数据治理通过建立结构化的策略和流程来支持数据沿袭，确保数据在系统中流动的准确性、透明度和可靠性。数据沿袭——追踪数据的来源、移动和转换——需要一个基础框架来维持一致性，而数据治理通过标准化的元数据管理、访问控制和文档实践提供了这一框架。没有治理，沿袭追踪可能缺乏统一性，从而更难有效信任或使用数据。
治理支持沿袭的一个关键方式是通过元数据管理。治理策略定义了如何收集、存储和更新元数据（例如，数据源、转换、所有权）。例如，治理框架可能要求团队在每次 ETL 管道修改数据集时，在集中式目录中记录模式更改。Apache Atlas 或 AWS Glue Data Catalog 等工具可以强制执行这些规则，确保沿袭图谱自动反映更改。这种标准化有助于开发人员将错误追溯到其源头，例如识别管道中错误的转换步骤。
治理还通过强制问责制和合规性来支持沿袭。访问控制和审计跟踪是常见的治理要求，它们确保只有授权用户才能修改数据或其元数据，从而降低未记录更改破坏沿袭准确性的风险。例如，如果开发人员在未经适当批准的情况下更新数据库列，Collibra 等治理工具或自定义基于角色的访问控制 (RBAC) 系统可以标记更改并要求提供文档。这创建了一个可靠的审计跟踪，使沿袭对合规性报告或调试非常有用。通过将治理检查集成到 CI/CD 管道中，团队可以在部署代码更改之前自动验证沿袭完整性，从而防止生产环境中出现问题。