数据素养

本书旨在帮助读者进一步理解数据在社会中的角色和作用，并帮助个人和组织提高他们的数据素养。
本书分为三大部分。第一部分首先讲解什么是数据和数据素养，随后概述大众数据素养的现状，表达了对于数据素养缺失的担忧，并给出提高大众数据素养的具体需求内容。第二部分介绍一个数字公民框架，针对移动数据传播者、成人数据传播者、知识工作者、数据教师和数据专家分别给出具体的数据知识。第三部分介绍如何培养具备数据素养的组织，并给出提升组织数据素养的十二步法。
本书适合所有与数据打交道的读者阅读，尤其是那些希望提升个人或组织的数据素养的读者，包括普通的个人、数据管理者、组织管理者、数据科学家等。

彼得·艾肯（Peter Aiken） 
他是弗吉尼亚联邦大学副教授、国际数据管理协会（DAMA）主席，以及麻省理工学院国际首席数据官协会副主任。他曾在 27 个国家和地区的 150 多个组织担任过领导职务，这些组织涉及银行、医疗、保健、电信和制造等行业。

托德·哈伯（Todd Harbour） 
他是美国纽约州的首席数据官（Chief Data Officer，CDO），负责协调数据管理制度的设计和实施工作。他曾领导美国联邦政府的数据战略、业务框架和数据管理平台的建立工作。他曾担任 FGM Inc. 公司的高级副总裁，管理 500 余名员工。在他的领导下，该企业的市场估值超过了 1.75 亿美元。

