数据治理岗位，数据治理岗位设置

欧气 2024年10月01日 05:48 3 0

本文目录导读：

数据治理岗位的核心职能与分类
岗位间的协作关系
岗位设置的依据与企业适配性

《数据治理岗位设置：构建企业数据管理的核心架构》

在当今数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一，随着数据量的爆炸式增长、数据来源的多样化以及数据使用场景的日益复杂，数据治理变得至关重要，合理设置数据治理岗位是确保企业数据有效管理、质量提升、安全保障和合规性遵循的关键举措。

数据治理岗位的核心职能与分类

1、数据治理经理

- 作为数据治理团队的领导者，数据治理经理负责制定和执行数据治理战略，这包括与企业高层沟通，了解企业的业务目标，并将其转化为数据治理的目标和计划，在一家金融企业，数据治理经理要根据公司扩大金融产品创新和提升风险防控能力的目标，规划数据治理框架，确保相关数据的准确性、完整性和及时性。

数据治理岗位，数据治理岗位设置

图片来源于网络，如有侵权联系删除

- 协调不同部门之间的数据治理工作，数据治理涉及到企业内多个部门，如业务部门、IT部门、安全部门等，数据治理经理需要打破部门壁垒，建立有效的沟通机制，当业务部门提出新的数据需求时，经理要协调IT部门确保数据的技术获取和处理，同时让安全部门评估数据使用的安全性。

- 监控数据治理项目的进展并进行评估，通过设定关键绩效指标（KPI），如数据质量提升的百分比、数据合规性的达成率等，来衡量项目的成功与否，如果数据质量没有按照预期提升，经理要及时调整治理策略。

2、数据架构师

- 设计企业的数据架构，这包括定义数据的存储结构、数据的流向以及数据之间的关系，在电商企业中，数据架构师要构建能够处理海量订单数据、用户信息数据和商品数据的架构，确保数据的高效存储和快速检索。

- 与技术团队合作，确保数据架构与企业的IT基础设施相匹配，随着企业技术的升级，如向云计算或大数据平台迁移，数据架构师要对数据架构进行相应的调整，当企业采用混合云架构时，数据架构师要规划如何在不同云环境下安全地存储和传输数据。

- 参与数据标准的制定，从架构的角度提供关于数据格式、编码规则等方面的建议，以确保数据的一致性和互操作性。

3、数据质量分析师

- 负责制定和执行数据质量评估计划，通过数据剖析、数据审计等手段，检查数据的准确性、完整性、一致性等质量维度，在医疗企业中，数据质量分析师要确保患者的病历数据准确无误，例如检查患者的基本信息、病症记录、治疗方案等数据是否完整且符合医疗行业的标准。

数据治理岗位，数据治理岗位设置

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- 识别数据质量问题的根源，当发现数据质量问题后，如数据重复录入或数据缺失，分析师要深入调查是业务流程问题、系统故障还是人为因素导致的。

- 与相关部门合作解决数据质量问题，根据问题的根源，与业务部门、IT部门共同制定解决方案，如果是业务流程不合理导致的数据质量问题，要与业务部门重新设计流程并进行培训。

4、数据安全专员

- 制定和实施数据安全策略，这包括数据的访问控制、加密、备份恢复等安全措施，在互联网企业中，数据安全专员要确保用户的个人信息安全，设置严格的用户权限，对敏感数据进行加密存储。

- 监控数据安全威胁，通过安全监控工具和技术，及时发现数据泄露、恶意攻击等安全风险，实时监测网络流量中的异常行为，防止黑客窃取企业的商业机密数据。

- 进行数据安全培训和意识提升，提高企业员工的数据安全意识，让员工了解数据安全的重要性以及如何在日常工作中遵守数据安全规定。

岗位间的协作关系

数据治理岗位之间存在着紧密的协作关系，数据治理经理是整个数据治理工作的协调者，指挥数据架构师构建合理的数据架构，为数据治理提供坚实的基础，数据质量分析师依赖数据架构师设计的架构来获取准确的数据进行质量评估，同时将数据质量问题反馈给架构师以便进行架构优化，数据安全专员要与数据架构师合作确保数据架构的安全性，在数据存储和传输过程中保护数据，而数据质量分析师发现的一些数据质量问题可能与数据安全有关，例如数据不准确可能是由于数据被恶意篡改，此时需要与数据安全专员共同解决。