数据治理确保数据在整个组织中得到有效、安全和一致的管理。主要原则包括问责制、数据质量以及安全/合规性。这些原则帮助开发人员和团队构建可靠的系统，同时满足法律和业务需求。
首先，问责制明确了数据的所有权和责任。这意味着分配数据管理员或所有者等角色来监督数据集、定义使用规则并解决问题。例如，构建客户资料系统的开发人员可能需要咨询数据管理员，以了解“客户生命周期价值”是如何定义和计算的。如果没有问责制，团队可能会误用数据或误解指标，从而导致报告不一致或应用程序中的逻辑缺陷。建立所有权还有助于简化决策，例如批准访问请求或更新数据模式。
其次，数据质量确保信息的准确、完整和适用于目的。开发人员可以通过验证规则、自动检查和监控来执行此操作。例如，像“user_id”这样的必填字段中的空值应触发警报或阻止无效数据进入数据库。JSON 中的模式验证或 SQL 中的约束等工具可帮助在代码级别保持质量。定期审核数据集中的重复项或过时条目（例如，删除不活跃的用户记录）还可以防止错误传播到分析或机器学习模型中。
最后，安全和合规性保护数据免受未经授权的访问，并确保遵守法规。开发人员实施加密（例如，传输中的数据的 TLS，存储的 AES-256）、基于角色的访问控制 (RBAC) 和审计日志。例如，医疗保健应用程序可能会限制对患者记录的访问权限，仅限于特定角色，并记录每次访问尝试，以符合 HIPAA。合规性还涉及了解 GDPR 等地区法律，这些法律要求用户同意管理或数据删除工作流程等功能。通过将这些实践嵌入到系统设计中，开发人员可以降低法律风险并建立与用户的信任。