EUROPEISKA KOMMISSIONEN

Bryssel den 25.4.2018

SWD(2018) 125 final

ARBETSDOKUMENT FRÅN KOMMISSIONENS AVDELNINGAR

Vägledning om delning av data från den privata sektorn


i den europeiska dataekonomin

Följedokument till

Meddelande från kommissionen till Europaparlamentet, rådet, Europeiska ekonomiska och sociala kommittén samt Regionkommittén

"Mot ett gemensamt dataområde i EU"

{COM(2018) 232 final}

1. Inledning

Datadriven innovation är en viktig faktor för tillväxt och sysselsättning i Europa. Vikten av de data som samlas in via internet, den ökande betydelsen av data som genereras genom föremål som är anslutna till sakernas internet, den ökande tillgängligheten av analysverktyg för stordata (”Big Data”) och framväxten av den utbredda tillgängligheten till vissa applikationer som är baserade på artificiell intelligens är väsentliga tekniska drivkrafter. Eftersom data till sin natur är icke-rivaliserande kan samma data stödja en rad nya produkter, tjänster eller produktionsmetoder. Det innebär även att det kan komma att bli fruktbart för företag att dela de data som de innehar med andra företag i högre grad så att värdet av datan kan utnyttjas till fullo.

Nya datadrivna affärsmodeller som utgår från dessa tekniska drivkrafter medför inte bara möjligheter för storföretag, utan även för små och medelstora företag och nystartade företag i Europa. På liknande sätt börjar offentliga företag ta vara på de möjligheter som datadriven innovation erbjuder. Företag gynnas redan av att ha tillgång till information från den offentliga sektorn som finns tillgänglig som öppna data 1 , såväl som av att dela data sinsemellan. Små och medelstora företag och nystartade företag stöter dock fortfarande på hinder när de antingen tillgängliggör sina data eller vidareutnyttjar data från andra företag. Så är fallet framför allt vad gäller maskingenererade data och icke-personuppgifter. På samma sätt måste offentliga myndigheter modernisera sina arbetssätt och utnyttja de nya datakällornas potential för att bli mer datadrivna och kostnadseffektiva. Det förväntas gynna både medborgare och företag, framför allt små och medelstora företag. De relevanta databaserade tjänsterna kan i vissa fall förvärvas på marknaden, men i andra fall kan det vara nödvändigt för de offentliga företagen att direkt analysera de data som innehas av ett privatföretag eller att inrätta regelbunden datainsamling, t.ex. för officiell statistik. Datan kommer kanske inte alltid att vara tillgängliga för de offentliga företagen på grund av oro över datasekretess och upplevda risker för företagens kommersiella intressen. Detta innebär att frågor kring tillhandahållande och (vidare)utnyttjande av data (”datadelning”) måste hanteras i två situationer: mellan företag och mellan företag och myndigheter/offentliga företag.

Kommissionen har redan föreslagit åtgärder för att förbättra tillgången till data för kommersiella syften. Med den allmänna dataskyddsförordningen och direktivet om integritet och elektronisk kommunikation 2 har EU infört en solid ram för behandling av personuppgifter och data från elektronisk kommunikation i syfte att skapa digital tillit, vilket är en viktig förutsättning för all datadelning. Denna ram ligger till grund för en framtida konkurrensfördel för europeiskt näringsliv som ska kunna få ut det mesta av datateknologin. Förslaget till förordning om det fria flödet av icke-personuppgifter 3 kommer dessutom att underlätta överföring av sådana data inom EU.

Med meddelandet ”Att skapa en europeisk dataekonomi” av den 10 januari 2017 4 framförde kommissionen en första beskrivning av de potentiella problemen med datatillgång, i synnerhet med avseende på maskingenererade data och förbindelser mellan plattformar och företag. Vikten av att ha tillgång till data från den privata sektorn för ändamål rörande allmänintresset togs också upp.

En bred dialog fördes mellan de berörda parterna med meddelandet som utgångspunkt. Efter den drogs slutsatsen att den aktuella frågan inte motiverar övergripande lagstiftningsåtgärder i detta skede och att vägledning vore lämpligare 5 . 

I meddelandet 6 som detta arbetsdokument åtföljer fastställer kommissionen en rad viktiga principer som bör beaktas för att samverkan kring data mellan företag och mellan företag och myndigheter ska bli framgångsrik för alla berörda parter.

