数据治理策略是一个正式的框架，用于定义组织如何管理、保护和使用其数据。它建立了清晰的规则、角色和流程，以确保数据准确、安全且符合法规。 对于开发人员来说，这意味着在构建或维护系统时，必须遵守数据收集、存储、访问和使用方面的标准。 该策略通常涵盖数据所有权、质量控制、安全协议和生命周期管理等领域，以确保每个人都遵循一致的实践。
从技术角度来看，数据治理策略可能要求开发人员实施特定的控制措施。 例如，通过身份和访问管理 (IAM) 系统中基于角色的权限来限制对用户凭据或支付信息等敏感数据的访问。 可以使用 Great Expectations 等工具在 ETL（提取、转换、加载）管道中强制执行数据质量检查，例如验证格式或消除重复项。 可以使用 Apache Atlas 等平台自动执行元数据管理，例如使用所有权详细信息或保留期限标记数据集。 这些技术保障措施确保数据在各个系统中保持可靠和可追溯。
数据治理策略对开发人员的实际影响包括与数据管理员、合规团队和其他利益相关者进行协作。 例如，如果某项策略强制执行 GDPR 合规性，则开发人员可能需要构建用于用户同意跟踪或数据删除工作流程的功能。 同样，数据访问的审计日志可能需要与 Splunk 或 Datadog 等监控工具集成。 虽然这些要求增加了复杂性，但它们降低了违规或监管罚款等风险。 设计良好的策略还可以简化工作流程，例如，标准化的架构或文档实践使团队可以更轻松地共享和重用数据，而不会发生冲突。