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不同行业信息化发展水平不一样，对数据的依赖程度不一样，数据治理水平也不一样，金融行业及电信行业是我国数据治理起步较早并且发展较好的行业，具有很好的代表性。下面重点介绍这两个行业的数据治理情况。
1. 金融行业的数据治理
说到大数据应用所带来的颠覆性变革，没有一个行业比金融行业更加明显。从客户画像到精准营销，从风险管控到运营优化，几乎所有的业务环节都与大数据息息相关。
2018年5月，中国银行保险监督委员会（简称银保监会）发布《银行业金融机构数据治理指引》，从数据治理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现、监督管理等方面规范银行业金融机构的数据管理活动。这次是银保监会首次将数据治理提高到银行常规管理的战略高度，明确要将银行数据治理工作常态化、持久化，标志着我国银行业数据治理新时代的正式启幕。近年来，金融行业在数据治理方面具体以下特点。
（1）强调顶层设计，把数据规划好。
数据治理是一项长期、复杂的系统工程，要在组织、机制和标准等方面加强统筹谋划。
（2）健全治理体系，把数据管理好。
建立全局数据模型和科学合理的数据架构。
通过数据交换机制实现数据的有序流转和安全应用。
（3）加强安全管控，把数据保护好。
加强数据全生命周期安全管理，严防用户数据的泄露、篡改和滥用。
（4）强化科技赋能，把数据应用好。
数据治理的核心环节是数据应用，要提升数据洞察能力和基于场景的数据挖掘能力，为数据插上翅膀。
2. 电信行业的数据治理
近年来，随着国家大数据发展战略的加快实施，大数据技术创新与应用日趋活跃，产生和聚集了类型丰富多样、应用价值不断提升的海量网络数据，成为数字经济发展的关键生产要素。与此同时，数据过度采集与滥用、非法交易及用户数据泄露等数据安全问题日益凸显，做好电信行业网络数据的管理尤为迫切。为此，电信行业展开了以下几项重要工作。
（1）加快完善网络数据安全制度标准。针对《电信和互联网用户个人信息保护规定》等法律规定的要求，出台《网络数据安全标准体系建设指南》，建立网络数据分类分级保护、数据安全风险评估、数据安全事件通报处置、数据对外提供使用报告等制度，完善网络数据安全标准体系。
（2）开展合规性评估和专项治理。通过出台网络数据安全合规性评估要点，针对物联网、车联网、卫星互联网、人工智能等新技术新应用带来的重大互联网数据安全问题，及时开展评估工作。
（3）推进App违法违规收集使用个人信息专项治理行动，深化App违法违规专项治理，强化网络数据安全监督执法。
（4）强化行业网络数据安全管理。通过明确企业网络数据安全职能部门的职责，实施网络数据资源“清单式”管理。通过明确企业网络数据安全职能部门的职责，创新推动网络数据安全技术防护能力建设。通过加强网络数据安全技术手段建设，推动网络数据安全技术创新发展，完善数据防攻击、防窃取、防泄露、数据备份和恢复等安全技术保障措施，提升企业网络数据安全保障能力。
其他行业也在陆续开展数据治理工作，但相对而言，金融行业和电信行业做了更多的尝试，积累了大量的经验，已初步显现出数据治理带来的效益和前景。