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深度學習
數據素養 版權信息
- ISBN：9787115629180
- 條形碼：9787115629180 ; 978-7-115-62918-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數據素養 本書特色
1.本書介紹一個數字公民框架，將大眾數據參與者分為 5 個層級，針對性地給出 30 條數據知識，幫助個人提升數據素養
2.本書基于數字公民框架，提供一個“十二步法”，幫助組織提升數據管理能力
3.本書由國際數據管理協會（DAMA）主席 Peter Aiken 和美國紐約州的首席數據官 Todd Harbour 合著，時代雜志編輯、美國前副國務卿 Richard Stengel 作序推薦
數據素養 內容簡介
本書旨在幫助讀者進一步理解數據在社會中的角色和作用，并幫助個人和組織提高他們的數據素養。 本書分為三大部分。**部分首先講解什么是數據和數據素養，隨后概述大眾數據素養的現狀，表達了對于數據素養缺失的擔憂，并給出提高大眾數據素養的具體需求內容。第二部分介紹一個數字公民框架，針對移動數據傳播者、成人數據傳播者、知識工作者、數據教師和數據專家分別給出具體的數據知識。第三部分介紹如何培養具備數據素養的組織，并給出提升組織數據素養的十二步法。 本書適合所有與數據打交道的讀者閱讀，尤其是那些希望提升個人或組織的數據素養的讀者，包括普通的個人、數據管理者、組織管理者、數據科學家等。
數據素養 目錄
第 一部分 為什么要更深入地了解數據？
第 1 章 數據訓練營 3
1.1 定義數據資產 3
1.1.1 如何定義數據 3
1.1.2 數據是一種資產 5
1.1.3 數據具有戰略意義 7
1.1.4 物理定律不適用于數據 8
1.1.5 數據并不是新的石油 9
1.2 社交媒體：你的數據是別人的資產 10
1.2.1 什么是社交媒體 12
1.2.2 用戶數據 13
1.2.3 保護你的數據 14
1.3 物聯網 15
1.4 本章小結：為成人和知識工作者提供數據知識是基礎 17
第 2 章 “數據文盲”社會 19
2.1 疫情驗證了“數據文盲”的社會問題 19
2.2 數據素養是一個范圍而不是二進制度量 21
2.2.1 什么是數據素養？ 21
2.2.2 數據素養是計算機素養嗎？ 23
2.2.3 金融素養又是什么？ 23
2.2.4 是類似于學習駕駛嗎？ 24
2.2.5 數據素養的 5 個等級 24
2.2.6 糟糕數據決策的指數效應 26
2.2.7 保護你的數據 26
2.3 “數據智能”需要與組織的數據機器和數據矩陣進行交互 27
2.3.1 什么是“組織的數據機器”？ 27
2.3.2 日益沉重的數據債務 28
2.3.3 什么是“數據矩陣”？ 29
2.3.4 數據矩陣工作原理 30
2.4 本章小結：我們還沒有做好數據素養這項工作 32
第 3 章 數據過剩 34
3.1 有代表性的經歷——在危機中發現不同類型的數據問題 34
3.2 4 個基本的數據定理 35
3.2.1 數據定理 1：更多的數據是一個現實 35
3.2.2 數據定理 2：很少有組織考慮數據交換成本 36
3.2.3 數據定理 3：技術不能解決所有問題 38
3.2.4 數據定理 4：數據需要組織和管理 39
3.3 本章小結：數據淹沒了我們 40
第 4 章 目前的方法不能解決問題 42
4.1 大眾的數據素養進展偏慢 42
4.2 根本原因分析和洞察 45
4.3 對現行課程的評價 46
4.3.1 2020 年數據整理（準備）市場研究 48
4.3.2 弱數據管理基礎 50
4.3.3 數據素養尚未被認為是必要的工作技能 51
4.3.4 現有科學基礎 51
4.3.5 不均衡的教學和研究方法 51
4.3.6 對技術的過度關注 52
4.4 解決方案是什么？ 53
4.5 本章小結：關于數據知識的數量、教育效果和所需的努力 54
第 5 章 提高知識工作者的生產力 55
5.1 什么是知識工作者？ 55
