数据分析高管教育课程
各行各业的公司开始意识到“大数据”的潜力，但这也带来了隐私侵犯和歧视等风险
从利用新技术击退挑战者的消费品集团，到将海量数据集应用于其投资流程的基金经理，各个业务领域的公司都开始意识到“大数据”的潜力——分析大量信息以提供有价值见解的简写指导决策。
确切的用例取决于公司及其数据集。但一般来说，大数据可以提高高管基于数据和事实而非直觉或经验做出更好、更快、更准确决策的能力。它还可以帮助与客户和客户建立联系，并通过数据和人工智能简化业务流程。
“企业及其领导者可以使用数据以公正的方式更好地了解他们如何为客户创造价值，”英国剑桥贾奇商学院运营管理大学讲师 Nektarios Oraiopoulos 说。
“这个过程使公司能够拥有更集中的基于数据的真相版本，而不是在什么对公司有利方面存在相互矛盾的观点和适得其反的争论。”

为高管揭开分析的神秘面纱
对以数据分析为重点的高管教育课程（即对数据进行建模以发现有用的见解、形成结论并支持决策制定的过程）的兴趣异常高涨，通常在提供这些课程的几所商学院中完全订阅。
但令项目管理员感到惊讶的是，人们对其大数据产品的兴趣如此之广。在推出后不到两年的时间里，已有超过 3,600 名参与者参加了商业分析：Cambridge Judge 的数据决策。“更有趣的是，该范围涵盖了从金融和技术到生命科学和艺术的所有行业，”Oraiopoulos 说。
该课程涵盖了所有最先进的数据科学和分析工具。关键目标是为高管揭开这些工具的神秘面纱。该课程是为那些旨在将这些工具付诸实践的人设计的，因此启动实施是该课程的一个关键方面。
它是商学院提供的众多课程选择之一，例如纽约纽约大学斯特恩商学院的商业分析决策建模项目，以及明尼苏达大学卡尔森管理学院提供的人员分析：数据驱动战略项目。

对这些项目的兴趣很高而且还在上升。“我们每季度提供课程以满足需求。新加坡国立大学商学院分析和运营系讲师 Tan Hong Ming 博士说。
NUS 开设高管教育课程，以大数据分析和机器学习为主导。关键的学习成果包括发现大数据和分析如何帮助企业加速创新并获得竞争和可持续的优势。
参与者将接触到这些领域的最新思想和技术，理解和解释数据以做出更好的商业决策。重要的是，他们还可以学习在整个组织中建立数据驱动的文化。
“必须先收集数据，然后才能使用它，”谭博士说。“公司必须投资基础设施或服务来存储、提取、加载、转换和分析他们的数据。最重要的是，他们必须培训或雇用员工以具备这样做的技术能力。”

了解与大数据相关的风险
如果公司不完全了解他们使用的模型，就会存在风险。因此，对于许多参与者来说，执行课程将是关于减轻数据依赖可能带来的风险，例如隐私侵犯、歧视和网络风险。
“对于数据驱动的组织来说，数据是他们最大的资产，”新加坡国立大学课程项目主任 Jussi Keppo 副教授说。“这意味着存在新的机会，但数据集也会产生新的责任，例如声誉风险、维护数据的成本以及因违反法规和法律而可能受到的处罚。”
Murat Kristal 是加拿大多伦多约克大学舒立克商学院人工智能和分析领导力卓越中心主任。“最大的缺点是通过大数据引入业务决策的固有偏见，”他说。“大多数分析应用程序都基于现有数据。如果用于分析的数据具有内在的偏见，那么结果将反映这些偏见。”
舒立克学院为领导者提供分析硕士证书。参与者学习分析基础设施的基础知识：从技术、监管、隐私和网络安全的角度存储、访问、操作和管理数据需要什么。

他们还学习、练习和完善较软的领导技能，同时学习如何使用分析来实现数字化转型。
数据依赖的风险正在成为该计划中更加突出的主题。“大数据的隐私和伦理正成为监管机构的一个大问题，”克里斯塔尔说。“因此，我们举办了一场关于数据治理和隐私的会议，我们将详细讨论隐私和道德问题。”
柏林 ESMT 也有类似的情况，它在德国提供了面向决策者的程序分析。ESMT 项目总监 Jens Weinmann 表示：“许多公司在使用数据来比较员工的表现、部署机器学习以进行招聘或内部工作安置等方面面临法律和监管障碍。”
因此，所有新的数字技术本质上都是中立的，可以用来造福于个人，也可以用来造福于他们。
“高管必须了解数据保护法，所有技能和能力都必须嵌入与企业道德标准兼容的用例中，”温曼说。“但无论如何，为了判断对隐私和道德风险的影响，他们必须了解分析工具包的可能性和局限性。”