集中式和去中心化数据治理的区别在于决策权和对数据的控制如何在组织中分配。在集中式模型中，单个团队、角色或工具集为整个组织建立并执行数据策略、标准和访问控制。这可以创建一致性，但可能会限制灵活性。在去中心化模型中，所有权和决策权分布在各个团队或领域中，从而实现本地化的自主权，但需要协调以避免碎片化。
在集中式方法中，核心团队（例如，数据治理办公室）定义诸如数据分类模式、保留策略或访问权限之类的规则。 例如，银行可能会使用集中式系统来确保客户数据在所有服务中以统一的方式加密，以满足法规要求。诸如企业数据目录或集中式访问管理系统（例如 Apache Ranger）之类的工具通常会强制执行这些策略。这减少了重复并确保了合规性，但如果团队需要例外或更快的迭代，则可能会造成瓶颈。开发人员在请求访问新数据集或提议架构更改时可能会遇到延迟。
去中心化治理将责任转移到特定领域的团队。 产品工程团队可能会定义自己的数据质量检查，而分析团队则独立管理其 BI 工具。 例如，一家科技公司可能会允许其机器学习团队自行管理训练数据存储格式，而网络团队则单独处理用户分析。 这加快了决策速度，但也存在不一致的风险，例如各个团队对“活跃用户”的定义存在冲突。 为了缓解这种情况，组织通常会使用混合方法：设置全局护栏（例如，“所有 PII 都必须被屏蔽”），同时允许团队级别的自定义。 去中心化系统中的开发人员可能会使用诸如去中心化数据网格架构或团队特定的元数据存储库之类的工具。
选择取决于组织的规模和需求。 集中式治理适用于统一性至关重要的高度监管行业（医疗保健、金融）。 去中心化模型适合优先考虑速度和领域专业知识的敏捷工程文化。 开发人员应考虑集成方面的挑战：集中式系统需要强大的 API 和自动化来避免瓶颈，而去中心化系统则需要强大的元数据跟踪和跨团队协作工具（例如，用于数据管道的合约测试）来保持一致性。