数据治理通过建立明确的政策、技术控制和责任结构来管理敏感数据，确保数据得到安全合规的处理。其核心在于定义敏感数据如何分类、谁可以访问以及如何在整个生命周期中受到保护。这包括创建数据使用规则、实施安全措施以及监控合规性，以降低数据泄露或滥用等风险。
首先，数据治理根据数据的类型和风险等级对敏感数据进行分类。例如，个人身份标识符（如社会安全号码）、健康记录或财务详情会被标记为“机密”或“受限”。分类决定了具体的处理规则，例如对静止数据或传输中的数据进行加密。开发者可以使用 AWS KMS 或 Azure Key Vault 等工具自动化加密过程，或在数据库中应用哈希进行假名化。然后，通过基于角色的权限——例如限制应用程序中特定用户角色对数据库的访问——或基于属性的策略（例如，只允许人力资源部门员工查看员工健康数据）来强制执行访问控制。Apache Ranger 或云 IAM 服务等工具可以帮助规范这些规则。
其次，治理通过记录数据流和审计跟踪来确保符合 GDPR 或 HIPAA 等法规。例如，记录对敏感数据库表的访问或跟踪客户记录的更改有助于证明责任。开发者可以集成 OpenAudit 等审计框架或使用云原生监控（例如 AWS CloudTrail）来跟踪活动。数据保留策略也得到执行——自动删除过期记录或安全归档。例如，可以安排 cron 作业清理过时日志，或使用 Apache NiFi 等工具自动化生命周期管理。定期审计验证控制措施是否按预期工作，例如进行渗透测试或扫描存储中未加密的敏感数据。
最后，治理包括事件响应和补救流程。如果发生数据泄露，预定义的应急手册会指导采取行动，例如撤销受损的访问密钥或通知受影响的用户。开发者可以实施针对可疑活动的自动化警报——例如通过日志中的异常检测来发现未经授权的访问。通过将技术安全措施与清晰的流程相结合，数据治理在降低风险的同时，使团队能够负责任地使用敏感数据。例如，医疗保健应用程序可以在测试环境中使用合成数据工具屏蔽患者姓名，确保合规性而不会阻碍开发流程。