5.2 我們能在多大程度上提高知識工作者的生產力？ 56
5.2.1 生產力中由人組成的部分 56
5.2.2 生產力中由過程組成的部分 57
5.2.3 總結 57
5.3 知識工作者應具備的數據敏銳度 58
5.3.1 了解訪問信息的 ID 58
5.3.2 了解所需信息的重要性 59
5.3.3 規定地圖與模型 60
5.3.4 數據知識對組織同樣重要 60
5.3.5 制作更好的數據三明治 61
5.4 決策過程中使用的數據和技術 64
5.5 本章小結：給知識工作者的一些基礎性的數據知識 65
第二部分 數字公民框架
第 6 章 使用數字公民框架教育大眾 69
6.1 數據素養量表和數字公民框架的參與者 70
6.2 數字公民屬性 71
6.3 跨層次共性 71
6.3.1 行為焦點 72
6.3.2 道德視角 72
6.4 數據對話 75
6.5 公民數據知識領域（素養需求和應對措施） 76
6.6 本章小結：一個明確的問題 76
第 7 章 移動數據傳播者 77
7.1 移動數據傳播者概述 78
7.2 將每位移動數據傳播者與一個負責任的成人數據傳播者進行匹配 80
7.3 移動數據傳播者的數據知識領域（需求和措施） 81
7.3.1 CDKA01：限制和解鎖附加功能 81
7.3.2 CDKA02：通信協議—僅限聯系人 82
7.3.3 CDKA03：保護數據 84
7.3.4 CDKA04：識別可信數據 85
7.3.5 CDKA05：緊急協議和應急手段 87
7.3.6 CDKA06：設備數據功能 88
7.3.7 CDKA07：數據請求的適當性 89
7.3.8 CDKA08：平衡便利性與監控 93
7.3.9 CDKA09：克服不良的互聯網行為 94
7.4 本章小結：教育未來的人們 96
第 8 章 成人數據傳播者 97
8.1 成人數據傳播者概述 98
8.2 成人數據傳播者的數據知識領域（需求和措施） 100
8.2.1 CDKA10：管理網絡聲譽 100
8.2.2 CDKA11：考慮數據來源 101
8.2.3 CDKA12：保護敏感的個人數據 103
8.2.4 CDKA13：數據自動限制 104
8.2.5 CDKA14：負責任的自動化數據管理 105
8.2.6 CDKA15：了解數據信托關系 106
8.2.7 CDKA16：理解數據影響力的責任 107
8.2.8 CDKA17：數據投資的特點和預期 108
8.3 本章小結：編纂成人數據責任 109
第 9 章 知識工作者 110
9.1 知識工作者概述 112
9.2 縮小數據素養的技能差距 114
9.3 知識工作者的數據知識領域（需求和措施） 115
9.3.1 CDKA18：數據經過治理 115
9.3.2 CDKA19：數據具備價值 116
9.3.3 CDKA20：保持數據更新 117
9.3.4 CDKA21：維護好組織托付的責任 118
9.3.5 CDKA22：數據涉及群體利益 119
9.4 本章小結：知識工作者和數據 120
第 10 章 數據教師 121
10.1 數據教師概述 121
10.2 數據教師的數據知識領域（需求和措施） 123
10.2.1 CDKA23：優質的教學 123
10.2.2 CDKA24：在教學中設計反饋 124
10.2.3 CDKA25：同時關注人員、流程和技術 125
10.2.4 CDKA26：持續教育 126
10.3 本章小結：為什么需要一種新的教育形式 127
第 11 章 數據專家 128
11.1 數據專家概述 128
11.2 數據專家的知識領域（需求和措施） 129
11.2.1 CDKA27：持續認證 130
11.2.2 CDKA28：擁有專業的數據領域知識 130
11.2.3 CDKA29：擁有解釋數據的能力 131
11.2.4 CDKA30：擁有建立數據學科的能力 132
11.3 本章小結：開啟數據專家之路 133
第三部分 培養具備數據素養的組織
第 12 章 提升組織數據素養“十二步法” 137
12.1 “十二步法”的組成 138
12.2 第 一層：生理需求—移動數據傳播者（包括 3 個步驟） 139
