越来越多的企业自己内部构建了一个属于自己的数据部门，叫法不一，例如
数
据管理部、数据治理部、数据资产部
等等。这一方面，得益于数据要素的发展，数据的价值越来越被企业领导所重视；另外一方面，数据治理的理念深入人心，过去数据都是各个部门条线各管各的，现在强调拉通贯通的理念下，数据部门也就应运而生了。
当然，现在市面上各类专家咨询机构也都在教怎么搭建一个数据管理组织，包括组织结构，岗位权责等，这么一个组织或者部门成立了，大家是否有思考过，
如何有效考核这个部门呢
？
如果提到一个部门是否合格成功，那么其实可以参考：业务部门提高了多少利润，增加了多少营收，减少了多少成本；而职能部门则是减轻了多少工作量，提升了多少效率等等。在过去，集团化的企业可能没有一个所谓的数据部，但是一定有大量统计分析人员，这类人一定是围绕着公司的营收去做数据管理及分析的。营收的高低无非就是成本利润等。那么这一拨人，一定是分散到各个业务部门或者子公司的，比方说，我是成本部的负责人，那么我无时无刻都要关心成本的波动，身边得安排一个懂数据的人给我分析分析，哪里会出问题，哪里有异常了。这个人，原先他不是属于“数据管理部”的，而是可能存在某个业务部门，或者在集团叫战略部，统计部，运营部等等。
每个部门可能都有对应负责做一些数据工作的人，那么，既然大家都有数据人员，为什么认为还需要一个数据部门来“帮助公司精细化运营”的原因是什么呢？主要基于以下考虑：
集团化业务扩张以后，成本增高，高层管理水平跟不上，数据却越来越重要，分散式管理无法满足管理要求，希望用更专业高效的数据部门来辅助提高决策水平。
各部门数据口径不一致，对内不好赏罚平衡，对外投资者不好解释业务情况，企业越来越需要有一个统一对外口径输出，或者决策数据规范标准等。
传统企业最大的问题是数据来源较为随意，缺乏稳定可靠的数据源，过程人工干预多，可信度低，数据造假经常发生，影响企业决策判断。
而且有没有专门的人员和组织来要求和处理。
数据管理部门实质上是一个跨部门的组织，具备协调数据工作的熟悉。传统的各部门管理各部门数据，互不干涉，最终老板吃亏，看数据时，各部门坚持自己的数据，老板不知道该如何选择。而专业的数据管理就是打破这种数据孤岛的，部门之间需要相互衔接，相辅相成，拒绝孤立。
基于以上的这些些需求，以及数据化时代每个企业对数据的专业性要求越来越高，为了想长久发展的企业，没有专门的数据管理部门都将无法被市场客户信任。一个企业没有专业的数据管理团队，那数据安全、质量、效益都将受到怀疑。
如何搭建一个高效不鸡肋的数据管理组织呢
，可以从以下角度考虑：
作为数据管理部门的人员应当时刻了解业务部门的战略目标和具体需求，确保数据管理部门的工作与业务保持一致。
工作要具有前瞻性
。
当然积极主动，有一定前瞻性是好事，也会有一个问题值得思考，在过去我们作为服务职能部门，会按照需求提供数据服务给业务部门进行分析决策，如果后续能自动出数，自动分析决策呢？实际上，对业务部门来说未必是好事情，甚至会存在一定的阻力。过去业务部门会有人去统计数据做汇报PPT，现在数据管理部门能自动出数了，业务部门的心情你来猜。
设计一个清晰的组织结构，
明确定义数据管理部门的角色和职责
。确保部门的人员具有适当的技能和专业知识。招聘专业的数据治理专家，协助企业做好数据相关的制度和流程。比如制定数据管理政策和流程：制定明确的数据管理政策和流程，包括数据收集、存储、处理和共享，以确保数据的质量和安全性。持续监测并改进数据管理流程，根据反馈和经验教训进行调整，确保部门始终保持高效和灵活。
与业务部门建立紧密的合作关系，参与到业务实际的经营决策过程中，
理解企业管理的整个过程
，包括他们的需求，如何决策，如何使用，并提供高质量多维度的数据支持。
提供培训和发展计划，确保团队具备最新的数据管理技能和知识。
推动数据文化，促进整个组织的数据文化，使每个部门都能够理解数据的重要性，并能够有效地使用数据做出决策。持续改进企业业务流程中的数据思维，提高日常工作中的数据素养。
作为数据管理人员，要不断学习最新数据技术，了解先进技术工具，为企业“量体裁衣”，不断
更新企业的数据管理能力
，包括数据刺激，数据存储，数据处理，数据可视化等。另外，如果自身企业内部不具备数据管理专业人才，就应该积极到市场寻找，聘请专业的数据人才，为企业出谋划策，这将会事倍功半。
