数据治理通过优先考虑自动化、动态策略执行和持续监控来适应实时数据。传统治理模型通常依赖于定期检查和批处理，但实时数据要求在数据流经系统时进行即时验证、访问控制和合规性检查。例如，处理实时交易的金融应用必须验证数据质量（例如，确保金额是数字）并执行安全策略（例如，阻止未经授权的访问），同时不引入延迟。流处理框架（例如，Apache Kafka 或 Flink）等工具可以将治理规则直接集成到数据管道中，从而实现实时检查和转换。
一个关键的适应是转向元数据驱动的治理。实时系统会生成元数据（例如，数据血缘、使用模式），这些元数据必须实时跟踪和分析。例如，一个流式传输患者数据的医疗健康平台可能会使用元数据标签来强制执行 HIPAA 合规性，例如在数据到达分析工具之前自动编辑敏感字段。这种方法要求治理工具以与数据管道相同的速度运行，使用内存处理或轻量级数据库（例如，Redis）等技术来动态存储和更新策略。开发人员可以在其代码中实现钩子，以在特定阶段触发治理检查，例如当数据进入消息队列或被摄入数据库时。
另一个关键的适应是在严格治理与性能之间取得平衡。实时系统无法承担耗时的验证步骤，因此治理规则必须针对速度进行优化。例如，欺诈检测系统可能会对传入数据使用简化的模式验证（例如，JSON 模式检查），同时将更复杂的审计（例如，异常检测）推迟到下游服务。此外，必须在不中断数据流的情况下强制执行基于角色的访问控制 (RBAC)——Open Policy Agent (OPA) 等工具可以在毫秒内评估权限。开发人员还可以在高峰负载期间实现熔断器，以暂时绕过非关键治理步骤，从而在维护核心合规性要求的同时确保系统可靠性。