数据治理通过建立明确的政策、标准和流程，来一致地管理分散系统中的数据，从而解决分布式数据带来的挑战。在数据分散存储于多个位置、数据库或云平台的复杂环境中，数据治理可以确保无论数据驻留在何处，都能保持其准确性、安全性和合规性。这通过集中监督、元数据管理以及弥合独立系统之间差距的工具来实现。
数据治理应对分布式数据挑战的一个关键方法是强制实施统一的数据定义和元数据实践。例如，一家拥有区域数据库的跨国公司可能会使用集中式元数据目录来记录数据模式、所有权和使用规则。这可以防止不同区域的团队在访问相同数据时出现不一致。数据目录或模式注册表等工具帮助开发者正确发现和解释数据，即使数据存储在不同的格式中（例如，AWS S3 中的 JSON 文件与本地数据库中的关系表）。数据治理还强制执行数据质量检查，例如验证客户 ID 是否遵循全球统一的格式，从而减少跨系统共享数据时的错误。
另一个关键领域是访问控制和安全性。分布式系统通常涉及不同的权限模型（例如，云 IAM 角色与数据库用户组）。治理框架通过标准化身份验证和授权来解决此问题，例如要求所有数据存储都使用基于角色的访问控制（RBAC）。例如，一个医疗健康应用程序可能会强制要求在微服务之间传输患者记录时进行加密，无论这些服务是托管在 Azure 还是 Google Cloud 上。自动化策略引擎可以实时标记配置错误的权限，帮助开发者避免意外暴露敏感数据。这在保持团队选择首选工具的灵活性的同时，降低了风险。
最后，数据治理确保了分布式环境中的合规性和可审计性。GDPR 等法规要求跨所有存储位置跟踪数据沿袭和处理删除请求。治理策略可以实施日志管道，将来自多个来源（例如，Apache Kafka 日志、Snowflake 查询历史记录）的数据访问事件捕获到单个审计系统中。开发者可以使用这些数据来追踪用户的电子邮件地址如何从移动应用程序流向分析仓库，从而简化合规性报告。自动化数据沿袭图或保留计划程序（例如，删除 AWS Glacier 中已过期的备份）等工具将复杂的监管要求转化为技术团队可执行的任务。