第二个维度“用数据治理”是与第一个维度紧密交织的，但又有其自身的目标和任务。虽然用数据治理的主体是多元化的，不限于政府，但政府确实是用数据治理体系中的主导者。由于数据时代的来临，政府治理的内容和方式发生急剧的变化。唐斯斯等就指出，政府用数据治理可以：（1）就公共服务而言，实现公共服务环境的开放化、公共服务方式的推送化、公共服务产品的个性化以及随需所想的公共服务；（2）就社会管理而言，实现“微”决策（运用数据挖掘发现分散、小概率事件背后的问题，发挥提前预警功能）、“被”决策（利用数据把握民意和民智，更多地参考和回应公众意愿）、“智”决策（通过数据分析形成精准报告和预测，有助于实时决策），让参与型社会实质化，更好地实施社会危机和风险治理；（3）就政府绩效管理而言，实现“用数据说话”的政府绩效评估、关联化评估（外部对政府的参与度、评价，内部对工作绩效、组织管理绩效、资金管理绩效、IT资产管理绩效等各种相关因素的综合评估）以及政府绩效的量化评估。而要实现大数据助推政府治理的目标，也同样需像企业治理数据那样对政府数据进行有效的治理，保证政府数据的安全可靠、有机融合、内部共享、分析利用，以及企业数据治理并不必做的对外开放。

　　把对数据治理和用数据治理更加充分地结合起来的政府数据治理以及基于数据的公共治理（data-based public governance），势必会有更重的规则创制任务。因为，除了对政府生成或获得的数据进行治理、保障这些数据的高质量和可用性的需要以外，政府应该如何通过政府信息公开、政府数据的收集和开放、电子政务的实施、政府数据利用与个性化管理、个性化服务的对接、政府数据与不同企业和社会组织数据的分享利用以及个人隐私的保护，来充分提升政府治理乃至公共治理的水平，都需要大量的法律、政策、指令、指导性意见等规则的支撑。这在其他国家的政府数据治理中已经有充分体现。如李重照等指出，这或许也可以理解为政府数据治理的第三个层面：数据环境治理，即对与数据相关的要素进行治理，通过完善政策法规、建立标准规范、保障数据安全，构建良好的“用数”环境。

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