Detta arbetsdokument ska därutöver vara en verktygslåda för företag som är datainnehavare, dataanvändare eller både och på samma gång. Dokumentet ger därför anvisningar om rättsliga, företagsmässiga och tekniska aspekter vad gäller datadelning och ska kunna användas i praktiken om man överväger eller förbereder överföring av data mellan företag som är från samma eller olika sektorer.

Den vägledning som ges i detta dokument är utformad för alla sektorer inom ekonomin. Som en följd av skillnaderna i enskilda marknaders strukturer kan det behöva kompletteras med sektorsspecifika åtgärder.

Dokumentet syftar slutligen inte till att slå fast vad som är gällande rätt och påverkar inte den tolkning av EU-rätten som görs av Europeiska unionens domstol. Det är inte bindande för kommissionen vad gäller genomförande av EU-rätten, i synnerhet med hänsyn till konkurrensreglerna i artiklarna 101 och 102 i fördraget om Europeiska unionens funktionssätt (EUF-fördraget).

2. Principer för datadelning mellan företag och mellan företag och myndigheter

I meddelandet från kommissionens avdelningar 7 som detta arbetsdokument åtföljer fastställs följande principer som ska säkerställa rättvisa marknader för föremål som ingår i sakernas internet och för produkter och tjänster som bygger på data som skapats genom sådana föremål:

I meddelandet fastställs det även att respekt för följande principer kan stödja tillhandahållandet av data från den privata sektorn till offentliga organ enligt förmånliga villkor för vidareutnyttjande:

3. Datadelning mellan företag – en vägledning

Tillhandahållande och vidareutnyttjande av data vid samarbeten mellan företag kan ske i många former vad gäller tekniska medel, underliggande affärsmodeller och de rättsliga instrument som stöder överenskommelser om datadelning. I den här delen beskrivs några av dem mer i detalj.

3.1 Modeller för datadelning mellan företag

De underliggande affärsmodellerna för datadelning kan skilja sig ganska väsentligt och beror starkt på vilken typ av data det gäller samt strategiska affärsintressen. De kan sträcka sig från en strategi som inriktar sig på öppna data till exklusiva datapartnerskap med endast en part:

a)Strategi med öppna data. Strategin med öppna data kan väljas om dataleverantören har ett starkt intresse av att vidareutnyttja data. Strategin innebär att datan i fråga tillgängliggörs av dataleverantörer för en i princip öppen grupp av användare med så få begränsningar som möjligt och mot antingen ingen eller en mycket begränsad ersättning. Exempel är leverantörer av tjänster som vill använda sig av ett ekosystem av utvecklare av tredjepartsapplikationer för att nå slutkunderna.

b)Intäktsgenerering av data på en datamarknad. Intäktsgenerering av eller handel med data kan ske via en datamarknad som verkar som en mellanhand på grundval av bilaterala avtal mot ersättning. Detta kan vara av intresse för företag som inte vet vilka som kan komma att vidareutnyttja deras data och som endast tänker inlåta sig på intäktsgenerering av data någon enstaka gång. Detta förefaller vara lämpligt antingen när 1) det finns begränsade risker för olaglig användning av datan i fråga, 2) dataleverantören har skäl att lita på den som (vidare)utnyttjar datan, eller 3) dataleverantören har tekniska mekanismer på plats för att förhindra eller identifiera olaglig användning. En modell för avtalsvillkor kan sänka kostnaderna när avtal om dataanvändning upprättas.

c)Utbyte av data i en stängd plattform. Utbyte av data kan ske på en stängd plattform som då upprättas antingen av en central aktör i en datadelningsmiljö eller av en oberoende mellanhand. Datan får i detta fall levereras mot monetär ersättning eller mervärdestjänster som tillhandahålls t.ex. inom ramen för plattformen. Lösningen gör det möjligt att erbjuda mervärdestjänster och ger på så vis en mer omfattande lösning för stabilare datadrivna partnerskap. Den möjliggör även större kontroll av dataanvändningen, och en modell för avtalsvillkor skulle kunna sänka kostnaderna i samband med upprättande av avtal om dataanvändning. Om datadelningen är exklusiv måste den överensstämma med konkurrensreglerna 9 .

Det finns möjlighet att variera och kombinera dessa modeller och de måste anpassas till varje konkret företagsbehov. Termen ”datadelning” används för att beskriva alla möjliga former och modeller som ligger till grund för datatillgång eller dataöverföring mellan företag.

3.2 Rättsliga aspekter av datadelning: avtal om dataanvändning eller datalicenser

Datadelning mellan företag genomförs vanligtvis på grundval av avtal. I avtal om dataanvändning eller datalicenser kommer parterna överens om avtalets föremål och värde samt om alla andra villkor som anges i avtalsvillkoren. Avtal om intäktsgenerering av data behöver inte bara vara bilaterala, utan kan även ingås mellan flera parter.

