數據治理是組織涉及數據使用的一整套行為規范，它能夠在維護、控制和保護數據資產的同時，將正確的數據交付到正確的資源。此外，數據治理通過對員工、流程、策略、架構和技術的管控，以實現與公司戰略保持一致的目的。當數據治理實施得當時，數據的完整性會提高，在數字化轉型過程中獲得成功的幾率也會增加。（譯者注：企業不僅需要管理數據的系統，更需要一個完整的規則系統以及規章流程。數據治理基本上涵蓋了企業所有與數據有關的內容，因此，在整個企業范圍內，包括工作流程、涉及人員和使用的技術等等，都需要仔細考量，以保證數據的可用性、一致性、完整性，合規及安全性。確保在整個數據生命周期中，都具備較高的數據質量Via數據治理研究所。）

然而，數據治理的好處是如何量化的呢？
至于如何衡量對于數據治理的投資回報，最明顯的一點當屬規避監管罰款（譯者注：調查顯示，企業制定數據治理計劃的主要驅動因素是合規性（64%），更有效地使用數據（54%），以及與業務相關的內部和外部數據的增加（54%））via BARC）。2018年在歐盟生效的GDPR引起了各界的廣泛很多關注。如果一個組織被發現未遵守GDPR條例，最高可被處以其年收入4%的罰款。可以說，GDPR不僅引入了新的、更為嚴格的數據合規要求，而且還是第一個對不合規行為處以巨額罰款的法規。盡管GDPR是歐盟的一項區域法規，但它同樣也適用于任何處理和持有歐盟居民個人資料的公司,不論公司地理位置在哪里。
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（譯者注：GDPR條款3（1）指出，只要是數據控制者或處理者設立于歐盟范圍內的實體（establishment）處理個人數據的行為，都適用于條例，不論其實際處理行為是否發生在歐盟之內。）
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隨著近期在美洲及全球其他地區中，有越來越多的個人數據泄露和濫用事件發生，我們可以預期的是，GDPR中的一般性（“G-General”）規定終將在未來的某個時刻被全球性（“global”）所取代。
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盡管GDPR法規的出臺伴隨著諸多原因，但最重要的一點是為了保護數據和數據有關的敏感性問題。企業對于必須遵守該法規一事抱怨連連，因為不僅耗時還砸錢；但如果所謂的“壞人”已經掌握了信息的重大價值，那么企業也需要重視他們的數據安全問題，并積極投資于企業保護數據的能力建設上。
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實際上，GDPR是一個很棒的規定，因為它使組織能動地收集有關的數據情報，以便保護數據。如此一來，遵守GDPR中嚴格的相關規定就變成了一件高附加值的事情，因為它不僅僅能夠指導企業的合規，規避罰款，還將帶來更高的業務運作效率和員工生產力。
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IDC于近期對每日需處理數據的專業人員進行的一項調查發現，由于無法找到、準備或保護數據，人們每周浪費掉長達12小時的時間。該調查還詢問了受調者每周花在這些活動上的時間，以及他們圓滿完成這些活動的頻率。圖2中的數值代表了人們每周無法完成活動任務的平均時長。圖2中未顯示的是，人們每周創建新的信息資產額外存在的10個小時的時間，其目的只是為了獲悉這些資產已經存在，而代表它們存在的數據資料是由其他人創建的。

圖. 從事數據處理的專業人員：每周的“無效時間”
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GDPR中關于數據保護的新條例將迫使企業自主地去搜集、分析并分類數據和信息資產——并且主動獲悉可以訪問具體資產類別的主體，在何時、何地、為什么要訪問這些數據，以及如何進行訪問——這些數據信息為那些處理數據的專業人員更有效并高效地使用數據提供了的機會。智能數據系統還可以優化數據操作——它將為企業在下列流程中提供高效的信息支持：諸如數據訪問控制、數據授權及策略使用、數據加密、數據屏蔽和保護的決策，在何處定位數據，以及為保證企業的正常持續經營而在高價值數據資產上的處理方式等。此外，智能數據系統還可以用于提高數據質量的狀態，因為它有助于數據管理員剖析數據的維度和形狀，從而發現數據重復、數據不一致、數據錯誤以及數據及時性與完整性的屬性。
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企業可以通過下列渠道扭轉人們對于數據治理的消極態度——一方面，通過智能數據系統實現數據賦能，以支持企業管理；另一方面，通過一組數據性能指標（DPIs）來展現數據管理的投資回報；上述指標包括但不限于：員工生產率、數據質量分數、數據操作成本、業務連續性和數據技術遵從性。