数据整理大数据治理的关键技术是

大数据治理是确保数据质量和安全，以及有效利用数据的关键技术。它涉及多个方面，包括数据收集、存储、处理、分析和共享等。以下是一些大数据治理的关键技术：

1. 数据质量管理：数据质量管理是确保数据准确性、完整性和一致性的关键。这包括数据清洗、去重、格式统一、错误校正等操作。数据质量直接影响到数据分析的准确性和可靠性。

2. 数据安全与隐私保护：随着数据泄露事件的频发，数据安全和隐私保护成为大数据治理的重要任务。这包括数据加密、访问控制、审计追踪、合规性检查等措施，以确保数据在存储、传输和使用过程中的安全性和隐私性。

3. 数据集成与整合：数据集成是将来自不同来源的数据整合到一个统一的平台上，以便进行有效的分析和应用。数据整合技术包括ETL（提取、转换、加载）工具、数据仓库、数据湖等，它们可以帮助企业将分散在不同系统和数据库中的数据整合在一起，提高数据可用性和一致性。

4. 数据存储与管理：数据存储是大数据治理的基础，需要选择合适的存储技术和架构来满足数据量、性能和可扩展性的需求。数据管理包括数据生命周期管理、元数据管理、数据目录服务等，这些技术有助于组织和管理整个数据资产。

5. 数据分析与挖掘：数据分析和挖掘是大数据治理的核心，通过分析数据发现有价值的信息和模式。常用的分析方法包括统计分析、机器学习、深度学习等。数据分析工具和技术包括Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架，以及SQL、Python、R等编程语言。

6. 数据可视化与报告：数据可视化是将复杂的数据以图形化的方式展示出来，帮助用户更直观地理解数据。数据报告则是对数据分析结果的总结和呈现，包括仪表盘、报表、分析报告等。数据可视化工具和技术包括Tableau、Power BI、D3.js等。

7. 数据治理政策与规范：数据治理政策和规范是指导数据治理工作的法律和制度保障。这些政策和规范包括数据治理原则、标准、流程、角色和责任等，确保数据治理工作的有效性和合规性。

8. 数据治理工具与平台：数据治理工具和平台是实现数据治理工作自动化和智能化的工具。这些工具和服务包括数据资产管理、数据质量管理、数据安全监控、数据治理门户等，它们可以帮助企业更好地管理和优化数据资产。

总之，大数据治理是一个复杂而全面的任务，需要综合考虑数据质量管理、数据安全与隐私保护、数据集成与整合、数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据可视化与报告、数据治理政策与规范以及数据治理工具与平台等多个方面。通过实施这些关键技术，企业可以有效地管理和利用大数据资源，提高业务决策的准确性和效率。