大数据管理归属问题是一个复杂的议题，涉及到多个方面。在探讨这个问题时，我们需要从以下几个方面进行分析：
1. 组织架构：在许多组织中，数据管理通常由专门的部门或团队负责。这些部门可能包括信息技术部门、数据科学部门、业务分析部门等。不同的组织可能会有不同的组织结构和职责划分。
2. 数据治理：数据治理是确保数据质量、安全性和合规性的关键过程。数据治理的负责人通常是数据管理部门或高级管理层的成员。他们负责制定数据治理策略、监督数据质量、处理数据安全问题以及确保数据符合法规要求。
3. 业务需求：数据管理的职责也取决于业务需求。例如，如果一个组织需要对大量数据进行实时分析，那么数据管理的职责可能更多地集中在数据处理和分析上。在这种情况下，数据科学家或分析师可能成为数据管理的负责人。
4. 技术发展：随着技术的发展，数据管理的职责也在不断演变。例如，云计算和人工智能的发展使得数据管理变得更加复杂。在这种情况下，数据管理的职责可能更多地集中在云服务提供商和AI技术提供商身上。
5. 法律和合规要求：在某些情况下，法律和合规要求可能影响数据管理的职责。例如，如果一个组织需要遵守特定的数据保护法规，那么数据管理的职责可能更多地集中在数据保护和隐私方面。
6. 文化和价值观：企业文化和价值观也可能影响数据管理的职责。在一些强调创新和快速决策的组织中，数据管理的职责可能更多地集中在数据分析和业务洞察上。而在一些强调数据安全和保密的组织中，数据管理的职责可能更多地集中在数据保护和隐私方面。
综上所述，大数据管理归属的问题并没有一个固定的答案。它取决于组织的结构、业务需求、技术发展、法律和合规要求以及文化和价值观等多个因素。因此，在实际操作中，企业需要根据自身情况来确定数据管理的职责归属。
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