实施数据治理框架可以增加组织内数据的价值。 由于数据治理有助于提高整体数据的准确性，它还会影响基于该数据的结果，包括较为简单的日常业务决策以及较为复杂的自动化计划。 一些关键好处包括：
扩大规模和提升数据素养 – 组织内有限的数据访问可能会限制创新，并在业务流程中产生对主题专家 (SME) 的依赖。 数据治理实践为跨职能团队创造了一条途径，使他们能够聚集在一起以形成对跨系统数据的共同理解（例如，协调与领域无关的数据差异）。 然后，这种共同理解可以通过数据标准体现出来，其中数据定义和元数据记录在一个集中的位置，例如数据目录。 反过来，这种文档又会成为自助服务解决方案（例如 API）的基础，这些解决方案支持整个组织中的一致数据和对数据的联合访问。 确保安全、数据隐私和合规 – 数据治理策略提供了一种方法来满足政府关于敏感数据和隐私的法规要求（例如欧盟通用数据保护条例 (GDPR) 和美国健康保险可移植性和责任法案 (HIPAA)）以及行业要求（例如支付卡行业数据安全标准 (PCI DSS)）。 违反这些法规要求可能导致高昂的政府罚款和引起公众的不满。 为避免这种情况，企业采用数据治理工具来设置护栏，防止数据泄露和数据滥用。
高质量数据 – 数据治理可确保数据完整性、数据准确性、完备性和一致性。 良好的数据可以让企业更好地了解他们的工作流程和客户，以及如何优化他们的整体业务绩效。 然而，绩效指标中的错误可能会将组织引向错误的方向，但数据治理工具可以纠正潜在的不准确之处。 例如，数据沿袭工具可以帮助数据所有者在整个生命周期中跟踪数据；这包括任何来源数据以及在任何 ETL 或 ELT 过程中应用的数据转换。 这样就可以仔细检查任何数据错误的根本原因。
促进数据分析 – 高质量的数据为更先进的数据分析和数据科学计划奠定了基础；这包括商业智能报告或更复杂的预测性机器学习项目。 只有当主要利益相关者信任底层数据时，才能对这些数据划分优先级；否则，它们可能不会被采用。 