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数据科学家被誉为21世纪最具吸引力的职业，实际上也确实如此。数据科学家就像一名侦探，寻找解决实际问题的有趣模式；同时又像一名设计师，寻找创意十足的数据源、性能或使用案例；数据科学家还像一位摇滚明星，拥有众多对你神奇的工作充满敬畏的观众；数据科学家更像一个现代预言家，能够预测未来的结果。但最重要的是，这个职业会让你成为具有影响力的人，你的工作会影响商业基础，并帮助许多人做出决策。你拥有许多机会，但同时也意味着你身兼重任。数据科学家不仅要在现有数据集上调用预先定义库，还要在数据科学项目里的每一步都做出重要抉择，从数据收集到模型调度，概莫能外。
可以说，数据科学伦理对以数据科学实践为重要资产的企业管理者来说更为重要。麦肯锡（McKinsey）2011年的一份报告估计，到2018年为止，仅美国就需增加14万至19万个深度分析师岗位以及增加150万名掌握数据知识的管理人员（现已有250万名）。尽管这些数字早已过时，但是1∶10的比例耐人寻味。这并非意味着每位数据科学家需有10名管理人员，相反，这意味着在涉及数据科学之际，各大部门、不同级别的管理人员需提出恰当的问题、解释、质疑结果，并在此基础上做出正确的决定。随着伦理层面的重要性愈发明显，商业人士需了解其相关概念，了解有关数据科学伦理的技术和警世故事。这也是本书的目的：在开展数据科学研究时，能为读者提供指导和启发性建议，帮助其做出正误判断。
数据科学家和管理人员并非天生缺乏职业道德，而是未曾受过相关培训。许多警世故事将阐述伦理层面的问题是如何迅速进入人们视野的。比如：微软的聊天机器人具有种族主义倾向，谷歌照片将一张黑人照片误认为是大猩猩，苹果信用卡无法及时回应对歧视女性的指控，亚马逊（Amazon）的预测性招聘系统对女性有明显的歧视以及与脸书数据有关的剑桥分析公司的溃败。这些事件足以说明，即使拥有强大的数据科学能力、杰出的数据科学家和商业人士，科技巨头公司同样也会面临伦理问题。
你可能会想，这有什么重要的呢，为什么要关注数据科学伦理？合乎伦理规范虽然早已成为一个人生目标，但它同样也具有社会和商业意义。首先，本书中有诸多案例表明，数据科学伦理会导致严重的声誉和金融风险。不仅大公司会面临声誉风险，初创企业和小型企业也应关注于此，因为他们更依赖新的数据科学产品和服务。一个公司如果处理不好伦理道德问题，那么其经济增长甚至业务往来均会受到影响，也可能在尽职调查期间或投资谈判中陷入困境。声誉风险容易引发金融风险。不合乎伦理的数据科学会给人们带来精神和身体伤害，而诉讼与和解也会导致严重的经济损失。
其次，注重数据科学伦理会带来实际效益。伦理思维有益于数据和数据科学模型的改良，可能会给我们带来更精准的预测，或者用户更易接受的数据科学模型。比如，本书第4章会涉及复杂的预测模型如何帮助我们探究模型出错的原因并且找到修复这些错误的方法等。除了改良的数据科学模型，伦理实践也是一种成功的营销工具，例如苹果公司越来越强调其产品的隐私性。因此，数据科学伦理可通过高收入、低成本、高利润来提高它的商业价值。
最后，当今社会期望企业领导和数据科学家均能承担伦理责任。数据主体、数据科学家和企业领导都很清楚数据科学的巨大作用。广大群众经常通过媒体获悉相关案例，包括与隐私相关以及对待某些敏感群体不公的真实数据科学案例。1995年到2010年间出生的一代人被称为“Z世代”，他们尤为关注社会正义和伦理道德，同时也格外重视企业承担的社会责任。在任意一家数据科学占据重要地位的企业中，数据科学伦理和企业社会责任占有同样的分量。