数据治理通过定义角色、权限和策略，使用基于角色的访问控制 (RBAC) 来强制执行对数据的结构化安全访问。RBAC 根据预定义的角色（例如，“管理员”、“分析师”、“查看者”）而不是单个用户来分配访问权限。数据治理框架集成 RBAC，以确保只有授权的角色才能访问、修改或删除特定的数据资产。例如，在医疗保健系统中，“医生”角色可以访问患者记录，而“计费”角色只能查看保险详情。治理策略定义这些角色，将其映射到数据分类（例如，公开、机密），并通过访问控制工具自动化强制执行。这减少了人为错误，并通过限制敏感数据的暴露来确保遵守 GDPR 或 HIPAA 等法规。
数据治理中的 RBAC 实施依赖于将角色与组织层级结构和数据敏感性对齐。开发人员通常将 RBAC 与身份管理系统（例如，Okta，Azure AD）集成，以自动化角色分配。例如，金融机构可能会在其数据库系统中使用职位名称来自动分配“出纳员”或“审计员”等角色。数据治理还需要审计 RBAC 配置，以检测权限过高的角色或未经授权的访问。记录访问尝试和定期审查可确保角色随着团队或法规的变化而保持最新。Apache Ranger 或 AWS IAM Policies 等工具可帮助以编程方式强制执行 RBAC 规则，允许开发人员定义基于 JSON 的策略，根据角色限制数据库查询或 API 调用。
数据治理中 RBAC 面临的挑战包括管理角色蔓延（过多重叠角色）和确保最小权限。例如，开发人员可能意外地授予只需要“读取”权限的角色“写入”访问权限，从而产生安全风险。最佳实践包括定期进行角色审查、使用基于属性的条件（例如，基于时间的访问）以及自动化角色分配/回收。在零售公司中，季节性承包商在合同结束后可能会被撤销临时的“库存查看者”角色。开发人员可以利用脚本或基础设施即代码 (IaC) 工具（如 Terraform）来维护跨系统的一致性。通过将 RBAC 与数据治理相结合，组织可以在安全性与可用性之间取得平衡，确保数据在不损害完整性的情况下可供需要的人访问。