조직 전체의 사용자가 고객에게 도달하여 서비스를 제공하고, 제품과 서비스를 설계 및 개선하며, 새로운 수익 기회를 포착하는 데 필요한 데이터를 얻을 수 있습니다.

데이터는 리소스를 보다 효과적으로 관리하는 데 도움이 됩니다. 정보 고립으로 인한 데이터 중복을 제거할 수 있기 때문에 많은 비용이 드는 하드웨어를 과도하게 구입하거나 유지보수할 필요가 없습니다.

점점 더 복잡해지는 규제 환경으로 인해 조직이 강력한 데이터 거버넌스 관행을 수립하는 것이 더욱 중요해졌습니다. 규정을 준수하지 않을 때 수반되는 위험을 방지하는 동시에 새로운 규정을 사전에 예측할 수 있습니다.

내부 및 외부의 데이터 정책을 모두 감사 가능한 수준으로 준수하면 고객과 파트너는 그들의 민감한 정보가 보호될 것이라는 신뢰감을 갖게 되므로 비즈니스에 적극적인 태도를 보이게 됩니다.

강력한 거버넌스를 통해 적절한 권한이 없는 개인 또는 시스템에 민감한 정보가 노출되거나, 악의적인 외부인이 보안을 침해하거나, 내부인이 볼 권한이 없는 데이터에 액세스할 우려를 완화할 수 있습니다. 

강력한 데이터 거버넌스를 시행하면 더 많은 직원이 더 많은 데이터에 액세스할 수 있게 하면서, 직원들이 적절한 데이터에 액세스하고 있고 이러한 데이터 민주화가 조직에 부정적인 영향을 미치지 않는다는 확신을 가질 수 있습니다.

데이터 거버넌스는 종종 '데이터 관리자'에게 적절한 사용을 보장하는 프로세스와 데이터 자체에 대한 책임성 및 의무를 부여하는 것을 의미합니다.

데이터 거버넌스는 데이터 품질을 보장하는 데도 사용되는데, 이는 데이터 사용의 적합성을 확인하기 위한 모든 활동 또는 기술을 의미합니다. 데이터 품질은 일반적으로 정확성, 완전성, 일관성, 시의성, 타당성, 고유성이라는 6가지 측정기준으로 평가됩니다.

이는 수집 및 저장에서 사용 및 감독에 이르기까지 데이터를 기업 자산으로서 관리하는 모든 측면을 포괄하는 광범위한 개념으로, 이를 통해 데이터가 폐기되기 전에 안전하고 효율적이며 경제적으로 활용되고 있는지 확인합니다.