3种方法拥抱积极的数据伦理

K-12教育系统是否应该从学校的笔记本电脑上收集数据来评估学生的表现?或者汽车制造商收集和共享车辆出行数据，为智能城市项目提供信息?或应制造商的传感器装备的工业设备使用物联网数据改进产品和销售见解?

组织可能会说，收集这些类型的数据使他们能够改善服务，并提供更广泛的社会效益。相反，学生或司机或顾客可能会争辩使用这些数据违反了他们的期望关于如何收集和使用数据。

”除非出了问题，否则很少有人会考虑道德问题。只有到那时，他们才会停下来考虑潜在的风险”

随着商业领袖希望通过数据和分析程序来产生商业价值，诸如此类的数据伦理困境正变得越来越紧迫。

“随着越来越多的组织希望从数据中获益，数据使用和共享失误将不可避免地增加，”他说丽迪雅Clougherty琼斯， Gartner的高级总监分析师。“有道德文化的组织可以更好地避免所有的失误，或者在错误发生时有效地处理它们。”

Gartner将“数据伦理”定义为一套与负责任的数据收集、使用和共享相关的价值观和道德原则。违反数据伦理的行为范围从公开的和公开的到微妙的和秘密的算法，建议为少数人提供更高的利率抵押贷款申请或者更低的信用额度女性信用卡申请人．

无论是明显的还是微妙的，道德上的失误都对企业不利。受影响的利益相关方会觉得，一个承诺(或明或暗的)被打破了。从伦理的角度来看，基于事后分析的解释显得不真诚——甚至虚伪。对于企业来说，危机往往是一个意外，因为很少有人会在出现问题之前考虑道德问题。只有到那时，他们才会停下来考虑意外后果的潜在风险。

另一种方式。要想更积极主动，可以采取以下三个行动。

转变组织的数据治理思维

许多组织将数据治理视为一组硬性规则，由数据保护监管要求(如欧盟的)指导一般资料保护规例(GDPR)以及《加州消费者隐私法》。不幸的是，数据治理的固定方法不适合今天快速变化的数字环境。数据伦理还包括远不止隐私和安全遵从。

将治理思维模式从命令-控制或一刀切转向自适应治理。通过自适应治理，组织可以为给定的上下文确定正确的治理风格和机制。

”组织需要一个积极的、直言不讳的数据伦理领袖，并拥有推动伦理标准的权威”

Clougherty Jones说:“有意影响的数据共享策略必须在一个适应性的伦理框架中存在，以平衡风险和上下文机会。”建立与新兴技术之间的信任至关重要，同时还要使数据和分析策略与组织目标保持一致。”

适应性方法邀请来自不同职能部门的领导就数据伦理原则进行合作，以指导决策，同时承认可能会出现前所未有的新情况。深思熟虑的领导讨论组织做“正确的事情”意味着什么，这有助于为道德思考和决策提供一个框架。