组织通过评估有形和无形收益以及实施成本来衡量数据治理计划的投资回报率 (ROI)。这一过程通常包括量化效率提升、风险降低和数据质量改善，以及追踪因避免罚款或运营错误而实现的成本节约。例如，如果一家公司投资自动化数据分类工具，他们可能会衡量数据处理中减少的人工工作量，或者由于更好的审计追踪而减少的合规处罚。这些指标与软件、培训和流程变更的初始及持续成本进行比较。
一种常见方法是追踪运营效率的提升。开发者可以看到，数据治理在减少修复数据错误或集成系统所花费的时间方面带来了 ROI。例如，一项跨团队标准化数据格式的治理计划可以将合并来自不同部门的数据集所需的时间缩短 30%。自动化验证检查或元数据管理系统等工具也可以减少重复性任务，让开发者能够专注于更高价值的工作。量化这些节省的时间（例如每周节省的小时数乘以团队规模）提供了一种衡量 ROI 的具体方法。
另一个关键因素是风险缓解和合规性。数据治理有助于避免监管罚款（例如，违反 GDPR 或 CCPA）以及数据泄露造成的声誉损害。例如，实施访问控制和审计日志每年可能花费 50,000 美元，但可以防止潜在的 200 万美元罚款。虽然更难量化，但由于可信数据带来的改进决策也为 ROI 做出贡献。开发团队可以追踪启用治理的分析如何减少客户细分中的错误，从而将营销活动效率提高 10%。通过结合这些直接和间接收益，组织可以构建数据治理 ROI 的整体视图。