基准通过评估组织遵守既定数据管理政策、法规和最佳实践的程度来评估数据治理合规性。它们使用预定义的标准来衡量数据质量、安全性、隐私和问责制等方面。例如，基准可能会检查敏感数据是否加密、访问控制是否正确实施，或者数据更改是否存在审计跟踪。这些标准通常与 GDPR、HIPAA 或行业特定标准等框架相关联，以确保符合法律和运营要求。通过系统地根据这些指标对合规性进行评分，基准可以突出差距并提供可行的改进建议。
评估过程通常涉及自动化工具、人工审计和文档审查。自动化工具扫描系统以检查技术控制，例如加密标准或数据保留政策，而人工审计则验证用户访问批准或事件响应协议等流程。例如，基准可以使用像 Apache Atlas 这样的工具来验证元数据标签实践，或者运行脚本来检测数据库中未加密的个人身份信息 (PII)。文档审查确保策略清晰定义和传达，例如验证数据分类模式是否已文档化并可供开发人员访问。这种技术和程序检查的结合确保了全面评估。
一个具体的例子是基准如何评估 GDPR 合规性。它们可能会检查用户同意是否被记录并可检索存储（第 7 条），或者数据主体访问请求 (DSAR) 是否可以在规定的 30 天窗口期内处理。另一个例子是评估数据血缘：像 Collibra 这样的工具或自定义脚本可以追踪数据流，以确保它们不会跨越未经授权的地理边界，从而违反数据驻留规则。基准还测试灾难恢复计划——例如验证备份加密和恢复时间表——以确保数据可用性，这是一项关键的治理要求。通过关注特定的、可衡量的结果，基准将抽象的治理原则转化为开发人员可操作的技术任务。