数据治理是一种管理数据资产的实践，旨在确保质量、安全以及符合组织或监管标准。 它包括定义用于收集、存储、转换和使用数据的策略、角色和流程。 例如，治理框架可能要求对个人身份信息 (PII) 进行加密，或者对数据源进行文档记录以保持透明度。 开发人员通常通过元数据管理（跟踪数据定义）、访问控制（限制谁可以查看或修改数据）和审计跟踪（记录更改）与治理进行交互。 数据治理的核心是确保数据可信并符合业务目标，这对于决策和运营工作流程至关重要。
ETL（提取、转换、加载）流程直接受到数据治理的影响，因为它们处理数据的移动和转换。 在提取期间，治理策略可能会强制执行验证检查，以确保数据来自批准的来源并满足质量阈值。 例如，提取客户数据的 ETL 作业可能会拒绝缺少必需字段（如电子邮件地址）的记录。 在转换阶段，治理规则可以规定如何匿名化或聚合敏感数据，例如在加载到报告数据库之前屏蔽信用卡号。 最后，在加载期间，治理可确保数据以合规的存储系统落地，并具有适当的访问控制，例如静态加密的云数据仓库。 如果没有治理，ETL 管道可能会将错误、安全漏洞或不合规数据引入下游系统。
ETL 中治理的一个实际例子是强制执行数据沿袭跟踪。 如果报告显示不一致的销售数字，沿袭工具（例如 Apache Atlas 或自定义元数据存储库）可以通过 ETL 作业将数据追溯到差异的来源。 治理还决定了 ETL 工具的配置方式：开发人员可以使用集中式数据目录来验证转换之前的架构，或者在提取期间实施行级别安全性以根据用户角色过滤数据。 通过将治理检查嵌入到 ETL 管道中（例如在传输期间进行自动数据分析或加密），团队可以减少人工监督并确保大规模合规。 简而言之，治理提供了使 ETL 流程与组织标准保持一致的保障。