Den moderne velfærdsstat i år 2025 og frem, står over for en række strukturelle udfordringer: en aldrende befolkning, øget efterspørgsel på service og stigende forventninger til individuelle løsninger.
I takt med at ressourcerne presses, opstår der et behov for smartere, mere effektive måder at levere offentlig service på. Her træder big data frem som en mulig gamechanger.
Big data dækker over den enorme mængde af digitale informationer, der hver dag genereres gennem borgernes interaktioner med det offentlige – fra hospitalsbesøg og skatteindberetninger til skolegang og brug af sociale ydelser.
Når disse data analyseres og omsættes intelligent, kan de give værdifuld indsigt i samfundsudviklingen, borgernes behov og systemernes effektivitet. Den digitale velfærdsstat er derfor ikke blot en teknologisk vision, men et strategisk svar på nogle af de mest presserende spørgsmål i vores samfund:
- Hvordan sikrer vi målretning af velfærdsydelser?
- Hvordan skaber vi forudsigelige, forebyggende og personligt tilpassede løsninger?
- Og hvordan bevarer vi samtidig borgerens tillid og retssikkerhed?
Big data i den offentlige sektor
I dag er brugen af big data i den offentlige sektor stadig i sin spæde start, men potentialet er allerede tydeligt. Mange offentlige institutioner anvender dataanalyse i begrænset omfang, for eksempel i sundhedsvæsenet, hvor hospitalsdata bruges til at forbedre patientforløb og effektivisere behandlingsmetoder. På samme måde benyttes data i trafikinfrastruktur til at optimere trafikflow og planlægning. Der er dog stadig store barrierer for at udnytte potentialet fuldt ud.
En af de største udfordringer er, at data ofte er isoleret i forskellige systemer. Forvaltningens data ligger ofte i silos, hvilket gør det svært at skabe sammenhængende analyser på tværs af sektorer. Dette gør det svært at få det fulde billede af borgerens livscyklus og samfundets behov. Data om borgerne er ofte fragmenterede og opbevares i forskellige offentlige myndigheder, hvilket begrænser mulighederne for at skabe helhedsorienterede løsninger.
Derudover er datasikkerhed og beskyttelse af borgernes personlige oplysninger en væsentlig bekymring. Den offentlige sektor er underlagt strenge lovgivningskrav, som for eksempel GDPR, der sætter rammer for, hvordan data må indsamles, opbevares og bruges. Mange offentlige instanser kæmper med at finde den rette balance mellem effektiv databrug og beskyttelse af individets rettigheder.
Men på trods af disse udfordringer er der også positive tendenser. Flere lande og byer implementerer succesfulde data-drevne initiativer, som eksempelvis København, der bruger data til at forbedre luftkvalitet og energiforbrug i byens bygninger. Det viser, at den offentlige sektor er i gang med at udnytte big data til at skabe værdi, og de teknologiske fremskridt, der sker på området, indikerer, at vi kun er begyndelsen af en større transformation.
Velfærdsområder i transformation
Big data har potentiale til at transformere flere nøgleområder i den offentlige sektor, især inden for velfærd og social service. De teknologiske muligheder for at anvende data til at forbedre samfundsydelser er enorme, og flere velfærdsområder står allerede overfor en data-drevet transformation, hvor effektivitet, prædiktiv analyse og borgerinddragelse bliver mere og mere centrale elementer.
Her ser vi på, hvordan big data kan omforme tre centrale velfærdsområder:
Sundhedsvæsenet
Sundhedsvæsenet er et af de områder, hvor big data allerede spiller en stor rolle. Fra elektroniske patientjournaler til overvågning af folkesundhed kan store mængder sundhedsdata anvendes til at forudsige sygdomsforløb og optimere behandlinger. Ved at analysere data fra både individuelle patientforløb og den bredere befolkning kan man få indsigt i tendenser og risikofaktorer, som ellers ville være svære at opdage. Eksempelvis kan prædiktiv analyse hjælpe læger med at identificere patienter, der er i risiko for at udvikle kroniske sygdomme, før de viser symptomer, og dermed gøre det muligt at igangsætte forebyggende behandling.
