协作在数据治理中至关重要，因为它能确保不同团队共同努力，定义、实施和维护数据质量、安全性和可用性的标准。数据治理不仅仅是制定规则，更是协调技术、法律和业务需求。开发人员、数据工程师、合规团队和业务利益相关者都拥有独特的视角。例如，开发人员可能优先考虑可扩展的数据管道，而合规团队则关注 GDPR 等隐私法规。没有协作，这些团队可能会产生相互冲突的需求，导致效率低下或合规漏洞。定期沟通有助于平衡这些优先事项，创建适用于所有人的治理框架。
数据治理中协作的一个实际例子是设计访问控制。构建 API 的开发人员可能需要安全团队的输入来强制执行基于角色的权限，而业务分析师则需明确哪些用户角色需要访问特定数据集。如果这些团队不协作，API 可能会暴露敏感数据，或变得过于严格，阻止合法的使用场景。共享文档（例如 Confluence）或版本控制策略文件（例如在 Git 中）等工具可以帮助团队跟踪决策，确保每个人都遵循相同的规则。协作还能防止重复劳动——例如，避免两个团队因未协调而分别构建数据验证工具的情况。
最后，协作可确保治理能力随组织一起扩展。随着系统增长，孤立的团队可能会创建不一致的数据模式或重复的数据集。例如，营销团队对客户数据的标记方式可能与销售团队不同，导致分析结果不可靠。通过让开发人员参与跨职能治理会议，团队可以提前就命名规范、元数据标准或验证规则达成一致。CI/CD 流水线中的自动化检查（例如使用 Great Expectations 等工具）可以强制执行这些标准，但这仅限于团队协作定义需要检查的内容。这种共同所有权减少了技术债务，并使治理成为开发工作流程的自然组成部分，而非事后补救措施。