16.3 数据管理组织的结构

16.3.2 网络运营模式

通过 RACI（谁负责，Responsible；谁批准，Accountable；咨询谁，Consulted；通知谁，Informed）责任矩阵，利用一系列的文件记录联系和责任制度，使分散的非正规性组织变得更加正式，称为网络模式。它作为人和角色之间的一系列已知连接运行，可以表示为“网络”。

16.4 关键成功因素

无论数据管理组织的架构如何，有 10 个因素始终被证明对其成功发挥着关键作用：
1）高管层的支持。
2）明确的愿景。
3）主动的变更管理。
4）领导者之间的共识。
5）持续沟通。
6）利益相关方的参与。
7）指导和培训。
8）采用度量策略。
9）坚持指导原则。
10）演进而非革命。

16.6 数据管理组织与其他数据相关机构之间的沟通

16.6.1 首席数据官

虽然大多数公司在某种程度上已认识到数据是有价值的公司资产，但只有少数公司指定了首席数据官（CDO）来帮助弥合技术和业务之间的差距，并在高层建立企业级的高级数据管理战略。然而，CDO 这一角色正在兴起。Gartner认为，到 2017 年，所有受监管公司中有一半将聘用 CDO（Gartner，2015）。虽然 CDO 的要求和职能受限于每个组织的文化、组织结构和业务需求，但许多CDO 往往是业务战略家、顾问、数据质量管理专员和全方位数据管理大使中的一员。
2014 年，Dataversity 发布了概述 CDO 常见任务的研究。【一定会考】
1）建立组织数据战略。
2）使以数据为中心的需求与可用的 IT 和业务资源保持一致。
3）建立数据治理标准、政策和程序。
4）为业务提供建议（以及可能的服务）以实现数据能动性，如业务分析、大数据、数据质量和数据技术。
5）向企业内外部利益相关方宣传良好的信息管理原则的重要性。
6）监督数据在业务分析和商务智能中的使用情况。

16.7 数据管理角色

16.7.2 个人角色

个人角色可以从业务或IT角度分别定义。一些混合角色，则需要同时掌握系统和业务流程两方面知识。

1.执行官角色；

2.业务角色；

数据管理专员

3.IT 角色 ；

4.混合角色

混合角色需要同时具备业务和技术知识，根据组织的不同情况确定担任这些角色的人员是汇报给IT 或业务部门。
1）数据质量分析师（Data Quality Analyst）。
负责确定数据的适用性并监控数据的持续状况；进行数据问题的根因分析，并帮助组织识别提高数据质量的业务流程及技术改进。
2）元数据专家（Metadata Specialist）。
负责元数据的集成、控制和交付，包括元数据存储库的管理。
3）BI 架构师（Business Intelligence Architect）。
负责商务智能用户环境设计的高级商务智能分析师。
4 ） BI 分 析 师 / 管 理 员 （ Business Intelligence Analyst/Administrator）。负责支持业务人员有效使用商务智能数据。5）BI 项目经理（Business Intelligence Program Manager）。负责协调整个公司的BI 需求和计划，并将它们整合成一个整体的优先计划和路线图。

Q：数据管理专员是什么角色？
A：业务角色。