Dữ liệu công bằng hay dữ liệu FAIR?
Nhập môn Đạo đức Dữ liệu
Shalini Kurapati, PhD
Co-founder and CEO, Clearbox AI
Vì sao FAIR?
- Silo tổ chức, dữ liệu bị lãng quên
- Minh bạch, đổi mới và hợp tác
- Công nghệ số, điện toán/AI
- Quản trị dữ liệu để tái sử dụng bởi người và máy
1 Icon made by Smashicons from www.flaticon.com
Có thể tìm thấy (Findable)
- Mô tả dữ liệu, siêu dữ liệu phong phú
- Liên kết bền vững, như doi, không lỗi liên kết
- Thân thiện với người và máy
1 CC BY-SA 4.0, Sangya Pundir
Có thể truy cập (Accessible)
- Hạ tầng vật lý hoặc số
- Truy cập qua đăng nhập hoặc mở
1 CC BY-SA 4.0, Sangya Pundir
Khả tương tác (Interoperable)
- Dữ liệu hoạt động trên nhiều HĐH, định dạng, thiết bị
- Windows/PC, Mac, Linux
- vd: bảng tính .csv thay vì Ms Excel
- tiêu chuẩn cho khả tương tác
1 CC BY-SA 4.0, Sangya Pundir
Có thể tái sử dụng (Reusable)
- Tái sử dụng dữ liệu với quy tắc rõ ràng
- Con người và máy móc
1 CC BY-SA 4.0, Sangya Pundir
Cấp phép dữ liệu - Creative Commons
1 Foter, CC-BY-SA
Ngành công nghiệp cần hướng tới FAIR
- FAIR phổ biến trong quản trị dữ liệu nghiên cứu khoa học
- Công ty dược (Janssen, Novartis), công nghệ (Deloitte, Accenture)
- Ban đầu tốn nguồn lực, cần thay đổi tư duy
- Đạo đức dữ liệu
- Đổi mới và hợp tác mang lại lợi ích xã hội, như năng lượng thay thế, điều trị bệnh
1 https://direct.mit.edu/dint/article/2/1-2/276/10011/The-Need-of-Industry-to-Go-FAIR 2 https://www.capgemini.com/insights/expert-perspectives/the-fair-data-principles-the-key-to-unlocking-the-value-of-your-rd-data/