第 一部分 为什么要更深入地了解数据？ 
第 1 章 数据训练营 3 
1.1 定义数据资产 3 
1.1.1 如何定义数据 3 
1.1.2 数据是一种资产 5 
1.1.3 数据具有战略意义 7 
1.1.4 物理定律不适用于数据 8 
1.1.5 数据并不是新的石油 9 
1.2 社交媒体：你的数据是别人的资产 10 
1.2.1 什么是社交媒体 12 
1.2.2 用户数据 13 
1.2.3 保护你的数据 14 
1.3 物联网 15 
1.4 本章小结：为成人和知识工作者提供数据知识是基础 17 
第 2 章 “数据文盲”社会 19 
2.1 疫情验证了“数据文盲”的社会问题 19 
2.2 数据素养是一个范围而不是二进制度量 21 
2.2.1 什么是数据素养？ 21 
2.2.2 数据素养是计算机素养吗？ 23 
2.2.3 金融素养又是什么？ 23 
2.2.4 是类似于学习驾驶吗？ 24 
2.2.5 数据素养的 5 个等级 24 
2.2.6 糟糕数据决策的指数效应 26 
2.2.7 保护你的数据 26 
2.3 “数据智能”需要与组织的数据机器和数据矩阵进行交互 27 
2.3.1 什么是“组织的数据机器”？ 27 
2.3.2 日益沉重的数据债务 28 
2.3.3 什么是“数据矩阵”？ 29 
2.3.4 数据矩阵工作原理 30 
2.4 本章小结：我们还没有做好数据素养这项工作 32 
第 3 章 数据过剩 34 
3.1 有代表性的经历——在危机中发现不同类型的数据问题 34 
3.2 4 个基本的数据定理 35 
3.2.1 数据定理 1：更多的数据是一个现实 35 
3.2.2 数据定理 2：很少有组织考虑数据交换成本 36 
3.2.3 数据定理 3：技术不能解决所有问题 38 
3.2.4 数据定理 4：数据需要组织和管理 39 
3.3 本章小结：数据淹没了我们 40 
第 4 章 目前的方法不能解决问题 42 
4.1 大众的数据素养进展偏慢 42 
4.2 根本原因分析和洞察 45 
4.3 对现行课程的评价 46 
4.3.1 2020 年数据整理（准备）市场研究 48 
4.3.2 弱数据管理基础 50 
4.3.3 数据素养尚未被认为是必要的工作技能 51 
4.3.4 现有科学基础 51 
4.3.5 不均衡的教学和研究方法 51 
4.3.6 对技术的过度关注 52 
4.4 解决方案是什么？ 53 
4.5 本章小结：关于数据知识的数量、教育效果和所需的努力 54 
第 5 章 提高知识工作者的生产力 55 
5.1 什么是知识工作者？ 55 
5.2 我们能在多大程度上提高知识工作者的生产力？ 56 
5.2.1 生产力中由人组成的部分 56 
5.2.2 生产力中由过程组成的部分 57 
5.2.3 总结 57 
5.3 知识工作者应具备的数据敏锐度 58 
5.3.1 了解访问信息的 ID 58 
5.3.2 了解所需信息的重要性 59 
5.3.3 规定地图与模型 60 
5.3.4 数据知识对组织同样重要 60 
5.3.5 制作更好的数据三明治 61 
5.4 决策过程中使用的数据和技术 64 
5.5 本章小结：给知识工作者的一些基础性的数据知识 65 
第二部分 数字公民框架 
第 6 章 使用数字公民框架教育大众 69 
6.1 数据素养量表和数字公民框架的参与者 70 
6.2 数字公民属性 71 
6.3 跨层次共性 71 
6.3.1 行为焦点 72 
6.3.2 道德视角 72 
6.4 数据对话 75 
6.5 公民数据知识领域（素养需求和应对措施） 76 
6.6 本章小结：一个明确的问题 76 
第 7 章 移动数据传播者 77 
7.1 移动数据传播者概述 78 
7.2 将每位移动数据传播者与一个负责任的成人数据传播者进行匹配 80 
7.3 移动数据传播者的数据知识领域（需求和措施） 81 
7.3.1 CDKA01：限制和解锁附加功能 81 
7.3.2 CDKA02：通信协议—仅限联系人 82 
7.3.3 CDKA03：保护数据 84 
7.3.4 CDKA04：识别可信数据 85 
7.3.5 CDKA05：紧急协议和应急手段 87 
7.3.6 CDKA06：设备数据功能 88 
7.3.7 CDKA07：数据请求的适当性 89 
7.3.8 CDKA08：平衡便利性与监控 93 
7.3.9 CDKA09：克服不良的互联网行为 94 
7.4 本章小结：教育未来的人们 96 
第 8 章 成人数据传播者 97 
8.1 成人数据传播者概述 98 
8.2 成人数据传播者的数据知识领域（需求和措施） 100 
8.2.1 CDKA10：管理网络声誉 100 
8.2.2 CDKA11：考虑数据来源 101 
8.2.3 CDKA12：保护敏感的个人数据 103 
8.2.4 CDKA13：数据自动限制 104 
8.2.5 CDKA14：负责任的自动化数据管理 105 
8.2.6 CDKA15：了解数据信托关系 106 
8.2.7 CDKA16：理解数据影响力的责任 107 
8.2.8 CDKA17：数据投资的特点和预期 108 
8.3 本章小结：编纂成人数据责任 109 
第 9 章 知识工作者 110 
9.1 知识工作者概述 112 
9.2 缩小数据素养的技能差距 114 
9.3 知识工作者的数据知识领域（需求和措施） 115 
9.3.1 CDKA18：数据经过治理 115 
9.3.2 CDKA19：数据具备价值 116 
9.3.3 CDKA20：保持数据更新 117 
9.3.4 CDKA21：维护好组织托付的责任 118 
9.3.5 CDKA22：数据涉及群体利益 119 
9.4 本章小结：知识工作者和数据 120 
第 10 章 数据教师 121 
10.1 数据教师概述 121 
10.2 数据教师的数据知识领域（需求和措施） 123 
10.2.1 CDKA23：优质的教学 123 
10.2.2 CDKA24：在教学中设计反馈 124 
10.2.3 CDKA25：同时关注人员、流程和技术 125 
10.2.4 CDKA26：持续教育 126 
10.3 本章小结：为什么需要一种新的教育形式 127 
第 11 章 数据专家 128 
11.1 数据专家概述 128 
11.2 数据专家的知识领域（需求和措施） 129 
11.2.1 CDKA27：持续认证 130 
11.2.2 CDKA28：拥有专业的数据领域知识 130 
11.2.3 CDKA29：拥有解释数据的能力 131 
11.2.4 CDKA30：拥有建立数据学科的能力 132 
11.3 本章小结：开启数据专家之路 133 
第三部分 培养具备数据素养的组织 
第 12 章 提升组织数据素养“十二步法” 137 
12.1 “十二步法”的组成 138 
12.2 第 一层：生理需求—移动数据传播者（包括 3 个步骤） 139 
12.2.1 第 一步：承认存在问题 139 
12.2.2 第二步：接受真实数据的力量 141 
12.2.3 第三步：致力于遵守数据信条 142 
12.3 第二层：安全需求—成人数据传播者（包括 4 个步骤） 144 
12.3.1 第四步：清点数据资产 144 
12.3.2 第五步：从组织层面了解过往不良数据实践的代价 146 
12.3.3 第六步：展示兴利除弊的数据管理能力 147 
12.3.4 第七步：开展众包提升数据素养 147 
12.4 第三层：社会需求—知识工作者（包括 2 个步骤） 148 
12.4.1 第八步：确定提升哪些数据实践 149 
12.4.2 第九步：修复数据缺陷 150 
12.5 第四层：尊严需求—数据教师（包括 1 个步骤） 150 
第十步：责任落实到人 151 
12.6 第五层：自我实现需求—数据专家（包括 2 个步骤） 152 
12.6.1 第十一步：持续提升组织能力 152 
12.6.2 第十二步：在组织内外广为宣传 153 
12.7 本章小结：数据素养建立策略 153 
第 13 章 数据指南（第 2 版） 154 
13.1 关于数据咨询的警告 155 
13.2 以数据为中心的前提 1：数据规划驱动 IT 规划 157 
13.3 以数据为中心的前提 2：有根据的数据投资高于技术采购活动 159 
13.4 以数据为中心的前提 3：稳定共享的组织数据高于 IT 组件优化 162 
13.5 以数据为中心的前提 4：数据重用高于新增采购 164 
13.6 数据原则在数据规划支持其组织时发挥作用 165 
13.7 创建你的第 一个标杆项目 167 
13.8 本章小结：要求客观性 168 
第 14 章 成为具有数据素养的公民面临的挑战与意义 169 
14.1 培养数据素养的困难和挑战 169 
14.2 数据素养公民的愿景 171 
14.2.1 移动数据传播者的数据素养愿景 172 
14.2.2 成人数据传播者的数据素养愿景 173 
14.2.3 知识工作者的数据素养愿景 174 
14.2.4 数据教师的数据素养愿景 175 
14.2.5 数据专家的数据素养愿景 176 
14.3 关于数据素养的结论 176 
附录 178 
附录A 建议负责任的成人数据传播者与移动数据传播者进行的对话 178 
附录B 数据指南（第 2 版）简述 180 
附录C ODI的数据伦理画布 181 
附录D 19条数据小知识 183 
附录E 30条CDKA 185

