衡量和監測流程1)獲取和衡量數據治理和管理工作的有效性及價值;2)監測是否與定義的政策和規則相符，有無異常;3)使數據資產及其生命周期透明并可審核。

　　組成衡量和監測階段的最重要的流程包括：

　　主動監測。為更加迅速的識別和減少使流程發生故障的危急問題以避免重大損失，對數據質量進行主動監視，并在交易和互動操作中，實施識別、主動監測違反政策和規則的異常情況。

　　·業務和IT管理員都有責任確保數據治理遵從數據政策、規則和標準，并在必要時緩解和協調數據質量、數據隱私或數據安全的問題。主動監測和被動監測功能提供可見性，這在管理員觀察和處理任何問題時都是必須的。

　　數據沿襲分析。在數據的整個生命周期中執行根源分析、影響分析以及數據沿襲分析。

　　·使最關鍵數據的支持元數據透明可見的功能，以及協調功能是數據管理參考體系的基礎要素。數據沿襲可視化及審核使數據架構師和管理員能有效評估數據定義、規則和模式潛在變化的影響--數據質量和數據安全出現問題時，進行根源分析的作用亦是如此。此功能提供透明性，以支持許多監管法令審核的需求。

　　被動操作DQ(數據質量)審核。為數據管理員提供可見性，以解決數據質量相關問題，這些問題是經由實施流程階段執行的預定義管理工作流程傳遞給數據管理員。

　　·業務和IT管理員都有責任確保數據治理遵從數據政策、規則和標準，并在必要時緩解和協調數據質量、數據隱私或數據安全的問題。主動監測和被動監測功能提供可見性，這在管理員研究和處理任何問題時都是必須的。

　　儀表板監測/審核。數據監測起到早期報警系統的作用，在數據質量、安全、保密、依從性問題對相關應用程序、報告及流程造成嚴重破壞之前進行捕獲。數據監測結合使用設備報告數據質量或數據安全問題的狀態，確保發生變化時根據需要及時應對，進行適當的抑制和平衡。

　　·操作衡量標準的指標包括數據準確性、完整性、整體性、唯一性、一致性和標準化，以及審核確保遵從保密和安全政策。

　　項目績效。衡量數據治理工作本身的績效。例如，衡量業務范圍、功能領域、系統領域、項目團隊以及組織內提供管理資源和贊助的其他部分。另外，衡量對數據治理功能的所有問題進行的歸類和跟蹤，以及進行培訓、咨詢和項目實施支持等增值活動的情況。

　　·衡量數據治理成功與否的一個重要標準是看數據治理項目的參與和共享水平以及產生的影響。雖然這些衡量標準不能表現業務價值，但可在實施數據管理工作時，讓贊助者看到早期數據治理工作的進展。

　　業務價值/投資回報率(ROI)。衡量數據治理投資的業務價值涉及對多種效益的衡量，其中包括，遵從規章減少損失;降低企業風險(例如，合同風險、法律風險、財務風險、品牌風險);降低成本(例如，業務成本、勞動力成本、軟件成本、硬件成本);優化支出(例如，采購、供應鏈、服務、勞動力);提高工作效率(例如，員工、合作伙伴、承包人);增加收入增長;以及優化客戶體驗和滿意度。

　　·如果沒有衡量數據治理工作價值和有效性的方法，數據治理工作將不會獲得贊助、資源、資金或優先權。

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