数据治理的未来将侧重于更严格的法规、自动化和去中心化控制。随着数据量增长和隐私问题日益突出，组织需要采用更强大的系统来安全地管理数据，并遵守 GDPR 或 CCPA 等法律。 开发人员将在构建工具方面发挥关键作用，这些工具可以自动执行合规性检查、执行策略和跟踪数据沿袭。 例如，自动化系统可以标记包含个人信息的数据集，并应用访问控制，而无需手动干预，从而减少人为错误并确保一致性。
另一个趋势是转向去中心化治理模型。 组织将所有权分配给特定领域的团队，而不是依赖单个团队来管理所有数据。 这种方法通常称为“数据网格”，需要明确的元数据标准、访问控制和质量检查。 开发人员可以构建 API 或框架，使团队能够自行使用治理工具，同时遵守中心策略。 例如，云原生服务可以让营销团队使用隐私分类标记他们的数据集，而中央系统可以审计这些标签以进行合规性检查。 诸如区块链之类的技术也可能在医疗保健或金融等高风险行业中的不可变审计日志中得到利基应用。
最后，数据治理将更加集成到开发工作流程中。 用于数据策略的版本控制或用于架构验证的 CI/CD 管道等工具将帮助团队在数据生命周期的早期执行规则。 Apache Atlas 或 Great Expectations 等开源框架可能会发展为支持流数据系统中的实时治理检查。 开发人员也可能会看到对分析管道中差分隐私等隐私保护技术的更高需求。 例如，一个团队可能会实施一个系统，该系统在用户数据进入机器学习模型之前自动匿名化用户数据，从而确保合规性，而不会牺牲实用性。 这些变化将需要开发人员、法律团队和领域专家之间的协作，以平衡灵活性和问责制。