数据治理通过建立清晰的策略、角色和流程，使数据活动透明化、可追溯和可验证，从而确保可审计性。其核心在于定义数据的收集、存储、转换和访问方式，构建结构化的责任框架。例如，数据血缘工具可以跟踪数据在系统中的流动方式，而访问控制则限制谁可以修改或查看敏感信息。这些机制创建了可审计的轨迹，使开发人员和审计人员能够重现事件、验证合规性并发现差异。
数据治理实现可审计性的一种实际方式是通过日志记录和访问管理。系统可能会记录每次数据修改，包括谁进行了更改、何时发生以及修改了哪些具体值。例如，数据库可以使用触发器自动将用户电子邮件地址的更新记录到审计表中。基于角色的访问控制 (RBAC) 确保只有授权人员（例如管理员）才能执行关键操作，例如删除客户记录。这些日志和权限在审计期间至关重要，提供了数据处理符合 GDPR 或 HIPAA 等政策的证据。此外，自动化验证规则（例如确保“状态”字段仅包含预定义的值）有助于保持一致性，从而更容易在审查期间发现异常。
文档和标准化进一步增强了可审计性。数据治理通常要求进行元数据管理，明确记录数据定义、来源和转换逻辑等详细信息。例如，团队可以使用集中式元数据存储库来解释原始销售数据如何汇总到报告中。当模式和命名约定标准化时（例如，在所有数据库中都使用 customer_id 而不是 custID），审计人员可以更轻松地追溯数据流并验证数据完整性。在实际场景中，如果审计人员质疑财务报告的总额与源系统不符，维护良好的元数据和数据血缘记录可以揭示 ETL 作业配置错误。通过强制执行这些实践，数据治理将抽象策略转化为具体、可验证的行动，从而经受住审查。