Sådan sikrer vi et solidt datagrundlag

• Formålet med data i SDU Analytics

  Det primære formål med anvendelse af data i SDU Analytics er at sikre velkonsoliderede datagrundlag til brug for SDU’s myndighedsudøvelse.

  Det betyder i praksis, at SDU Analytics anvender data til udvikling og vedligehold af følgende tjenesteydelser baseret på data:

  Intern anvendelse:
  • Strategisk ledelsesinformation leveret til SDU’s rektorat.
  • Ledelsesinformation til planlægning leveret bredt til SDU’s organisation.
  • Dokumentation til opfølgning på interne politikker på SDU.
  • Operationelle listeudtræk til konkret sagsbehandling af studerende.

  Ekstern anvendelse:
  • Officielle indberetningskrav til eksterne myndigheder.
  • Orienteringer til eksterne samarbejdsrelationer om SDU’s udvikling.
  • Udstilling af udvalgte informationer på sdu.dk

• Formidling, Kommunikation og Adgang

  Størstedelen af den analytiske understøttelse publiceres som webrapporter med aggregeret statistik på SDU’s Analyseportal.

  SDU’s Analyseportal kan tilgås med og uden licens via URL: https://kvaser.analytics.sdu.dk/

  Adgang via licens til SDU’s Analyseportal gives til ansatte ved SDU efter aftale.

  SDU Analytics kommunikerer desuden via intranettet SDUnet, hvor SDU Analytics har egen serviceside. Det er information bredt til alle SDU’s ansatte om den analytiske understøttelse. Studerende og eksterne aktører har ikke adgang til SDU’s Analyseportal eller servicesiden på SDUnet, men de kan anvende den information, der stilles til rådighed via https://openanalytics.sdu.dk, hvor SDU Analytics præsenterer statistik om SDU offentligt til rådighed for omverdenen i henhold til lovgivningen om åbenhed og gennemsigtighed.

  SDU Analytics har to fælles postkasser der begge er bemandet med blik på hurtige afklaringer og helhedsorienterede prioriteringer:

  sduanalytics@sdu.dk modtager spørgsmål m.v. ift. analytiske behov.

  dataadgang@sdu.dk håndterer adgangskontrol og tildeling af licens ift. SDU’s Analyseportal for SDU’s ansatte.
  

• Legalitet

  SDU Analytics følger nøje gældende national og international lovgivning, herunder er der en særlig opmærksomhed på universitetsloven, forvaltningsloven, EU’s databeskyttelsesforordning (GDPR) og EU’s AI Act.
  
  SDU’s interne politikker og retningslinjer for databeskyttelse og informationssikkerhed håndhæves ligeledes adækvat. Således er SDU Analytics løbende kontakt med enheden ”Governance, Risk & Compliance” i SDU IT, der er SDU’s kompetenceenhed i forhold til afklaringer af legalitet ift. dataanvendelsen.
  
  Ved større projekter med eksterne aktører indgås databehandleraftaler via RIO’s jurister.
  
  Behandlingen af personoplysninger i SDU Analytics sker som udgangspunkt med hjemmel i databeskyttelsesforordningens artikel 6, stk. 1, litra e: ”udførelse af en opgave i samfundets interesse eller som led i offentlig myndighedsudøvelse”.
  
  Når SDU Analytics anvender individdata, er der normalt tale om almindelige personoplysninger, og kun i det omfang det er nødvendigt for opgaveløsningen.
  
  De fleste data præsenteres i aggregeret form, typisk deskriptiv statistisk formidling uden mulighed for at identificere enkeltpersoner.
  
  I sjældne tilfælde kan der efter konkret afstemt bestilling og ledelsesmæssig godkendelse behandles følsomme oplysninger, altid under skærpede kontrolforanstaltninger.

  
  

• Dataetik

  SDU Analytics arbejder ud fra et grundlæggende princip om ansvarlig dataanvendelse:

  • Data skal indsamles til et klart formål.
  • Der må kun indsamles de nødvendige data.
  • Forholdet mellem datamængde og anvendelse skal være proportionalt med det forventede udbytte.

  Når medarbejdere i SDU Analytics er i tvivl om etiske perspektiver anvendes det internationalt anerkendte rammeværktøj ”Data Ethics Canvas” udviklet af Open Data Institut som dialogværktøj med nærmeste leder til kvalitetssikring af processer og dataanvendelse.

  Dialogen sker med henblik på, at lederen vurderer, hvad der kan være ansvarlig anvendelse i den aktuelle situation. Nærmeste leder afklarer med områdechefen.

  I særlige tilfælde kan der være behov for en vurdering fra universitetsdirektør, direktion eller rektorat, men umiddelbart er dataetik i det daglige virke områdechefens ansvar.  

  
  

• Datakilder og rettigheder

  SDU Analytics anvender data fra både interne og eksterne kilder. Data udtrækkes og anvendes specifikt til brug for analyseform i webrapporter og dokumentation.

