大数据环境中的数据治理确保数据以一致、安全且符合法规的方式进行管理。它建立了规则和流程，以维护跨系统的数据质量、可访问性和问责制。在处理各种数据类型（例如，日志、用户行为、传感器数据）的大规模系统中，治理通过定义所有权、访问控制以及数据存储、处理和共享的标准来防止混乱。例如，治理策略可能会强制数据湖中数据集的元数据标记，从而使开发人员更容易跟踪数据沿袭并了解其来源。
治理的关键作用是降低安全性和合规性风险。大数据系统通常处理敏感信息（例如，用户 PII、财务记录），并且治理框架强制执行加密、匿名化和审计跟踪。例如，使用 Hadoop 的医疗保健应用程序可能会使用治理规则来确保在分析团队访问之前屏蔽 PHI（受保护的健康信息）。治理还有助于团队遵守 GDPR 等法规，方法是定义保留策略（在设定的时间段后自动删除用户数据）或限制云环境中的跨境数据传输。开发人员可以从明确的保障措施中受益，例如 Apache Ranger 等工具中基于角色的访问控制，这些控制限制了谁可以修改生产数据集。
最后，治理提高了协作和效率。通过标准化模式、命名约定和文档实践，团队可以避免冗余工作。例如，一家分析跨区域客户交易的零售公司可能会使用治理来确保所有管道中对“收入”的定义保持一致，从而避免报告中的不匹配。数据目录等治理工具还有助于开发人员更快地发现数据集，从而减少寻找信息所花费的时间。虽然治理增加了前期工作量，但它减少了技术债务（例如修复由于未跟踪的模式更改而导致的损坏管道），并确保数据对于决策而言仍然是值得信赖的。