在这个信息量猛增的“数字时代”，数据不再只是单纯的含义，而是指企业在业务经营和管理过程中产生、获取、保存、传递和处理的信息记录。而目前在中国，而且不止在我们国家，数据越来越复杂越来越庞大，面对不断增加的业务需求和日益吃紧的IT预算，企业不得不面对数据集成，提高数据质量以及数据挖掘等等数据治理问题。

　　所谓数据治理，其实是一种体系是一个关注于信息系统执行层面的体系，这一体系的目的是整合IT与业务部门的知识和意见，通过将流程、策略、标准和组织的有效组合，对企业的信息化建设进行全方位的监管，需要企业高层的授权和业务部门与IT部门的密切协作。这是Informatica中国区高级技术顾问姜炜先生对数据治理的定义。
 
　　而数据治理的要素之中，发挥主观能动作用的就是组织要素，也就是人的因素。姜炜先生提出在“组织”这个要素中，包含了集成开发人员、数据质量分析员、业务分析人员和数据管理员这些角色。

　　而这些不同的角色在数据治理过程中承担着彼此不同，而又相辅相成的职责。其中集成开发人员在数据治理流程中需要肩负起数据访问、验证数据结构、验证数据、交付数据以及数据库/知识库的构建等角色，因此他们的工作包括：

　　? 访问及交付相应数据给业务用户
　　? 提高生产力和性能
　　? 最大化减少异常/出错的影响
　　? 开发和完善技术最佳实践

　　数据质量分析员在数据治理流程中负责数据的剖析、清洗匹配合并等。工作包括：

　　? 为开发人员定义数据规格及标准
　　? 为机构有效的追踪数据质量问题
　　? 实施被业务人员和数据管理员定义正确的数据质量规则
　　? 不间断的监控数据质量水平及问题

　　业务分析人员在数据治理流程中负责定义数据的转换规则，工作包括：

　　? 与需求开发人员协作，正确捕获和解析业务需求
　　? 与开发人员和数据管理员协作，为业务用户缩短数据产生价值的时间

　　数据管理员需要定义引证数据，并管理元数据，工作包括：

　　? 保证数据的质量、正确、完整、一致、审计及安全性
　　? 定义引证/参考 数据
　　? 为企业数据实体给出正确业务定义
　　? 为企业解决混淆和有争论的数据定义

　　虽然姜炜先生明确了数据治理流程中各个不同的角色以及相应的职责，但是在公司的实际操作中，并不一定要求人员的隔离独立。数据治理是IT治理的一部分，也如IT治理一样，需要有一个治理团队的协同工作，也需要一位统筹全局的负责人。负责人不但需要了解数据、精通数据治理，更需要参与到业务中，了解不同的业务需求，这样才能让数据物尽其用。