Hur de relevanta avtalsvillkoren för dataanvändning eller licensavtalen utformas kräver särskild uppmärksamhet så att de både följer gällande lagstiftning, framför allt lagstiftning som hindrar datadelning eller gör den till föremål för särskilda villkor, och för att se till att de strategiska intressena för varje part samt konkurrensen bevaras.

Modeller för avtalsvillkor vad gäller olika typer av datadelningsavtal och för vissa sektorer eller typer av datadelning utvecklas redan. Kommissionen planerar att samla in bästa praxis, befintliga modeller för avtalsvillkor och checklistor via ett supportcenter för datadelning som kommer att komma igång i början av 2019 10 . 

Följande överväganden kan vara till hjälp för företag som förbereder inför och/eller förhandlar om dataanvändningsavtal:

a)Vilka data ska tillgängliggöras?

-Beskriv de data som du vill dela så konkret och exakt som möjligt (t.ex. FoU-data, kunddata, diagnostiska data), inklusive nivån för uppdateringar som du förväntar dig i framtiden. Tolkningsresurser som möjliggör analyser (t.ex. metoder, modeller) bör beskrivas om de delas tillsammans med datauppsättningar.

-Vilken kvalitetsnivå kan försäkras för datan, även över längre tid? Delade data måste ha god kvalitet, dvs. vara korrekta, tillförlitliga och vid behov aktuella. Se till att data inte saknas, redan finns eller är ostrukturerade. Ange datans källa/ursprung och hur de samlades in/konstruerades. Ett system för att rapportera fel i datan kan upprättas.

-Är datadelningen en datauppsättning eller ett dataflöde?

-Se till att rättsliga skyldigheter följs, som annars kan förbjuda tillgång till eller överföring av datan i fråga till andra. Se till att rättigheterna som andra kan ha till datan respekteras. Kontrollera rättigheterna till det innehåll som datan representerar (immateriell och industriell äganderätt).

-Se till att lagstiftning om dataskydd respekteras. Verifiera bland annat att det finns en rättslig grund vid behandling av personuppgifter som är i linje med dataskyddsförordningen.

b)Vem har tillgång till och vem kan (vidare)utnyttja datan i fråga?

-Se till att avtalet på ett öppet, tydligt och förståeligt sätt fastställer vem som har tillgång till, rätt att (vidare)utnyttja och rätt att distribuera datan samt vilka villkor som gäller för detta. Specificera om och hur tillstånd ges för att vidareutnyttja datan. Var tydligt när du förklarar villkoren för tillstånd att vidareutnyttja och distribuera datan. Andrahandstillstånd måste också beaktas: de bör antingen specifikt uteslutas, eller så bör de villkor enligt vilka de är tillåtna och för vilken typ av data de kan komma i fråga anges.

-Rätten att ha tillgång till eller vidareutnyttja datan behöver inte vara obegränsad. Avtalet kan exempelvis begränsa rätten till tillgång till särskilda yrkesgrupper (t.ex. jordbrukare) eller koppla den till vissa ändamål för dataanvändning (t.ex. begränsad kommersiell användning).

c)Vad kan den som (vidare)utnyttjar datan göra med uppgifterna?

-I avtalsförhandlingarna bör den som (vidare)utnyttjar datan vara så öppen och tydlig som möjligt med hur datan kommer att användas, inklusive av parter i senare led. Det säkerställer transparens och ökar förtroendet hos dataleverantören.

-Ange exakt hur datan får användas, inbegripet rättigheter när det gäller avledningar av datan (såsom analyser).

-Fastställa regler om icke-offentliggörande vad gäller parter i senare led.

d)Klargör de tekniska villkoren för tillgång till och/eller utbyte av data, inklusive

-hur ofta datan är tillgänglig och maximal belastning,

-IT-säkerhetskrav,

-nivån för supporttjänster.

e)Vilka data måste jag skydda och hur skyddar jag dem?

-Se till att lämpliga åtgärder finns som skyddar datan. Dessa åtgärder bör gälla överföringar rörande datadelning och datalagring då data kan bli föremål för stöld eller missbruk av grupper involverade i organiserad brottslighet och enskilda hackare. Data kan även läcka ut av misstag på grund av t.ex. ett mänskligt fel eller tekniska problem. Data kan också tillgängliggöras eller offentliggöras otillåtligt, eller förloras.

