数据治理组织设置建议 执行者/项目组（R = Responsible） 数据治理的科技部门。在信息系统或者在业务流程中执行按照数据标准的要求进行执行的团队或项目组。
数据管理者（A = Accountable） 负责企业数据相关政策和办法的制定和后续推进和落地；进行数据质量、数据标准、元数据等数据相关的具体管理工作；推动全行信息化进程。
数据管理者未来可以考虑设置的 岗位包括 1. 数据标准管理岗：牵头组织数据标准编制，评审、维护、更新数据标准及相关制度的编制、修订、解释、推广落地； 2. 数据质量管理岗 ：牵头数据质量标准、数据质量检查规则的订立和维护，数据质量评估模型制定和维护、数据质量相关管理办法的编制、修订、解释、推广落地，以及专项数据质量整顿改造工作； 3. 元数据管理岗：牵头元数据的采集、梳理、存储、维护和更新。元数据管理相关管理办法的编制、修订、解释、推广落地； 4. 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；数据架构和数据生命周期相关管理办法的编制、修订、解释、推广落地。 数据协调员（C = Consulted） 来自于各数据治理相关业务机构。数据协调员的职责在于代表本部门参与数据治理相关决策，配合、协调、推动数据治理在本部门的执行。
1. 代表了有数据质量要求的相关业务/部门，包括全行范围内或其他审计意见中提出的任何数据质量问题。 2. 识别，监控和跟踪质量的关键数据元素。 3. 对各种数据质量问题进行过滤和分类，以符合数据治理办公室制定的质量标准中所涵盖的问题类别。 数据使用者（I =Informed） 享受数据治理成果的人员。
数据治理组织间关系 通过园区数据治理的案例我们可以知道，数据治理组织之间的协调与统一是数据治理成功的前提，因此总结出以下指导原则。 一 数据治理工作需要各方的通力合作
二 数据治理工作的进行需要合理的 分工
大数据治理组织模型需要根据企业数据治理具体需求做合理的调整，此次景轩信息只是分享了通用的数据治理组织模型，如您有任何疑问或需求，可关注“数据轩”，我们将持续分享大数据治理与可视化相关解读，或者联系小编。 推荐阅读 |
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