在流量为王的时代，数据已经成为企业竞争的重要武器。但是，还有很多企业对自身经营活动产生的数据没有进行有效的管理，形成杂乱、无结、相互冲突与相互矛盾的数据。要实现数据化转型充分利用数据信息，第一步就是进行企业范围的数据治理。建立数据治理体系，将组织经营活动产生的数据按照数据资产进行有效管理，才有可能实现商业智能，是构建强有力中台的基础。在整个DAMA数据治理的体系中，有两个基本的原则的需要数据治理的从业人员认真进行思考，否则数据治理的难度会增加，而数据治理的效果却会降低。
首先DAMA体系坚持商业驱动原则。数据治理需要服务于企业的战略与商业过程。通过数据治理能够充分挖掘出数据的核心价值，提升企业对客户、流程、政策、内外部劳动力市场变化与人力资本管理的洞见，最终提升在竞争市场的战略竞争优势。看似简单的原则，企业实施起来却非常困难。其原因在于企业的信息系统建设与管理通常是各个职能独立负责的，其结果就是形成数据信息孤岛。如用友的财务系统与采购NCC系统之间就几乎没有数据的交换。因此，在数据化转型的时候，如果不站在战略的高度对数据进行有效的规划与管理，借此整合、打通各个职能体系的管理信息系统，就不能实现数据资产的增值和服务战略的目标。
其次DAMA体系非常关注数具体目标。具体而言，企业数据治理的目标包括几个关键的方向。通过数据治理增组织、相关利益各方、供应商与雇员对信息需求的理解，并通过数据治理支持信息需求的满足。保证数据获取、储存与保护，保证数据的完整性。保证数据的隐私性得到充分的保护，不被利益其他方所利用。防止未经授权或不适当地访问、操纵或使用数据和信息。最终，企业数据治理的目标是保证企业数据资产的增值，保证数据资产为企业带来独特的竞争优势。
数据治理的DAMA体系非常复杂，其中商业价值驱动目标导向是DAMA体系的最大特点。在每个数据治理的车轮维度上，都需要认真的思考商业价值导向与目标导向，最终才行形成可以实施的数据治理的可行方案。因此，对数据治理从业人员而言，的确需要站在企业战略的高度来思考业务部门的需求，有了这样的视角与高度，数据治理从业人员就会在企业数据化转型过程中发挥其巨大的作用，为企业带来新的发展机遇。
