数据治理框架是管理组织数据资产的一种结构化方法。它定义了策略、角色和流程，以确保数据准确、安全并符合法规。可以将其视为一组规则和指南，帮助团队在不同系统中一致地处理数据。例如，框架可能指定如何存储客户数据、谁可以访问以及如何跟踪更改。这种结构可以防止多个团队或系统与相同数据交互时出现混乱，从而减少错误和重复。
典型的框架包括三个核心组件：策略、角色和流程。策略概述了诸如数据分类（例如，公共与机密）或保留期限之类的规则。角色分配职责，例如执行质量标准的数据管理员或实施访问控制的工程师。流程涵盖诸如数据沿袭跟踪（记录数据来源及其转换方式）或用于合规性的审计日志记录之类的工作流程。例如，医疗保健应用程序可以使用框架来确保患者数据已加密（策略），由指定的团队管理（角色）并按季度进行审核（流程）。诸如元数据存储库或访问管理系统之类的工具通常支持这些组件。
对于开发人员而言，框架提供了关于如何在代码和基础设施中处理数据的清晰性。如果框架规定敏感数据必须在测试环境中进行掩码处理，则开发人员可以集成诸如哈希库或特定于环境的配置文件之类的工具。框架还有助于通过强制执行一致的模式或命名约定来避免技术债务，从而更易于维护代码。例如，构建微服务的团队可以使用共享数据目录来确保所有服务以相同的方式解释“user_id”字段。通过与治理规则保持一致，开发人员可以减少返工，并专注于解决业务问题，而不是修复与数据相关的错误。