在理解DAMA数据治理框架的时候，对每个车轮模块分析梳理数据治理的商业驱动是DAMA数据治理的最为基本的要求，数据治理需要的商业过程驱动，以保证数据治理方向不会发生重大的偏离。
数据治理的驱动核心因素来源与管制政策，对金融、医疗等行业，政府通过立法对数据的安全性、隐私性进行严格的规定，如欧盟的GDPR (General Data Protection Regulation)，可能将成为未来数据保护治理的基础的法规。在GDPR法律框架中，将现有的很多个人数据信息，如指纹、人脸识别，全都纳入个人资范畴，任何人使用这些个人资产的时候，需要受到很严格的法律限制，否则，可能面临灭顶之灾的罚款。世界范围内的数据治理几乎都是在政府立法的驱动下，为保证数据安全与隐私而开展的。
除了政府主导的立法驱动数据治理之外，市场竞争也驱动了企业进行数据治理。通常情况下，企业很重视客户数据的管理，建立了客户主数据管理系统（Master Data Management），但是却发现客户主数据运作离不开数据治理。数据治理本身不是一次项目能够解决的，需要进行长期的、文化底层的变革，将数据治理的基本政策性要求，贯穿在企业的经营过程中。
通常情况下数据治理的直接驱动因素包括安全性的与流程效率因素。
从总体的安全性来说，以下的因素驱动数据治理：为了应对政策性与法规的要求，加强的数据安全的管理，如美国司法对电子资料档案查询（Electronic discovery）的要求，从数据安全性来说，保护数据资产的可用性、可获得性、一致性与可审计性，从数据的隐私性来说，加强个人识别信息（Personal Identifying Information (PII)的保护。
从流程效率来说，以下的因素，驱动数据治理：快速与准备的应对政府的数据要求需，从流程数据质量来说，数据对商业过程的支撑要求数据的准确性与质量，从元数据管理来说，建立业务术语表来定义和定位组织中的数据，确保范围广泛的其他元数据受到管理并向组织提供受控的元数据。
在数据治理的时候，非常重要的一点是，必须将数据与企业的战略进行关联。这一点上需要关注组织文化，以便于设计适合的语言、模型、沟通方式、运作模式等，以利于项目的推进。企业通常不理解数据治理，其实数据治理与其他资产一样，通过专业的方法，实现数据资产的审计与控制，正如财务资产一样。
理解数据治理的商业驱动，有利于在数据治理的时候，保证正确的方向，使数据治理真正服务于企业的经营，服务于企业市场竞争能力的提升，数据化转型不能只为转型而转型，必须服务于企业战略。