-Se till att affärshemligheter, känslig kommersiell information, licenser, patent och immateriell äganderätt skyddas. Ingen part ska sträva efter att hämta känslig information från den andra parten vid utbyte av data.

f)Inkludera bestämmelser om ansvarsskyldighet vid leverans av felaktiga data, störningar i dataöverföringen, låg kvalitet av tolkningsarbetet om det delas med datauppsättningar, eller bestämmelser om förstörelse/förlust eller ändring av data (olaglig eller oavsiktlig) som kan orsaka skador.

g)Klargör båda parters rättigheter att utföra revision av huruvida de ömsesidiga förpliktelserna respekteras.

h)Vad är avtalets avsedda löptid? Vilka rättigheter finns för att avsluta avtalet? Hur lång uppsägningstid bör man ge sina partner?

i)Kom överens om tillämplig lag och tvistlösningsmekanismer.

3.3 Tekniska aspekter av datadelning

Det finns ett antal tekniska mekanismer vad gäller datadelning mellan företag. Vissa tekniska mekanismer kan fastställa regler för dataanvändning samtidigt som de erbjuder en pålitlig och säker miljö för utbyte av datauppsättningar 11 .

Tre typer av mekanismer kan särskiljas: a) datainnehavaren gör de data som valts ut direkt tillgängliga för ett större antal vidareutnyttjare t.ex. via ett applikationsprogrammeringsgränssnitt; b) datainnehavaren tillgängliggör utvalda data via en mellanhand (en datamarknad) för en eller flera vidareutnyttjare med begränsad kontroll över hur datan kommer att användas; c) datainnehavaren tillgängliggör utvalda data via en mellanhand (ett dataområde eller dataplattform) för en eller flera vidareutnyttjare i en miljö som möjliggör bättre kontroll och spårbarhet av hur datan kommer att användas.

a)Datadelning från en till många via ett applikationsprogrammeringsgränssnitt (API) eller en industriell dataplattform. Vissa företag som inlåter sig i samarbete kring data med andra använder ensidiga mekanismer för att tekniskt möjliggöra tillgång till data, t.ex. API:er eller en specifik plattform som har upprättats för lagring, bearbetning och utbyte av data.

Öppen tillgång för tredje part till data genom offentliga API:er, dvs. ett API som är tillgängligt för en bredare allmänhet och inte bara för parter inom samma organisation, blir allt vanligare. Antalet API:er har ökat drastiskt sedan 2010 och fortsätter att göra det 12 . 

API:er kan möjliggöra för framför allt mindre företag att enkelt använda eller vidareutnyttja affärsdata. Användarvänliga och väl utformade API:er bidrar till att skapa och expandera ekosystemen med nya och innovativa produkter genom att använda data som redan samlats in.

API:er har potential att underlätta interoperabiliteten, eftersom de möjliggör för programvaror att utbyta datauppsättningar och dataflöden 13 . API:er kan själva innehålla specifikationer för datauppsättningarna och kan på teknisk nivå hantera åtkomsträttigheterna.

Kommissionen uppmanar 14 därför företag över hela Europa att överväga att använda öppna, standardiserade och väldokumenterade API:er mer övergripande. Det skulle kunna inbegripa att göra data tillgängliga i maskinläsbart format och tillhandahållande av tillhörande metadata.

Företag, i synnerhet större företag, utvecklar även specifika dataplattformar för att kunna hantera regelbunden samverkan kring data med tredje part. De erbjuder ytterligare funktioner när det gäller datautbyte, framför allt för dubbelriktat datautbyte, för lagring inom plattformen och ytterligare tjänster som tillhandahålls utöver datan (baserade på dataanalys).

b)Intäktsgenerering av data via en datamarknad med många aktörer. Termen ”datamarknad” används här för att avse en särskild typ av mellanhand som kan ha tre väsentliga funktioner: 1) matchning av potentiella dataleverantörer och köpare av data, vilket kan inbegripa särskilda miljöer där potentiella leverantörer och köpare kan förbli anonyma när förberedelserna för dataöverföringen först inleds eftersom avsikten att leverera eller köpa data kan avslöja hemlig affärsinformation (såsom framtida affärsstrategier); 2) den faktiska överföringen av datan (och den överenskomna ersättningen), i synnerhet skapande av förtroende att förhandlingsobjektet inte kommer att ändras under förhandlingarna; 3) en certifieringsfunktion som intygar att affären faktiskt har genomförts, vilket kan vara av intresse för företag vid redovisning av balansräkning. Sådana mellanhänder kan dessutom tillhandahålla ytterligare tjänster, såsom modeller för avtalsklausuler eller anonymiseringstjänster (om personliga eller konfidentiella uppgifter utbyts). Rollen för denna typ av mellanhand upphör när datan har överförts.

