Ruang lingkup manajemen data lebih luas daripada tata kelola data. Hal ini dapat didefinisikan sebagai praktik menelan, memproses, mengamankan, dan menyimpan data organisasi, yang kemudian digunakan untuk pengambilan keputusan strategis untuk meningkatkan hasil bisnis. Meskipun ini mencakup tata kelola data, namun juga mencakup area lain dalam siklus manajemen data, seperti pemrosesan data, penyimpanan data, dan keamanan data. Karena area manajemen data lainnya ini juga dapat berdampak pada tata kelola data, tim-tim ini perlu bekerja sama untuk menjalankan strategi tata kelola data. Misalnya, tim tata kelola data dapat mengidentifikasi kesamaan di seluruh kumpulan data yang berbeda, tetapi jika mereka ingin mengintegrasikannya, mereka harus bermitra dengan tim manajemen data untuk menentukan model data dan arsitektur data untuk memfasilitasi hubungan tersebut. Contoh lain dapat mencakup akses data, di mana tim tata kelola data dapat menetapkan kebijakan seputar akses data ke jenis data tertentu (misalnya informasi yang dapat diidentifikasi secara pribadi (PII)), tetapi tim manajemen data akan menyediakan akses tersebut secara langsung atau menetapkan mekanisme untuk menyediakan akses tersebut (misalnya memanfaatkan peran pengguna yang ditentukan secara internal untuk menyetujui akses).  

Menerapkan kerangka kerja tata kelola data dapat meningkatkan nilai data dalam organisasi Anda. Karena tata kelola data membantu meningkatkan akurasi data secara keseluruhan, tata kelola data juga memengaruhi hasil berdasarkan data tersebut, yang dapat berkisar dari keputusan bisnis sehari-hari yang lebih sederhana hingga inisiatif otomatisasi yang lebih kompleks. Manfaat utama lainnya termasuk:

• Mendorong skala dan literasi data - Akses data yang terbatas di seluruh organisasi dapat membatasi inovasi dan menciptakan ketergantungan pada subject matter expert (SME) dalam proses bisnis. Praktik tata kelola data menciptakan jalur bagi tim lintas fungsi untuk berkumpul bersama guna menciptakan pemahaman bersama tentang data di seluruh sistem (misalnya merekonsiliasi perbedaan data domain-agnostik). Pemahaman bersama ini kemudian dapat terwujud melalui standar data, di mana definisi data dan metadata didokumentasikan di tempat yang terpusat, seperti katalog data. Dokumentasi ini, pada gilirannya, menjadi fondasi untuk solusi layanan mandiri, seperti API, yang memungkinkan data yang konsisten dan akses terpadu ke seluruh organisasi.   
• Memastikan keamanan, privasi data, dan kepatuhan - Kebijakan tata kelola data menyediakan cara untuk memenuhi tuntutan peraturan pemerintah terkait data sensitif dan privasi, seperti Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) Uni Eropa, Undang-Undang Portabilitas dan Akuntabilitas Asuransi Kesehatan AS (HIPAA), dan persyaratan industri seperti Standar Keamanan Data Industri Kartu Pembayaran (PCI DSS). Pelanggaran persyaratan peraturan ini dapat mengakibatkan denda pemerintah yang mahal dan reaksi publik. Untuk menghindari hal ini, perusahaan mengadopsi alat tata kelola data untuk menetapkan pagar pembatas, yang mencegah pelanggaran data dan penyalahgunaan data.
• Data berkualitas tinggi – Tata kelola data memastikan integritas data, keakuratan data, kelengkapan dan konsistensi. Data yang baik memungkinkan perusahaan untuk lebih memahami alur kerja dan pelanggan mereka serta cara mengoptimalkan kinerja bisnis mereka secara keseluruhan. Namun, kesalahan dalam metrik kinerja dapat mengarahkan organisasi ke arah yang salah, namun alat tata kelola data dapat mengatasi potensi ketidakakuratan. Misalnya, alat silsilah data dapat membantu pemilik data melacak data sepanjang siklus hidupnya; ini mencakup informasi sumber atau transformasi data apa pun yang telah diterapkan selama proses ETL atau ELT apa pun. Hal ini memungkinkan pemeriksaan dekat terhadap akar penyebab kesalahan data.
• Mempromosikan analisis data - Data yang berkualitas menjadi dasar bagi analisis data yang lebih canggih dan inisiatif sains data; hal ini dapat mencakup pelaporan intelijen bisnis atau proyek pembelajaran mesin prediktif yang lebih kompleks. Hal ini hanya dapat diprioritaskan jika pemangku kepentingan utamanya mempercayai data yang mendasarinya; jika tidak, maka data tersebut tidak dapat diadopsi.

Meskipun manfaat tata kelola data jelas, inisiatif tata kelola data memiliki sejumlah rintangan yang harus diatasi untuk mencapai kesuksesan. Beberapa tantangan tersebut meliputi:

• Penyelarasan organisasi: Pada awal program tata kelola data, salah satu tantangan terbesar adalah menyelaraskan para pemangku kepentingan di seluruh organisasi tentang apa saja aset data utama dan apa definisi dan formatnya. Kebijakan regulasi dapat memberikan struktur pada percakapan seputar data pelanggan, namun mungkin lebih sulit untuk menyepakati kumpulan data lain yang termasuk dalam manajemen data master (MDM), seperti data yang lebih spesifik untuk produk.
• Kurangnya sponsor yang sesuai: Program tata kelola data yang baik umumnya membutuhkan sponsor di dua tingkat - tingkat eksekutif dan tingkat kontributor individu. Chief Data Officer (CDO) dan pengelola data sangat penting dalam komunikasi dan penentuan prioritas tata kelola data dalam sebuah organisasi. Chief Data Officer dapat memberikan pengawasan dan menegakkan akuntabilitas di seluruh tim data untuk memastikan bahwa kebijakan tata kelola data diadopsi. Pengelola data dapat membantu mempromosikan kesadaran akan kebijakan ini kepada produsen data dan konsumen data untuk mendorong kepatuhan di seluruh organisasi.
• Arsitektur dan prosesdata yang relevan – Tanpa alat dan arsitektur data yang tepat, perusahaan akan berjuang dalam penerapan program tata kelola data yang efektif. Sebagai contoh, tim dapat menemukan data yang berlebihan di berbagai fungsi, tetapi arsitek data perlu mengembangkan model data dan arsitektur data yang sesuai untuk menggabungkan dan mengintegrasikan data di seluruh sistem penyimpanan. Tim mungkin juga perlu mengadopsi katalog data untuk membuat inventaris aset data di seluruh organisasi, atau jika mereka sudah memilikinya, mereka mungkin perlu menyiapkan proses untuk manajemen metadata, yang memastikan bahwa data yang mendasarinya relevan dan terbaru.