Desuden kan big data også bruges til at optimere ressourceforbruget på hospitaler. Ved at analysere data om indlæggelser, ventetider og personalets arbejdsbyrde kan man forudse kapacitetsbehov og dermed sikre, at ressourcerne anvendes effektivt og rettidigt. Denne form for datadrevet forvaltning vil blive endnu vigtigere, når vi ser på de fremtidige sundhedsudfordringer, herunder den aldrende befolkning og den stigende efterspørgsel på sundhedsydelser.
Socialpolitik
Socialpolitik er et andet område, hvor big data kan spille en central rolle i at forbedre effektiviteten af velfærdsydelser. Ved at analysere borgeres demografiske data, beskæftigelse, sundhed og sociale forhold kan man identificere grupper, der er særligt udsatte og hurtigt få interventioner på plads. For eksempel kan datamodeller bruges til at forudse risikofaktorer for udsathed, såsom arbejdsløshed, lavindkomst og sygdom, og på den måde tilbyde målrettet støtte til de personer, der har størst behov for det.
Desuden kan big data bruges til at strømline sagsbehandling og sikre, at borgerne hurtigt får den rette støtte. Ved at automatisere sagsbehandling gennem dataanalyse kan man undgå unødvendige forsinkelser og reducere bureaukratiske omkostninger, hvilket både gavner borgerne og effektiviserer den offentlige administration.
Uddannelsessektoren
I uddannelsessektoren åbner big data op for nye muligheder for at tilpasse undervisningen til den enkelte elev. Ved at analysere læringsdata – som for eksempel testresultater, timeforbrug og deltagelse i aktiviteter – kan undervisningen blive mere personlig og tilpasset den enkelte elevs behov. Dette giver ikke blot mulighed for at forbedre elevernes læring, men også for at identificere elever, der er i risiko for frafald, så der hurtigt kan iværksættes støttende foranstaltninger.
Derudover kan data bruges til at forbedre de organisatoriske aspekter af skolesystemet, såsom ressourcefordeling, underviserudvælgelse og skemalægning. Big data gør det muligt at optimere planlægningen af skoledagen, så eleverne får mest muligt ud af deres tid, og lærerne kan bruge deres kompetencer på den mest effektive måde.
Fremtidsscenarier: 2035 og frem
Når vi ser frem mod 2035 og de næste to årtier, vil big data sandsynligvis spille en endnu mere dominerende rolle i udviklingen af den offentlige sektor. De teknologiske fremskridt i datalagring, analyseværktøjer og kunstig intelligens (AI) vil åbne nye døre for, hvordan vi forstår og håndterer samfundsudfordringer. Fremtidens offentlige service vil sandsynligvis være præget af endnu større integration af data, kunstig intelligens og automatisering. Her skitserer vi nogle af de centrale fremtidsscenarier, der kan præge den digitale velfærdsstat.
Digitale tvillinger
En af de mest spændende fremtidige anvendelser af big data er brugen af digital twins – virtuelle modeller, der simulerer samfundets forskellige sektorer. Ved at skabe digitale tvillinger af både byer, infrastrukturer og sociale systemer kan man bruge data til at forudse, hvordan forskellige faktorer (fx ændringer i befolkningens sammensætning, klimaforhold eller økonomisk udvikling) vil påvirke den offentlige service.
For eksempel kunne sundhedsvæsenet få en digital tvilling, hvor sundhedsdata for alle borgere anvendes til at simulere fremtidige sundhedsbehov. Ved at analysere disse data kan myndighederne forudse, hvor der vil opstå flaskehalse i behandlingssystemet, og dermed tilpasse ressourcerne på en mere proaktiv måde. Dette kunne også bruges til at planlægge langtidsholdbare løsninger, som både tager højde for vækst, forbrugsmønstre og økonomiske udsving.
