数据治理对信息价值的提升体现在多个方面：
1. 数据质量提升：通过数据治理，企业可以确保数据的准确性、完整性、一致性及时效性，高质量的数据是发掘有效信息的基础，能减少由于数据错误导致的决策失误。
2. 数据标准化：数据治理推动了数据标准的制定和执行，使得跨部门、跨系统的数据具有可比性和互操作性，这有助于提取更具深度和广度的信息，并支持复杂的数据分析和挖掘。
3. 数据资产识别与管理：数据治理过程中的数据资产管理明确了企业的核心数据资源，比如主数据和参考数据，进而能够聚焦于最有价值的数据集，充分挖掘其潜在商业价值。
4. 法规遵从与风险管理：通过数据治理，企业可以更好地遵循数据保护法规，实施恰当的数据权限控制和隐私保护措施，避免因违规操作造成的信息失真或法律风险，同时也能确保信息安全，维护企业信誉和客户信任。
5. 数据洞察与决策支持：经过良好治理的数据能够为管理者提供全面而详尽的洞察，用于指导战略决策和日常运营，比如通过实时监控和分析关键业绩指标（KPI），快速响应市场变化，优化内部流程，提高效率和盈利能力。
6. 数据共享与协作：数据治理促进了企业内部及与其他合作伙伴之间的数据共享，打破信息孤岛，使数据能够在整个价值链中流动，创造更多的协同效应和创新机会。
综上所述，数据治理对于提升信息价值至关重要，它通过强化数据的可用性、可靠性和安全性，使得数据真正成为驱动企业持续发展和竞争优势构建的关键资源。
