数据治理项目的范围和焦点依赖于组织需求，但多数项目都包含如下内容： 1）战略（Strategy）。定义、交流和驱动数据战略和数据治理战略的执行。 2）制度（Policy）。设置与数据、元数据管理、访问、使用、安全和质量有关的制度。 3）标准和质量（Standards and Quality）。设置和强化数据质量、数据架构标准。 4）监督（Oversight）。在质量、制度和数据管理的关键领域提供观察、审计和纠正等措施（通常称为管理职责Stewardship）。 5）合规（Compliance）。确保组织可以达到数据相关的监管合规性要求。 6）问题管理（Issue Management）。识别、定义、升级和处理问题，针对如下领域：数据安全、数据访问、数据质量、合规、数据所有权、制度、标准、术语或者数据治理程序等。

正确答案是B: Data Governance 数据治理。

专业分析：
数据治理（Data Governance）是一个框架，用于确保数据的可用性、完整性、安全性和合规性。它涉及制定政策、程序和标准，以管理和保护数据资源。通过数据治理，组织可以有效识别、管理和解决数据相关的问题，从而保证数据的高质量和可靠性。

A: 数据监管合规（Data Regulation Compliance）主要是指遵守相关法律法规和标准，但它并不是专门用于识别和解决数据问题的工具。

C: 人力资源（Human Resources）主要负责管理组织中的人力资源事务，与数据问题的管理和解决无直接关系。

D: 管理（Management）是一个广泛的概念，虽然管理层可以在数据治理框架内起到重要作用，但它并不是专门用于数据问题的工具。

因此，数据治理（Data Governance）是识别、管理和解决数据相关问题的最合适工具。