Helhedsorienteret datadeling
Et andet vigtigt scenarie for fremtidens velfærdsstat er den øgede mulighed for tværsektorielt samarbejde gennem helhedsorienteret datadeling. I dag er data ofte opdelt mellem forskellige sektorer og myndigheder – sundhed, uddannelse, sociale ydelser osv. Men i fremtiden kan vi forvente, at det bliver muligt at integrere disse data på tværs af sektorer for at skabe mere sammenhængende og effektiv offentlig service.
Eksempelvis kan data fra sundhedsvæsenet, socialtjenesten og beskæftigelsesområdet samles for at få et mere præcist billede af en borgers situation. Hvis en borger lider af en kronisk sygdom og har svært ved at få arbejde, kunne et integreret system hurtigt få øje på de sammenhænge, som kan hjælpe med at tilbyde den rette kombination af sundhedsbehandling, sociale ydelser og jobstøtte. Denne holistiske tilgang kunne både øge borgernes trivsel og skabe bedre resultater på tværs af samfundssektorer.
AI og machine learning
Kunstig intelligens og machine learning vil spille en central rolle i fremtidens offentlige service. AI-drevne systemer vil i højere grad kunne træffe beslutninger baseret på analyser af store datamængder og forudsigelser om borgernes behov. Dette kunne blandt andet bruges til at forudsige kravene til sundhedspleje i en bestemt region eller til at sikre, at borgerne hurtigt får den rette sociale støtte, før problemerne bliver for store.
Desuden vil AI kunne bruges til at optimere de administrative processer i den offentlige sektor, så forvaltningen bliver mere effektiv. I dag håndteres mange opgaver stadig manuelt, og det kræver både tid og ressourcer. I fremtiden vil mange af disse processer kunne automatiseres, hvilket vil frigøre tid til mere strategiske opgaver og skabe et mere smidigt og effektivt system.
Selvom vi er på vej mod en mere datadrevet offentlig sektor, er det vigtigt at understrege, at denne udvikling ikke sker uden udfordringer. Teknologien kan give os mange værktøjer til at forbedre offentlig service, men den kræver samtidig en grundig overvejelse af etik, databeskyttelse og borgernes retter.
Etiske overvejelser og borgerens rettigheder
Når vi taler om big data i den offentlige sektor, er etiske overvejelser og beskyttelse af borgerens rettigheder en uundgåelig del af diskussionen. Den omfattende indsamling og anvendelse af data i den offentlige forvaltning rejser spørgsmål om, hvordan vi kan sikre, at teknologien ikke krænker individets privatliv, og hvordan vi kan undgå misbrug af data, som i værste fald kan føre til diskrimination eller uretfærdig behandling af borgere.
Privatlivets fred og databeskyttelse
En af de største bekymringer ved brugen af big data i den offentlige sektor er, hvordan vi beskytter borgernes privatliv. I takt med at flere og flere data om borgerne samles, analyseres og anvendes til beslutningstagning, bliver det essentielt at sikre, at personlige oplysninger ikke bliver misbrugt eller anvendt på en måde, der krænker borgerens rettigheder.
Lovgivning som GDPR (Generel Data Protection Regulation) har sat rammer for, hvordan persondata skal håndteres i EU, og den har givet borgerne bedre kontrol over deres egne data. Men teknologien udvikler sig hurtigt, og de nuværende lovgivningsmæssige rammer er måske ikke tilstrækkelige til at dække alle de etiske dilemmaer, der opstår med nye former for databrug. Derfor er det afgørende at overveje, hvordan vi kan opdatere og tilpasse lovgivningen for at sikre, at dataindsamling og -analyse foregår på en etisk forsvarlig måde, som også tager hensyn til fremtidens teknologier som kunstig intelligens og maskinlæring.
Gennemsigtighed og ansvarlighed
En anden vigtig etisk overvejelse er gennemsigtighed i, hvordan data anvendes. Borgerne skal have klart kendskab til, hvilke data der indsamles om dem, og hvordan disse data bliver brugt. I den digitale velfærdsstat vil systemer, der anvender big data, blive centraliseret og automatiserede. Derfor bliver det endnu vigtigere at sikre, at borgerne har mulighed for at forstå og få indsigt i de beslutninger, der træffes på baggrund af deres data.
