数据治理通过建立规则、标准和流程来管理跨境数据流，确保数据在不同司法管辖区之间安全、合法地传输、存储和处理。其核心是遵守地区法律（如欧盟的 GDPR 或加州的 CCPA），并降低未经授权访问或数据泄露等风险。这包括定义数据分类、访问控制、加密和审计跟踪的策略。对于开发人员而言，这意味着构建能够以编程方式执行这些策略的系统——例如，标记敏感数据以限制传输，或对区域之间传输中的数据进行加密。
一个关键方面是应对相互冲突的法规。例如，GDPR 要求离开欧盟的个人数据符合“充分保护”标准，这通常通过标准合同条款 (SCC) 或约束性公司规则 (BCR) 等机制来实现。相反，中国的《个人信息保护法》(PIPL) 要求本地生成的数据必须留在中国境内，除非获得批准方可出口。开发人员可能需要在云平台（如 AWS 或 Azure）中实施地理围栏或数据驻留功能以遵守规定。另一个例子是俄罗斯的数据本地化法律，该法律要求某些数据类型必须存储在该国境内的服务器上。这迫使技术团队设计按位置划分数据的架构，使用诸如特定区域数据库或代理等工具。
开发人员还面临实际挑战，例如确保传输期间的数据完整性。诸如令牌化（将敏感数据替换为令牌）或假名化（掩盖标识符）等技术有助于减少暴露。带有加密插件的 Apache Kafka 或用于秘密管理的 HashiCorp Vault 等工具可以自动化合规性。此外，数据治理通常需要审计跨境数据流——这可以使用日志框架（例如 Elasticsearch）或云原生监控（例如 AWS CloudTrail）进行跟踪。通过尽早整合这些实践，开发人员可以避免返工，并确保系统随着法律演变而适应，在功能和跨境法律义务之间取得平衡。