数据治理小组在构建高效、合规的数据管理架构时，需要综合考虑多个方面，以确保数据的质量和安全性，同时满足业务需求和法规要求。以下是一些关键步骤和考虑因素：
1. 明确数据治理目标：首先，数据治理小组需要与组织内的各个部门（如IT、业务、法务等）进行沟通，明确数据治理的目标和愿景。这些目标可能包括提高数据质量、确保数据安全、遵守法律法规、支持业务决策等。
2. 制定数据治理策略：根据数据治理目标，数据治理小组需要制定一套完整的数据治理策略，包括数据分类、数据质量管理、数据安全、数据隐私保护等方面的规定。这些策略应具有可操作性，能够指导各部门在日常工作中实施数据治理工作。
3. 建立数据治理组织架构：为了确保数据治理工作的顺利进行，数据治理小组需要建立一个专门的组织架构，负责协调和管理整个数据治理过程。这个组织架构通常包括数据治理委员会、数据治理办公室、数据治理团队等角色。
4. 制定数据治理流程和规范：数据治理小组需要制定一系列详细的数据治理流程和规范，以指导各部门如何进行数据治理工作。这些流程和规范应涵盖数据采集、存储、处理、分析、共享、销毁等各个环节，确保数据的完整性、一致性和可用性。
5. 实施数据治理工具和技术：为了提高数据治理的效率和效果，数据治理小组可以引入一些先进的数据治理工具和技术，如数据质量管理工具、数据安全工具、数据隐私保护工具等。这些工具和技术可以帮助各部门更好地执行数据治理工作，提高数据治理的效果。
6. 培训和教育：为了确保数据治理工作的顺利推进，数据治理小组需要对各部门的员工进行数据治理的培训和教育。这包括数据治理的概念、原则、流程、工具和技术等内容，以提高员工的数据治理意识和能力。
7. 持续改进和优化：数据治理是一个动态的过程，随着业务的发展和环境的变化，数据治理工作也需要不断改进和优化。数据治理小组需要定期评估数据治理的效果，收集反馈意见，根据需要进行调整和优化，以确保数据治理工作的有效性和适应性。
总之，构建一个高效、合规的数据管理架构需要数据治理小组从多个方面进行考虑和努力。通过明确数据治理目标、制定数据治理策略、建立组织架构、制定流程和规范、实施工具和技术、培训和教育以及持续改进和优化等措施，可以有效地提高数据的质量、安全性和合规性，支持组织的持续发展和创新。