c)Datadelning via en teknisk aktör. Dessa tekniska aktörer, som skiljer sig från den typ av mellanhand som diskuteras ovan, har ett starkt fokus på tillhandahållande av tjänster utöver datautbyte, t.ex. bearbetning av relevanta data i syfte att svara mot ett företags behov eller intressen. Framför allt erbjuder denna typ av mellanhand ytterligare funktioner som möjliggör för dataleverantören att kontrollera hur datan används, och i synnerhet om bestämmelserna i avtalet om dataöverföringen respekteras. Detta kan inbegripa system för spårning av dataanvändningen, t.ex. registrering av all tillgång till och bearbetning av data – möjligtvis genom användning av distribuerad databasteknik (t.ex. en blockkedja) eller utveckling av former för digital vattenstämpling. Mellanhanden kan även utveckla en viss form av självreglering inom den grupp som använder dataområdet eller dataplattformen, vilket eventuellt skulle kunna inbegripa sanktioner mot dataanvändare som bryter mot enskilda dataöverföringsavtal.

4. Göra datasamarbeten mellan företag och myndigheter till en framgång – en checklista

Leverans och vidareutnyttjande av data vid samarbeten mellan företag och myndigheter kan ske i många former, både vad gäller bakomliggande mekanismer och de rättsliga instrument som stöder dem. I den här delen beskrivs några av dem mer i detalj.

4.1 Modeller för datadelning mellan företag och myndigheter

a)Datadonering. Leverans av data mellan företag och myndigheter skulle kunna ske i form av datadoneringar. Detta kan betraktas som en form av företags sociala ansvar. En potentiell effekt skulle kunna vara att ett sådant datadoneringsprogram backas upp av ett särskilt team som stöder alla potentiella parter som är intresserade av att använda datan.

b)Priser. Genom samarbeten mellan företag och myndigheter skulle man också kunna skapa priser i syfte att uppmuntra individer och företag som är specialiserade på dataanalysering att hitta lösningar på ett särskilt problem som rör allmänintresset. En offentlig organisation skulle exempelvis kunna skapa en utmaning i samarbete med ett företag som tillhandahåller de data från den privata sektorn som behövs för att lösa en sådan utmaning.

c)Partnerskap kring data mellan företag och myndigheter. Samarbete mellan företag och myndigheter kan ske i form av datapartnerskap. Offentliga myndigheter kan ingå avtal med privata företag, vilket inbegriper ömsesidig datadelning som överensstämmer med PSI-direktivet 22 vad gäller information från den offentliga sektorn som delas med den privata sektorn. Detta kan vara gynnsamt även för privatföretagen, eftersom de kommer att kunna få insikt om korrelationen mellan data från den privata och offentliga sektorn.

d)Mellanhänder. Om det inte finns någon tidigare förbindelse mellan ett företag och ett offentligt organ och förtroende mellan dem saknas, kan en mellanhand få i uppdrag att ge den inblick som krävs för ändamål som rör allmänintresset.

e)”Medborgerlig datadelning”: Individer kan uppmuntras att ge offentliga organ tillstånd att behandla deras personuppgifter, som tidigare behandlades av ett privatföretag. Det bör understrykas att även de offentliga myndigheterna i detta fall skulle behöva följa lagstiftningen om datasäkerhet. Behandlingen av data måste vara förenlig med lämplig rättslig grund (t.ex. samtycke enligt artikel 6.1 a eller utförandet av en uppgift som utförs i allmänhetens intresse enligt artikel 6.1 e 26 ). En sådan ”medborgerlig datadelning” kommer mest sannolikt att fungera i situationer där det finns antingen en tillräckligt stark koppling mellan medborgaren och det offentliga organet (t.ex. kommunen där medborgaren bor) eller då ändamålet rörande allmänintresset är särskilt övertygande från ett medborgerligt perspektiv (bekämpning av vissa sjukdomar, väl fungerande reseflöden vid populära evenemang etc.).

4.2 Juridiska och praktiska överväganden rörande samarbete kring datadelning mellan företag och myndigheter

Följande överväganden kan vara till hjälp för offentliga organ och företag som förbereder inför och/eller förhandlar om dataanvändningsavtal:

a)Offentliga organ bör fastställa ett ändamål av allmänintresse, vilka data från den privata sektorn som behövs och på vilken detaljnivå. Data från sociala medier, transaktioner eller återförsäljare är exempel på data från den privata sektorn för ändamål som rör allmänintresset. Företag kan också reflektera över hur deras egna data kan bidra till ändamål som rör allmänintresset och påbörja förhandlingar.

b)Parterna bör identifiera de interna utmaningarna och begränsningarna vad gäller datadelning.

