数据伦理和数据治理密切相关，因为两者都专注于负责任的数据管理，但涉及其不同方面。数据治理是指组织为确保数据质量、安全性和遵守法律而使用的框架、政策和流程。另一方面，数据伦理处理的是指导如何收集、使用和共享数据以避免损害和促进公平的道德原则。治理为处理数据制定规则，而伦理则提供指导这些规则的基本价值观。例如，治理政策可能要求匿名化用户数据以满足隐私法规，但伦理原则会驱动决策，即使法律没有强制要求，也要尽量减少数据收集，从而超越合规要求。
它们之间关系的一个实际例子体现在用户同意的处理上。数据治理可能会强制执行加密或访问日志等技术控制措施，以符合 GDPR 的“被遗忘权”。然而，数据伦理会推动开发者设计用户友好的同意界面，清晰解释数据的使用方式，即使法规没有明确规定具体的 UI 要求。同样，在构建机器学习模型时，治理可以强制要求记录训练数据来源，而伦理则会质疑数据是否包含可能导致歧视性结果的偏见样本。这些伦理考量通常会塑造治理政策——例如，要求在部署 AI 系统之前进行偏见审计。
当两者整合时，效果最佳。没有治理，伦理意图缺乏实施结构（例如，团队想保护隐私但缺乏强制执行数据保留限制的工具）。反之，没有伦理的治理则可能导致僵化、只为勾选框而存在的流程，忽视意外损害。例如，一家公司可能严格遵守数据共享协议，但仍然通过聚合不当的数据集暴露敏感模式。开发者在此扮演关键角色：实施访问控制（治理），同时倡导对数据使用进行伦理审查（伦理），例如在日志中屏蔽可识别的信息。两者共同作用，创造出既符合规定又与更广泛社会价值观相符的系统。