Hi，数据治理人，请问这些问题是否依然困扰你：

“总体数据量获取不到，导致百分比计算一直出错，为什么总体数据算不出来，是没有录入吗？”，

“为什么大家都说完成了，但是数据还是不可用？”，

“营销主管离职后，相关工作不是已经交接了吗，为什么现在出了问题还是解决不了”，

“这个数据两个月前完整率还是95%，现在怎么降到58%，之前的工作白做了吗？”

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      企业明明已经开展了数据治理工作，但是数据获取不及时，不准确，不全面等问题出现后还是无法快速找到负责人来定位问题。数据部门的工作被否定，数据治理价值被质疑。

      御数坊五年磨一剑，深入实践，将多年服务大型企业客户的经验沉淀，独家研发DGOffice数据管理办公室软件。御数坊在大量的治理实践案例中总结发现，数据治理不仅要关注数据模型、数据质量、标准、安全等问题，也要关注参与治理活动的人。如果说数据治理是提升数据价值的固本之举，那么建立一套完整、准确的认责体系就是保障数据治理的长远之策。

      数据治理要想卓有成效，除了顶层的咨询规划外，更要有能够承载这些咨询方法论的工具。否则没有明确、清晰的职责分工，一旦出现问题，就会发生部门、人员相互推诿的问题。治理工作也就沦为了只见广告不见疗效的空谈。

      数据治理是一项长期持续的工作，治理项目结束后，随着人员变动、业务调整，原有的项目成果往往无法持续为业务提供帮助。要解决这样的问题，就需要明确人与数据之间的职责关系。

      部分企业会通过excel等文档工具来支撑自身内部的数据认责工作，但很多流程化的过程以及细致、繁琐的操作，特别是对于认责矩阵中成千上万数据责任关系的查询和维护，就很难单独通过一个表格工具实现了。随着企业数据认责范围的不断扩大以及认责粒度的不断细化，相关工作量和复杂性也会持续增长，以至于成为单纯依赖人工所不可能完成的任务。此时，企业就亟待需要一套操作简单，能快速建立责任关系、同时又便于长期维护认责矩阵的工具来支撑工作。

      DGoffice数据管理办公室中的数据认责系统模块，是以通过协同的方式构建数据治理活动中人与数据的关系。解决认责实践过程中难落地、难维护的问题，保障数据治理活动各项成果持续有效，真正做到，出现问题源可溯、责可追、有人管的良性数据认责体系。

DGOffice数据认责功能模块具有以下功能特点：

1、向导式操作场景。将制定数据认责计划、计划实施分配、变更等过程通过工作流的方式把各个环节串联起来，以图形化的方式展示。DGoffice数据认责系统流程化的方式实现了从数据认责计划制定、过程实施到结果监控的全过程流程化支持和管控，简化了复杂的操作过程、让工作透明可见，大大降低沟通培训的成本。

 2、智能化认责关系监控。在开展认责过程中，操作人员不用时刻记住每个步骤的输入规范，系统会根据填写规范时的内容，自动提示哪些内容是不合规的，在确保获取数据规范的同时，提供操作指导。DGoffice数据认责系统通过认责操作过程中实时检查提示、矩阵校验、外部影响因素监控多方面保障认责关系的准确性。

3、方便灵活的查询与统计功能。认责关系中涉及人和数据的多种属性。针对不同使用者对数据关注重点的不同方面，DGoffice数据认责系统提供基于数据、人、以及数据和人属性的查询。使人员可以在认责工作的各操作环节根据需求自助查询，全面、实时掌握认责信息。

4、智能化关系传播裂变管理，认责效率成倍数提升。集团企业组织众多，在开展数据认责的过程中，责任分配的工作量将耗费大量时间，而且人工录入也难免会出现很多偏差。DGoffice数据认责系统根据机器学习的结果，预分配责任人，相关责任人只需要确认分配信息即可。对于大型集团企业，在实际构建认责关系过程中，只需要构建1-2个组织的认责关系后，系统就能通过认责特征，迅速完成对其他组织的认责分配，提升工作效率同时也避免了人工失误。

5、不同的用户，统一的操作习惯。在手动维护认责关系的时候，每个操作人员都要对认责工作的每个细节了解清楚。不同角色的人员看到的信息也是完全一样的，当所有人都置身于各种信息中，就很难找到自己需要关注的内容了。DGoffice数据认责系统根据每个操作人员的角色及待处理问题，进行统一管理，登录我的工作台所有认责信息及数据一目了然，快速查看自己相关的消息并处理事务。

6、组件化管理，高效率的个性化定制能力。企业数据治理活动开展的重点不同、所处阶段不同，企业文化不同，所以企业需要的认责流程也不同。即使在同一个企业，随着治理活动的完善，认责流程也会不断调整。因此，需要数据认责工具能够快速定制以适用于不同的场景，DGoffice数据认责系统流程，可通过配置的方式灵活构建业务流程，满足快速响应不同场景下的个性化需求。

数据认责系统通过建立人与数据的关系，盘活各项数据工作，实现问题一键溯源、信息一键推送，真正让治理成果落地、价值最大化。