主动式数据治理和被动式数据治理代表了管理数据质量、安全性和合规性的两种截然不同的方法。主动式治理侧重于在问题发生之前，通过预先建立策略、控制和流程来预防问题。相比之下，被动式治理则在问题出现后（通常是对数据泄露、合规违规或用户投诉等事件的回应）解决问题。主要的区别在于时机和策略：主动式方法旨在通过规划最小化风险，而被动式方法优先解决 emergent 的问题。译注：emergent 意为“新出现的，突发的”。
主动式数据治理涉及设计内置 safeguard 和标准的系统。例如，开发人员可能在数据摄取过程中实现自动化数据验证检查，以确保 incoming 数据符合预定义的格式或质量阈值。访问控制可以在基础设施级别配置，例如在数据库中使用基于角色的权限来限制敏感数据只能由授权用户访问。主动式方法还包括对静态数据或传输中的数据嵌入加密，或设置监控工具来跟踪数据 lineage 和 usage pattern。这需要前期投入，例如编写脚本来强制执行 schema 一致性或将合规规则集成到 CI/CD 流水线中，但这减少了 downstream 出现错误或安全漏洞的可能性。通过及早解决风险，团队可以避免日后 costly 的修复。译注：safeguard 意为“保护措施”；incoming 意为“传入的”；usage pattern 意为“使用模式”；lineage 意为“血统，来源”（此处指数据来源/流转）；downstream 意为“下游”。
另一方面，被动式数据治理则由 immediate 的需求驱动。例如，如果开发人员发现 misconfigured 的 API endpoint 暴露了客户数据，他们可能会修补漏洞、审计日志以评估损害，并更新访问策略——所有这些都是事后行为。同样，一个团队可能只有在 analytics 报告因 dirty 数据而产生不正确的结果后，才会记录数据 lineage 或优化质量检查。被动式实践通常涉及“消防”：排查问题、在数据损坏后恢复备份，或在违规发生后调整策略以满足新的 regulatory requirement。虽然这种方法初始实现起来可能更快，但它承担了更高的长期成本风险，例如因数据泄露造成的声誉损害或因 hurried 修复产生的 technical debt。在被动式环境中工作的开发人员可能会花费更多时间进行调试，而较少时间构建功能。译注：immediate 意为“立即的”；misconfigured 意为“配置错误的”；analytics 意为“分析”；dirty 意为“不干净的”（此处指数据不准确/不一致）；regulatory requirement 意为“监管要求”；hurried 意为“匆忙的”；technical debt 意为“技术债务”。
总而言之，主动式治理通过前期的设计优先预防，而被动式治理则侧重于问题出现后进行响应。实施主动式策略的开发人员在开发周期的早期投入自动化、验证和监控。被动式场景下的开发人员通常依赖于事后分析和 ad-hoc 解决方案。两种方法之间的选择取决于组织的优先级、资源的可用性以及所管理数据的关键性。平衡这两种方法——例如，使用主动式 safeguard 并同时保持 incident response 计划——可以建立一个 resilient 的治理框架。译注：ad-hoc 意为“临时的，特别的”；safeguard 意为“保护措施”；incident response 意为“事件响应”；resilient 意为“有弹性的，可恢复的”。