以下是数据治理协会提出的数据治理指导原则：
1. 诚信
数据治理参与者在相互交往中将秉持诚信原则；在讨论与数据相关的决策时，他们将坦诚相待，并充分考虑驱动因素、限制条件、选项以及影响。
这至关重要。除非您的DGO团队在不同利益相关者和参与者之间传递信息时充当“可信赖的经纪人”，否则您的项目注定会遇到麻烦。
2. 透明度
数据治理与管理流程应具有透明性；应明确向所有参与者和审计人员说明数据相关决策和控制是如何以及何时引入到流程中的。
当然，并非所有事情都需要透明。为了有效，有时安全措施不能过于明显。但对于任何与数据相关的活动，应该让正确的人能够了解正在发生的事情。
3. 可审计性
受数据治理管理的数据相关决策、流程和控制将可审计；它们将附有文档支持合规性审计和运营审计要求。
如果你的项目重点不在于合规，就很容易忘记其他人可能需要审查你的工作和决策。这个原则要求平衡，在适当的时候留下痕迹，但不要花数小时制作没有人需要的文档。
4. 问责制
数据治理将定义跨职能的数据相关决策、流程和控制的责任。
通常情况下，数据治理可以通过解决数据相关责任方面的“空白和重叠”问题提供很好的服务。寻找这样的情况：要么没有人承担责任，要么列出了太多的负责部门，以至于很可能没有人真正承担责任。
5. 数据管理员职责
数据治理将明确个人贡献者以及数据管理员群体的责任和义务。
不要忽视那些尚未获得正式的数据守护者头衔的人。他们可能仍然承担着应纳入其正式职责的数据守护责任。
6. 制衡机制
数据治理将以一种方式定义职责，在业务团队和技术团队之间以及信息的创建者/收集者、管理者、使用者和引入标准及合规要求的人员之间引入制衡机制。
建立适当的监控和制衡机制，以指导管理层的努力，可能是数据治理最重要的职能之一。
7. 标准化
数据治理将引入并支持企业数据的标准化。
并非所有事物都能标准化，也不应该标准化。但是，实现数据标准化是许多高价值的商业和IT项目的先决条件。如果没有数据治理和管理，就无法以可持续的方式实现数据标准化。
8. 变更管理
数据治理将支持对参考数据值和主数据及元数据结构/使用的主动和被动变更管理活动。
如果你想要确保涉及数据的项目能够持续成功，那么你需要控制数据的变化。是的，有些数据确实需要频繁更新。而其他数据，比如地址中的“州/省”字段的有效值列表，则应该很少改变，并且只有在经过深思熟虑和影响分析之后才能改变。大多数数据治理项目都会参与与数据相关的变更管理活动，即使只是将变更通知活动纳入数据管理员的责任范围。
这些原则渗透在所有成功的数据治理和数据管家项目、流程和项目中。它们是帮助利益相关者共同解决组织中固有的数据相关冲突的原则。
