Které oblasti musíme řídit, aby nám naše data přinášela co největší užitek? Podívejme se na to z pohledu Data Management Association (DAMA), která rozděluje data management na následující činnosti.
Potřebujeme data ukládat a zpracovávat co nejlépe vzhledem k našim zdrojům a potřebám. Na začátku stojí datová architektura, analýza a design, tedy oblast Data Architecture, Analysis and Design.

Potřebujeme se o data starat po stránce administrace. Protože data bývají ukládána v databázích, jedná se o správu databází, Database management.

Málokdy pracujeme s veřejnými daty. Většinou potřebujeme data více čí méně chránit jak před neoprávněným přístupem, tak i před úmyslným poškozením. Musíme proto řídit bezpečnost dat, Data Security Management.
Jaký užitek by nám asi tak mohla dát data nesprávná, nepravdivá a nedostatečná? Potřebujeme řídit také kvalitu dat, Data Quality Management.
Zatímco některá data plní lokální účely a o jejich životě musí rozhodovat lidé, kteří je potřebují a nejlépe jim rozumí, jiná data mají charakter klíčových sdílených dat pro organizaci jako celek. K těmto datům se potřebujeme chovat jiným způsobem, organizačně i technologicky komplexnějším. Protože se jedná o data hlavní a data referenční, nazýváme to Reference and Master Data Management.
Čím komplexnější a komplikovanější jsou procesy, které v organizaci máme, čím více různých dat, různých aplikací, systémů potřebujeme ke splnění svých cílů, tím více roste potřeba využívat data pocházející z různých míst komplexně. K tomu slouží datové sklady a BI řešení, potřebujeme tedy Data Warehousing and Business Intelligence Management.
Vedle přísně strukturovaných dat budeme vždy potřebovat také data nestrukturovaná, zjednodušeně řečeno scanované dokumenty, obrázky. Práce s nimi je odlišná od zpracování jiných dat a jejím řízením se zabývá Document, Record and Content Management.
Data mohou být užitečná, když víme, co znamenají. Asi všichni známe případy, kdy jediné znalosti o datech byly v hlavách několika málo konkrétních lidí. Protože lidé zapomínají a odcházejí, musíme řídit také znalosti o svých datech, tedy Meta Data Management.

Podíváte-li se na soupis oblastí data managementu výše, možná vás zaujme, jak silně jsou orientovány na IT. Jistě, vše děláme jako službu, na jejímž druhém konci chceme vidět úspěch našeho podnikání. Ale byznys zde plní spíše roli zadavatele, někoho, kdo nám sděluje své potřeby. Je taková role postačující? Troufnu si tvrdit, že ne.

Proto vznikla disciplína, která usiluje o překlenutí tradiční hranice mezi IT a byznysem a snaží se dívat na data jako na pracovní nástroj, či dokonce podstatu našeho podnikání – Data Governance. Data governance nemá být IT iniciativou, ale společnou iniciativou IT a byznysu. V optimálním případě je data governance zastřešující složkou celého data managementu. Vše, co data management řídí, podléhá procesům data governance. Dá se říci, že data management může být prodlouženou rukou data governance. Možná ale tak daleko ještě nejsme a data governance bude pro většinu z nás zatím jen prodlouženou rukou řízení kvality dat (Data Quality Management).

Data nejsou samonosná. Nepřinesou užitek, nebudou-li sloužit v rámci smysluplných procesů, nebudou-li zpracovávána smysluplnými aplikacemi, integrována v rámci celku tak, aby mohla sloužit v pravý čas na pravém místě. Data management proto musí mít v nějaké podobě přesah do dalších oblastí. V určité chvíli už data management přestane být samostatnou disciplínou, ale stane se součástí jiných úkolů ať již byznys plánování, aplikačního vývoje nebo integračních úloh. Pokud se i v této chvíli podaří udržet data management jako koncepční, dobře řízený celek, pak jsme na správné cestě.