数据治理通过建立清晰的策略、流程和问责制来支持数据安全，从而在数据的整个生命周期中管理数据。 数据治理的核心是定义谁可以访问特定数据、如何对其进行分类以及保护它所需的保障措施。 例如，治理框架可能会强制执行基于角色的访问控制 (RBAC)，以确保只有授权的开发人员或系统才能与敏感用户数据（如密码或支付信息）交互。 通过正式确定这些规则，治理可以减少歧义，并确保安全措施与业务需求保持一致，而不是临时决策。
数据治理的一个关键方面是确保遵守 GDPR 或 HIPAA 等法规要求，这直接关系到安全性。 治理框架记录数据流、保留策略和加密标准，从而更容易审计和验证安全实践。 例如，医疗保健应用程序可以使用治理策略来强制加密静态和传输中的患者记录，同时定义审计跟踪以跟踪访问。 开发人员可以从这些防护措施中受益，因为它们将复杂的法律要求转化为具体的**技术规范**，例如实施 AES-256 加密或自动保留六年日志。
最后，治理通过识别敏感数据并优先保护，从而实现主动风险管理。 通过数据分类（例如，将数据集标记为公共、内部或机密），团队可以按比例应用安全控制。 一个实际的例子是治理规则要求对访问包含客户 PII 的生产数据库进行多因素身份验证 (MFA)。 治理还简化了事件响应——如果发生违规，预定义的**所有权模型**（如数据管理员）可确保清晰的升级路径，而清单文档有助于快速评估受影响的系统。 对于开发人员来说，这意味着更少的消防演习和更结构化的安全工作流程，例如在出现未经授权的 API 访问模式时自动发出警报。