For eksempel, hvis AI-systemer begynder at træffe beslutninger om tildeling af sociale ydelser eller sundhedsbehandling, skal borgerne have mulighed for at få indsigt i, hvordan disse beslutninger er blevet truffet, og hvilke faktorer der har påvirket resultatet. Dette kræver en høj grad af gennemsigtighed i de algoritmer, der anvendes, og de data, der behandles. Ansvarlighed i brugen af big data betyder også, at der er en klar proces for at overvåge og revidere, hvordan data anvendes, for at undgå fejltagelser og sikre, at systemerne ikke diskriminerer eller forårsager utilsigtede negative konsekvenser for bestemte grupper i samfundet.
Undgåelse af diskrimination og bias
Når data anvendes til beslutningstagning, er der også risiko for, at systemer ubevidst forstærker eksisterende bias. Data, der er indsamlet fra virkelige samfund, kan afspejle samfundets eksisterende uligheder, og hvis disse data ikke behandles korrekt, kan algoritmer forstærke disse uligheder. For eksempel, hvis et AI-system trænes på data, der reflekterer tidligere diskriminerende beslutninger i tildelingen af offentlige ydelser, kan det føre til, at systemet fortsætter med at træffe bias-baserede beslutninger, der uforholdsmæssigt rammer bestemte etniske grupper, socioøkonomiske klasser eller køn.
For at undgå dette er det nødvendigt at implementere mekanismer, der aktivt identificerer og afhjælper bias i datamodellerne. Det kræver ikke kun teknisk ekspertise, men også en bevidst politisk vilje til at skabe et system, der er retfærdigt og inklusivt for alle borgere, uanset deres baggrund.
Borgerens kontrol og samtykke
I en datadrevet velfærdsstat skal borgeren have kontrol over sine egne data. Det indebærer, at borgere ikke blot skal have ret til at få indsigt i, hvilke data der opbevares om dem, men også at de har mulighed for at give samtykke til, hvordan deres data bruges – eller helt at fravælge deltagelse i bestemte dataprogrammer. En velfungerende digital velfærdsstat skal tage hensyn til borgerens autonomi og sikre, at dataindsamling ikke sker uden samtykke eller under pres.
Det er vigtigt, at borgerne føler sig trygge ved den måde, deres data bliver behandlet på. Dette kræver en kultur i offentlig forvaltning, hvor borgernes tillid er et centralt element, og hvor etiske retningslinjer for databrug er tydelige og let tilgængelige.
De etiske spørgsmål omkring big data i den offentlige sektor er komplekse og kræver en balanceret tilgang. Teknologien giver enorme muligheder, men det er nødvendigt at håndtere dataansvaret på en måde, der beskytter borgerens rettigheder og sikrer, at alle får lige adgang til de velfærdsydelser, der tilbydes.
Vejen til en datadrevet velfærdsstat
For at realisere potentialet af big data i den offentlige sektor kræves det ikke kun teknologisk innovation, men også en klar strategi for, hvordan data skal håndteres, deles og anvendes. At opbygge en datadrevet velfærdsstat kræver investering i både infrastruktur, kompetencer og tværsektorielt samarbejde. Det er vigtigt, at der skabes en strategisk ramme, der både understøtter innovation og samtidig sikrer ansvarlig brug af data. Her ser vi på nogle af de nødvendige strategier for at skabe en effektiv og ansvarlig digital velfærdsstat.
Kompetenceudvikling i den offentlige sektor
Den offentlige sektor er afhængig af medarbejdere med den rette viden og kompetencer til at håndtere big data. I dag er mange offentlige institutioner stadig ikke fuldt ud rustet til at udnytte de muligheder, som dataanalyse giver. Der er et akut behov for uddannelse og opkvalificering af ansatte, så de både kan forstå og udnytte data til at træffe bedre beslutninger.
