如果没有问责制，数据治理将成为另一项无法推动真正变革的企业举措。当组织定义明确的角色和职责时，它们会将治理转变为可扩展、可持续的战略，从而增强安全性、合规性和商业智能。

数据治理成熟度模型
数据治理成熟度模型

实现企业范围的数据治理并非一朝一夕就能实现的转变，而是一项战略性变革。组织会经历不同的阶段，每个阶段都会将管理、保护和利用数据的能力定义为竞争优势。

组织如何按照数据治理成熟度模型走向成熟：

不知情阶段（0）——无治理，无策略
处于此阶段的组织没有正式的数据治理框架、政策或控制措施。数据管理不一致，领导层缺乏对数据相关风险和机遇的了解。重点应放在教育 IT 和业务领导者了解企业信息管理 (EIM) 的必要性。

认知阶段（1）——

认识到数据治理的必要性

领导层承认企业数据治理的重要性，但执行却支离破碎。组织起草战略，使数据治理与企业架构 (EA) 和合规性要求等更广泛的企业计划保持一致。

反应阶段（2）临时数据治理
在此阶段，数据治理以救火为主导——仅在问题出现时才予以解决。高层管理人员开始主张需要一个结构化的框架，组织开始准备业务案例以确保高管支持治理计划。

主动阶段（3）

结构化和战略性

组织从被动解决问题转向主动数据治理。他们确保正式数据治理框架获得批准，制定政策并实施治理工具。数据所有权、管理和合规机制成为组织的优先事项。

管理阶段（4）——可扩展和自动化治理
数据治理现已嵌入各个部门，具有持续监控、自动化和标准化政策。组织将治理工作与企业范围的数据管理策略相结合，确保大规模数据质量、安全性和合规性。