数据治理通过建立规则和标准来直接影响数据建模，这些规则和标准指导着数据结构的设计。治理政策定义了数据质量、安全性、合规性和所有权的要求，开发人员必须将这些要求嵌入到其模型中。例如，如果一项治理政策强制要求个人身份信息（PII）必须加密，则数据建模师会设计表或字段来存储加密值并排除明文存储。同样，来自治理的访问控制规则可能要求模型包含元数据标记（例如，将数据分类为“机密”或“公共”），然后这会驱动应用程序在查询期间如何强制执行权限。
治理还通过标准化定义和文档来确保系统之间的一致性。例如，治理框架可能要求所有与客户相关的数据模型与集中定义的“客户”实体对齐，指定“customer_id”格式、地址字段或命名约定等属性。这可以防止团队创建冗余或冲突的模型，减少后续的集成挑战。一个实际示例：零售公司可能强制要求每个产品数据库都包含“SKU”、“manufacturer_id”和“category”字段，并有严格的数据类型定义（例如，SKU 为 VARCHAR(20)）。数据建模师必须遵守这些规则，确保电子商务、库存和分析系统之间的互操作性。
最后，治理会影响数据质量和生命周期管理如何构建到模型中。治理规则通常要求进行验证检查、审计跟踪或保留政策。数据建模师可能会添加约束（例如，用于验证电子邮件格式的 CHECK 约束）或时间戳来跟踪记录的创建/修改。例如，医疗保健应用程序的数据模型可能包含“last_updated_by”和“expiration_date”字段，以遵守关于可审计性和数据保留的治理政策。这些设计选择直接将治理要求转化为技术实现，确保模型在无需事后修复的情况下支持合规性。这种积极主动的方法减少了技术债务，并从一开始就使模型与组织优先级保持一致。