组织通过跟踪与数据质量、合规性和用户采纳度相关的指标来衡量数据治理的成功。这些指标帮助团队了解治理策略是否有效以及是否与业务目标一致。例如，如果一个治理框架确保数据准确、安全且可访问，团队就可以信任它来进行决策、报告或构建应用程序。
一个关键领域是数据质量。团队通过检查数据准确性（数据的正确程度）、完整性（必填字段是否已填充）和一致性（数据格式在不同系统间是否对齐）等指标来衡量数据质量。例如，开发人员可能会运行自动化脚本来验证数据库中的客户记录是否符合预定义的格式（例如，电子邮件地址遵循正则表达式模式）。如果在实施治理规则后错误率下降，这表明数据治理是成功的。另一个例子是监控 CRM 系统中的重复记录——在强制执行数据录入标准后将重复记录减少 30% 显示了显著的进展。
合规性与风险管理也至关重要。组织通过审计访问控制、加密实践和审计日志来跟踪对 GDPR 或 HIPAA 等法规的遵守情况。例如，如果治理策略要求加密敏感用户数据，开发人员可以通过验证包含个人信息的数据库表是否 100% 使用加密来衡量成功。类似地，跟踪被基于角色的访问控制 (RBAC) 阻止的未经授权的访问尝试次数，可以表明安全策略是否有效。合规性审计或认证（例如 ISO 27001）提供了对治理有效性的正式验证。
最后，用户采纳度与参与度决定了治理流程是否切实可行。例如，如果开发人员持续使用集中式数据目录来查找和记录数据集，这表明治理框架已集成到工作流程中。诸如采纳元数据标记标准的团队数量或与数据访问问题相关的支持工单数量减少等指标反映了组织内部的支持。调查或反馈会议也可以突出痛点——如果 80% 的开发人员表示治理工具节省了时间，那么该举措很可能成功。如果没有用户采纳，即使设计精良的策略也无法实现其价值。