امنیت داده (Data security) شامل برنامه‌ریزی، توسعه و اجرای سیاست‌ها و رویه‌های امنیتی برای تأیید اعتبار، مجوز، دسترسی و حسابرسی مناسب از دارایی‌های داده و اطلاعات است. مشخصات امنیت داده بین صنایع و کشورها متفاوت است. با این وجود، هدف از اقدامات امنیت داده‌ها یکسان است و آن محافظت از دارایی‌های اطلاعاتی همسو با مقررات پنهان‌سازی داده‌ها، توافق‌نامه‌های قراردادی و نیازمندی‌های کسب و کار می‌باشد.
در هر سازمان در زمینه کسب و کار، فرایندها و فعالیت‌ها و سیستم‌های مختلفی وجود دارد که از داده‌های متنوع و گوناگون استفاده می‌کنند. داده یکی از حیاتی‌ترین عناصر یک سازمان است که در این میان برخی داده‌ها به دلیل داشتن جایگاه مهم‌تر در کسب و کار یک سازمان، حائز اهمیت هستند.
مدل‌سازی داده‌ها فرآیندی برای تشخیص، کشف، تجزیه و تحلیل و اندازه‌گیری الزامات داده، و سپس بازنمایی و برقراری ارتباط این نیازهای داده‌ای به شکلی دقیق به نام مدل داده است. مدل‌سازی داده‌ها را می‌توان یکی از مؤلفه‌های مهم مدیریت داده دانست.
معماری داده جزء اساسی مدیریت داده است. از آنجا که اطلاعات بیشتر سازمان‌ها بیش از آن است که افراد بتوانند آن را درک کنند؛ لازم است داده‌های سازمانی در سطوح مختلف نمایش داده شود تا قابل درک بوده و مدیریت بتواند درباره آن تصمیم‌گیری کند. محصولات معماری داده شامل توصیفاتی درباره وضعیت موجود، تعریف نیازمندی‌های داده، راهنمای یکپارچه‌سازی داده و کنترل دارایی‌های اطلاعاتی است.
حاکمیت داده (Data Governance) مجموعه‌ای از شیوه‌های استراتژیک است که برای سازماندهی و مدیریت داده‌ها به منظور اطمینان از کیفیت و دسترسی در طول چرخه عمر داده‌ها استفاده می‌شود. با وجود فرآیندهای حاکمیت داده، داده‌ها به جای نگهداری در سیلوها، در سراسر یک سازمان در نظر گرفته می‌شوند تا در دسترس بودن و بهبود یکپارچگی و همچنین محافظت از آنها مطابق با قوانین و آیین‌نامه‌های سازمانی و نظارتی باشد.
امروزه سازمان‌ها به بلوغ خوبی در حوزه IT و نرم‌افزارهای کاربردی رسیده‌اند و فرایندهای مشخصی برای تعریف برنامه کاربردی جدید و نحوه پیاده‌سازی و اضافه‌شدن آن به اکوسیستم برنامه‌های کاربردی وجود دارد. ولی این بحث در حوزه داده هنوز نابالغ است و این مسئله اهمیت حاکمیت داده را مشخص می‌نماید.
یکپارچه‌سازی داده فرایند تجمیع داده‌ها از منابع مختلف در یک قالب واحد است. این فرایند شامل فرایندهای دریافت داده، پاک‌سازی آن، ETL mapping و تغییر داده می‌باشد. هدف نهایی یکپارچه‌سازی داده پیاده‌سازی یک دید واحد روی همه مجموعه‌های منابع پراکنده داده است. داشتن این دید واحد منجر به بهبود نتایج در ابزارهای تحلیلی و هوش کسب‌وکار خواهد شد.