数据治理通过将数据质量、安全性和合规性集成到定义DevOps的自动化迭代工作流程中，与DevOps实践相结合。虽然DevOps侧重于通过协作和自动化加速软件交付，但数据治理确保这些过程中使用的数据是可信的、文档齐全的，并且符合法规要求。通过将治理检查嵌入到DevOps管道中，团队可以尽早解决与数据相关的风险，避免返工，并在不减慢开发周期的情况下保持合规性。例如，CI/CD管道中的自动化测试可能会验证数据模式或在部署之前屏蔽敏感信息，从而确保将治理作为常规工作流程的一部分来强制执行。
将数据治理与DevOps对齐的一种实用方法是使用基础设施即代码（IaC）和策略即代码工具。例如，团队可以使用Terraform或Kubernetes operators等工具来定义数据保留策略、访问控制或加密标准以及应用程序代码。这确保了治理规则在各种环境中都经过版本控制、测试和一致部署。同样，数据目录或元数据管理工具可以集成到部署管道中，以自动记录数据集、跟踪沿袭并标记不一致之处。在代码审查期间，开发人员可能不仅要验证应用程序逻辑，还要验证数据的处理方式，例如确保在测试环境中正确匿名化个人身份信息（PII）。
数据工程师、DevOps团队和合规性利益相关者之间的协作是关键。例如，构建处理客户数据的功能的团队可能会在其pull request过程中包含治理检查：自动扫描硬编码凭证，验证数据加密的单元测试，或者在合并之前获得数据管理员的批准。Prometheus或ELK Stack等监控工具还可以跟踪生产中的数据使用模式，从而提醒团队注意意外的访问或违规行为。通过将治理视为内置于工具和流程中的共同责任，DevOps团队可以减少技术债务，同时保持其数据驱动系统的可审计性和信任度。