2025年大学《数据科学》专业题库- 数据科学：数据治理与数据管理

2025年大学《数据科学》专业题库——数据科学：数据治理与数据管理考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（请将正确选项的代表字母填写在括号内）1.以下哪一项不是数据治理的核心目标？（A）A.提高系统性能B.提升数据质量C.确保数据安全与合规D.促进数据共享与使用2.在数据治理体系中，负责定义数据业务含义、规则和标准，并确保数据在整个组织内得到一致使用的是？（B）A.数据管理员B.数据所有者C.数据管家D.数据分析师3.以下哪个维度不属于常用的数据质量维度？（C）A.完整性B.一致性C.可视性D.及时性4.元数据按照来源不同，主要可以分为？（A）A.业务元数据、技术元数据、操作元数据B.内部元数据、外部元数据C.描述性元数据、管理性元数据D.结构元数据、非结构元数据5.旨在维护企业核心业务数据（如客户、产品、供应商等）的一致性、完整性和准确性的管理领域是？（D）A.数据仓库管理B.数据湖建设C.数据集成D.主数据管理6.以下哪种数据库类型最适合处理结构不固定、类型多样的半结构化和非结构化数据？（B）A.关系型数据库（RDBMS）B.文档型数据库（DocumentStore）C.键值型数据库（Key-ValueStore）D.图数据库（GraphDatabase）7.数据从各个源系统抽取、进行转换处理，然后加载到数据仓库中的过程称为？（C）A.ETLB.ELTC.ETLD.TEL8.数据仓库设计的核心模型之一，以一个中心事实表和多个维度表连接形式组织数据的是？（A）A.星型模型B.雪花模型C.模块化模型D.网状模型9.对敏感数据进行脱敏处理，使得数据在不泄露隐私信息的前提下仍能用于分析，这种数据管理技术属于？（D）A.数据压缩B.数据归档C.数据备份D.数据安全与隐私保护10.数据治理框架中，定义了数据相关的政策、标准、流程和角色职责的文档或体系通常称为？（B）A.数据字典B.数据治理蓝图C.元数据目录D.数据模型二、判断题（请将“正确”或“错误”填写在括号内）1.数据质量是数据治理的自然结果，无需额外投入资源进行管理。（错误）2.数据所有者通常也是数据的生产者。（正确）3.技术元数据描述了数据的技术特性和结构，例如数据类型、长度等。（正确）4.数据湖通常需要预先定义模式（Schema-on-Write）。（错误）5.数据湖House是数据仓库和数据湖概念的融合，试图结合两者的优点。（正确）6.数据备份的目的是为了快速恢复数据，而数据归档的目的是为了长期存储和合规。（正确）7.数据架构设计只需要考虑技术选型，与业务需求无关。（错误）8.数据治理委员会是数据治理的最高决策机构。（正确）9.数据集成仅仅是把数据从一个地方移动到另一个地方。（错误）10.主数据管理通常只关注企业内部的核心主数据。（错误）三、简答题1.简述数据治理对组织的主要价值。2.列举并简要说明至少四个关键的数据质量维度。3.什么是元数据？请说明业务元数据和技术元数据的主要区别。4.描述数据仓库与关系型操作数据库的主要区别。5.简述数据生命周期管理的主要阶段及其核心任务。四、论述题1.结合实际场景，论述数据治理与数据管理之间的相互关系和相互影响。请说明数据治理如何指导和规范数据管理活动，以及数据管理实践如何体现或挑战数据治理的要求。2.假设你所在的组织计划建设一个企业级的数据湖，请阐述在项目初期阶段，数据治理应该扮演什么样的角色，需要做哪些准备工作和规划。---试卷答案一、选择题1.A2.B3.C4.A5.D6.B7.C8.A9.D10.B解析：1.A:数据治理的核心目标是围绕数据本身，提升数据价值，确保其可用性、质量、安全与合规，促进共享。系统性能属于IT基础设施范畴，虽可能受数据处理影响，但非数据治理直接核心目标。2.B:数据所有者对特定数据域拥有最终定义权和管理权，负责业务规则、质量标准，协调各方使用。