数据治理的英文是DataGovernance，不同的软件厂商或是咨询公司对数据治理所给出的定义也是不同的，但是本质相似。在《DAMA数据管理只是体系指南》中指出，数据治理就是一个行使数据资产管理权力和控制的活动集合，其中包括对数据的规划、监控以及执行等活动。

数据治理职能能够起到指导其他数据管理职能执行的作用，并贯穿在数据管理的整个过程之中，重点关注的话题一般是有关数据的战略、组织、制度等，它通过制定和推行战略、组织、制度，将其他的管理职能贯穿协同在一起，这就帮助企业建立了一个数据工作的有机整体。

数据的治理主要包括以下两个方面：

1. 内容治理

在我们的信息系统中，数据往往都是以不同的形态所呈现出来的，这就要求我们在进行数据的治理时，要兼顾每种不同形态的管理，才能保证所呈现出的数据质量达到一个较好的水平。在企业中的有关部门应该牵头制定并且定期更新本公司的数据架构、数据标准以及数据的质量标准，并以此作为新建系统和应用的指导约束。在制定标准的过程中，也要让其他的业务部门有所参与，提出建议。

2. 过程治理

这个过程就是指建立信息系统的过程，因为导致数据质量较差的原因主要是在信息系统建设的过程中忽视了管控数据，从而造成了数据设计与需求不一致的情况出现，在数据质量的要求方面有一定的缺失，不同系统对数据的定义和技术实现也会出现不一致，这些问题都指向数据过程的治理。对过程的管控一方面可以依靠开发管理中的评审机制来落实，另一方面也可以依靠工具来实现标准和规范的固化，做到检查的自动化。在系统上线之后，需要继续关注新产生的数据需求，并对需求和问题进行收集和处理，进而优化旧的标准规范。