数据治理和商业智能 (BI) 是相互关联的过程，可确保数据既可信又可行。数据治理建立策略、标准和程序来管理数据质量、安全性和可访问性，而 BI 则侧重于分析数据以推动决策。有效的数据治理为 BI 提供生成可靠见解的基础，确保报告、仪表板和分析中使用的数据准确、一致且受到适当控制。如果没有治理，BI 工具可能会由于不完整、过时或孤立的数据而生成误导性结果。
例如，考虑一个生成销售预测的 BI 系统。如果底层销售数据缺乏治理——例如，各个部门对“收入”的定义不一致、缺少记录或未验证的输入——BI 工具的预测可能会出现错误。数据治理通过强制执行标准化定义、验证入口点的数据以及维护数据集的明确所有权来解决这些问题。实施 BI 解决方案的开发人员通常依赖于治理框架来自动检查数据质量、沿袭和访问控制。数据目录或元数据管理系统等工具集成到 BI 管道中，有助于确保分析师使用经过审查、有据可查的数据集。
这种关系还扩展到合规性和可扩展性。BI 系统通常处理敏感信息（例如，客户行为分析），需要治理来强制执行基于角色的访问和审计跟踪。构建 BI 仪表板的开发人员可以通过使用分类（例如，“PII”或“机密”）标记数据并将访问规则直接嵌入到查询逻辑中来集成治理策略。相反，BI 可以突出显示治理中的差距——例如，报告中反复出现的数据错误——从而提示更新治理规则。它们共同创建一个反馈循环：治理确保 BI 输出的可靠性，而 BI 揭示了治理必须解决的真实数据问题。这种协同作用使组织能够信任其数据驱动的决策，同时保持监管和运营的严谨性。