Der Data Governance Act (DGA) schafft einen rechtlichen Rahmen für den sicheren Datenaustausch in Europa. Mit einem Data Governance Framework gestalten Unternehmen und Organisationen interne „Leitplanken“, wie sie ihre Daten sicher und gesetzeskonform organisieren und zugleich optimal nutzen. Solche Data Governance Frameworks können sich dynamisch entwickeln und lassen sich an neue Anforderungen und technologische Entwicklungen anpassen.
Der englische Begriff „Framework“ heißt auf Deutsch übersetzt: „Rahmenstruktur“. In der digitalen Welt gibt ein Framework als Grundgerüst bestimmte Komponenten vor – etwa für die Softwaretechnik und -entwicklung.
Ein Data Governance Framework legt speziell fest, wie Unternehmen und Organisationen ihre Datenbestände sicher, effizient und in Übereinstimmung mit regulatorischen Standards verwalten. Zugleich definiert es die Bandbreite, innerhalb derer Unternehmen ihre Daten bestmöglich nutzen und als Treiber für Entwicklung einsetzen können.
Das Data Governance Framework ist nicht „in Stein gemeißelt“; es kann sich im Verlauf weiterentwickeln.
Dabei konzentriert sich ein Data Governance Framework auf übergreifende Richtlinien und Verfahren und legt beispielsweise fest, wer auf Daten zugreifen kann, wie sie gespeichert werden und welche Verantwortlichkeiten im Unternehmen bestehen. Es dient als Blaupause für alle datenbezogenen Aktivitäten und gilt für sämtliche Datenflüsse, Eingaben, Ausgaben, Speicherungen, Löschungen und für alle Standorte eines Unternehmens.
Um die Einhaltung der Richtlinien einer Daten-Governance kümmern sich einerseits die IT-Systeme selbst. Im Wesentlichen sind es jedoch die Mitarbeitenden, die sicherstellen, dass Verfahren und Technologien entsprechend des Frameworks verwaltet werden. Dabei kann ein Data Governance Framework Self-Service-Tools beinhalten, die Mitarbeitende je nach Rolle bei der Umsetzung der Richtlinien unterstützen.
Das Daten-Framework dient sowohl dem Schutz von Geschäftsgeheimnissen als auch der Privatsphäre von Mitarbeitenden sowie von Kund:innen. Dies kann beispielsweise IoT-Anwendungen für den Kundendienst betreffen – etwa für Warenkorbanalysen in Online-Shops. Weitere Beispiele finden sich im Fuhrparkmanagement und bei Finanzdienstleistungen. 
