许多企业在经历过信息化建设之后，自然而然地将数据管理的重任交付给了IT部门，而当企业数据质量产生问题时，高层管理者也往往将其归结为IT部门的责任。然而，企业IT部门真的能够管理好这些数据，使其发挥最大效能吗？
仅靠企业IT部门对数据进行管理是不明智的，要想使企业数据实现效能最大化、使数据治理成果得到充分的沉淀和应用，确定企业数据权责归属是必不可少的一项工作。只有数据“所有者”产生对数据的管理意识，才能发挥其最大的价值，同时提高企业对数据的管理效率，减少错误成本。
那么，在数据治理项目中，如何对企业相关数据的权责进行认定呢？
1.推行全员参与&全生命周期管理
从人员视角看，要实现对企业数据管理文化的有力推行，就要提倡数据质量管理的全员性，让企业上下各层级人员都参与到数据管理工作中来，最终形成一种文化和习惯。同时，可以将数据管理与企业内各部门员工的日常工作有机结合起来，加以一定的培训、督导和考核，使数据质量得到持续保障。
从数据视角看，数据的生产、传输、存储、使用、共享等生命周期各个环节，都应安排相关人员对其质量管理工作负责。
2.角色分配
整体来看，由于企业内数据的来源、用途多归结于业务部门，所以应按业务职责划分，由业务部门承担数据管理工作“大头”。
分解来看，可以划分出以下几个主要的数据管理角色：
●数据所有者：一般是指企业相关业务部门及其人员，他们是生产和使用数据的主体，对数据资产负责。他们需要参与制定数据的标准、规则、政策、流程等管理政策，阐明数据在业务环境中的含义，分配数据的使用权责，并根据企业的数据治理政策和其它规则要求，保证数据标准规范执行，推动业务流程优化改进，促进数据质量稳步提升，最终，使数据价值得到最大化释放。
●数据生产者：一般指数据的提供方，“他们”可以是基层业务操作人员，也可以是系统和设备。他们需要负责执行数据管理规则，按照相关的数据标准和流程录入数据，“生产”数据，并解决相关问题，为其质量负责。
●数据管理者：一般指企业内部，对相应数据进行管理或代管的某组织或个人。他们并不拥有数据主权，只负责执行对数据的日常管理维护和运营工作，保证数据质量的稳定。
●数据使用者：指企业内有权申请或下载数据并投入使用的组织或个人。在使用数据时，他们需要充分理解数据标准，并遵循相应的规则、制度和流程，如果发现数据质量有问题，需要及时提出。
3.建立管理机制流程
●管理机制与管理流程：
1）建立数据知识管体系，提高企业上下的数据管理意识，对系统相关数据知识，系统文档、元数据和培训教材进行共享和管理；
2）制定数据质量标准和数据管控考核，将数据质量目标纳入绩效考核标准中。
3）要保证数据治理成果的留存，杜绝同类数据问题再次出现，就要形成数据质量问责闭环，对产生的数据质量问题进行问责定责，并辅以相应的绩效措施，从而推动数据质量管理形成一种文化和习惯。
数据治理人才培养
企业要想数据治理工作更顺利地进行，归根揭底来说，一方面企业要有一条贴合企业实际需求的落地化方案，另一方面是数据治理人员的专业技能水平。目前各大国内政企均以DAMA数据管理认证为数据治理工作落地化指导，同时也以DAMA-CDGA数据治理工程师认证/CDGP数据治理专家认证为数据治理人才的技能水平合格标准。
DAMA认证为数据管理专业人士提供职业目标晋升规划，彰显了职业发展里程碑及发展阶梯定义，帮助数据管理从业人士获得企业数字化转型战略下的必备职业能力，促进开展工作实践应用及实际问题解决，形成企业所需的新数字经济下的核心职业竞争能力。
DAMA是全球唯一数据管理方面权威性认证，帮助数据从业者提升数据管理能力。