12.2.1 第 一步：承認存在問題 139
12.2.2 第二步：接受真實數據的力量 141
12.2.3 第三步：致力于遵守數據信條 142
12.3 第二層：安全需求—成人數據傳播者（包括 4 個步驟） 144
12.3.1 第四步：清點數據資產 144
12.3.2 第五步：從組織層面了解過往不良數據實踐的代價 146
12.3.3 第六步：展示興利除弊的數據管理能力 147
12.3.4 第七步：開展眾包提升數據素養 147
12.4 第三層：社會需求—知識工作者（包括 2 個步驟） 148
12.4.1 第八步：確定提升哪些數據實踐 149
12.4.2 第九步：修復數據缺陷 150
12.5 第四層：尊嚴需求—數據教師（包括 1 個步驟） 150
第十步：責任落實到人 151
12.6 第五層：自我實現需求—數據專家（包括 2 個步驟） 152
12.6.1 第十一步：持續提升組織能力 152
12.6.2 第十二步：在組織內外廣為宣傳 153
12.7 本章小結：數據素養建立策略 153
第 13 章 數據指南（第 2 版） 154
13.1 關于數據咨詢的警告 155
13.2 以數據為中心的前提 1：數據規劃驅動 IT 規劃 157
13.3 以數據為中心的前提 2：有根據的數據投資高于技術采購活動 159
13.4 以數據為中心的前提 3：穩定共享的組織數據高于 IT 組件優化 162
13.5 以數據為中心的前提 4：數據重用高于新增采購 164
13.6 數據原則在數據規劃支持其組織時發揮作用 165
13.7 創建你的第 一個標桿項目 167
13.8 本章小結：要求客觀性 168
第 14 章 成為具有數據素養的公民面臨的挑戰與意義 169
14.1 培養數據素養的困難和挑戰 169
14.2 數據素養公民的愿景 171
14.2.1 移動數據傳播者的數據素養愿景 172
14.2.2 成人數據傳播者的數據素養愿景 173
14.2.3 知識工作者的數據素養愿景 174
14.2.4 數據教師的數據素養愿景 175
14.2.5 數據專家的數據素養愿景 176
14.3 關于數據素養的結論 176
附錄 178
附錄A 建議負責任的成人數據傳播者與移動數據傳播者進行的對話 178
附錄B 數據指南（第 2 版）簡述 180
附錄C ODI的數據倫理畫布 181
附錄D 19條數據小知識 183
附錄E 30條CDKA 185
第 1 章 數據訓練營 3
1.1 定義數據資產 3
1.1.1 如何定義數據 3
1.1.2 數據是一種資產 5
1.1.3 數據具有戰略意義 7
1.1.4 物理定律不適用于數據 8
1.1.5 數據并不是新的石油 9
1.2 社交媒體：你的數據是別人的資產 10
1.2.1 什么是社交媒體 12
1.2.2 用戶數據 13
1.2.3 保護你的數據 14
1.3 物聯網 15
1.4 本章小結：為成人和知識工作者提供數據知識是基礎 17
第 2 章 “數據文盲”社會 19
2.1 疫情驗證了“數據文盲”的社會問題 19
2.2 數據素養是一個范圍而不是二進制度量 21
2.2.1 什么是數據素養？ 21
2.2.2 數據素養是計算機素養嗎？ 23
2.2.3 金融素養又是什么？ 23
2.2.4 是類似于學習駕駛嗎？ 24
2.2.5 數據素養的 5 個等級 24
2.2.6 糟糕數據決策的指數效應 26
2.2.7 保護你的數據 26
2.3 “數據智能”需要與組織的數據機器和數據矩陣進行交互 27
2.3.1 什么是“組織的數據機器”？ 27
2.3.2 日益沉重的數據債務 28
2.3.3 什么是“數據矩陣”？ 29
2.3.4 數據矩陣工作原理 30
2.4 本章小結：我們還沒有做好數據素養這項工作 32
第 3 章 數據過剩 34
3.1 有代表性的經歷——在危機中發現不同類型的數據問題 34
3.2 4 個基本的數據定理 35
3.2.1 數據定理 1：更多的數據是一個現實 35
3.2.2 數據定理 2：很少有組織考慮數據交換成本 36
3.2.3 數據定理 3：技術不能解決所有問題 38
