在数据质量管理中，多个要素共同作用以确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。对于给定的选项：

A: **Data standards 数据标准**
- 数据标准定义了数据的格式、定义和规范，有助于确保数据的一致性和可互操作性。然而，数据标准本身并不是直接用于控制和评估数据质量，而是提供基础指南。

B: **Data quality metrics 数据质量指标**
- 数据质量指标直接用于衡量数据质量的不同方面，如准确性、完整性、及时性和一致性。它们是控制和评估数据质量表现的重要工具，因此非常适合用于数据质量管理的控制和表现评估。

C: **Business rules 业务规则**
- 业务规则用于确保数据符合企业特定的业务逻辑和要求。虽然它们在数据质量管理中起到关键作用，但更多用于数据质量的实施层面，而不是直接用于质量表现的评估。

D: **Data Governance 数据治理**
- 数据治理涉及策略、流程、和责任的框架，以确保数据的可用性、完整性和安全性。它是数据管理的全面策略，虽然对数据质量管理有重要影响，但还是一个更大的管理框架。

**专业分析**：

- **Data quality metrics 数据质量指标**（选项B）是直接用于衡量和控制数据质量的工具。它们提供了定量依据，使组织能够评估数据管理实践的效果，并通过反馈进行持续改进。通过明确的数据质量指标，组织可以清晰地知道在何处需要改进和加强数据质量管理。

因此，**数据质量指标**是最适合用于控制和执行数据质量管理的选项。