به طور کلی، اجرای چارچوب حاکمیت بر داده می‌تواند ارزش داده‌های سازمان را افزایش دهد. از آنجایی که این امر به بهبود دقت کلی داده‌ها کمک می‌کند و بر نتایج مبتنی بر آن داده‌ها نیز تأثیر می‌گذارد، می‌تواند از تصمیمات تجاری ساده روزانه تا ابتکارات پیچیده‌تر برای تحول سازمان را شامل شود. 

برخی دیگر از مزایای کلیدی برقراری حکمروایی داده عبارتند از:

ارتقای سواد داده در سازمان: دسترسی محدود به داده‌ها در سراسر یک سازمان می‌تواند خلاقیت و نوآوری را محدود کند و باعث می‌شود در فرایند‌های تجاری افراد دائما به متخصصان دیگر وابسته باشند. شیوه‌های حاکمیت بر داده مسیری را برای تیم‌هایی که کارکردی مرتبط باهم دارند فراهم می‌کند تا درک مشترکی از داده‌ها در بین سیستم‌ها ایجاد کنند. این درک مشترک می‌تواند خود را در قالب استانداردهای داده در سازمان از طریق مجموعه متمرکز از اطلاعات که تعاریف داده‌ها و فراداده‌ها[۱] در آن مستند شده آشکار کند. این مستندات ضمن تسهیل ارتباط با داده‌ها،  پایه‌ای برای توسعه راهکارهای هوش تجاری گوناگون مثل سلف سرویس (Self Service BI) می‌شود که دسترسی و استفاده پایدار از  داده‌ها را در سراسر یک سازمان امکان‌پذیر می‌کند.

اطمینان از امنیت، حفظ حریم خصوصی و انطباق با قوانین: سیاست‌های حاکمیت بر داده راهی را برای برآورده کردن خواسته‌های مقررات دولتی در مورد داده‌های حساس و حریم خصوصی فراهم می‌کند. نقض این الزامات نظارتی می‌تواند منجر به جریمه‌های پرهزینه از سوی دولت و واکنش عمومی شود. برای جلوگیری از این امر، شرکت‌ها ابزارهای حاکمیت بر داده را برای محافظت از داده‌ها در برابر نقض و یا سوء استفاده از آن‌ها استفاده می‌کنند.

حفظ کیفیت داده‌ها: حاکمیت بر داده‌ها یکپارچگی، دقت، صحت و پیوستگی داده‌ها را تضمین می‌کند. داده‌های باکیفیت  به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که گردش کار و مشتریان خود را بهتر درک کنند و همچنین نحوه بهینه‌سازی عملکرد کلی کسب و کار خود را راحت‌تر و موثرتر شناسایی کنند. از سوی دیگر هرچند خطاها در شاخص‌های عملکرد می‌توانند سازمان را به سمتی اشتباه هدایت کنند، اما ابزارهای حاکمیت بر داده می‌توانند از آن جلوگیری کنند. 

ارتقای پردازش و تحلیل داده: داده‌های با کیفیت بستر اصلی برای تجزیه و تحلیل‌های پیشرفته‌تر و ابتکارات در حوزه علوم داده را فراهم می‌کند. این می‌تواند شامل گزارش‌دهی هوش تجاری یا پروژه‌های یادگیری ماشین و تحلیل‌های پیچیده‌تر باشد. این موارد تنها زمانی می‌توانند عملیاتی شوند که ذینفعان اصلی آن به داده‌ها اعتماد کنند.