データ管理の範囲は、データ・ガバナンスより広く、組織のデータを取り入れ、処理、保護、保管する方法として定義されます。この場合、データはビジネスの成果を向上させるための戦略的な意思決定に利用されます。データ管理には、データ・ガバナンスの他に、データ管理のライフサイクルにおけるデータ処理、データ・ストレージ、データ・セキュリティーなどの領域も含まれます。 これらの領域もデータ・ガバナンスに影響を与える可能性があるため、それぞれのチームが協力してデータ・ガバナンス戦略を実行する必要があります。 例えば、データ・ガバナンス・チームは、異種データセット間の共通点を特定できますが、データセットを統合する場合は、データ管理チームと協力して、連携を促進するデータ・モデルとデータ・アーキテクチャーを定義することになります。 別の例として、データ・アクセスがあります。データ・ガバナンス・チームは、個人情報（PII）など特定の種類のデータへのアクセス・ポリシーを設定できますが、アクセスを直接提供するか、内部で定義されたユーザーの役割に基づきアクセスを承認するなどのメカニズムを設定するのは、データ管理チームです。

データ・ガバナンスのフレームワークを導入すると、組織内のデータの価値が高まります。 データ・ガバナンスにより全体的なデータ精度が向上するため、日常のビジネス上の意思決定からより複雑な自動化の取り組みまで、データに基づく結果にも影響を与えます。 その他の主なメリットは次のとおりです。

• 規模の拡大とデータ・リテラシーの向上 – 組織全体でデータ・アクセスが制限されると、イノベーションが限定され、ビジネスプロセス内で専門家（SME）に依存することになります。 データ・ガバナンスを実践すると（ドメインに依存しないデータの相違点の調整など）部門横断的にチームが協力し、システム全体でデータについての共通の理解を生み出すための道筋が生まれ、データ標準が実現し、データ定義やメタデータはデータ・カタログなどの文書に一元的に記録されます。この文書は、APIなどのセルフサービス・ソリューションの基盤となり、組織全体で一貫したデータとデータへのフェデレーション・アクセスを可能にします。
• セキュリティー、データ・プライバシー、コンプライアンスの確保 – データ・ガバナンスのポリシーは、EUの一般データ保護規則（GDPR）、米国の医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA法）などの機密データおよびプライバシーに関する政府の規制や、ペイメントカード業界のデータ・セキュリティー規格（PCI-DSS）などの業界要件を満たす方法を提供します。このような規制要件に違反すると、政府から高額の罰金が科せられ、世間の反発を招く可能性があります。 これを回避するために、企業はデータ・ガバナンス・ツールを利用して、データ侵害やデータの悪用を防ぐガードレールを設けます。
• 高品質データ – データ・ガバナンスは、データの整合性、正確性、完全性、一貫性を保証します。データの品質が優れていると、企業は自社のワークフローや顧客について、および全体的な業績をどのように最適化できるかについて、より適切に把握できます。パフォーマンス・メトリックのエラーは組織を間違った方向に導く恐れがありますが、データ・ガバナンス・ツールを利用すると、不正確なデータがある場合に対処できます。 たとえば、データ系列ツールは、データ所有者がライフサイクルを通じてデータを追跡するのに役立ちます。ETLまたはELTプロセス中に適用されるソース情報やデータ変換も追跡するため、データエラーの根本原因を精査できます。
• データ分析の促進 – 高品質のデータにより、ビジネス・インテリジェンスのレポート作成や、より複雑な予測を行う機械学習プロジェクトなど、高度なデータ分析やデータサイエンスの取り組みが可能になります。このような取り組みは、主要な利害関係者が基礎となるデータを信頼している場合にのみ積極的に実施できます。それ以外の場合には実施されないことがあります。

データ・ガバナンスのメリットは明らかですが、その取り組みを成功させるには、乗り越えなければならないハードルが数多くあります。 課題として、次のようなものがあります。

• 組織の連携 – データ・ガバナンス・プログラムの開始時に直面する最大の課題のひとつは、主要なデータ資産は何か、それぞれの定義と形式はどうあるべきかについて、組織全体の利害関係者の意見を一致させることです。顧客データについては、規制に関するポリシーに基づいてある程度構造化できますが、より製品固有のデータなど、Master Data Management（MDM）に分類されるデータセットについて合意を形成することが難しい場合があります。
• 適切なスポンサーの欠如 – 優れたデータ・ガバナンス・プログラムには、通常、エグゼクティブレベルと個人コントリビューターレベルでのスポンサーが必要です。 最高データ責任者（CDO）とデータ・スチュワードが、組織でのデータ・ガバナンスのコミュニケーションと優先順位付けにおいて重要な役割を果たします。 最高データ責任者は、データ・ガバナンス・ポリシーが確実に施行されるようにデータ関連チーム全体を監督し、説明責任を課すことができます。データ・スチュワードは、データ作成者とデータ利用者にポリシーの認識を促し、組織全体のコンプライアンスが促進されるよう支援します。
• 適切なデータ・アーキテクチャーとプロセス – 適切なツールとデータ・アーキテクチャーがなければ、企業は効果的なデータ・ガバナンス・プログラムの展開で苦労することになります。例えば、チームが異なる部門間で重複するデータを発見した場合、データ・アーキテクトが適切なデータ・モデルとデータ・アーキテクチャーを開発し、ストレージ・システム間でデータをマージし統合する必要があります。 チームはまた、組織全体のデータ資産のインベントリーを作成するためにデータ・カタログを適用したり、既にデータ・カタログが存在する場合は、基礎となるデータが適切で最新であることを保証するために、メタデータ管理のプロセスを設定しなければなりません。