数据治理通过建立清晰的策略、工具和流程，来支持混合云架构，以便在本地和云环境中一致且安全地管理数据。在混合设置中，数据通常在私有基础设施和公共云服务之间移动，从而在可见性、合规性和访问控制方面带来挑战。数据治理提供了一个框架来解决这些问题，它定义了数据的所有权、分类和使用规则，确保无论数据位于何处，都保持可靠且受到保护。例如，元数据管理工具可以跟踪敏感数据的位置，而自动化策略可以强制执行加密或访问限制，以便数据在环境之间转换。
一个关键的好处是确保数据处理的一致性。混合架构通常涉及多个存储系统（例如，AWS S3、Azure Blob Storage、本地数据库），它们具有不同的安全模型。数据治理标准化了这些平台上的加密、备份计划或保留策略等实践。例如，治理策略可能要求所有传输中的客户数据都使用 TLS 1.3 进行加密，无论它是从本地数据库移动到云分析服务，还是在云提供商之间移动。AWS Macie 或 Azure Purview 等工具可以扫描数据存储，以检测配置错误或不合规数据，从而降低违规或监管处罚的风险。
最后，数据治理简化了混合环境中的合规性。GDPR 或 HIPAA 等法规对数据的存储位置以及谁可以访问数据有严格的控制。在混合云中，治理工具可以自动执行合规性工作流程，例如使用地理限制标记数据，或在迁移之前自动编辑敏感字段。例如，医疗保健应用程序可能会使用治理策略来确保存储在公共云中的患者记录被假名化，而审计日志保留在本地系统中以用于法律目的。通过集中管理这些规则，开发人员可以专注于构建功能，而不是手动验证每个集成点的合规性。这减少了错误，并确保跨混合基础设施的无缝运营。