数据治理在确保合规性方面扮演着关键角色，通过建立清晰的流程、政策和责任机制，管理组织内数据的使用方式。其核心在于提供一个框架，确保数据准确、安全，并符合法律和法规要求。例如，GDPR 或 HIPAA 等法规要求组织保护个人数据、追踪其使用情况并展示责任性。数据治理通过定义特定数据的所有者、如何分类以及采取哪些控制措施来限制访问，从而满足这些需求。缺乏治理，组织可能面临数据管理不当的风险，导致数据泄露、罚款或法律诉讼。
数据治理在合规性中的一个关键方面是维护数据质量和可审计性。合规性通常要求组织证明数据处理一致且透明。例如，SOX 等金融法规要求准确记录交易和财务数据的变化。数据治理强制执行数据验证、血缘追踪和审计日志等流程来满足这些要求。开发者可以实现自动化检查来验证数据格式、记录敏感数据库的访问日志，或创建元数据仓库来追踪数据来源。这些由治理政策指导的技术措施，确保数据保持可信和可审计，这在监管检查或内部审计期间至关重要。
最后，数据治理通过强制问责制并将技术实践与合规目标对齐来降低风险。它指定数据管理员或保管人等角色来监督合规任务，例如根据法规将数据分类为“机密”或“公开”。例如，开发医疗保健应用的开发者可以使用治理政策来确保患者数据加密，并且访问权限仅限于授权角色。治理还推动事件响应计划，例如 GDPR 等法律要求的数据泄露通知。通过将治理集成到系统设计中——例如在 API 中嵌入访问控制或自动化数据保留策略——开发者确保合规性融入工作流程，而不是作为事后补充。这种积极主动的方法降低了监管风险，同时培养了责任文化。