数据治理在数字化转型中扮演着基础性角色，它确保在组织采用新技术时，数据是可信、可访问且安全的。其核心在于，数据治理建立了管理数据质量、所有权和合规性的政策、标准和流程。没有这些保障措施，像迁移到云端、实施人工智能或构建数据驱动型应用等数字化举措可能因数据不一致、不可靠或孤立而面临失败风险。例如，一家正在对电商平台进行现代化的公司需要数据治理来确保产品目录、客户数据和库存系统在各部门间保持一致，从而避免订单处理或分析中的错误。
一个实际例子是数据治理如何赋能 API 和微服务的有效使用。如果开发者构建 API 时没有标准化数据定义，系统间的集成就会容易出错。数据治理定义了 schema、命名规范和访问控制，使团队能够放心地共享数据。在医疗保健领域，数据治理确保患者记录符合隐私法规（如 HIPAA），同时实现应用之间的互操作性。开发者可以专注于构建功能，而不是协调不匹配的数据格式或解决安全漏洞。数据治理还能自动化元数据跟踪，从而更轻松地审计数据血缘或排查管道问题。
最后，数据治理通过建立数据问责制文化来支持创新。例如，一家使用机器学习进行个性化推荐的零售公司需要数据治理来验证训练数据质量并监控模型输出是否存在偏差。清晰定义数据集的所有权（例如，市场营销团队 vs 销售团队）减少了冲突并加速了实验。开发者受益于有文档记录的数据字典，减少了连接新数据源时的猜测。通过尽早嵌入数据治理，组织可以避免昂贵的返工，并构建能够适应不断变化的业务需求的可扩展系统，例如遵守新的隐私法规或无缝整合收购。