快速阅读数据质量责任分工数据治理
数据质量责任分工矩阵：谁来保证数据可信？
数据质量问题往往是“没人负责”。本文给出一份可执行的责任分工矩阵。
·华聚智源团队
一句话结论
数据质量问题不是技术问题，而是责任问题。用“发现-确认-修复-复盘”四类责任把角色固定下来，异常处理效率会明显提升。
适用场景
- ✅ 异常出现时没人负责
- ✅ 数据问题反复发生
- ✅ 多部门共享同一套指标
正文主体
1. 最小责任矩阵
面向多部门负责人的数据质量协作，建议明确发现、确认、修复与复盘责任。这样能避免出现异常时互相推诿。
| 角色 | 发现 | 确认 | 修复 | 复盘 |
|---|---|---|---|---|
| 运营 | 负责 | 参与 | - | 参与 |
| 财务 | 参与 | 负责 | - | 参与 |
| 数据负责人 | 参与 | 参与 | 负责 | 负责 |
具体分工可根据团队结构调整。
常见问题
为什么要做责任矩阵？
没有责任矩阵，异常出现时很容易相互推诿。
责任矩阵一定要复杂吗？
不需要，明确发现、确认、修复三类责任即可。
谁来维护矩阵？
由数据负责人维护，相关业务线共同确认。
延伸阅读
适用人群
数据异常频发，但没有明确责任人的电商团队。
你会学到什么
- 数据质量责任的 3 类角色
- 如何划分发现、确认、修复责任
- 把责任固化进流程的方式
相关方案
- 查看方案
跨境电商营收驾驶舱（含金蝶 + 领星）
适合已经上金蝶 + 领星的跨境 / 品牌电商，把 Amazon / TikTok / 自建站等海外渠道与抖音 / 淘宝等国内渠道的一套营收与利润打通到一块驾驶舱。