数据治理通过应用结构化框架来管理、保护和从缺乏预定义格式的信息中提取价值，从而处理非结构化数据。非结构化数据，如电子邮件、文档、图像和视频，带来了独特的挑战，因为它们不能整齐地 फिट（fit）到数据库或模式中。为解决此问题，治理策略着重于元数据标签、分类、访问控制和生命周期管理。例如，组织可以使用自动化工具扫描文档中的敏感关键词并应用标签（例如，“机密”）以确保符合政策。这种方法允许团队在不强制非结构化数据进入僵化结构的情况下对其进行组织和治理。
一个关键方面是使用元数据和分类法使非结构化数据可搜索和可操作。开发人员通常会实施像 Apache Tika 这样的工具用于内容提取或 Elasticsearch 用于索引，从而实现元数据驱动的搜索。例如，医疗保健系统可以为 MRI 图像标记患者 ID、日期和诊断代码，使其可用于审计或研究。访问控制也至关重要：AWS S3 等云存储系统允许使用存储桶策略根据角色限制对非结构化数据的访问，确保只有授权用户才能查看或修改文件。如果没有这些机制，非结构化数据由于蔓延和安全风险将成为负担。
最后，非结构化数据的治理需要持续的监控和合规性检查。数据丢失防护 (DLP) 系统或 AWS Macie 等工具会扫描非结构化格式中的敏感内容（例如，信用卡号），触发警报或自动 redaction。保留策略确保数据不会被保留超过必要的时间——在设定的时间段后自动删除过时的日志或存档的电子邮件。开发人员在此处扮演着关键角色，通过将治理工作流集成到应用程序中，例如在文件上传时添加元数据或对存储的视频强制加密。尽管具有挑战性，这些步骤使非结构化数据变得可管理并与组织目标保持一致。