数据治理指标是用于评估组织如何有效地管理、保护和利用其数据的可衡量数值。 这些指标帮助团队跟踪在数据质量、合规性、安全性和可用性等目标方面的进展。 对于开发人员来说，它们提供了关于数据实践是否符合策略以及需要在何处进行改进的具体反馈。 例如，指标可能衡量数据更新的频率、数据集中存在的错误数量或访问请求解决的速度。 通过量化这些方面，团队可以优先考虑修复并证明治理工作的影响。
常见的数据治理指标分为质量、合规性和运营效率等类别。 数据质量指标包括错误率（例如，缺失值或格式不一致）、完整性（填充的字段百分比）和准确性（数据反映真实世界实体的程度）。 合规性指标跟踪对 GDPR 等法规的遵守情况，例如按时完成的数据访问请求数量或已解决的审计结果。 运营指标侧重于流程：例如，载入新数据源所需的时间或未经授权的访问尝试频率。 开发人员可以使用这些来识别管道中的瓶颈或访问控制中的漏洞。 例如，ETL 作业中的高错误率可能会触发对验证规则的审查，而频繁的访问违规可能会导致更严格的权限设置。
对于开发人员来说，这些指标是将技术工作与更广泛的治理目标相结合的实用工具。 例如，实施数据沿袭跟踪可以帮助衡量数据流的文档化程度，这是合规性的关键要求。 监控数据管道中的模式更改频率或停机时间可以突出显示稳定性问题。 指标还可以通过将技术绩效转化为业务成果（如降低风险或加快决策速度）来实现与非技术利益相关者的协作。 通过将这些测量集成到监控系统（例如，仪表板或警报）中，团队可以主动解决问题，然后再升级，从而确保数据保持可靠和安全。