-Offentliga organ och företag kan behöva investera i kunskaps- och datahantering.

-Företag som inrättar avdelningar som är ansvariga för datadelning, bland annat intäktsgenerering av data vid datadelning mellan företag, kommer att inse att datadelning mellan företag och myndigheter är mindre kostsamt och utmanande vad gäller datahantering, datainfrastruktur och juridisk utformning. Allteftersom datadelning blir viktigare för fler företag kommer kostnaderna och arbetsbördan vid varje enskilt samarbete troligtvis att minska.

-Företag och offentliga myndigheter måste se till att bestämmelserna i dataskyddsförordningen och lagstiftningen om integritet och elektronisk kommunikation följs (dvs. se till att behandlingen av data sker på ett lagenligt sätt, t.ex. att det finns en rättslig grund, vilket innebär samtycke, korrekt användning av anonymisering, respekt för principen om inbyggt dataskydd och dataskydd som standard, användning av integritetsbevarande analysmetoder, konsekvensbedömning av dataskydd vid behov).

-För att se till att insikterna representeras väl och att oriktiga urval undviks, måste de offentliga myndigheterna noggrant analysera potentiella datakällor och kontrollera dataleverantörers begränsningar. De bör noggrant beakta datatriangulering, ständig övervakning och omkalibrering av modeller såväl som en kombination av t.ex. offentliga samråd och verktyg för att samla bevis samt intressenters synpunkter i syfte att begränsa risker och eventuella metodiska begränsningar som rör den privata sektorns datakällor.

c)Parterna måste välja de tekniska och praktiska metoder som bäst lämpar sig för deras interna utmaningar och datahantering.

-De offentliga organen måste säkra skyddet av legitima kommersiella intressen (t.ex. affärskonfidentiell information och affärshemligheter) och se till att den tekniska metoden är säker för att kunna få tillgång till data från den privata sektorn. Data från den privata sektorn som överförs till en offentlig myndighet bör behandlas som konfidentiella uppgifter. Det måste göras tydligt i de relevanta databehandlingsinfrastrukturerna genom anmärkningar och begränsningar i datatillgången att datan omfattas av fastställda undantag om den offentliga myndigheten omfattas av lagstiftning beträffande tillgång till dokument. Lämpliga åtgärder för att säkerställa nätverks- och informationssystems säkerhet måste finnas.

-Offentliga organ kan behöva utöka sin tekniska kapacitet och sina personalresurser för att kunna utnyttja möjligheterna att använda data från den privata sektorn.

d)Avtalet bör innehålla villkor för genomförandet, tidsbegränsningarna och de specifika datauppsättningar som ska användas.

-Offentliga organ bör se till att deras begäran om särskilda privata data följer proportionalitetsprincipen och att begäran är nödvändig för att uppnå det fastställda ändamålet av allmänintresse. I avtalet bör det framgå att överförda data kommer att raderas efter att ändamålet har uppnåtts eller giltighetstiden har passerats. Vid användning av samma data för andra ändamål bör ett nytt eller ändrat samarbetsavtal tecknas.

-Parterna bör fastställa villkoren på operativ nivå för dataöverföring: format på datan och metadatan, kvalitet, granularitet, tillgångens varaktighet och åtkomstsätt.

-Parterna bör fastställa ersättningen. I detta avseende finns olika alternativ, såsom att begränsa den till en proportionell ersättning av eventuella kostnader i samband med produktion, bevarande och spridning av datan – endast undantagsvis i kombination med möjlighet till skälig avkastning på investeringen. Ett annat alternativ är att begränsa ersättningen till högst de kostnader som uppkommer i samband med spridningen av datan, eftersom kostnaderna för produktion och bevarande av datan, beroende på fallet i fråga, redan kan ha täckts av andra intäktsströmmar. Valet kan kopplas till det ändamål av allmänintresse som eftersträvas och det specifika i det sociala behov som det ska uppfylla.

