数据治理通过建立规则、标准和流程来确保数据的一致性、可信度和与组织目标的对齐，从而直接影响数据集成。当从多个来源集成数据时，治理框架定义了如何对数据进行分类、存储、转换和访问。例如，治理策略可能要求元数据标记来跟踪数据沿袭，强制执行模式的命名约定，或者强制执行验证规则来过滤掉摄取期间的低质量记录。如果没有这些保障措施，集成可能会产生不可靠的数据集、重复的条目或不匹配的格式，从而导致应用程序或分析中的下游错误。
一个关键的实际影响是数据质量和合规性。治理策略通常包括验证检查（例如，确保电子邮件字段与正则表达式模式匹配）或数据清理步骤（例如，删除空值），这些步骤必须嵌入到集成管道中。例如，一个集成来自 EHR 系统的患者记录的医疗保健应用程序可能会使用治理规则在合并数据集之前匿名化敏感数据。同样，治理中定义的访问控制（例如，将 PII 限制为授权系统）会影响集成工具如何验证和路由数据。实施这些管道的开发人员必须围绕这些约束进行设计，这会影响工具选择（例如，选择具有内置治理功能的 ETL 工具）或需要自定义脚本来执行策略。
最后，治理会影响可扩展性和协作。清晰的数据所有权和文档（治理的一部分）减少了集成新来源时的歧义。例如，一个治理目录，记录了哪个团队拥有客户数据库，可以帮助开发人员更快地解决模式冲突。治理还标准化了系统之间的 API 或数据合同，确保集成在系统发展时保持可维护性。例如，一家合并电子商务和库存数据的零售公司可能会使用治理要求的 API 响应时间的 SLA 来避免集成瓶颈。虽然治理增加了前期的设计工作，但它最终通过防止难以调试或扩展的临时、不一致的集成模式来减少技术债务。