隨著人們生活水平的提高，消費者的數據意識達到了更高的水平。因此，越來越多的消費者采取了更多的預防措施來共享他們的數據。這些數據提供了明確的業務價值，但是這取決于組織對潛在道德影響的理解和認識。我們如何鼓勵更多的公司以合理的方式使用道德數據，并將其與業務模型依賴于數據甚至銷售的公司區分開？

一、良好的數據

消費者意識到生產大量數據的價值。雖然推進人工智能及其使用案例繼續使公眾不斷分化，消費者將希望企業和組織在數據方面能夠起到帶頭作用，以實現良好的建模。

如今，道德的加權重要性與首席數據官(CDO)角色交織在一起。調研機構Gartner公司最近的首席數據官(CDO)調查發現，作為其職責的一部分，2017年的首席數據官(CDO)的數量與2016年相比增加了10%。首席數據官(CDO)角色的這種道德擴展表明，企業應該詢問自己應該經常做什么。

企業決定如何以道德的方式管理自己的數據與識別具有相同標準的業務合作伙伴和客戶同樣重要。尋找目標與數據有關的組織將尋找數據類型或數字影響等良好的計劃，這是一個很好的開始。此外，還有許多數據和分析供應商提供內部數據以實現良好的計劃。例如，Salesforce公司通過其1-1-1模型支持慈善和環境事業，Teradata公司支持社會服務事業，它在數據計劃方面做得很好。

　　二、合規性

隨著歐盟GDPR法規的生效，企業在理論上應該有適當的操作程序，以確保業務符合法規要求。然而，截至2018年12月，國際隱私專業人員協會(IAPP)發現，不到50%的受訪者的業務符合GDPR法規。

GDPR法規將繼續實施，而一些企業可能并沒有歐盟國家的客戶或合同，重要的是要記住GDPR法規適用于公民，而不是組織。專家預測，“被遺忘的權利”將成為一種更為普遍的原則，并且在數據所有權方面可以獲得更大的個人自主權。隨著加利福尼亞的數字隱私法案現在簽署成為法律，美國其他州可能也會效仿。

組織需要確保不僅符合法規要求，而且還要符合預期的法規監管，這是確保組織正確處理其內部數據的一種有效而簡單的方法。這樣的做法無疑會帶來長期利益，從而消除了確保組織保持合規所需的時間和資源。

　　三、有效的創新

如今，人們處于利用人工智能實現其強大用途的前沿。隨著美國加大對人工智能技術的投資，正在強化信息，并希望采用人工智能解決一些最復雜的問題。

但是目前，人們對人工智能和機器學習仍然存在一些困惑和誤解。從表面上看，人們了解這些技術可以做什么，但不一定了解是如何做的。盡管有些人可能會忽略人工智能的概念解釋，但人們越來越認識到，要使人工智能發揮最大的作用，必須努力實現其可解釋性。

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