每个有效的数据库都需要精心设计的模式，以保持数据清洁，避免冲突，满足用户的各种需求，并适应未来的扩展。同样，有效的企业数据计划需要数据治理：精心规划的政策，明确责任，解决不同利益相关方之间的冲突，提供维护和增长，以及保护敏感信息。
数据治理问题通常包括：
远程规划：确定战略需求，为数据计划寻找管理赞助，确保多年预算承诺，并提供新功能以外的维护和升级 架构：预测和协调不同业务部门之间的数据战略冲突 所有权：明确责任，包括开发，运营，基础设施，商业智能和各种业务范围等能力领域的维护，更新和扩展 数据收集：将来自各个业务部门的数据整合到公司范围的战略中，并确保数据源源清洁 安全性和合规性：识别敏感数据及其相关的法规和专业要求，并实施技术和管理保障 数据管理权威Simeon Schwarz与我分享了一个思想实验：想象一下你在股票经纪公司建立了一个新的CRM分析系统。您询问系统的每个利益相关者对他们的“帐户”是什么。每个答案都不同：
营销：“一个帐户是一个转换的领导。”
财务：“出于报告目的，一个账户是一个存款可以与我们交易的客户。”
会计：“帐户是我们后台，书籍和记录系统中记录的条目。”
法律：“账户是我们通过他们签署的法律协议为客户提供的结构化产品。”
尽管每个定义在其利益相关者看来都是正确的，但个别定义可能无法与“帐户”的单一定义相协调，如果没有数据治理计划，每个部门的流程都可能以不同方式对待记录。结果是一个困难的情况，每个部门的流程都会创建一个单一版本的事实，并带有自己的监管和合规风险。报告和分析变得不可靠并加剧冲突。
营销部门可能会为通过其网络表单收集的每个潜在客户创建一个新的帐户记录，从而留下错别字。法律部门可能会从头开始为每个合同创建新记录，复制某些数据，如果其数据与营销部门填写的拼写错误的数据发生冲突，则需要进一步清理步骤。
也许整个系统运行在由会计部门控制的基础设施上，这要归功于大型机时代的约定，而会计部门对于花费其预算来改善营销部门的数据收集系统并不感兴趣。营销部门的成员习惯于在会计部门的数据库中查看原始客户记录，因为他们开发了广告系列，这代表了监管和安全风险。
正在进行的数据治理计划提供了智力和制度基础，以应对这些挑战，预测新挑战，并根据公司的战略计划提供发展。
关键术语和趋势
首席数据官（CDO）角色的引入是对数据治理挑战越来越普遍的回应。CDO是负责数据治理的执行官，并且向公司执行委员会添加CDO表达了数据对其价值和使命的重要性。
行业组织和供应商已经开发了各种数据治理框架。其中最突出的是The Open Group Architecture Framework（TOGAF），该框架基于美国国防部早期的努力。TOGAF的范围远远超出了数据治理，但数据架构是框架中记录良好的组件。该数据治理框架（DGI）是治理结构的另一个视角。
除了“框架”方法之外，还有早期的研究项目，关于元数据和背景服务在制定治理政策方面的潜在用途- 自下而上而不是自上而下的问题。
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