美國未來學家托夫勒（Alvin Toffler，1980）早於西元 1970 年代，指出人類歷史上有三次的波動，而第三次波動的科技化社會造成資訊的流通與運用增長，且每次波動皆大幅縮短變化的期間。直到西元 2015 年全球因數位發展掀起一股大數據熱潮的變化趨勢，並隨著 IoT（Internet of Things）物聯網時代、Cloud 雲端化時代的來臨，數據的增長一定將成為光速級的變化，也使得大家不得不重視數據爆炸的現況。
從資訊時代後期開始，推式（Push）與拉式（Pull）數位行銷方式誕生，到 Web3.0 更演變以智慧行銷方法推動銷售，其背後都脫離不了需要「數據」當做原料。根據獨立研究諮詢公司 SiriusDecisions 的研究指出，「主動維護銷售和行銷數據庫的公司與不做維護的公司相比，營收轉換率高出 66%」，由此可知數據應用的根本，將數據從產出、處理到消滅的每一個步驟，需要有一套管理方式，數據治理（Data Governance，中文亦稱為資料治理，數據治理二者意思相同）因此誕生。
過去的研究較少探討數據治理與數位行銷的關係，本研究經由文獻探討與分析採用個案研究調查法，蒐集及瞭解包括數位行銷之現況、數據治理發展及銀行個案，利用多個案方式，探討推拉式數位行銷、智慧行銷與數據治理之關係，及數據治理優化行銷價值方法，於本次研究探討其互動運用之關鍵成功因素，並加
入專家問卷強化本研究的分析信度與效度，以探討數據治理是否具有成為數位與智慧行銷之畫龍點睛能力。
利用 Gartner 所提出適應性數據治理，與文獻研究數據治理價值鏈模型，再對應 IBM 提出數據治理成功關鍵因素，分解成由基本至進階管理三層級，再將推拉式數位行銷及智慧行銷，也由淺入深（由單點、廣度、精度）分解成三層級，將個案近年所執行有關數位或創新的項目依所符合層級填入，以利了解個案於各項目所投入的內容及程度。最後再以財務資料、全球銀行排名及得獎狀況進行探討，並得到研究的目的為具有正相關的影響，可驗證數據治理在現代企業數位化轉型的業務發展的重要。

In the 1970s，American futurist Alvin Toffler (1980) pointed out that there have been three waves of change in human history, and the third wave, characterized by technological advancements, has led to an exponential growth in the circulation and utilization of information, with each wave shortening the duration of change. With the advent of the digital era in 2015, the trend of big data has emerged, driven by the rise of the Internet of Things (IoT) and cloud computing, resulting in an unprecedented explosion of data. Since the late Information Age, push and pull digital marketing approaches have emerged, and with the evolution to Web 3.0, smart marketing methods have become the norm, all relying on data as the raw material. According to research by independent consulting firm SiriusDecisions, "companies that actively maintain sales and marketing databases have a 66% higher revenue conversion rate compared to companies that do not." This underscores the fundamental importance of data application, and the need for a data governance framework to manage data throughout its lifecycle, from generation, processing to disposal.
Past research has paid limited attention to the relationship between Data Governance and Digital Marketing. This study employs a literature review and case study research method to collect and understand the current state of digital marketing, the development of data governance, and banking case studies. Multiple case studies are used to explore the relationship between push and pull digital marketing, smart marketing, and data governance, as well as methods to optimize marketing value through data governance. Expert questionnaires are also incorporated to enhance the analysis reliability and validity of this study, in order to investigate whether data governance can serve as a key success factor in digital and smart marketing.
By using Gartner's Adaptive Data Governance, the data governance value chain model from literature research, and IBM's proposed key success factors for data governance, the study decomposes data governance into three levels of basic to advanced management. Similarly, push and pull digital marketing and smart marketing are also broken down into three levels of shallow to deep (single point, breadth,
accuracy), and recent projects related to digital or innovation initiatives are filled in according to the corresponding levels achieved by the case study, in order to understand the content and extent of the case's investment in each project. Finally, financial data, global bank rankings, and awards are examined, and the research findings support a positive correlation between data governance and business development in the modern enterprise's digital transformation journey.

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