数据治理为什么绕不开数据权责问题？如何确定数据权责？

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。