在完成了元數據的架構設計(Data Standard & Props)後,下一階段的關鍵路徑 (Critical Path) 就是組織的落實。
在企業級的治理專案中,我們最常面臨的阻礙並非技術問題,而是**「權責邊界 (Ownership Boundary)」**的模糊。業務端常認為資料存儲於系統故屬 IT 責任,而 IT 端則認為資料內容源於業務操作。
為了消除這種 Gray Area,我們必須建立一套清晰的雙軌治理架構。本篇將詳細定義 Business Site (業務端) 與 IT Site (技術端) 的角色職責 (R&R),並提供一套基於「資料生命週期」的定位策略 (Mapping Strategy)。
在 Data Mesh 的架構思維中,業務端是資料的「生產者」與「擁有者」。他們負責資料的業務邏輯 (Business Logic)、生命週期管理以及跨域服務 (Cross-Domain Service)。
我們將 Business Side 劃分為三個層級:
角色定位:
該資料領域 (Domain) 的 最高行政負責人 (e.g., VP, C-Level, Head of Dept)。
關鍵職責 (Key R&R):
當責 (Accountability):對資料資產的價值產出與合規風險負最終責任。
授權 (Authorization):負責核決 L3/L4 敏感資料的存取權限。
資源指派 (Resource Allocation):指派 Data Steward,並賦予其跨部門協調的政治權力。
定位策略 (Mapping Strategy):Budget Holder Tracing:誰擁有該領域最高的預算審核權與人事權,誰就是 Owner。
角色定位:
領域內的中高階主管 (e.g., Manager, Domain Lead)。
注意:此角色不應由基層助理擔任,因為他必須具備「定義決策權」。
關鍵職責 (Key R&R):
定義決策 (Definition Decision):負責制定 Data Standard 與 Props 的業務邏輯。當內部對定義有分歧時,由他進行裁決。
跨域互通性 (Cross-Domain Interoperability):這是治理的核心。Steward 必須確保其定義的資料能滿足下游(如 Finance, Marketing)的需求,而非僅滿足自身作業流程。
源頭品質管理 (Quality at Source):監控資料品質儀表板,並負責發起源頭修正流程。
定位策略 (Mapping Strategy):權威系統溯源 (Source of Truth Tracing)鎖定產生該資料 Primary Key (PK) 的權威系統。找出負責管理該系統 SOP 與業務流程 的單位主管,即為 Data Steward。
角色定位:
系統的第一線使用者 (End User)。
關鍵職責 (Key R&R):
合規執行 (Compliance):依據 Steward 制定的規範進行資料輸入。
異常回報 (Incident Reporting):當業務現場流程與治理規範衝突時,負責向上反饋。
IT 端的角色定位,應從傳統的「維運者」轉型為「賦能者」。重點在於將業務定義轉化為可擴展、高可用的資料產品 (Data Product)。
角色定位:
該權威系統 (System of Record) 的 技術負責人 或 首席架構師 (Lead Architect)。
關鍵職責 (Key R&R):
架構實作 (Implementation):將 Steward 定義的邏輯轉化為實體的 Schema Design、ETL Pipeline 與 API。
共用性設計 (Reusability):考量全公司的資料需求,設計通用的 Data Model 與 Interface,避免系統成為資料孤島 (Data Silo)。
技術 SLA 承諾:確保資料產出的及時性 (Freshness)、準確性與可用性。
定位策略 (Mapping Strategy):回到產生 PK 的權威系統,找出最熟悉該系統 Schema 與負責規劃未來架構路線圖 (Roadmap) 的技術人員。
角色定位:
DBA 或 Infrastructure Engineer。
關鍵職責 (Key R&R):
基礎設施維運 (Infrastructure Ops):負責 Compute/Storage 資源管理、備份 (Backup) 與災難恢復 (DR)。
存取控制執行 (Access Control):基於 Owner 的核決結果,在資料庫層級執行 Grant/Revoke 操作。
在 IT 的視角中,資料治理的核心策略應為 "Governance at Source"。
我們之所以強調透過「PK」與「權威系統」來定位角色,是因為資料品質問題 (Data Quality Issues) 必須在源頭被解決。
Business Data Steward 必須在源頭定義清楚。
IT Product Owner 必須在源頭設計好架構。
只要這兩個關鍵角色就位,並理解其對於「跨域共用性」的責任,整個企業的資料供應鏈 (Data Supply Chain) 才能從混亂走向有序。