3种拥抱积极的数据伦理的方法

K-12教育系统是否应该从学校笔记本电脑中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?或者一个装有传感器的工业设备制造商应该使用物联网数据改进产品和销售见解?

企业可能会辩称，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、司机或顾客可能会争辩说，使用这些数据违背了他们的期望关于如何收集和使用数据。

”除非出现问题，否则很少有人会考虑道德问题。只有这样，他们才会停下来考虑潜在的风险”

随着企业领导人希望通过数据和分析程序来创造商业价值，这样的数据道德困境变得越来越紧迫。

“随着越来越多的组织希望从数据中受益，数据使用和共享失误将不可避免地增加，”他说Lydia Clougherty Jones高德纳公司高级董事分析师。“有道德文化的组织会更好地避免失误，或在发生错误时有效地处理它们。”

Gartner将“数据伦理”定义为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体系。违反数据伦理的行为从公开的、公开的到微妙的、秘密的算法，这些算法为少数人提供了更高的利率抵押贷款申请或者降低信用额度女性信用卡申请人．

无论是公开的还是微妙的，道德失误都对企业不利。受影响的利益相关者感到，一项承诺——无论是含蓄的还是明确的——被打破了。当从道德的角度来看，基于事后分析的解释显得虚伪甚至虚伪。对于组织来说，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。只有这样，他们才会停下来考虑意外后果的潜在风险。

还有另一种方法。为了更积极主动，采取以下三个行动。

改变组织的数据治理心态

许多组织将数据治理视为一套严格的规则，由欧盟等数据保护监管要求指导一般数据保护条例(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当今快速变化的数字环境。数据伦理还包括远远超出隐私和安全合规性的内容。

将治理思想从命令-控制或一刀切转向自适应治理。使用自适应治理，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、有发言权的数据道德领导者来掌舵，并有权推动道德标准”

Clougherty Jones说:“有意影响的数据共享战略必须存在于一个适应性的道德框架中，以平衡风险与环境机会。”与新兴技术建立信任至关重要，同时将数据和分析战略与组织目标相一致。”

适应性方法邀请不同职能部门的领导者就数据伦理原则进行合作，以指导决策制定，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对组织来说做“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。