-För att offentliga organ ska kunna göra den nödvändiga kvalitetsbedömningen i syfte att fastställa huruvida det förekommer oriktigt urval eller andra kvalitetsbegränsningar som kanske endast blir uppenbara efter avtalets ingående, bör företagen som tillhandahåller datan erbjuda, så bra de kan, rimligt och proportionellt stöd för att möjliggöra kvalitetsbedömning av de data som används för de angivna ändamålen. Detta inbegriper möjlighet till revision eller andra sätt att verifiera datan där så är lämpligt.

e)Parterna bör komma överens om gemensamma riktlinjer för övervakning av genomförandet av avtalet.

-De kan komma överens om en uppförandekodex, använda befintliga etiska regler såsom riktlinjerna för europeisk statistik 27 , införa en samordningskommitté eller utse en oberoende revisor som övervakar dataanvändningen.

-Offentliga organ inför nödvändiga skyddsåtgärder för att förhindra missbruk av tillgängliga data som används för andra ändamål än de som anges i avtalet.

f)Avtalet bör även inkludera bestämmelser om ansvarsskyldighet vid leverans av felaktiga data, störningar i dataöverföringen, låg kvalitet av tolkningsarbetet om det delas med datauppsättningar, eller bestämmelser om förstörelse/förlust eller ändring av data (olaglig eller oavsiktlig) som kan orsaka skador.

g)I avtalet bör tillämplig lag och tvistlösningsmekanismer fastställas.
Varje part bör ha friheten att säga upp avtalet om det finns en juridisk eller teknisk risk vad gäller behandlingen eller användningen av de data som delats.

h)Offentliga myndigheter bör sprida resultaten/insikterna från samarbetet mellan företag och myndigheter och se till att det finns system för offentlig återkoppling, när så är nödvändigt eller relevant, utan att äventyra konfidentialiteten rörande datan från den privata sektorn.

4.3 Tekniska metoder för samarbete mellan företag och myndigheter

I alla samarbeten mellan företag och myndigheter måste ett beslut tas om hur informationen från datan från den privata sektorn ska kunna erhållas för ändamål som rör allmänintresset. Detta kan innebära en faktisk överföring av data från den privata sektorn till IT-miljön hos det offentliga organet i fråga. Detta är dock inte den enda möjligheten och andra alternativ kan övervägas. I detta avsnitt ges en överblick över tekniska metoder som finns som alternativ till överföring av data från den privata sektorn till ett offentligt organs IT-miljö. Dessa tekniska mekanismer kan ge tillgång till och fastställa regler för dataanvändning samtidigt som de erbjuder en pålitlig och säker miljö för utbyte av datauppsättningar.

a)Dataplattformar. Att skapa dataplattformar erbjuder en säker miljö för lagring och utbyte av data mellan företag och offentliga organ. Sådana plattformar kan tillhandahålla offentliga organ standardiserade data så att de kan skapa resurser och insikter från delade data i samarbete med företag.

b)Algoritmen till datan. Att föra algoritmen till datan skulle kunna vara en lösning på de utmaningar som finns kring säkerhet, dataskydd och integritet rörande data. På så sätt skulle ett av de viktigaste övervägandena om skydd av personuppgifter och privatliv tillgodoses, nämligen att data flyttas så lite som möjligt. Lösningen innebär att algoritmen installeras inom det privata företagets IT-miljö där även analyserna sker. Endast anonyma insikter som erhållits från algoritmen överförs tillbaka till den offentliga myndigheten. Gränssnittet för datasökning och analyseringsmöjligheterna skulle kunna utformas gemensamt av företaget och/eller den offentliga organisationen i fråga (eller en pålitlig mellanhand).

c)    Integritetsbevarande beräkningar: Under de senaste åren har flera beräkningsmodeller utvecklats som gör det möjligt att bearbeta data som måste förbli konfidentiella. Sådana modeller möjliggör extrahering av önskade utdata utan att avslöja indatan. Databeräkningar kan därför ske gemensamt mellan olika administrativa områden (offentliga eller privata) utan att data behöver flyttas utanför företaget. Sådana modeller innebär ett grundläggande paradigmskifte från ”delning av data” till ”delning av beräkningar”. Bland de integritetsbevarande beräkningsmetoderna som finns verkar säkra flerpartsberäkningar vara särskilt lämpade vid samarbeten mellan företag och myndigheter. Vissa enkla metoder för säkra flerpartsberäkningar är mycket skalbara och kraftfulla. Några företag tillhandahåller redan tekniken och relevanta plattformar. Studier har genomförts där denna metod användes vid samarbete mellan företag och myndigheter.

(1)

Inklusive via den europeiska dataportalen https://www.europeandataportal.eu .

