为数据管理团队的成员建立不同的角色。 数据所有者是关键，因为它们最接近创建和管理的数据。您可以分配数据管理人员与数据所有者进行指导和促进沟通。
需要注意的是，工具的选择应基于组织的具体需求和要求。根据组织的规模、预算、技术基础设施和数据管理目标，工具的选择可能会有所不同。
现代数据战略的创建涉及到使用各种工具和技术来实现有效的数据管理、分析和洞察力。以下是现代数据战略设计中常用的一些工具和技术：
2018年3月15日，国家信标委员会大数据标准工作组正式发布了DCMM，即所谓的数据管理能力成熟度评估模型。该模型可以系统地评估企业的数据管理能力，具有较高的权威性。
数据和分析团队：组织的数据和分析团队（包括数据科学家、数据工程师和分析师）在制定数据战略方面发挥着关键作用。他们对数据功能、分析要求和数据管理和分析领域的新趋势提供了见解。
数据管理是在整个生命周期中处理数据的操作和战术。它涉及过程、实践和技术，用于获取、组织、存储、保护和维护数据。数据管理包括数据收集、数据集成、数据存储、数据质量管理、数据管理、数据安全和数据隐私。它侧重于确保整个组织中数据的完整性、准确性、一致性和可访问性。数据管理更注重日常操作任务和数据战略的实施。
组织中数据战略的设计和定义责任通常由高级领导团队承担，特别是那些在战略规划、数据管理和信息技术中发挥作用的团队。具体的个人可能会有所不同，这取决于组织的规模、结构和行业。以下是一些通常为数据战略的设计和定义做出贡献的关键利益相关者：
DCMM是企业数据管理和应用能力的评价框架。从标准本身来看，任何企业都可以这样做！在评价过程中，可分为两个方面：
我们经常交换使用数据策略和数据管理这两个术语，它们是数据治理领域更广泛的相关但不同的概念。它们之间的区别如下：
此外，它还将对合规性和法规要求、人才招聘和培训产生一定的影响。一方面，企业可能需要更加关注数据保护法规，审计和监管机构可能会对数据资产的识别和估值进行更多的审查；另一方面，企业可能需要雇佣更多的数据管理和金融专业人员来更好地处理数据资产。员工可能需要接受培训，以了解数据资产的估值和管理。
数据管理和问责制：良好的数据策略强调稳定的数据管理实践。它建立了明确的数据管理角色、责任和流程，以确保数据的质量、完整性和合规性。它还培养了一种负责数据相关活动和决策的文化。