数据治理通过将策略和控制直接嵌入到数据处理流程中，与数据管道集成。 这确保了从摄取到消费的每个阶段都满足数据质量、安全性和合规性要求。 例如，当数据在管道中移动时，可以自动应用数据验证、加密或访问控制等治理规则。 开发人员使用工具或自定义代码来实现这些检查，确保只有格式正确、安全且经过授权的数据才能向下游推进。 这种集成可以防止诸如损坏的数据或未经授权的访问之类的问题在系统中传播。
一个实际的例子是如何将数据质量检查添加到管道工作流中。 假设一个管道提取客户记录。 治理规则可能需要验证电子邮件格式、确保电话号码遵循特定模式，或者检查用户 ID 等强制字段。 Great Expectations 或 Apache NiFi 等工具可以自动执行这些验证，标记或隔离失败的记录。 同样，像社会安全号码这样的敏感数据可以在摄取期间使用库或服务（例如，AWS KMS）进行加密，然后再进行存储。 这些步骤确保符合 GDPR 或 HIPAA 等法规，同时保持管道效率。
最后，治理通过元数据跟踪和沿袭与管道集成。 Apache Atlas 或 OpenMetadata 等工具记录数据来源、转换和访问历史记录。 例如，处理销售数据的管道可能会记录哪个团队访问了数据、如何转换数据以及将数据发送到何处。 此沿袭有助于审计人员将数据泄露或错误追溯到其来源。 开发人员还可以在 Apache Airflow 或 Snowflake 等工具中强制执行基于角色的访问控制 (RBAC)，确保只有授权用户才能触发管道或查询敏感数据集。 通过将治理嵌入到管道中，团队可以在敏捷性和责任性之间取得平衡，从而在不牺牲开发速度的情况下降低风险。