随着人们生活水平的提高，消费者的数据意识达到了更高的水平。因此，越来越多的消费者采取了更多的预防措施来共享他们的数据。这些数据提供了明确的业务价值，但是这取决于组织对潜在道德影响的理解和认识。我们如何鼓励更多的公司以合理的方式使用道德数据，并将其与业务模型依赖于数据甚至销售的公司区分开？

 一、良好的数据

消费者意识到生产大量数据的价值。虽然推进人工智能及其使用案例继续使公众不断分化，消费者将希望企业和组织在数据方面能够起到带头作用，以实现良好的建模。

如今，道德的加权重要性与首席数据官(CDO)角色交织在一起。调研机构Gartner公司最近的首席数据官(CDO)调查发现，作为其职责的一部分，2017年的首席数据官(CDO)的数量与2016年相比增加了10%。首席数据官(CDO)角色的这种道德扩展表明，企业应该询问自己应该经常做什么。

企业决定如何以道德的方式管理自己的数据与识别具有相同标准的业务合作伙伴和客户同样重要。寻找目标与数据有关的组织将寻找数据类型或数字影响等良好的计划，这是一个很好的开始。此外，还有许多数据和分析供应商提供内部数据以实现良好的计划。例如，Salesforce公司通过其1-1-1模型支持慈善和环境事业，Teradata公司支持社会服务事业，它在数据计划方面做得很好。

 二、合规性

随着欧盟GDPR法规的生效，企业在理论上应该有适当的操作程序，以确保业务符合法规要求。然而，截至2018年12月，国际隐私专业人员协会(IAPP)发现，不到50%的受访者的业务符合GDPR法规。

GDPR法规将继续实施，而一些企业可能并没有欧盟国家的客户或合同，重要的是要记住GDPR法规适用于公民，而不是组织。专家预测，“被遗忘的权利”将成为一种更为普遍的原则，并且在数据所有权方面可以获得更大的个人自主权。随着加利福尼亚的数字隐私法案现在签署成为法律，美国其他州可能也会效仿。

组织需要确保不仅符合法规要求，而且还要符合预期的法规监管，这是确保组织正确处理其内部数据的一种有效而简单的方法。这样的做法无疑会带来长期利益，从而消除了确保组织保持合规所需的时间和资源。

 三、有效的创新

如今，人们处于利用人工智能实现其强大用途的前沿。随着美国加大对人工智能技术的投资，正在强化信息，并希望采用人工智能解决一些最复杂的问题。

但是目前，人们对人工智能和机器学习仍然存在一些困惑和误解。从表面上看，人们了解这些技术可以做什么，但不一定了解是如何做的。尽管有些人可能会忽略人工智能的概念解释，但人们越来越认识到，要使人工智能发挥最大的作用，必须努力实现其可解释性。

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