组织通过定义明确的角色、策略和访问控制来处理治理框架中的数据所有权，以确定谁负责数据以及如何管理数据。数据所有权通常分配给特定的个人或团队（如数据所有者或管理者），他们负责监督数据的准确性、隐私性和合规性。治理框架通过概述数据分类、保留规则和访问权限的策略来正式确定这些职责。例如，金融机构中的数据所有者可能负责确保交易数据安全存储，并且只有授权人员才能访问。诸如基于角色的访问 (RBAC) 和审计日志之类的技术控制会强制执行这些策略，同时符合 GDPR 或 HIPAA 等法规。
一种常见的方法是区分数据控制者（决定如何使用数据）和处理者（代表控制者处理数据），如 GDPR 中所见。例如，医疗保健组织可能会指定合规官作为患者记录的控制者，而云提供商则充当处理者。技术团队实施加密、匿名化或访问层级以满足这些义务。在实践中，诸如身份管理系统（例如，Okta）或云原生服务（AWS IAM）之类的工具可以自动执行基于角色的权限分配。开发人员可能会集成 API，这些 API 在授予对敏感数据集的访问权限之前验证用户权限，从而确保以编程方式维护所有权边界。
当平衡数据可访问性与所有权控制时，就会出现挑战。例如，数据湖可能包含混合所有权数据集，需要元数据标记来跟踪管理情况。解决方案包括数据目录工具（如 Apache Atlas），这些工具可以映射数据沿袭和所有权，使其对开发人员和分析师可见。跨职能协作是关键：法律团队定义合规性要求，IT 强制执行技术保障措施，而数据所有者验证工作流程。零售公司可能会使用自动分类工具按地区标记客户数据，从而确保欧盟数据按照 GDPR 单独管理。通过结合明确的策略、技术强制执行和透明度，组织可以在实现安全、合规的数据使用的同时保持所有权清晰度。