Der Umfang der Datenverwaltung geht über die Data Governance hinaus. Der Begriff „Datenverwaltung“ lässt sich folgendermaßen definieren: Die Praxis der Aufnahme, Verarbeitung, Sicherung und Speicherung von Unternehmensdaten, die dann für strategische Entscheidungen zur Verbesserung der Geschäftsergebnisse genutzt werden. Dies schließt zwar die Data Governance mit ein, umfasst aber auch andere Aspekte des Lebenszyklus der Datenverwaltung, wie Datenverarbeitung, Datenspeicherung und Datensicherheit. Da sich diese anderen Bereiche der Datenverwaltung auch auf die Data Governance auswirken können, müssen beide Teams zusammenarbeiten, um eine Data-Governance-Strategie umzusetzen. Ein Data-Governance-Team kann beispielsweise Gemeinsamkeiten zwischen verschiedenen Datensätzen identifizieren. Wenn es diese jedoch integrieren möchte, muss es mit einem Datenverwaltungsteam zusammenarbeiten, um das Datenmodell und die Datenarchitektur zu definieren, die diese Verknüpfungen ermöglichen. Ein weiteres Beispiel ist der Datenzugriff, bei dem ein Data-Governance-Team die Richtlinien für den Datenzugriff auf bestimmte Arten von Daten (z. B. personenbezogene Daten) festlegt, während ein Datenverwaltungsteam diesen Zugriff entweder direkt gewährt oder den Mechanismus für die Erteilung des Zugriffs festlegt (z. B. Nutzung intern definierter Benutzerrollen zur Genehmigung des Zugriffs). 

Die Implementierung eines Data-Governance-Frameworks kann den Wert von Daten in Ihrem Unternehmen steigern. Da Data Governance dazu beiträgt, die allgemeine Datengenauigkeit zu verbessern, wirkt sie sich auch auf die auf diesen Daten basierenden Ergebnisse aus, die von einfacheren täglichen Geschäftsentscheidungen bis hin zu komplexeren Automatisierungsinitiativen reichen können. Weitere wichtige Vorteile sind:

• Förderung von Skalierung und Datenkompetenz – Eingeschränkter Datenzugriff in einem Unternehmen kann Innovationen einschränken und Abhängigkeiten von Fachexperten innerhalb von Geschäftsprozessen schaffen. Data-Governance-Praktiken bieten funktionsübergreifenden Teams die Möglichkeit, zusammenzukommen, um ein gemeinsames Verständnis von Daten über verschiedene Systeme hinweg zu schaffen (z. B. Abgleich von Unterschieden bei domänenunabhängigen Daten). Dieses gemeinsame Verständnis kann sich dann in Datenstandards manifestieren, bei denen Datendefinitionen und Metadaten an einem zentralen Ort dokumentiert werden, so zum Beispiel in einem Datenkatalog. Diese Dokumentation wiederum wird zur Grundlage für Self-Service-Lösungen wie APIs, die konsistente Daten und einen gemeinsamen Zugriff darauf im gesamten Unternehmen ermöglichen.   
• Gewährleistung von Sicherheit, Datenschutz und Compliance – Data-Governance-Richtlinien bieten eine Möglichkeit, die Anforderungen staatlicher Vorschriften in Bezug auf sensible Daten und den Datenschutz zu erfüllen, wie z. B. die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der EU, den US Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) und Branchenanforderungen wie die Payment Card Industry Data Security Standards (PCI DSS). Verstöße gegen diese regulatorischen Anforderungen können kostspielige Bußgelder und negative Reaktionen der Öffentlichkeit nach sich ziehen. Um das zu vermeiden, setzen Unternehmen Data-Governance-Tools ein, denn damit lassen sich Datenschutzverletzungen und der Missbrauch von Daten verhindern.
• Hochwertige Daten – Data Governance sorgt für Datenintegrität, Datengenauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz. Gute Daten ermöglichen es Unternehmen, ihre Workflows und Kunden besser zu verstehen und ihre Geschäftsleistung insgesamt zu optimieren. Fehler in den Leistungsmetriken können ein Unternehmen jedoch in die falsche Richtung lenken, aber Data-Governance-Tools sind in der Lage, potenzielle Ungenauigkeiten zu beheben. Tools zur Bestimmung der Datenabstammung können Datenverantwortlichen beispielsweise dabei helfen, Daten während ihres gesamten Lebenszyklus nachzuverfolgen. Dazu gehören alle Quellinformationen oder Datenkonvertierungen, die während eines ETL- oder ELT-Prozesses angewendet wurden. Dies ermöglicht eine genaue Untersuchung der Ursache von Datenfehlern.
• Förderung der Datenanalyse – Hochwertige Daten bilden die Grundlage für fortschrittlichere Datenanalyse- und Data-Science-Initiativen. Dazu können Business-Intelligence-Berichte oder komplexere Projekte für prädiktives maschinelles Lernen gehören. Diese können nur priorisiert werden, wenn die wichtigsten Stakeholder den zugrundeliegenden Daten vertrauen; andernfalls werden sie möglicherweise nicht übernommen.

Obwohl die Vorteile der Data Governance klar sind, müssen Data-Governance-Initiativen eine Reihe von Hürden überwinden, um erfolgreich zu sein. Zu diesen Herausforderungen gehören:

• Organisatorische Ausrichtung: Zu Beginn eines Data-Governance-Programms besteht eine der größten Herausforderungen darin, die Stakeholder im gesamten Unternehmen darauf auszurichten, welche die wichtigsten Data Assets sind und wie ihre jeweiligen Definitionen und Formate aussehen sollten. Regulatorische Richtlinien können den Gesprächen über Kundendaten eine gewisse Struktur verleihen, aber es kann schwieriger sein, sich auf andere Datensätze zu einigen, die unter das Master Data Management (MDM) fallen, wie beispielsweise produktspezifische Daten.
• Fehlende Förderung: Gute Data-Governance-Programme erfordern in der Regel die Förderung auf zwei Ebenen – der Führungsebene und der Ebene der einzelnen Mitwirkenden. Chief Data Officers (CDOs) und Data Stewards sind für die Kommunikation und Priorisierung von Data Governance innerhalb eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung. Der Chief Data Officer kann die Aufsicht über alle Datenteams übernehmen und deren Rechenschaftspflicht durchsetzen, um sicherzustellen, dass Richtlinien für die Data Governance übernommen werden. Data Stewards können dazu beitragen, das Bewusstsein für diese Richtlinien bei Datenproduzenten und Datennutzern zu schärfen, um die Einhaltung von Vorschriften im gesamten Unternehmen zu fördern.
• Relevante Datenarchitektur und -prozesse – Ohne die richtigen Tools und die richtige Datenarchitektur werden Unternehmen bei der Umsetzung eines effektiven Data-Governance-Programms Schwierigkeiten haben. Beispielsweise können Teams redundante Daten in verschiedenen Funktionen entdecken, aber Datenarchitekten müssen geeignete Datenmodelle und Datenarchitekturen entwickeln, um Daten über Speichersysteme hinweg zusammenzuführen und zu integrieren. Unter Umständen müssen Teams auch einen Datenkatalog einführen, um ein Inventar der Datenbestände im gesamten Unternehmen zu erstellen, oder sie müssen, falls sie bereits einen haben, einen Prozess für die Verwaltung von Metadaten einrichten, der sicherstellt, dass die zugrundeliegenden Daten relevant und aktuell sind.