数据治理通过建立清晰的规则、流程和问责制来处理元数据管理，这些规则、流程和问责制用于如何定义、存储和使用元数据。元数据——关于数据的数据——包括技术细节，如模式、数据类型和沿袭，以及业务上下文，如所有权、使用策略和分类。如果没有治理，元数据可能会变得不一致、不完整或孤立，使开发人员很难信任或有效地使用它。治理框架确保元数据被视为关键资产，具有标准化的定义、集中的访问和可追溯的变更。例如，治理策略可能要求所有数据库表都包含对其用途、更新频率和敏感级别的描述，并通过部署期间的自动检查来强制执行。
一个关键方面是标准化。数据治理定义元数据模式和分类法，确保像“customer_id”或“PII”（个人身份信息）这样的术语在各个系统中得到一致的使用。当集成数据集或构建 API 时，开发人员会从中受益，因为标准化的元数据减少了歧义。像数据目录或元数据存储库这样的工具通常充当中心枢纽，由访问控制和审计日志管理。例如，一个团队可以使用 Apache Atlas 或内部工具来记录 Hadoop 表的沿袭，治理规则规定任何修改数据集的管道都必须更新其元数据以反映更改。这可以防止过时的模式描述导致集成错误的情况。
治理还强制执行元数据的质量和相关性。它指定角色（如数据管理员）来验证元数据的准确性或标记差距。例如，如果在没有描述的情况下向生产数据库添加新列，则治理过程可能会阻止部署，直到提供元数据为止。这有助于开发人员避免“黑盒”数据集，其中不清晰的结构会导致错误或返工。此外，治理将元数据与合规性需求联系起来，例如跟踪 GDPR 审计的数据沿袭或对敏感字段进行分类以强制加密。通过将元数据视为受管数据，团队可以自动化检查（例如，确保所有 PII 字段都被标记）并在数据管道中建立信任。