云环境中的数据治理确保数据以安全、一致的方式进行管理，并符合法规要求，同时保持对授权用户的可访问性。 它涉及定义策略、角色和流程，以控制数据在云服务中的存储、处理和共享方式。 例如，使用 AWS 或 Azure 的公司可能会强制执行规则来对敏感数据（如客户 PII）进行分类并自动加密，根据角色限制访问，以及审核使用情况以满足 GDPR 或 HIPAA 要求。 如果没有治理，随着云环境的扩展，可能会出现数据蔓延、安全漏洞或合规性违规。
数据治理的一个关键作用是维护数据质量和生命周期管理。 开发人员经常使用跨多个云服务（例如，S3 存储桶、BigQuery 表）的分布式数据集，并且治理确保数据保持准确、有据可查且可追溯。 例如，数据仓库中版本控制的模式可以防止冲突的定义，而自动保留策略会删除过时的日志，以降低成本和风险。 诸如 AWS Glue Data Catalog 或 Azure Purview 之类的工具可帮助跟踪数据沿袭，从而显示数据集的转换和使用方式 - 这对于调试管道或通过审核至关重要。 治理还可以标准化元数据（例如用于“生产”或“测试”数据的标签），从而使团队可以更轻松地协作而不会误解数据集。
最后，治理解决了云中的共同责任。 虽然提供商处理基础设施安全，但用户必须管理访问和使用。 例如，错误配置的 S3 存储桶暴露公共数据是用户端治理失败。 实施最小特权 IAM 角色、静态和传输中加密数据以及使用 AWS CloudTrail 或 Google Cloud 的数据丢失防护 API 等工具进行监视是切实可行的步骤。 治理还可以通过自动化进行扩展：基础设施即代码 (Terraform) 可以强制执行标记标准，而 CI/CD 管道会阻止违反策略的部署。 通过尽早集成治理，开发人员可以避免追溯合规性修复，并确保云数据保持可靠和安全。