运行整个数据治理项目，比如制定整个公司的数据政策和流程。
跟踪数据利益相关者和管理人，比如DGO可能会跟踪部门经理如何利用数据管理工具来改善数据质量。
与其他学科和项目(如数据质量、合规、隐私、安全、架构和IT治理)联络，比如DGO可能会与法律部门合作，确保所有数据处理活动符合GDPR标准。
收集并协调这些利益相关群体的政策、标准和指南，比如DGO可以协调各部门的数据处理规则，形成一套公司级别的统一数据标准。
应要求为IT项目提供信息和分析，比如DGO可能会为一个新的数据仓库项目提供数据模型设计的建议。
促进和协调数据分析和问题分析项目，比如DGO可以领导一个项目，使用数据分析来优化客户服务流程。
促进和协调数据管理员会议，比如DGO定期组织会议，讨论并解决数据管理过程中遇到的问题。
收集指标和成功衡量标准,并向数据利益相关者报告，比如DGO定期收集数据准确性和完整性等指标，向管理层报告数据治理的效果。
持续关怀利益相关者，比如DGO通过定期更新和培训，确保所有利益相关者都了解数据治理的最新动态。
阐明数据治理和管理活动的价值，比如DGO可能会展示通过改进数据治理，公司如何节省了成本并减少了合规风险。
集中沟通数据事务，比如DGO可能会设立一个热线电话，用于解答员工的数据相关问题。
维护治理记录，比如DGO保持所有重要数据治理活动的文档记录，包括会议纪要和策略变更，供未来参考。
案例分析:
统一了全公司的数据定义和标准
建立了跨部门的数据共享机制
实现了数据质量的持续监控和改进
规模考量
沟通要求
2、决策机构:战略方向的掌舵者
决策机构在数据治理中扮演着"大脑"的角色,负责制定高层次的策略和政策。这个机构通常由来自不同部门的高级管理人员组成,确保数据治理策略与整体业务目标保持一致。
制定数据治理策略和政策，比如委员会可能制定一项数据隐私政策，确保公司遵守如欧盟的通用数据保护条例（GDPR）等法规。
制定数据标准和流程，比如，对客户数据的录入要求达到98%的准确度。
监督数据管理实践，比如通过定期审计检查数据处理活动是否符合政策和标准。
协调跨部门的数据相关活动，比如建立跨部门的数据共享平台，允许市场和销售部门共享客户数据，以更好地定位目标市场。
推动数据文化和意识，比如组织数据隐私保护的培训课程，提高员工对数据合规性的意识。
支持数据驱动决策，比如提供数据分析报告帮助管理层了解市场趋势，指导产品开发方向。
评估和改进数据治理实践，比如定期审查数据治理流程和结果。根据反馈和变化调整策略和流程。
案例分析:
一家大型金融机构在实施全公司范围的数据治理项目时,成立了一个由首席数据官(CDO)、首席信息官(CIO)、首席风险官(CRO)和各业务线负责人组成的决策委员会。这个委员会:
制定了全公司的数据战略
解决了各部门之间的数据权限冲突
批准了重大数据相关投资
3、数据管理员和保管人:执行层面的关键力量
如果说DGO是神经系统，决策机构是大脑，那么数据管理员和保管人就是数据治理的"手脚"。他们直接与数据打交道,确保数据治理政策在日常操作中得到落实。
业务数据管理员：负责了解和传达特定业务部门的数据需求和目标，确保数据管理活动符合业务战略。
合规性数据管理员：专注于确保数据活动遵守相关法律、法规和公司政策，如隐私法和行业标准。
数据质量管理员：负责监控和提高数据的质量，包括数据准确性、完整性和可靠性的管理。
数据分析管理员：专注于数据的分析和报告，帮助决策者理解数据并据此做出决策。
数据开发员：负责数据的获取、存储、处理和优化。
数据架构师：负责设计和管理组织的数据架构，包括数据模型和数据库结构。
数据库管理员：负责数据库的日常管理，包括数据存储、备份和恢复。
数据安全专家：负责数据的安全性，包括数据加密、访问控制和防止数据泄露。
IT支持和运维人员：负责确保数据管理和数据技术的正常运行和维护
案例分析:
一家医疗保健公司在推行患者数据管理改革时,指定了来自临床、财务和IT部门的数据管理员。这些管理员:
制定了患者数据的标准化流程 实施了数据质量检查点 协调解决了跨部门的数据使用问题
同时,数据保管人负责:
实施数据安全措施 管理数据存储和访问权限 确保系统能够支持数据管理员的需求
小贴士:
数据管理员通常是数据治理项目体系的“眼睛和耳朵”，他们不仅是发现数据应用、使用和共享方面机遇与挑战的关键人物，还是相关问题的发现者。他们直接处理数据，深谙自己部门的需求、面临的挑战和工作实践。因此，他们能够代表自己的团队，按需推动治理参与和触发相关流程。
此外，数据管理员还负责执行一系列流程控制工作，这些工作包括标准化数据、保证数据质量、实行半自动化控制、审批访问权限、撰写数据定义等。尽管有些组织会将决策机构的成员也称为数据管理员，但这些角色更常见的是参与日常的“小g”治理活动，如参与数据标准的制定、监控数据质量、处理数据相关的日常问题等。
至于“数据保管员”，这个术语通常指的是那些在技术或数据管理团队中的技术型数据管理员。这些保管员在日常工作中通常会实施各种控制措施（比如设置密码或加密措施来防止未授权的人访问数据）、配置和设计选择（比如设计数据库的结构，或者配置数据存储的方式），确保数据能够满足使用者的需求。
4、结语:构建协同生态系统
有效的数据治理需要DGO、决策机构、数据管理员和保管人之间的密切协作。DGO提供整体协调,决策机构制定战略方向,而数据管理员和保管人则确保这些策略在日常工作中得到落实。
组织在设计其数据治理参与者结构时,应考虑以下几点:
明确各参与者的职责和权限 建立有效的沟通渠道,确保信息畅通 提供必要的培训和资源支持 定期评估和调整参与者结构,以适应不断变化的业务需求
通过建立一个平衡且高效的参与者生态系统,组织可以充分发挥数据的价值,在数据驱动的商业环境中保持竞争优势。
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