我最近有机会会见了tomredman，又名"数据文档"。在我们的谈话中，我们讨论了我们的数据公民权利法案。他认为这是一个有趣的内容，所以我们邀请他作为一个客座博客分享他的观点。我最近有机会回顾了Collibra数据公民权利法案。我的简单总结是：人们除了使用数据之外，没有其他原因，在他们的公司里拥有一些基本权利，这是一个很有趣的想法。美国的权利法案有明显的相似之处，这无疑经受住了时间的考验。如果人们能够找到并访问他们需要的数据，信任它，并在他们认为合适的时候使用它，这不是很好吗？这是一个令人信服的目标。同时，《数据公民权利法案》也不能单独存在，它对如何保障这些权利完全保持沉默。数据公民必须扮演什么样的角色，也不需要承担什么样的责任。在美国，公民被要求为投票、纳税、服兵役做出贡献，此外，《权利法案》与宪法和保障其所保障的权利的基础设施相关联。因此，数据公民权利法案要证明是有帮助的，它必须回答这样一个问题："谁保障这些权利，如何保障？"它可以直接这样做，也可以附加到帮助保护这些权限的"数据组织"上。我有一些具体的建议来开始，但这些只是一个开始。首先，一些背景。我用"组织"一词（以现代公司罗伯茨的名字命名）包括：人，结构，政策和控制，以及文化不幸的是，正如我所观察到的，你也知道，"今天的组织不适合数据。"人员：技术人员太少了，结构：筒仓阻碍了数据共享，政策和控制：数据责任分配不当，以及文化：公司声称"数据是我们最重要的资产"，却不知道这意味着什么。重要的是，数据管理，目前的实践，还不够强大，无法处理这些问题（事实上，它可能是其中的一部分！）。让我用一个具体的例子，数据质量来进一步说明：今天，人们自然会对他们完成日常工作、计划和决策所需的数据产生怀疑；并进行前瞻性的分析。因此，他们会寻找数据中的不足之处，并进行详细的处理。当他们发现可纠正的错误时，他们会在自己的私人副本中进行更正并继续工作。这种搜索和更正数据错误的工作很艰难，通常在相当大的时间压力下进行，而且没有合适的资源。人们几乎赞赏人们为确保他们使用的数据达到预期效果所做的努力！别这么快！事实上，很少有人会寻求找到根本原因，对其来源进行纠正，甚至花时间将他们发现的错误告知原始来源。最好的情况是，这意味着其他人将浪费时间和资源重新进行更正。最坏的情况是，他们离开别人会成为坏数据的牺牲品。请仔细思考一下这个例子，这样的行为是完全不能接受的！然而今天，人们总是这样做，而且没有任何后果，《权利法案》中没有任何反对它的规定，这种行为直接违反了第二条（信托权）和第四条（获得准确数据的权利）！这个例子本身就说明了为什么更强大的数据组织是必不可少的。值得一提的是，在建立更好的数据组织方面应该有相当大的紧迫性。毕竟，2017年5月6日《经济学人》的封面骄傲地宣布，"数据现在是世界上最有价值的资源。""数据现在是世界上最有价值的资源"via@TheEconomist点击推特处理上述例子中的行为，或更积极主动地，让合适的人在正确的地方扮演正确的角色、责任，并做正确的事情；建立正确的结构；制定和实施正确的政策和控制措施；建立一种重视数据的文化需要在组织结构图上下进行根本性的改变。这样的改变可以使数据公民权利法案中承诺的权利成为现实，不管怎样，其中一些权利是现实的。虽然要实现全面转型还需要一段时间（请记住，今天的组织形式是为支持工业时代而发展的，并且已经被证明是非常有效的。一些好的想法正在出现，特别是许多公司在数据质量方面得到了很好的推动，当他们把合适的人分配到合适的角色和适当的职责时，质量会迅速提高。在本文剩下的大部分时间里，我建议并探讨数据公民的两个角色和四个职责，这些角色和职责有助于使第一至第四条（关于质量）成为现实。很明显，数据公民扮演着两个关键角色，即数据客户和数据创建者。作为数据客户，他们使用他人创建的数据来完成工作。在工作中，他们创造了更多的数据，然后被其他人使用。数据公民未能在这些角色中承担基本责任是如此多的数据不好的两个主要原因。首先，考虑客户。正如上面的例子所示，客户更可能自己纠正错误，而不是直言不讳，理清他们真正需要的东西，将他们的需求传达给创建数据的人，并提供反馈。除非他们这样做，否则他们对高质量的数据没有合理的期望！其次，考虑创建者。在这个角色中，太多的数据公民幸福地不知道他们所做的会影响其他人。这必须改变。他们必须与客户接触，以了解他们最重要的需求，根据这些需求衡量他们提供的数据的质量，开展改进活动以弥补差距，并实施控制以防止根本原因再次发生。这里隐含着一种新的工作方式。数据公民只需走出各自的小圈子，齐心协力。虽然我发现端到端流程管理为此提供了优越的基础设施，但在大多数情况下，简单地应用客户-供应商模型就可以非常好地工作。在下图中，我将数据公民置于中心角色。数据流从左到右，在这里特别重要，是需求和反馈，或者通讯，频道。数据公民只需建立和维护这些渠道。我想为所有数据公民增加第四个责任，它源于一个社会因素，它极大地导致了大多数组织的质量低下。简单地说，太多的数据公民，在各个层面上，对坏数据及其造成的危害都过于宽容。只有当他们开始要求更好的时候，事情才会好转。因此，第四个责任是越来越不能容忍不良数据！停止容忍坏数据。开始要求更好的数据！通过@thedatadoc1点击推特因此，数据公民对数据质量负有四项基本责任：确保他们工作所需的数据是高质量的，确保他们创建高质量的数据（在使用这些数据的客户眼中），建立客户和创作者之间所需的沟通渠道，以及越来越不能容忍坏数据。当然，数据公民还必须扮演角色，承担隐私、安全、分析等方面的责任。此外，确保这些责任得到履行，并使数据公民权利法案可行，还需要管理基础设施。这些是另一天的主题。"数据文档"汤姆·雷德曼（Tom Redman）帮助包括许多财富100强企业在内的公司提高数据质量。遵循他的创新方法的公司享受到了更好的数据带来的诸多好处，包括成本更低。他是《数据前沿：谁做什么》（the Who Does What）一书的作者，2016）和数据驱动（Harvard Business Review，2008）。他的文章发表在许多出版物上，包括Harvard Business Review、《华尔街日报》和MIT Sloan Management Review。Tom的职业生涯始于贝尔实验室，他领导着数据质量实验室。他拥有统计学博士学位和两项专利。请在Twitter上关注Tom。