Det handler ikke kun om at ansætte datafagfolk som dataloger og dataanalytikere, men også om at uddanne eksisterende medarbejdere i at anvende data i deres arbejde. Dette kan omfatte alt fra grundlæggende dataforståelse til avanceret analyse og kunstig intelligens. Effektiv kompetenceudvikling vil være nøglen til at udnytte big data effektivt og sikre, at den offentlige sektor kan følge med de teknologiske fremskridt.
Infrastruktur: datasøer, API’er, cloud-løsninger
En anden vigtig strategi er at investere i den nødvendige infrastruktur, der kan håndtere de store mængder data, som fremtidens velfærdsstat vil generere. Dette inkluderer opbygning af datasøer, hvor data fra forskellige kilder kan samles og analyseres. Datasøer gør det muligt for offentlige institutioner at få adgang til en bred vifte af data på tværs af sektorer, hvilket giver et mere holistisk billede af borgernes behov og udfordringer.
Derudover er åbne API’er (Application Programming Interfaces) en central del af infrastrukturen. API’er giver mulighed for, at forskellige systemer og myndigheder kan dele data effektivt og uden barrierer. Cloud-løsninger er også essentielle for at håndtere de store datamængder, som en datadrevet velfærdsstat vil generere. Disse teknologier gør det muligt for offentlige myndigheder at skalere deres databehandling og opbevaring, samtidig med at de sikrer, at data behandles effektivt og sikkert.
Tværsektorielt samarbejde
En af de mest markante udfordringer i den offentlige sektor er datadeling mellem forskellige myndigheder og sektorer. For at maksimere potentialet af big data er det nødvendigt, at der opbygges effektive samarbejder på tværs af både offentlige institutioner og private aktører. Dette kan for eksempel inkludere samarbejde med private teknologivirksomheder, der har ekspertise i dataanalyse og kunstig intelligens.
Et relevant eksempel på et privat aktør, der har spillet en rolle i dataanalyse og offentlig forvaltning, er Palantir, som er kendt for at levere avancerede dataanalyseværktøjer til både offentlige og private organisationer. Palantir aktie har været et hot topic blandt investorer, da virksomheden leverer teknologier, der kan hjælpe med at bearbejde og analysere store mængder data, hvilket har potentiale til at optimere offentlige forvaltningstjenester. Selvom samarbejder med private virksomheder som Palantir kan være kontroversielle, kan de give vigtige teknologiske fordele, hvis de håndteres korrekt og med respekt for privatlivets fred og etiske standarder.
Politisk ledelse
Endelig kræves der politisk mod og strategisk ledelse for at drive omstillingen til en datadrevet velfærdsstat. Det er vigtigt, at beslutningstagere forstår både de teknologiske muligheder og de etiske udfordringer ved big data. Samtidig er det nødvendigt at sikre en langsigtet vision, der sætter rammerne for, hvordan data skal anvendes, beskyttes og integreres i de offentlige systemer.
En klar strategisk vision vil gøre det muligt for myndighederne at navigere de teknologiske udfordringer og implementere løsninger, der både er effektive, sikre og etisk forsvarlige. Dette kræver også, at der etableres klare retningslinjer og et opfølgningssystem, som sikrer, at de teknologiske løsninger implementeres korrekt, og at der er kontrol med, hvordan data anvendes.
At bygge en datadrevet velfærdsstat er ikke en opgave, der kan løses fra den ene dag til den anden. Det kræver samarbejde, investering i teknologi og mennesker samt en nøje afbalanceret tilgang, der både prioriterer effektivitet og borgernes rettigheder. Med den rette strategi kan big data dog blive en katalysator for en mere effektiv, målrettet og fremtidssikret offentlig service.
Kilder
Uddannelses- og Forskningsministeriet:
https://ufm.dk/forskning-og-innovation/forsk2025/indkomne-indspil/organisationer/akademiet-for-de-tekniske-videnskaber-atv/big-data-analyse
KMD:
https://www.kmd.dk/indsigter/big-data-i-offentlig-digitalisering-handler-ikke-om-data-men-om-mennesker
Europa- Kommissionen:
https://digital-strategy.ec.europa.eu/da/policies/big-data