变更管理在数据治理中扮演着关键角色，它确保数据策略、流程或系统的变更能够得到有效采纳并持续执行。数据治理涉及定义如何管理、存储和使用数据，但如果团队不遵守这些规则，它们就毫无意义。变更管理通过解决人为和技术障碍，弥合了策略制定与实际实施之间的差距。例如，如果公司引入新的数据分类系统来提高安全性，开发者可能需要更新其应用程序以正确标记数据。如果没有清晰的沟通和培训，团队可能会抵制或误解变更，导致数据处理不一致。
数据治理中变更管理的一个关键方面是在过渡期间最大程度地减少中断。开发者通常工作在紧迫的期限下，突然的策略变化可能会产生摩擦。有效的变更管理包括分阶段推广、反馈循环和技术支持。假设一个组织正在从本地数据库迁移到云端系统。变更管理将包括记录迁移步骤、提供沙箱环境进行测试以及提供故障排除指南。这减少了错误和停机时间，确保开发者能够适应而不会延误项目。它还有助于识别治理策略中的漏洞，例如不明确的访问控制规则，这些漏洞可能只在实施过程中才会显现出来。
最后，变更管理确保长期遵守数据治理框架。随着工具和法规的发展，策略可能会过时。定期的审计、自动化合规性检查和迭代更新可以保持治理实践的相关性。例如，如果一项新的数据隐私法要求更严格地处理用户同意，变更管理将涉及更新 API、重构代码库以及培训开发者适应修订后的工作流程。通过将治理嵌入到日常开发实践中——例如通过 CI/CD 流水线进行数据质量检查——团队将变更视为其工作流程的自然组成部分，而非破坏性的强制规定。这种积极主动的方法在不牺牲敏捷性的情况下维持了治理。