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1. 数据文化与伦理问题
在大数据时代数据文化和技术同等重要。其中，数字鸿沟是其主要特征。大数据技术的迅速发展对社会变革的驱动力越来越大，而各国的数据伦理制度和规范相对滞后。因此，要实现数字鸿沟的有效伦理治理，就必须要不断完善相关的伦理制度和规范，并努力弘扬公平参与及协作精神、共享精神、契约精神和人文精神。
DAMA在《数据管理知识体系》中表示，数据道德文化是一项社会责任，不仅要保护数据，还要管理数据质量。由于数据会影响决策，数据的完整和准确尤为重要，所以应当避免数据被滥用、误解的风险，这项工作贯穿数据全生命周期。
数据伦理问题包括以下5个方面。
（1）当数据被共享时需要妥善保护和处理的隐私和保密问题。
（2）使用数据方与供给（被采集）数据方可能在时间和地点上都离得比较远，使用数据方是否会顾及供给数据方的意愿，即是“道德距离”（moral distance）问题。
（3）当数据的使用场景还不明晰时，数据的采集能否获得供给方认同的问题。
（4）当数据泄露后，发生的与社会公正有关的诸如污名和歧视的问题。
（5）数据在未来使用时，对公众信任的影响及对未知事件、流程、规则的影响问题。
因此，大数据的整体框架不仅包括物质层、行为层、制度层，也包括精神层，其使大数据具有思维属性。大数据的互通共享与资产化，带来了诸多使社会、商业及亿万人受益的创新，但同时也带来风险和新的文化与伦理道德问题，我们必须能鉴定风险，平衡创新带来的利益与风险。
2. 数据的伦理道德治理
数据的伦理道德治理应提供所有利益相关者关于数据价值实现的意见，应由数据应用者在开展数据需求、数据质量、数据安全和数据价值实现时进行有关伦理道德的影响和风险评估。企业负责人应清醒地认识到：
（1）越坚持规范数据道德的企业，越具有商业竞争力优势。
（2）在数据道德规范下处理和使用数据，可以提升企业的可信度，建立更好的客户关系。
（3）企业要通过设置必要的岗位制度和职责权限来控制数据道德风险，防止未经授权或不当的数据访问及操作。
总之，企业对于数据处理的监督，要上升到伦理道德规范和法律范畴，要制定基于伦理道德及规范的政策、标准、工作流程，且严格监督执行。