数据治理需要以下技术：
元数据管理：
确保数据的可发现性，包括存储数据资产信息、进行数据分类和追踪数据流向。
数据集成：
组合不同来源的数据资产，以便进行有效的数据管理和分析。
数据质量管理：
确保数据的准确性、一致性和完整性，包括数据检测、错误修复和数据规范化等。
数据安全：
保护数据免受未经授权的访问和泄露，包括数据加密、脱敏和访问控制等技术。
数据治理工具：
自动化执行治理任务，提高数据治理的效率和效果。
数据资产确权：
明确数据的所有权和使用权，为数据开放共享提供基础。
数据开放共享：
促进数据在不同组织和系统之间的流通和利用，实现数据价值的最大化。
数据隐私保护：
确保个人隐私和数据安全，遵守相关法律法规和行业标准。
数据整理：
包括数据结构化处理、数据质量评估及清洗、数据规范化、数据融合与摘取等，以支持数据的有效利用和管理。
数据建模与架构设计：
构建合适的数据模型，设计并优化数据仓库和数据湖架构，以支持复杂的数据集成需求。
数据服务：
提供高效的数据检索、查询和分析服务，使业务部门能够快速找到并利用所需数据资产。
AI驱动的数据分析：
利用人工智能技术提高数据处理效率和精准度，支持企业智能化决策。
这些技术共同构成了数据治理的体系，帮助企业实现数据的有效管理、高质量应用和安全保障。建议企业根据自身需求和实际情况，选择合适的技术手段，构建一个坚实、灵活和前瞻性的数据治理体系。