  De vigtigste datakilder er:

  • SDU’s interne administrative systemer. Her kan nævnes eksempler uden at være en udtømmende liste: HCM, CRM, PURE, SDUPro, STADS, DANS, KOT, Optag Manage, ODIN, Digital Eksamen, INTADM og Selfarranged).
  • Spørgeskemadata fra spørgeskemaunderøgelser som fx Danmarks nationale studieundersøgelse og SDU’s egen Studie- & Undervisningsmiljøundersøgelse, samt fagevalueringer m.v.
  • Uddannelses- og Forskningsministeriets datavarehus (UFM).
  • Undervisningsministeriets datavarehus (UVM).
  • Offentlige data fra Danske Universiteters analytiske beredskab (DKUNI).
  • Danmarks Forskningsportal.
  • Danmarks Statistik (DST Consult og DST Statistikbanken).
  • Bibliometriske og altmetriske værktøjer (Scival, Scopus, Web of Science, Altmetric).
  • ERC og andre pris- og fondsgiveres hjemmesider.
  • Internationale rankingdatabaser (ARWU Shanghai, THE, QS, NTU, US News, CWTS Leiden).

  SDU er dataansvarlig for sine interne forretningssystemer, og SDU Analytics anvender kun eksterne data under hensyntagen til de respektive ejerrettigheder og databeskyttelseskrav.

• Ansvarlig analytisk understøttelse er kultur

  De fleste leverancer og services er webrapporter, der præsenterer aggregerede statistiske data såsom KPI’er, tabeller og grafer. Det meste er deskriptiv statistik.
  
  Kun få adgangsbegrænsede produkter indeholder personhenførbare oplysninger, og disse er underlagt streng adgangskontrol.

  Alt brug af data i SDU Analytics aktiviteter vurderes af medarbejdere og ledelse i SDU Analytics løbende ud fra en fælles governance, der sikrer tilstrækkelig datakvalitet, rettidige effektive processer og den fornødne analytiske faglighed.
  
  I webrapporterne på SDU’s Analyseportal er forsøgt at beskrive begrænsninger og opmærksomhedspunkter for anvendelsen, der hvor det er skønnet nødvendigt. Der er typisk et ”Om”-afsnit som hjælper med at forstå og fortolke de viste informationer. Desuden har SDU Analytics løbende dialoger med ledelse og organisation om de enkelte webrapporters indhold og anvendelse.

  Medarbejderne i SDU Analytics har altid mulighed for at ytre deres perspektiver på anvendelsen af data i forbindelse med opgaveløsningerne, og intet er for småt til opmærksomhed.

  På ledelsesniveau i SDU Analytics foretages en samlet vurdering af formål, potentielle risici og konsekvenser ved brug af data. Der vurderes bl.a. datakvalitet, følsomhed, kilde-troværdighed og eventuelle bias ved præsentation og anvendelse.

  Det er altid ledelsens vurdering, der udtrykker den organisatoriske vurdering fra SDU Analytics om, hvorvidt der kan ske en ansvarlig anvendelse af data, da ansvarlig brug af data, prioriteringer og ressourcer er områdechefens ansvar.

  Ved identificerede risici samarbejder SDU Analytics proaktivt med DPO’en, ”Governance, Risk & Compliance” i SDU IT og de juridiske rådgivere i Rektorsekretariatets juridiske enhed. 

• Aktuel risikovurdering og opmærksomhedspunkter

  En samlet risikovurdering for 2025 viser lav risiko og lav konsekvens ved anvendelse af data i regi af SDU Analytics.

  Der arbejdes ud fra en høj analysefaglig, veldokumenterede aftaler og transparente processer og årshjul.

  Datakvaliteten i SDU’s Analytics analysegrundlag er velkonsolideret.

  Der føres en systematisk logning og adgangskontrol ift. brugernes anvendelse.
  Der er ikke observeret uhensigtsmæssig brug af den analytiske understøttelse.
  Desuden håndhæves formaliseret adgangsstyring.

  Særlige opmærksomhedspunkter i dataarbejdet:

  • Konstruerede CPR-numre i enkelte systemer.
  • Binær kønsregistrering baseret på CPR-numre, som ikke afspejler nutidige kønsforståelser.
  • Manglende eller fejlagtige registreringer af nationalitet i nogle integrationer.
  • Mulig identifikation af enkeltpersoner i små datagrupper via filterfunktioner.
  • Brugeres overfortolkning af simpel deskriptiv statistik, der kan betyde en videreformidling som kausale årsag-virkningsforhold, selv om det ikke er tilfældet.

  Flere af disse forhold håndteres gennem løbende datarensning og kvalitetssikring, samt tydelig formidling om operationaliseringer og forbehold for fortolkninger.

• Download notat

  Download: Ansvarlig brug af data til ledelsesinformation, indberetninger og analytisk understøttelse