数据治理通过建立标准化的策略、流程和工具来促进组织内部的数据集成和可访问性，从而解决数据孤岛问题。当团队或部门独立存储和管理数据，通常使用不兼容的格式、定义或系统时，数据孤岛就会形成。治理框架通过定义明确的数据所有权、元数据管理和互操作性规则来对抗这种情况。例如，一项治理策略可能要求团队将数据集记录在共享的元数据存储库中，从而更容易发现和理解存储在独立系统中的数据。这减少了重复，并确保数据被视为共享资源而不是团队特有的资产。
治理的一个关键方面是强制执行数据格式、模式和访问方法的一致性。例如，公司可能强制要求所有与客户相关的数据都遵循统一的模式，例如使用特定的字段命名约定（例如 customer_id 而不是 clientID）。这种标准化允许开发人员构建系统间的集成，而无需手动进行数据转换。治理还鼓励采用 API 或中间件来连接孤立的数据库。例如，集中式的 API 网关可以提供对遗留系统数据的安全访问，使应用程序能够检索信息而无需直接访问底层孤岛。数据目录或主数据管理（MDM）系统等工具通过映射孤岛间数据集之间的关系，进一步提供了帮助。
最后，治理流程通过分配数据质量和可访问性的责任来促进协作。跨职能团队可能负责审计孤岛并制定迁移计划，以将关键数据整合到数据湖或数据仓库等共享存储库中。例如，一个治理委员会可以优先将销售和市场数据迁移到基于云的数据湖屋，确保两个团队使用相同的数据集进行分析。定期审计和监控确保遵守这些策略，防止新的孤岛形成。通过将技术实践与组织目标对齐，治理将孤立的数据转变为一个有凝聚力的资产，开发人员可以可靠地访问并在应用程序中使用。