数据治理的价值体系包括：
对数据的共同理解——数据治理为数据提供了一致的视图和通用术语，同时各个业务部门保留了适当的灵活性。
提高
数据质量——数据治理创建了一个确保数据准确性、完整性和一致性的计划。
数据地图——数据治理提供了一种高级能力，可以了解与关键实体相关的所有数据的位置，这是数据集成所必需的。就像 GPS 可以代表物理景观并帮助人们在未知景观中找到方向一样，数据治理使数据资产变得可用并且更容易与业务成果联系起来。
每个客户和其他业务实体的360 度视图——数据治理建立了一个框架，以便企业可以就关键业务实体的“单一版本真相”达成一致，并在实体和业务活动之间创建适当的一致性级别。
一致的合规性— 数据治理提供了一个平台来满足政府法规的要求，例如欧盟通用数据保护条例 (GDPR)、美国 HIPAA（健康保险流通与责任法案）和行业要求，例如 PCI DSS（支付卡行业数据安全标准）。
改进数据管理——数据治理将人的维度带入高度自动化、数据驱动的世界。它建立了数据管理的行为准则和最佳实践，确保传统数据和技术领域（包括法律、安全和合规等领域）以外的问题和需求得到一致解决。
数据服务：通过数据的采集、清洗、导入，提升数据质量，确保数据的一致性。这部分体现着
主数据治理的关键价值。
数据流通：通过实现信息整合和分发机制，支持跨业务、跨部门、跨系统的信息流转和协同。这部分体现着业务数据治理的关键价值。
数据洞察：通过消除数据内在的质量缺陷，明确数据之间的关联关系，帮助
数据分析人员更好地理解数据，实现数据洞察。这部分体现着分析数据治理的关键价值。
最终，数据治理体系的搭建工作才能算完成，古人的“道法术器势”哲学思想理论显得尤为博大精深。
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