数据治理通过建立结构化流程来负责任地管理数据、确保合规并保护用户权利，从而应对 GDPR 和 CCPA 等数据隐私法规。它提供了一个框架，用于识别、分类和控制个人数据，使技术和操作实践符合法律要求。例如，GDPR 强制要求严格的同意管理和数据主体权利，而 CCPA 则侧重于透明度和消费者对个人信息的控制。数据治理通过策略、访问控制和审计机制，确保这些规则嵌入到系统中，从而降低法律风险并建立信任。
一个关键方面是实施技术措施来强制执行隐私原则。数据治理框架会映射敏感数据 resides（例如，数据库、日志）的位置，并应用加密、假名化或访问限制等安全措施。对于 GDPR 的“被遗忘权”，开发者可以构建 API 来跨系统删除用户数据，或者使用元数据标记来跟踪其流向。对于 CCPA 的“知情权”，数据目录或血缘工具可以通过显示收集了哪些个人数据以及如何使用这些数据来自动化响应消费者请求。基于角色的访问控制 (RBAC) 确保只有授权人员处理敏感数据，而审计日志则跟踪访问情况以便进行合规报告。
最后，数据治理通过监控和适应来确保持续合规。定期审计验证系统是否遵守策略，例如 GDPR 的数据最小化或 CCPA 的选择退出机制。自动化检查可能会标记存储中未加密的个人数据或记录未经授权的访问尝试。隐私影响评估 (PIA) 被集成到开发工作流程中，以便在部署新功能之前识别风险。例如，添加第三方分析工具的开发者将使用治理指南来评估其是否符合 GDPR 的跨境数据传输规则。通过将隐私嵌入到系统设计和操作中，数据治理有助于团队随着法规的变化而保持合规。