知识图谱通过提供结构化、互连的数据及其关系表示来增强数据治理。它们充当统一层，映射数据实体（例如客户、产品或交易）如何相互关联以及与治理策略相关联。这种结构使得跟踪数据沿袭、强制执行规则以及跨系统维护一致性变得更加容易。例如，知识图谱可以明确地将客户的电子邮件地址链接到存储它的数据库、使用它的应用程序以及限制其访问的隐私策略。开发人员可以查询该图谱，以快速识别依赖关系或合规性差距，而无需手动跟踪数据流。
一个关键优势是改进的元数据管理。知识图谱将元数据（如数据定义、所有权详细信息和分类标签）存储为节点和边，从而实现动态更新和实时可见性。假设生产数据库中的模式发生更改。该图谱可以通过更新表和列之间的关系来自动反映这一点，确保治理工具（例如，访问控制或审计系统）引用最新的结构。开发人员还可以使用诸如 SPARQL 或 Cypher 等图查询语言来验证规则，例如确保正确标记个人身份信息 (PII) 并且仅可供授权服务访问。这减少了手动检查并有助于防止错误配置。
最后，知识图谱通过将监管要求与数据一起建模来支持合规性和风险管理。例如，GDPR 规定用户可以请求删除数据。知识图谱可以映射哪些数据集包含用户数据、备份驻留在何处以及哪些流程处理删除请求。如果用户调用他们的“被遗忘权”，该图谱会提供一个明确的路径来识别和删除他们在系统中的数据。同样，访问控制策略可以表示为角色、数据集和权限之间的关系，从而更容易审计谁有权访问什么。通过集中这些连接，知识图谱将治理从碎片化的过程转变为可跟踪的自动化工作流程。