随着大数据及其后果在今年的新闻中大量出现，围绕信息流处理的话题正在转向隐私和偏见等问题。大数据时代已经从技术要求（如摄取和存储）转移到行动领域，企业需要满怀信心地将数据投入使用，相信它将产生无偏见的结果。"我们如何保护隐私？我们如何保持正确的数据水平，这样我们就不会有偏见了？如何实现多元化？"Lopez Research LLC的创始人兼首席分析师Maribel Lopez（如图所示）问道："下一波浪潮将围绕着理解如何使用数据、了解如何获取第三方数据，并能够在此基础上快速做出决策和改变模型。"洛佩兹在加州圣何塞举行的bigdatasv活动上采访了SiliconANGLE媒体移动直播工作室cube的主持人Lisa Martin（@LuccaZara）。他们讨论了数据伦理的重要性，以及大公司如何努力提供正确的机器学习工具，避免偏差。数据科学伦理规范随着公司越来越依赖使用人工智能和机器学习等工具的可操作数据，一些组织开始探索如何分析和使用数据的行为准则和道德准则。去年秋天，Bloomberg LP与BrightHive和Data for Democracy建立了合作伙伴关系，为数据科学家制定了道德规范。洛佩兹说："我们必须认真考虑我们在系统中投入的资金。"我们假设机器会在某个时候开始为我们做决定，我们要确保它们拥有最好的信息来做这件事，而且它们不会限制我们作为一个社会的机会。"随着数据科学领域的发展，公司依赖于供应商，包括亚马逊网络服务公司（Amazon Web Services Inc.）和Microsoft Azure等云提供商，为业务信息分析提供入门级工具。洛佩兹说："如果你是微软、谷歌或亚马逊，你就要努力确保你提供的工具符合道德规范，能够帮助人们启动机器学习。"我认为这将是我们真正的胜利。"以下是完整的视频采访，还有更多关于BigData SV事件的硅角和立方体报道：照片：硅角既然你来了…点击订阅我们的YouTube频道（见下文），显示您对我们使命的支持。我们的订户越多，YouTube就越会向你推荐相关的企业和新兴技术内容。谢谢！支持我们的使命：>>>>>立即订阅我们的YouTube频道。……我们还想告诉你我们的使命，以及你如何帮助我们完成它。SiliconANGLE Media Inc.的商业模式是基于内容的内在价值，而不是广告。与许多在线出版物不同的是，我们没有付费墙或横幅广告，因为我们想让我们的新闻保持开放，不受影响，也不需要追逐交通。那个新闻、报道和评论SiliconANGLE——以及现场报道，我们的硅谷工作室和cube环球巡演的视频团队提供的未经剪辑的视频需要大量的辛勤工作、时间和金钱。保持高质量需要赞助商的支持，他们与我们的无广告新闻内容的愿景一致。如果你喜欢这里的报道，视频采访和其他无广告内容，请花点时间看看我们的赞助商支持的视频内容样本，在推特上表达你的支持，然后继续回到SiliconANGLE。