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第2章-- 数据处理伦理
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活动：
1.评审现有数据处理方法
2.识别原则、实践和风险因素
3.制定合乎伦理的数据处理策略和路线图
（1）价值观申明；
（2）符合伦理的数据处理原则；
（3）合规框架；
（4）风险评估；
（5）培训交流；
（6）路线图；
（7）审计与监测
4.采用对社会负责的伦理模型
1.商业竞争优势
2.提高组织和数据处理可行度
3.降低风险
1.对人的影响
2.滥用的可能
3.数据的经济价值
数据伦理问题核心
1.尊重他人
2.行善原则
3.公正
4.尊重法律和公众利益
数据伦理准则
1.公平、合法、透明
2.目的限制
3.数据最小化
4.准确性
5.存储限制
6.诚信和保密
7.问责制度
欧盟数据保护条例GDPR
1.时机选择
2.可视化误导
3.定义不清晰或无效比较
4.偏见
（1）预设结论的数据集
（2）预感和搜索
（3）片面抽样方法
（4）背景和文化
5.转化和集成数据
（1）对数据来源和血缘了解有限
（2）质量差的数据
（3）不可靠的元数据
（4）没有数据修订历史文档
6.数据混淆和修订
（是进行信息脱敏和不公开的常用方法）
（1）数据聚合
（2）数据标记
（3）数据脱敏
违背伦理进行数据处理的风险
1.数据所有权
2.被遗忘的权利
3.身份
4.在线言论自由
在线数据伦理环境
第3章--数据治理
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定义：对数据资产管理行驶权利、控制和共享决策（规划、监测和执行）的系列活动
目标：
1.提升企业管理数据资产能力
2.定义、批准、沟通和实施数据管理的原则、政策、指标、工具和责任。
3.监控和指导政策合规性、数据使用和管理活动
技术：
l 信息简洁
l 联系人列表
l 图标
度量：
l 遵从法规和内部数据规范
l 价值
l 有效性
l 持续性
输入
l 业务策略和目标
l IT策略和目标
l 数据管理和数据策略
l 组织原则&标准
l 商业文化评估
l 数据管理成熟度评估
l IT实践
l 监督要求
活动
1.规划组织的数据治理（P）
1.执行就绪评估
2.探索与业务保持一致
3.制定组织触点
2.制定数据治理策略（P）
1.制定数据治理运营框架
2.制定目标、原则和制度
3.推动数据管理项目
4.参与变革管理
5.参与问题管理
6.评估法规遵从性要求
3.实施数据治理（O）
1.发起数据标准和过程
2.制定业务术语表
3.与构架组织协调合作
4.发起数据价值评估
4.嵌入数据治理（C.O）
交付成果：
l 数据治理策略
l 数据策略
l 业务/数据治理行动路线图
l 数据规范，数据治理策略，过程
l 操作框架
l 路线图和实现策略
l 操作计划
l 业务术语
l 数据治理计分卡
l 数据治理网站
l 沟通计划
l 识别数据价值
l 成熟度评估实践结果
提供者：
l 业务人员
l 数据专员
l 数据所有者
l 领域专家
l 成熟度评估专家
l 监管方
l 企业构架师
参与者：
l 管理委员会
l 首席信息管
l 首席数据管/数据管
理专员
消费者：
l 数据治理机构
l 项目管理者
l 合规团队
l 数据管理相关利益方
l 数据管理团队
l 业务管理方
l 构架师
l 合作伙伴组织
业务驱动
l 合规团队
l DM 高管
l 变更管理者
l 企业数据构架师
l 项目管理办公室
l 治理组织
l 审计人员
l 数据专家
技术驱动
工具：
l 网站
l 业务术语工具
l 工作流工具
l 文档管理工具
l 数据治理计分卡 （数据治理活动和法规遵从性）
目标
1.提升企业管理数据资产能力；2.定义、批准、沟通和实施数据管理的原则、政策、程序、指标、工具和责任；3.监控和指导政策合规性、数据使用和管理活动
1.减少风险
（1）一般性风险管理
（2）数据安全
（3）隐私
2.改进流程
（1）法规遵从性
（2）数据质量提升
（3）元数据管理
（4）项目开发效率
（5）供应商管理
1.领导力和战略
2.业务驱动
3.共担责任
4.多层面
5.基于框架
6.原则导向
原则
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