3.2.4 數據定理 4：數據需要組織和管理 39
3.3 本章小結：數據淹沒了我們 40
第 4 章 目前的方法不能解決問題 42
4.1 大眾的數據素養進展偏慢 42
4.2 根本原因分析和洞察 45
4.3 對現行課程的評價 46
4.3.1 2020 年數據整理（準備）市場研究 48
4.3.2 弱數據管理基礎 50
4.3.3 數據素養尚未被認為是必要的工作技能 51
4.3.4 現有科學基礎 51
4.3.5 不均衡的教學和研究方法 51
4.3.6 對技術的過度關注 52
4.4 解決方案是什么？ 53
4.5 本章小結：關于數據知識的數量、教育效果和所需的努力 54
第 5 章 提高知識工作者的生產力 55
5.1 什么是知識工作者？ 55
5.2 我們能在多大程度上提高知識工作者的生產力？ 56
5.2.1 生產力中由人組成的部分 56
5.2.2 生產力中由過程組成的部分 57
5.2.3 總結 57
5.3 知識工作者應具備的數據敏銳度 58
5.3.1 了解訪問信息的 ID 58
5.3.2 了解所需信息的重要性 59
5.3.3 規定地圖與模型 60
5.3.4 數據知識對組織同樣重要 60
5.3.5 制作更好的數據三明治 61
5.4 決策過程中使用的數據和技術 64
5.5 本章小結：給知識工作者的一些基礎性的數據知識 65
第二部分 數字公民框架
第 6 章 使用數字公民框架教育大眾 69
6.1 數據素養量表和數字公民框架的參與者 70
6.2 數字公民屬性 71
6.3 跨層次共性 71
6.3.1 行為焦點 72
6.3.2 道德視角 72
6.4 數據對話 75
6.5 公民數據知識領域（素養需求和應對措施） 76
6.6 本章小結：一個明確的問題 76
第 7 章 移動數據傳播者 77
7.1 移動數據傳播者概述 78
7.2 將每位移動數據傳播者與一個負責任的成人數據傳播者進行匹配 80
7.3 移動數據傳播者的數據知識領域（需求和措施） 81
7.3.1 CDKA01：限制和解鎖附加功能 81
7.3.2 CDKA02：通信協議—僅限聯系人 82
7.3.3 CDKA03：保護數據 84
7.3.4 CDKA04：識別可信數據 85
7.3.5 CDKA05：緊急協議和應急手段 87
7.3.6 CDKA06：設備數據功能 88
7.3.7 CDKA07：數據請求的適當性 89
7.3.8 CDKA08：平衡便利性與監控 93
7.3.9 CDKA09：克服不良的互聯網行為 94
7.4 本章小結：教育未來的人們 96
第 8 章 成人數據傳播者 97
8.1 成人數據傳播者概述 98
8.2 成人數據傳播者的數據知識領域（需求和措施） 100
8.2.1 CDKA10：管理網絡聲譽 100
8.2.2 CDKA11：考慮數據來源 101
8.2.3 CDKA12：保護敏感的個人數據 103
8.2.4 CDKA13：數據自動限制 104
8.2.5 CDKA14：負責任的自動化數據管理 105
8.2.6 CDKA15：了解數據信托關系 106
8.2.7 CDKA16：理解數據影響力的責任 107
8.2.8 CDKA17：數據投資的特點和預期 108
8.3 本章小結：編纂成人數據責任 109
第 9 章 知識工作者 110
9.1 知識工作者概述 112
9.2 縮小數據素養的技能差距 114
9.3 知識工作者的數據知識領域（需求和措施） 115
9.3.1 CDKA18：數據經過治理 115
9.3.2 CDKA19：數據具備價值 116
9.3.3 CDKA20：保持數據更新 117
9.3.4 CDKA21：維護好組織托付的責任 118
9.3.5 CDKA22：數據涉及群體利益 119
9.4 本章小結：知識工作者和數據 120
第 10 章 數據教師 121
10.1 數據教師概述 121
10.2 數據教師的數據知識領域（需求和措施） 123
10.2.1 CDKA23：優質的教學 123
10.2.2 CDKA24：在教學中設計反饋 124
10.2.3 CDKA25：同時關注人員、流程和技術 125
