数据治理通过建立清晰的策略、流程以及数据创建、维护和使用方面的问责制来确保数据的准确性。它的核心是定义跨系统的数据质量、验证和一致性的标准。例如，治理框架可能要求所有客户记录都包含必填字段（如经过正则表达式验证的电子邮件地址），或者财务数据接受自动检查以确保十进制精度。通过规范这些规则，组织可以减少因格式不一致、缺少值或手动输入错误导致的错误。开发人员在此发挥关键作用，将这些验证直接嵌入到应用程序或 ETL 管道中，确保在错误数据进入数据库之前对其进行标记或更正。
另一个关键方面是元数据管理和血缘跟踪。数据治理工具通常强制执行数据源、转换和所有权的文档记录。例如，如果销售报告使用来自多个 API 和数据仓库的收入数据，血缘跟踪可确保开发人员能够将差异追溯到特定来源。这种透明度有助于识别不准确之处可能来自哪里，例如过时的 API 端点或有缺陷的聚合查询。一个实际的例子是金融机构使用元数据标签来验证银行应用程序中的利息计算是否与批准的公式一致，从而防止未经审查的逻辑更改导致错误。
最后，治理通过数据管理员和审计流程等角色来强制执行问责制。管理员审查数据集是否符合准确性标准，而审计日志则跟踪谁修改了数据以及何时修改。对于开发人员而言，这意味着实现数据库模式的版本控制或写访问限制等功能。医疗保健应用程序可能会使用基于角色的访问来确保只有获得许可的员工才能更新患者记录，从而减少意外或恶意修改。然后，定期审计会将系统数据与源文档进行交叉检查（例如，验证数据库中的实验室结果是否与原始 PDF 报告匹配）。这些控制创建反馈循环，通过解决错误的根本原因来不断提高准确性。