数据治理框架由关键组件组成，这些组件定义了组织如何管理、保护和使用其数据。第一个核心要素是策略和标准，它建立了数据处理的规则。 这些包括数据质量、访问控制以及符合 GDPR 等法规的指南。 例如，一项策略可能要求静态加密敏感数据，而一项标准可能定义数据库表的命名约定。 开发人员通常通过代码来实现这些规则，例如 ETL 管道中的验证检查或 API 中的基于角色的访问控制 (RBAC)。 明确的策略减少了歧义并确保了跨系统的一致性。
第二个组成部分是角色和职责，它分配了数据管理的责任。 常见的角色包括数据管理员（执行策略）、数据所有者（监督特定数据集）和技术团队（构建治理工具）。 例如，数据管理员可能会审查模式更改以确保合规性，而开发人员可能会使用 Apache Atlas 等工具来自动化沿袭跟踪。 明确的所有权可以防止治理中的漏洞——例如未分类的数据或未受监控的访问。 技术团队还在构建审计跟踪方面发挥作用，例如在监控系统中记录数据访问，这有助于将问题追溯到其来源。
第三个关键要素是流程和工具，它们使治理能够运作。 这包括数据质量检查（例如，验证电子邮件格式）、元数据管理（例如，对数据集进行分类）和生命周期管理（例如，存档旧记录）。 开发人员可能会使用 Great Expectations 等工具进行自动数据验证，或者通过 cron 作业实施保留策略来删除过时的日志。 元数据工具帮助记录数据流，从而更容易排除管道故障。 例如，跟踪沿袭可确保在报告失败时，团队可以将其追溯到损坏的上游 API。 这些流程将抽象策略转化为可操作的、自动化的工作流程，这些工作流程可以随着数据的增长而扩展。