本书旨在帮助读者进一步理解数据在社会中的角色和作用，并帮助个人和组织提高他们的数据素养。
本书分为三大部分。第一部分首先讲解什么是数据和数据素养，随后概述大众数据素养的现状，表达了对于数据素养缺失的担忧，并给出提高大众数据素养的具体需求内容。第二部分介绍一个数字公民框架，针对移动数据传播者、成人数据传播者、知识工作者、数据教师和数据专家分别给出具体的数据知识。第三部分介绍如何培养具备数据素养的组织，并给出提升组织数据素养的十二步法。
本书适合所有与数据打交道的读者阅读，尤其是那些希望提升个人或组织的数据素养的读者，包括普通的个人、数据管理者、组织管理者、数据科学家等。

彼得·艾肯（Peter Aiken） 
他是弗吉尼亚联邦大学副教授、国际数据管理协会（DAMA）主席，以及麻省理工学院国际首席数据官协会副主任。他曾在 27 个国家和地区的 150 多个组织担任过领导职务，这些组织涉及银行、医疗、保健、电信和制造等行业。

托德·哈伯（Todd Harbour） 
他是美国纽约州的首席数据官（Chief Data Officer，CDO），负责协调数据管理制度的设计和实施工作。他曾领导美国联邦政府的数据战略、业务框架和数据管理平台的建立工作。他曾担任 FGM Inc. 公司的高级副总裁，管理 500 余名员工。在他的领导下，该企业的市场估值超过了 1.75 亿美元。

“素养”远不只是读和写的能力，还包含获得和掌握知识的能力，它奠定了我们掌握知识和把握机会的基础。本书可以帮助数据传播者从“爬行”的初学者转变为“步行”的知识工作者，再转变为“奔跑”的数据专家。本书作者非常有远见卓识，他们通过本书告诉我们：数据是“土壤”，而不是“石油”！
—迈克尔·莱希（Michael Leahy）
美国马里兰州技术部长

“数据”这个词如今在人们脑海中的形象肯定和20年前不一样。这是可以理解的，因为数据变得不同了。对于数据如何成为一个全人