Hur information ska hanteras och styras för att möta organisationens strategiska mål, inklusive en bedömning av mognad, affärsfördelar, organisation, styrning och hur en road map kan se ut för transformationen.

Hur roller och ansvar ska implementeras i en organisation för att hanteringen av data ur ett legalt, regulatoriskt och säkerhetsmässigt perspektiv skall bli rätt. Det är helt avgörande att ramverket för datastyrning ligger i fas med bolagets affärsprioriteringar och beslutsstrukturer.

För att accelerera data och digital transformation krävs en definierad informationsstruktur och datamodell. Företag måste bestämma hur man bygger upp och modellerar data, vilka regler som gäller för informationen och hur information ska grupperas och namnges.

Bristande datakvalitet är ett stort hinder för företag som vill få mervärde från analys och AI-initiativ. Att upprätthålla datakvalitet över dess livscykel, som inkluderar skapandet, lagring, användning och slutgiltig radering är vitalt. Det är också avgörande att kraven på data är tydligt definierade för att man ska kunna hantera datakvalitet. Vidare att det finns ett ramverk och processer på plats för att hantera och bevaka data över tid.

Att hantera masterdata (MDM) i ett företag, i företagets processer och system är ofta affärskritiskt och innebär att information är konsekvent, uppdaterad och synkroniserad.

Systemsupport som tex moderna datakataloger kan driva på framgångar inom informationshantering och datastyrning. Systemen skall möjliggöra integration av processer för datastyrning med daglig verksamhetsaktiviteter. Moderna verktyg möjliggör också upptäckt, spårning och beroenden av data, underlättar operationalisering av policies, samarbeten och ägarskap.