数据治理通过确保数据的准确性、一致性和可追溯性来改进监管报告，从而直接支持遵守法律和行业标准。 监管报告通常要求组织定期向当局提交详细的、经过验证的数据。 如果没有适当的治理，数据可能缺乏满足这些要求的质量或结构，从而导致错误、延迟或处罚。 通过建立明确的数据管理策略，治理框架有助于标准化数据的收集、存储和处理方式，从而更容易生成符合监管期望的报告。
数据治理的一个主要好处是它在执行数据质量方面的作用。 例如，GDPR 或巴塞尔协议 III 等法规要求准确跟踪和报告特定的数据属性（例如，客户同意状态或风险敞口指标）。 治理流程（例如，验证规则或自动检查）确保这些属性得到一致记录且没有错误。 开发人员可以使用数据库中的模式验证器或 ETL 管道中的自动测试等工具来实现这些检查。 这减少了报告周期期间的手动清理，并确保数据已准备好进行审计。 此外，元数据管理（一种核心治理实践）有助于记录数据字段的来源和含义，从而阐明监管计算（例如，资本充足率）的推导方式。
最后，数据治理增强了可追溯性和问责制，这在监管审计期间至关重要。 治理框架通常包括日志记录机制来跟踪数据沿袭 - 显示数据如何从源系统移动到报告。 例如，如果监管机构质疑财务报告中的某个数字，开发人员可以使用沿袭工具将其追溯到原始交易记录、应用的转换以及每个步骤的所有权。 这种透明度降低了合规风险并加快了审计解决。 Apache Atlas 等工具或数据管道中的自定义日志记录可以自动执行沿袭跟踪，确保开发人员在没有额外开销的情况下保持可见性。 总而言之，治理将监管报告从被动的、容易出错的任务转变为结构化的、可重复的流程。