(2)

Europaparlamentets och rådets direktiv 2002/58/EG av den 12 juli 2002 om behandling av personuppgifter och integritetsskydd inom sektorn för elektronisk kommunikation (direktiv om integritet och elektronisk kommunikation) (EGT L 201, 31.7.2002, s. 37). Se även Förslag till Europaparlamentets och rådets förordning om respekt för privatlivet och skydd av personuppgifter i samband med elektronisk kommunikation och om upphävande av direktiv 2002/58/EG (förordning om integritet och elektronisk kommunikation), COM(2017) 10 final av den 10.1.2017.

(3)

COM(2017) 495 final.

(4)

COM(2017) 9 final.

(5)

  https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/synopsis-report-public-consultation-building-european-data-economy  

(6)

COM(2018) 232.

(7)

COM(2018) 232.

(8)

T.ex. data som genererats av robotar i samband med industriprocesser, som är relevanta för tillhandahållandet av eftermarknadsservice (t.ex. reparation och underhåll), eller data för gradering av tjänsteleverantörer.

(9)

     Se t.ex. kommissionens riktlinjer om vertikala begränsningar, EUT C 130, 19.5.2010, s. 1, och vägledning om kommissionens prioriteringar vid tillämpningen av artikel 82 i EG-fördraget (nu artikel 102 i EUF-fördraget) på företags missbruk av dominerande ställning genom utestängande åtgärder, EUT C 45, 24.2.2009, s. 7.

(10)

Jfr bilaga till kommissionens genomförandebeslut om antagande av arbetsprogrammet för 2018 och om finansiering av Fonden för ett sammanlänkat Europa (FSE) – telekommunikationssektorn, s. 42.

(11)

De beskrivna mekanismerna och exemplen är hämtade från en studie om datadelning mellan företag i Europa, vilken genomfördes av Everis på kommissionens vägnar (snart utkommande studie).

(12)

  http://www.programmableweb.com/api-research  

(13)

Se detaljer i vägledningsdokumentet om API:er som utvecklats av nätverket Share PSI och samfinansierats av Europeiska kommissionen inom ramprogrammet för konkurrenskraft och innovation: http://www.w3.org/TR/dwbp/#useanAPI .

(14)

COM(2017) 9 final.

(15)

Everis, en studie om datadelning mellan företag i Europa (snart utkommande).

(16)

  https://developer.tomtom.com/tomtom-maps-apis-developers  

(17)

  https://services.airbus.com/maintenance/expertise-and-other-services/skywise/skywise

(18)

  https://www.dawex.com/en/  

(19)

  https://www.nallian.com/  

(20)

  https://mastercardcenter.org/action/call-action-data-philanthropy/  

(21)

  http://ec.europa.eu/research/horizonprize/index.cfm?prize=bigdata  

(22)

Europaparlamentets och rådets direktiv 2003/98/EG om vidareutnyttjande av information från den offentliga sektorn (EUT L 345, 31.12.2003, s. 90).

(23)

 De Meersman m.fl. (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  

(24)

Statistikkontor upprätthåller register som innehåller personuppgifter och företagsdata, men dessa register får inte delas med andra parter på grund av begränsningar rörande skydd av personuppgifter och insynskydd i statistik. Data från den privata sektorn kan dock sammanlänkas med registerdata samtidigt som datasäkerheten tryggas. Aggregerade statistiska resultat som inte kan spåras tillbaka till de registrerade kan publiceras som en följd av analysen.

(25)

  https://www.cdrc.ac.uk/  

(26)

Om de offentliga myndigheterna förlitar sig på artikel 6.1 e i dataskyddsförordningen (”behandlingen är nödvändig för att utföra en uppgift av allmänt intresse”) måste sådan rättslig grund vara fastställd i unionsrätten eller en medlemsstats nationella lag. Vid sådan ”medborgerlig datadelning” måste därutöver de registrerade tydligt informeras, däribland om rätten att återkalla samtycke och huruvida deras personuppgifter eventuellt kommer att behandlas ytterligare av de offentliga myndigheterna.

(27)

Detta kan vara riktlinjerna för europeisk statistik vid avtal med statistikkontor, http://ec.europa.eu/eurostat/web/products-manuals-and-guidelines/-/KS-32-11-955 .

(28)

  https://www.cbs.nl/en-gb/our-services/innovation/big-data  

(29)

  http://www.opalproject.org/about-us/  

(30)

Bogdanov (m.fl.), Students and Taxes: a Privacy-Preserving Social Study Using Secure Computation. I Proceedings on Privacy Enhancing Technologies, PoPETs, 2016 (3), s. 117–135, 2016. (Förlängd version, PDF).