数据治理团队的分工策略和职责划分是确保数据质量和安全性的关键。一个高效的数据治理团队应该具备以下特点：
1. 明确的职责划分：每个团队成员都应该清楚自己的职责，避免重复工作和责任不明确的问题。例如，数据分析师负责数据的收集、清洗和分析，数据管理员负责数据的存储和备份，数据架构师负责设计和优化数据模型等。
2. 分工合作：团队成员之间需要有良好的沟通和协作，共同完成数据治理的各项任务。例如，数据分析师可以向数据管理员提供数据分析结果，帮助其更好地理解和管理数据；数据管理员可以向数据分析师提供数据存储和备份的建议，帮助他们更有效地处理数据。
3. 培训和教育：为了提高团队成员的专业技能，公司应该定期组织培训和教育活动，让团队成员了解最新的数据治理技术和方法。例如，公司可以邀请外部专家进行讲座，或者组织内部的知识分享会。
4. 制定标准和规范：为了保证数据治理的效果，公司应该制定一套完整的标准和规范，明确数据治理的目标、流程和方法。例如，公司可以制定数据质量管理标准，规定数据的准确性、完整性和一致性要求；制定数据安全政策，规定数据访问和操作的安全要求。
5. 持续监控和评估：为了确保数据治理的效果，公司应该建立一套持续监控和评估机制，定期检查数据治理的执行情况，发现问题并及时解决。例如，公司可以设立数据治理小组，负责监督和评估数据治理的实施情况；定期发布数据治理报告，向管理层汇报数据治理的成果和问题。
6. 激励和奖励机制：为了激发团队成员的积极性和创造力，公司应该设立激励和奖励机制，对在数据治理工作中表现突出的团队成员给予奖励。例如，公司可以设立数据治理奖项，鼓励团队成员积极参与数据治理工作；提供晋升机会，让优秀的数据治理人才有机会担任更高的职位。
总之，一个高效且专业的数据治理团队应该具有明确的分工策略和职责划分，成员之间需要有良好的沟通和协作，同时公司也应该提供培训、教育和激励等支持，以确保数据治理工作的顺利进行。
