數據治理是企業的責任，需要統一的解決方案和治理模型來保護及共享在不同層面的數據。越來越多的公司通過數據治理提升企業運作效率以及業務洞察力，數據治理也正在被越來越多的中國企業關注。“進行數據治理，提升業務價值”成為信息技術領域最近的流行話題。由于“數據治理”被熱門關注，很多公司都將自己的解決方案貼上了“數據治理( Da-ta Governance)”的標簽，包括數據存儲的解決方案、安全解決方案、數據分析解決方案等。

數據治理和眾多的新興學科一樣，目前也有很多種定義。IBM公司認為，數據治理是根據企業的數據管控政策，利用組織人員、流程和技術的相互協作，使企業能將數據作為企業的核心資產進行管理和應用。數據治理既包括行之有效的數據治理組織架構，也包括正確的方法論、流程，還包括相關的工具。IBM公司通過自身實踐并結合大量的行業客戶案例實施，總結出包含4大領域11個要素的數據治理框架和方法，來指導數據治理工作的開展。數據治理最開始的驅動力是為滿足企業符合外部法規的需求以及內部進行風險管控的要求。

從理論和國外的實踐來看，大型企業一般會建立企業級的數據治理委員會，由業務部門領導、信息技術部門領導共同參與，讓業務與業務之間、業務與技術之間能夠有更充分的討論與溝通，從而使各方對宏觀的數據戰略、制度達成共識。在企業級之下，通常還可以有部門級、項目級的委員會，負責某些局部的數據治理，在最基層面向某一個業務領域應該有相應的數據管理專員。數據治理委員會、數據管理專員會制定出一系列與數據相關的標準和制度，由數據管理服務組織執行。其實際上是信息化建設團隊，負責數據倉庫、數據集成等技術平臺和工具的建設。