组织通过将数据治理项目与业务目标对齐、评估风险并解决紧迫的运营需求来确定其优先级。第一步是确定哪些数据直接影响战略目标，例如改善客户体验或满足法规要求。例如，一家正在开展个性化营销活动的公司可能会优先治理客户数据，以确保准确性和一致性。同样，医疗或金融等受监管行业的组织通常会优先考虑合规性驱动的项目，例如为敏感患者记录实施访问控制或为金融交易实施审计跟踪。
接下来，组织评估与数据质量差或管理不善相关的风险。这包括识别高价值或高风险的数据资产，例如个人可识别信息 (PII) 或任务关键型运营数据。例如，一家金融科技公司可能会优先保护交易数据以防止欺诈，而一家制造公司可能会专注于标准化供应链数据以避免生产延迟。数据分类框架或风险矩阵等工具可以量化与数据相关的问题的影响，使团队能够首先解决能减轻最严重风险的项目。
最后，与利益相关者的协作和迭代实施发挥着关键作用。开发人员、数据工程师和业务部门协作识别痛点（例如数据格式不一致导致分析速度减慢），并优先考虑元数据管理或模式标准化等解决方案。许多组织从试点项目开始，例如为单个部门构建数据目录，然后再扩展治理实践。例如，一家零售公司可能首先解决其电子商务系统中的产品库存数据差异问题，然后将治理扩展到客户服务平台。这种分阶段的方法在获得组织支持的同时，确保了实际的、可衡量的进展。