数据治理组织结构与职责

数据治理组织结构与职责
制定数据治理政策和流程，确保数据的规范化管理和有效利用；
制定数据质量标准和检测方法，保障数据质量；
制定数据安全策略，保护企业数据安全；
推动数据管理流程的优化和改进，提高数据管理效率；
协调各部门间的数据管理工作，确保数据管理的协同性；
建立数据管理培训机制，提高数据管理人员的专业水平；
推进信息化建设，实现数据的数字化和自动化管理。

建立数据治理委员会，其职责：协调各部门间的数据管理工作，推动数据治理工作的顺利进行。

具体包括：
制定数据治理的战略和规划，确保数据治理工作的顺利进行；
协调各部门间的数据管理工作，确保数据管理的协同性；
评估数据治理工作的效果和成果，提出改进意见和建议；
推进数据治理工作的宣传和推广，提高数据治理的认知度和重视程度。

以上是建议的数据治理组织设置，企业可以根据自身情况进行调整和完善，以确保数据治理工作的有效开展和顺利推进。

我们致力于预防数据质量问题，并在监测过程中及时解决发现的数据质量问题。

虽然数据定义和元素明确的所有权仍由业务主题专家（SME）维护，但我们承担协调数据质量相关
举措的角色。

类似的数据管理问题都应在管理论坛和运维流程和项目中得到解决。

目前的工作重点是总行，未来数据治理框架将逐步在各个分支行推行和使用。

数据治理办公室是一个集中的数据治理实体，将关注以下功能点。

数据治理办公室未来可能设置的岗位包括：
数据标准管理岗：牵头组织数据标准的编制、评审、维护、更新以及相关制度的编制、修订、解释、推广和落地。

数据质量管理岗：牵头制定和维护数据质量标准、数据质量检查规则，制定和维护数据质量评估模型，编制、修订、解释、推广和落地数据质量相关管理办法，以及专项数据质量整顿改造工作。

元数据管理岗：牵头元数据的采集、梳理、存储、维护和更新，编制、修订、解释、推广和落地元数据管理相关管理办法。

数据架构管理岗：牵头目标数据架构、数据生命周期管理策略的制定、维护和更新，编制、修订、解释、推广和落地数据架构和数据生命周期相关管理办法。

系统协调岗：负责协调或牵头涉及的系统建设改造、工具建设改造、平台建设改造等数据治理工作。

例如，牵头数据管理平台的建设，协调数据质量整顿工作中对相关业务系统的改造，协调数据标准在新系统建设中的落地等。

此岗位也可以分散由以上的岗位各自执行。

除了专门成立的数据治理办公室之外，企业全套的数据治理机构还应包括以下扩展机构来配合数据治理工作的开展：数据治理委员会：建议由科技部、数据使用和数据分析相关的部门的负责人组成。

数据使用和数据分析相关的部门应包括数据所在系统的业主部门、数据的所有者、数据的录入者以及数据的使用者。

由于数据治理委员会的组成人员和当前___存在很大程度的重叠，建议将数据治理委员会的职责合并至IT管理委员会，将数据治理的议题放至___每月议题中进行。

数据治理委员会的主要职责在于监督和督促数据治理办公室的工作，审批数据治理办公室的提案和资源预算，裁决在数据治
理工作中可能出现的而且数据治理办公室不能解决的部门间的协调问题。

数据仓库需求管理流程示意图如下：
需求处理并非每个项目都能完成，因为需求的大小和紧急程度各不相同。

因此，首先要将需求分为不同的优先级，并估算相应的工作量。

根据用户需求的大小，可以分为以下几类，采用不同的SDLC：
1.小型需求：这类需求通常包含一些简单的修改或增强功能，可以采用敏捷开发模式进行处理。

2.中型需求：这类需求需要更多的时间和资源来完成，因
此需要采用增量开发模式或瀑布模式进行处理。

3.大型需求：这类需求通常需要大量的时间和资源来完成，因此需要采用瀑布模式进行处理。

4.紧急需求：这类需求需要尽快完成，因此需要采用快速
原型开发模式或增量开发模式进行处理。

通过以上分类，可以更好地管理数据仓库需求，提高工作效率。