jejímž smyslem bylo odhalit spojitosti mezi zaměstnáním během vysokoškolského studia a neschopností včasně absolvovat. Studie byla provedena s pomocí propojení databáze individuálních daňových plateb estonské daňové a celní rady s databází událostí ve vysokoškolském vzdělání náležející ministerstvu školství a výzkumu. Sběr, příprava a analýza dat probíhaly pomocí zabezpečeného vícestranného výpočetního systému Share-mind, který při analýze zajistil kompletní kryptografickou ochranu. Studie, při níž bylo pro účely analýzy využito deset milionů daňových záznamů a půl milionu záznamů z oblasti vzdělávání, se stala největší kryptograficky chráněnou soukromou statistickou studí, která kdy proběhla se skutečnými údaji.
Včetně dat dostupných prostřednictvím celoevropského portálu dat https://www.europeandataportal.eu/cs/homepage .
Směrnice Evropského parlamentu a Rady 2002/58/ES ze dne 12. července 2002 o zpracování osobních údajů a ochraně soukromí v odvětví elektronických komunikací (směrnice o soukromí a elektronických komunikacích) (Úř. věst. L 201, 31.7.2002, s. 37). Viz též: Návrh nařízení Evropského parlamentu a Rady o respektování soukromého života a ochraně osobních údajů v elektronických komunikacích a o zrušení směrnice 2002/58/ES (nařízení o soukromí a elektronických komunikacích), COM(2017) 10 final ze dne 10.1.2017.
COM(2017) 495 final.
COM(2017) 9 final.
COM(2018) 232.
COM(2018) 232.
Např. data vygenerovaná roboty v rámci průmyslových procesů s významem pro poskytování poprodejních služeb (např. opravy a údržba), nebo data o hodnocení poskytovatelů služeb.
Viz například Pokyny Komise k vertikálním omezením, Úř. věst. C 130, 19.05.2010, s. 1, a Pokyny Komise k prioritám v oblasti prosazování práva při používání článku 82 Smlouvy o ES [nyní článek 102 SFEU] na zneužívající chování dominantních podniků vylučující ostatní soutěžitele, Úř. věst. C 45, 24.2.2009, s. 7.
Srov. přílohu prováděcího nařízení Komise o přijetí pracovního programu na rok 2018 a o financování Nástroje pro propojení Evropy (CEF) – odvětví telekomunikací, s. 42.
Popisované mechanismy a příklady jsou převzaty ze studie zaměřené na sdílení dat mezi firmami v Evropě, kterou jménem Komise provedla společnost Everis (zpráva o studii se připravuje).
Viz podrobnosti v pokynech k rozhraním API vypracovaných sítí SHARE pro zapojení veřejného sektoru, kterou spolufinancuje Komise jako součást rámcového programu pro konkurenceschopnost a inovace: http://www.w3.org/TR/dwbp/#useanAPI .
COM(2017) 9 final.
Everis, Studie o sdílení dat mezi firmami v Evropě (v přípravě).
https://services.airbus.com/maintenance/expertise-and-other-services/skywise/skywise
https://mastercardcenter.org/action/call-action-data-philanthropy/
http://ec.europa.eu/research/horizonprize/index.cfm?prize=bigdata
Směrnice Evropského parlamentu a Rady 2003/98/ES o opakovaném použití informací veřejného sektoru (Úř. věst. L 345, 31.12.2003, s. 90).
De Meersman et al (2016): Assessing the Quality of Mobile Phone Data as a Source of Statistics, https://ec.europa.eu/eurostat/cros/system/files/assessing_the_quality_of_mobile_phone_data_as_a_source_of_statistics_q2016.pdf
Statistické úřady vedou evidence osobních a firemních údajů, které však nelze sdílet s jinými stranami z důvodu ochrany osobních údajů a omezení daných statistickou důvěrností. Data pocházející ze soukromého sektoru lze však s údaji v evidenci propojit, aniž by se ohrozilo zabezpečení údajů. Jako zajištění takové analýzy lze publikovat agregované statistické výsledky, které nemohou být zpětně vystopovány k subjektu dat.
Pokud se subjekty veřejného sektoru spoléhají na ustanovení čl. 6 odst. 1 písm. e) GDPR („zpracování je nezbytné pro splnění úkolu prováděného ve veřejném zájmu“), musí být takový právní základ zakotvený v unijním nebo vnitrostátním právu. V případě „sdílení občanských dat“ musí navíc subjekty veřejného sektoru jasně informovat subjekty údajů, a to mimo jiné o jejich právu na odvolání souhlasu a o veškerých budoucích možných případech zpracování jejich osobních údajů.
V případě dohod se statistickými úřady může jít o Kodex evropské statistiky, http://ec.europa.eu/eurostat/documents/3859598/5922018/10425-CS-CZ.PDF
Bogdanov (et al.), Students and Taxes: a Privacy-Preserving Social Study Using Secure Computation. In Proceedings on Privacy Enhancing Technologies, PoPETs, 2016 (3), s. 117–135, 2016 (rozšířená verze, PDF).