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? ? ? ? 组织架构与人才队伍是数据治理中的决定因素，企业在数据治理开始时，需要首先要组建或明确数据治理的组织架构和人才队伍，只有有了组织和人才的保证，数据治理才能取得预期成果。对组织架构设立和人才投入，没有固定范式，需要根据本企业的实际和数据治理的难易程度按需设置。
? ? ? ? 设立组织架构之前，先从企业整体层面出发，对数据治理的目标、难度、工作量、预计投入的时间、人力、企业可支付的成本等方面进行综合评估，评估可以综合使用SWOT评估企业综合能力与需求、金字塔模型评估企业数据治理优先项、PEST模型评估企业在数据治理中的内、外部条件等，在使用分析模型时，需要根据本企业实际，灵活应用，要拘泥于分析模型本身。根据评估的结果，确定企业设立组织架构和人才等方面的具体思路和方案。
? ? ? ??组织架构设置方面，企业需要建立一个相对完整的数据治理组织架构，明确各个部门的职责和权限，确保数据治理工作的顺利开展。建立组织架构并不代表要建立全新的组织架构，也可以在现有的组织架构上面叠加数据治理职责，人员也可以复用，也可以根据数据治理周期按需灵活调整，如前期人力投入相对较多，后续可以逐渐缩减，也可以按治理任务灵活调度。前提是能够满足数据治理和企业可负担成本之间的平衡。
? ? ? ??通常情况下，数据治理组织架构包括以下几个层次：
数据治理负责人或牵头人：由企业高层领导担，负责制定数据治理战略和政策，监督数据治理工作的实施情况。这个很有必要，通过高级别管理人员人介入可以有效的提升数据治理工作在企业中的重要性，保证后续数据治理工作的顺利推进，方便人力等资源的协调与调度。
数据治理项目经理：由IT部门负责人担任，负责制定数据管理策略和规范，协调各个部门的数据管理工作，并向负责人汇报。项目经理是数据治理的实际执行人员，是数据治理成败的关键。
数据治理执行部门：由专门的数据治理团队负责，包括数据质量管理、数据安全管理、数据隐私保护等方面的工作，负责具体的数据治理工作，向项目经理汇报。
数据使用部门：即数据治理周边相关部门，由各部门的数据管理人员和业务人员组成，负责使用和管理自己部门的数据。此部门的主要作用是协同与配合。
? ? ? ?以上人员或部门可以新组建， 也可以由已有部门兼任。
? ? ? ?在组建数据治理组织架构的过程中，需要注意以下几点：
? ? ? ? 人才方面，企业需要招聘和培养一批具备数据治理能力的人才，包括数据管理员、数据分析师、数据科学家等。人员可新招聘，也可以使用已有人员。数据治理一定是在企业业务指导下的治理，不能为治理而治理，这个是最重要的原则。这些人才需要具备以下几个方面的和数据治理相关的能力：
业务能力：了解企业的业务流程和数据需求，能够为业务提供数据支持和决策建议，业务能务是首位，只有熟悉业务，才要以明确治理目标与方法，让治理结果与企业业务需求相统一，为企业发展提供动力；
技术能力：熟悉数据管理和数据治理的相关技术和工具，如Hadoop、Spark、SQL等。
协作能力：具备良好的项目管理和团队协作能力，能够有效地与他们协同配合，完成数据治理工作；
安全意识：具备强烈的数据安全意识，能够有效地保护数据的机密性和完整性；
创新意识：具备创新思维和实践能力，能够不断地推动数据治理工作的创新和发展。数据治理工作差异性很大，需要结合本企业实际，在创新中推进数据治理工作。
? ? ? ? ?对治理人中，需要建立良好的职业发展通道和培训体系，同时也需要重视员工的学习和成长，鼓励他们不断地学习和掌握新的技能和知识。
? ? ? ? 目前数据治理工作才逐渐的被重视起来，相较于系统建设，数据治理更依赖于企业现状，相对缺少统一的治理模式，且大多数人将数据治理停留在数据核对、校正的层面，且治理成效不易显现，所以企业从上到下缺少足够的重视，基于这种现状，尤其要提升数据治理组织架构在数据治理中的重要性，加大对治理的投入，组建符合企业发展诉求的治理架构，就显得尤为重要。