数据整理大数据治理的关键技术包括

大数据治理是确保数据质量、安全性和合规性的关键过程，其涉及数据的收集、存储、处理、分析和应用。在大数据治理中，关键技术包括：

1. 数据采集与集成技术：这涉及到从各种来源（如数据库、文件系统、网络等）采集数据，并将其整合到一个统一的系统中。关键技术包括ETL（提取、转换、加载）工具、数据湖、数据仓库等。

2. 数据质量管理技术：这涉及到确保数据的准确性、完整性和一致性。关键技术包括数据清洗、数据校验、数据验证等。

3. 数据安全与隐私保护技术：这涉及到确保数据的安全性和隐私性。关键技术包括加密技术、访问控制、身份验证、审计日志等。

4. 数据治理框架与方法论：这涉及到制定和实施数据治理策略和流程。关键技术包括数据治理模型、数据治理框架、数据治理方法论等。

5. 数据分析与挖掘技术：这涉及到对数据进行深入分析和挖掘，以发现有价值的信息和模式。关键技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、数据挖掘等。

6. 数据可视化与报告技术：这涉及到将数据分析结果以图形化的方式展示出来，以便更好地理解和解释数据。关键技术包括数据可视化工具、数据报告模板、数据仪表板等。

7. 数据生命周期管理技术：这涉及到在整个数据生命周期中进行有效的管理和控制，包括数据的创建、使用、存储、删除等。关键技术包括数据生命周期管理模型、数据生命周期管理工具、数据生命周期管理策略等。

8. 数据标准化与互操作性技术：这涉及到确保不同来源和格式的数据能够被正确地理解和使用。关键技术包括数据标准化标准、数据交换协议、数据格式转换等。

9. 云计算与分布式计算技术：这涉及到利用云计算和分布式计算资源来处理和分析大量数据。关键技术包括云存储、云计算平台、分布式计算框架等。

10. 大数据技术栈与工具：这涉及到使用一系列的大数据技术和工具来构建和管理大数据系统。关键技术包括Hadoop、Spark、Flink、Kafka、Elasticsearch等。