数据治理通过影响系统和流程集成的可行性、成本和成功率，显著影响并购 (M&A)。在并购期间，公司必须评估目标组织数据的质量、结构和合规性。目标公司中糟糕的数据治理可能导致隐藏的风险，例如不一致的数据定义、未记录的所有权或不符合 GDPR 等法规。例如，如果一家被收购的公司缺乏清晰的数据沿袭或拥有未管理的重复记录，则合并客户数据库可能会容易出错，从而延迟集成时间表或增加清理成本。开发人员和技术团队经常面临意外的解决方法来调整不匹配的模式或解决冲突的访问策略，这会耗费资源。
集成数据系统的复杂性是另一个关键因素。并购通常需要合并由不同标准管理数据库、分析管道或云环境。例如，如果一家公司使用严格的基于角色的访问控制，而另一家公司依赖于临时权限，则协调安全策略将成为技术障碍。开发人员可能需要重建管道以规范数据格式或改造 API 以确保互操作性。一个真实的例子是合并客户支持系统，其中一家公司在具有严格 GDPR 合规性的关系数据库中存储用户数据，而另一家公司使用具有最少审计跟踪的 NoSQL 系统。如果没有统一的治理框架，这种差异可能会在合并后造成安全漏洞或运营效率低下。
最后，数据治理会影响监管和法律结果。收购一家数据实践不佳的公司（例如，缺乏足够的同意管理或薄弱的漏洞检测）可能会使合并后的实体面临罚款或声誉损害。例如，如果一家被收购的医疗保健提供商缺乏患者数据的适当审计跟踪，则合并后的组织可能会违反 HIPAA 法规。开发人员可能需要将加密或访问日志记录等合规机制改造到遗留系统中，这既耗时又昂贵。在尽职调查期间进行积极的治理评估有助于及早识别这些风险，从而使团队能够为修复制定预算或协商条款以抵消负债。总而言之，强大的数据治理可以减少集成意外，确保合规性并简化并购期间的技术工作流程。