机器学习中的数据治理确保用于构建和部署模型的数据的质量、安全性和可靠性。它建立流程和策略来管理数据在其整个生命周期中的过程，从收集到模型训练和部署。通过强制执行数据准确性、一致性和合规性标准，数据治理帮助开发者避免可能破坏机器学习系统的错误、偏见和法律风险。如果没有适当的数据治理，模型可能产生不可靠的结果或违反法规，从而导致昂贵的修复或失去信任。
数据治理的一个关键作用是维护数据质量，这直接影响模型性能。例如，如果训练数据包含重复项、缺失值或不一致的标签，模型可能会学习到错误的模式。数据治理实践，如数据验证检查、元数据标记和自动化清理流程，有助于解决这些问题。构建客户流失模型的开发者可能会使用数据治理工具来标记过时记录，或确保“购买历史”等特征在不同数据集之间标准化。数据治理还定义了所有权：如果数据源变得不可靠，明确的责任制可以确保及时修复。这减少了调试时间，并防止模型在生产环境中退化。
数据治理还解决合规性和安全性问题，这在处理敏感数据时至关重要。GDPR 或 HIPAA 等法规要求对个人信息进行严格控制。例如，训练医疗模型的机器学习团队必须对患者数据进行匿名化处理，并限制只有授权用户才能访问。数据治理框架强制执行加密、访问控制和审计跟踪以满足这些要求。开发者可以通过将数据治理检查集成到他们的工作流程中来获益——例如在云存储中使用基于角色的访问，或记录数据转换以便审计。此外，数据治理确保可追溯性。如果模型做出有偏见的决策，记录的数据血缘有助于追溯问题到特定的数据源或预处理步骤，从而实现更快的纠正。这种透明度对于维护用户信任和符合道德标准至关重要。