如今我们已经进入了大数据的时代，数据要为我们进行服务，就要对它进行正确的管理。数据管理是通过一定的方式和手段，确保数据在使用的生命周期内，具有高数据质量的能力，通过对其完全管理以实现业务目标。一站式数据治理能够帮使用者实现数据，在全生命周期内的高质量使用。下面我们一起来了解一下一站式数据治理的具体内容。

1.数据治理的目标

数据治理是一个比较宽泛的概念，既包括决策和规划也包括组织和治理的整个过程，数据治理需要采取一定的技术手段来进行。通过分析数据的成本，质量，可用性，安全性，一帮助数据的使用者进行决策，更大限度的节约资源，保证数据质量。数据治理的过程，本质上来说是一个风险控制的过程，也是数据利益大化的过程，是一种从源头上降低成本的方式。

2.数据治理的方式

数据治理由于目的和范围不同，治理方式也呈现多样化。治理可以委托专门的机构来进行，也可以在公司内部去进行。如果是某个专项化的数据治理，我们可以组建具有一定专门的技术人员的团队，运用适当的工具来进行。

3. 数据治理的应用

布局治理需要从全周期保证数据的质量，让数据的价值大化，在治理的过程中可能有不同的多个角色进行参与，从管理者和执行者的不同视角来参与治理。在数据治理的过程中，需要使用到方法论，并且应用具体的系统工具。这要注意的是不同的角色在数据治理中的任务不同，明确的组织分工可以保证数据治理的高效完成。

总的来说一站式数据治理首先要明确具体的治理目标，明确具体的治理对象，科学、合理的分工，从而能够从源头上识别风险，发现问题。团队中的每个成员都需要明确自己有什么具体的任务，要聘请专门的数据治理团队来进行，可以大大提高工作效率。在数据治理完成的阶段，还要通过一定的方式和手段来衡量治理的效果。