10.2.4 CDKA26：持續教育 126
10.3 本章小結：為什么需要一種新的教育形式 127
第 11 章 數據專家 128
11.1 數據專家概述 128
11.2 數據專家的知識領域（需求和措施） 129
11.2.1 CDKA27：持續認證 130
11.2.2 CDKA28：擁有專業的數據領域知識 130
11.2.3 CDKA29：擁有解釋數據的能力 131
11.2.4 CDKA30：擁有建立數據學科的能力 132
11.3 本章小結：開啟數據專家之路 133
第三部分 培養具備數據素養的組織
第 12 章 提升組織數據素養“十二步法” 137
12.1 “十二步法”的組成 138
12.2 第 一層：生理需求—移動數據傳播者（包括 3 個步驟） 139
12.2.1 第 一步：承認存在問題 139
12.2.2 第二步：接受真實數據的力量 141
12.2.3 第三步：致力于遵守數據信條 142
12.3 第二層：安全需求—成人數據傳播者（包括 4 個步驟） 144
12.3.1 第四步：清點數據資產 144
12.3.2 第五步：從組織層面了解過往不良數據實踐的代價 146
12.3.3 第六步：展示興利除弊的數據管理能力 147
12.3.4 第七步：開展眾包提升數據素養 147
12.4 第三層：社會需求—知識工作者（包括 2 個步驟） 148
12.4.1 第八步：確定提升哪些數據實踐 149
12.4.2 第九步：修復數據缺陷 150
12.5 第四層：尊嚴需求—數據教師（包括 1 個步驟） 150
第十步：責任落實到人 151
12.6 第五層：自我實現需求—數據專家（包括 2 個步驟） 152
12.6.1 第十一步：持續提升組織能力 152
12.6.2 第十二步：在組織內外廣為宣傳 153
12.7 本章小結：數據素養建立策略 153
第 13 章 數據指南（第 2 版） 154
13.1 關于數據咨詢的警告 155
13.2 以數據為中心的前提 1：數據規劃驅動 IT 規劃 157
13.3 以數據為中心的前提 2：有根據的數據投資高于技術采購活動 159
13.4 以數據為中心的前提 3：穩定共享的組織數據高于 IT 組件優化 162
13.5 以數據為中心的前提 4：數據重用高于新增采購 164
13.6 數據原則在數據規劃支持其組織時發揮作用 165
13.7 創建你的第 一個標桿項目 167
13.8 本章小結：要求客觀性 168
第 14 章 成為具有數據素養的公民面臨的挑戰與意義 169
14.1 培養數據素養的困難和挑戰 169
14.2 數據素養公民的愿景 171
14.2.1 移動數據傳播者的數據素養愿景 172
14.2.2 成人數據傳播者的數據素養愿景 173
14.2.3 知識工作者的數據素養愿景 174
14.2.4 數據教師的數據素養愿景 175
14.2.5 數據專家的數據素養愿景 176
14.3 關于數據素養的結論 176
附錄 178
附錄A 建議負責任的成人數據傳播者與移動數據傳播者進行的對話 178
附錄B 數據指南（第 2 版）簡述 180
附錄C ODI的數據倫理畫布 181
附錄D 19條數據小知識 183
附錄E 30條CDKA 185
展開全部
數據素養 作者簡介
彼得·艾肯（Peter Aiken）
他是弗吉尼亞聯邦大學副教授、國際數據管理協會（DAMA）主席，以及麻省理工學院國際首席數據官協會副主任。他曾在 27 個國家和地區的 150 多個組織擔任過領導職務，這些組織涉及銀行、醫療、保健、電信和制造等行業。
托德·哈伯（Todd Harbour）
他是美國紐約州的首席數據官（Chief Data Officer，CDO），負責協調數據管理制度的設計和實施工作。他曾領導美國聯邦政府的數據戰略、業務框架和數據管理平臺的建立工作。他曾擔任 FGM Inc. 公司的高級副總裁，管理 500 余名員工。在他的領導下，該企業的市場估值超過了 1.75 億美元。
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