La gestione dei dati ha una portata più ampia rispetto alla governance dei dati. Può essere definita come la pratica di acquisire, elaborare, proteggere e archiviare i dati di un'organizzazione, dove vengono poi utilizzati per prendere decisioni strategiche al fine di migliorare i risultati aziendali. Pur comprendendo la governance dei dati, questa include anche altre aree del ciclo di vita della gestione dei dati, come il trattamento, l'archiviazione e la sicurezza. Poiché anche queste altre aree della gestione dei dati possono avere un impatto sulla governance dei dati, questi team devono lavorare insieme per mettere in atto una strategia di governance dei dati. Ad esempio, un team di governance dei dati può identificare i punti in comune tra set di dati eterogenei, ma se desidera integrarli, dovrà collaborare con un team di gestione dei dati per definire il modello e l'architettura dei dati per facilitare tali collegamenti. Un altro esempio può includere l'accesso ai dati: un team di governance dei dati può impostare i criteri di accesso a specifici tipi di dati (ad es. informazioni di identificazione personale (PII)), mentre un team di gestione dei dati può fornire direttamente tale accesso o mettere in atto il meccanismo per fornire tale accesso (ad es. utilizzando ruoli utente definiti internamente per approvare l'accesso).  

L'implementazione di un framework di governance dei dati può aumentare il valore dei dati all'interno di un'organizzazione. Poiché la governance dei dati aiuta a migliorare l'accuratezza complessiva dei dati, influisce anche sui risultati basati su di essi, che possono includere decisioni aziendali quotidiane più semplici e iniziative di automazione più complesse. Consente inoltre di:

• Promuovere la scalabilità e l'acquisizione di competenze in materia di dati – L’accesso limitato ai dati in un’organizzazione può limitare l’innovazione e comportare la dipendenza dagli esperti in materia (PMI) all’interno dei processi aziendali. Le pratiche di governance dei dati creano un percorso che consente ai team interfunzionali di riunirsi per creare una comprensione condivisa dei dati tra i sistemi (ad es. riconciliando le differenze tra dati indipendenti dal dominio). Questa comprensione condivisa può quindi manifestarsi attraverso standard di dati, in cui le definizioni dei dati e i metadati sono documentati in un luogo centralizzato, come un catalogo di dati. Questa documentazione, a sua volta, diventa la base per soluzioni self-service, come le API, che consentono dati coerenti e l'accesso federato ad essi in tutta l'organizzazione.   
• Garantire la sicurezza, la privacy dei dati e la conformità - Le politiche di governance dei dati forniscono un modo per soddisfare i requisiti delle normative governative in materia di dati riservati e privacy, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) dell'UE, l'Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) degli Stati Uniti e i requisiti del settore come i Payment Card Industry Data Security Standards (PCI DSS). La violazione di questi requisiti normativi può comportare pesanti sanzioni da parte delle autorità governative e ripercussioni sull'opinione pubblica. Per evitare ciò, le aziende adottano strumenti di governance dei dati per stabilire dei guardrail che impediscano la violazione e l'uso improprio dei dati.
• Ottenere dati di alta qualità : la governance dei dati garantisce l'integrità, l'accuratezza, la completezza e la coerenza dei dati. Dati di buona qualità consentono alle aziende di comprendere meglio i propri workflow e i clienti, nonché di ottimizzare le prestazioni aziendali nel complesso. Tuttavia, errori nelle metriche delle prestazioni possono indirizzare un'organizzazione nella direzione sbagliata, ma gli strumenti di governance dei dati possono risolvere potenziali imprecisioni. Ad esempio, gli strumenti di data lineage possono aiutare i responsabili dei dati a tracciare i dati lungo il loro ciclo di vita e a ottenere informazione sull'origine o su eventuali trasformazioni dei dati applicate durante qualsiasi processo ETL o ELT. Ciò consente un'attenta analisi della causa principale di eventuali errori nei dati.
• Promuovere l'analytics dei dati - I dati di qualità gettano le basi per iniziative di data analytics e data science più avanzate; queste possono includere il reporting di business intelligence o progetti più complessi di machine learning predittivo. Questi ultimi possono essere considerati prioritari solo quando i principali stakeholder si fidano dei dati alla base; in caso contrario, potrebbero non essere adottati.

Sebbene i vantaggi della governance dei dati siano chiari, le iniziative di governance dei dati hanno una serie di ostacoli da superare per raggiungere il successo. Alcune di queste sfide includono:

• Allineamento a livello aziendale: all'inizio di un programma di governance dei dati, una delle maggiori sfide sarà quella di allineare gli stakeholder all'interno dell'organizzazione su quali siano gli asset di dati chiave e su quali dovrebbero essere le rispettive definizioni e formati. Le politiche normative possono facilitare le decisioni relative ai dati dei clienti, ma può essere più difficile trovare un accordo su altri set di dati che rientrano nella gestione dei dati master (MDM), come ad esempio i dati specifici dei prodotti.
• Mancanza di una sponsorizzazione appropriata: buoni programmi di governance dei dati richiedono generalmente la sponsorizzazione a due livelli: il livello dei dirigenti e il livello dei singoli collaboratori. I Chief Data Officer (CDO) e i data steward sono fondamentali nella comunicazione e nella definizione delle priorità della governance dei dati all'interno di un'organizzazione. Il Chief Data Officer può fornire una supervisione e imporre la responsabilità ai team di dati per garantire l'adozione delle politiche di governance dei dati. I data steward possono contribuire a promuovere la consapevolezza di queste politiche presso i produttori e i consumatori di dati per incoraggiare la conformità in tutta l'organizzazione.
• Architettura e processi dei dati rilevanti: senza gli strumenti e l'architettura dei dati giusti, le aziende avranno difficoltà nell'implementazione di un efficace programma di governance dei dati. Ad esempio, i team possono rilevare dati ridondanti in diverse funzioni, ma i data architect dovranno sviluppare modelli e architetture di dati appropriati per unire e integrare i dati tra i sistemi di storage. Potrebbe anche essere necessario adottare un catalogo dati per creare un inventario di asset di dati all'interno di un'organizzazione o, se ne hanno già una, potrebbe essere necessario configurare un processo per la gestione dei metadati, che garantisca che i dati sottostanti siano pertinenti e aggiornati.