数据管理员侧重技术实现和管理操作。数据管家和分析师角色可能存在，但核心定义者通常指所有者。3.C:常见的数据质量维度包括完整性、准确性、一致性、及时性、有效性、唯一性等。可视性描述数据呈现方式，通常不作为独立的质量维度。4.A:元数据按来源分为描述数据本身内容的业务元数据，描述数据技术特性和技术实现的技术元数据，以及描述数据操作历史和过程的操作元数据。5.D:主数据管理专注于维护企业核心业务实体（如客户、产品、供应商等）的单一、准确、一致视图。6.B:文档型数据库设计灵活，适合存储和查询结构不固定、内容丰富的文档类数据，如日志、JSON、XML等。7.C:ETL（Extract,Transform,Load）是标准的数据集成过程，指抽取源数据，进行清洗、转换，然后加载到目标系统。8.A:星型模型是数据仓库中常见的设计，包含一个中心事实表和围绕它的多个维度表，结构清晰，易于理解和使用。9.D:数据脱敏是数据安全与隐私保护技术的一种，通过变换等方式隐藏敏感信息。10.B:数据治理蓝图是指导数据治理实践的框架性文档，明确了政策、标准、流程、角色、职责等。二、判断题1.错误解析：数据质量并非自然产生，需要明确的标准、流程和持续的管理活动投入资源才能保障。2.正确解析：数据所有者通常对数据的业务定义和责任负有主要责任，很多时候就是数据的业务发起者或关键使用者。3.正确解析：技术元数据是机器可读的描述，定义了数据的存储结构、类型、约束等。4.错误解析：数据湖采用Schema-on-Read模式，即数据入库时不强制要求预定义模式，查询时再解析结构。数据仓库是Schema-on-Write。5.正确解析：数据湖House试图结合数据湖的灵活性和数据仓库的结构化分析能力，是一种融合架构。6.正确解析：备份是为了灾难恢复和版本回溯，归档是为了合规存储和长期访问，两者目的和侧重点不同。7.错误解析：数据架构设计必须紧密结合业务需求，支撑业务目标，技术选型需服务于业务。8.正确解析：数据治理委员会是组织内负责数据治理战略、决策和监督的最高领导机构。9.错误解析：数据集成不仅包括数据移动，还包括数据转换、映射、清洗、整合等多个环节，目标是实现数据的一致性和可用性。10.错误解析：主数据管理不仅包括内部核心主数据，也可能涉及关键的第三方主数据（如合作伙伴信息）。三、简答题1.简述数据治理对组织的主要价值。答：数据治理为组织带来多重价值，包括：提升数据质量和可信度，支持更准确的决策；确保数据安全和合规性，降低法律风险和合规成本；明确数据所有权和管理责任，减少数据冗余和不一致；优化数据资产利用，促进数据共享和复用，发掘数据潜在价值；规范数据处理流程，提高数据管理效率和一致性。2.列举并简要说明至少四个关键的数据质量维度。答：*完整性(Completeness):指数据集中是否缺少必要的记录或字段值。高质量的数据应包含所有应记录的信息。*准确性(Accuracy):指数据是否准确反映了它所描述的真实世界的对象或事件。错误或不准确的数据会误导分析和决策。*一致性(Consistency):指同一数据在不同地方、不同时间或不同系统中保持一致，没有矛盾。例如，一个人的姓名在不同系统中应保持统一。*及时性(Timeliness):指数据是否在需要时可用，即数据的获取和更新频率满足业务需求。过时的数据价值会降低。*有效性(Validity):指数据是否符合预定义的格式、类型或业务规则约束。例如，年龄字段不能为负数。3.什么是元数据？请说明业务元数据和技术元数据的主要区别。答：元数据是“关于数据的数据”，它提供了关于数据资源属性、上下文和使用的描述性信息，帮助理解和有效利用数据。*业务元数据:描述数据的业务含义、业务术语、数据定义、业务规则、数据来源、数据用途等，面向业务用户，帮助他们理解数据。*技术元数据:描述数据的技术实现细节，如数据库名称、表名、字段名、数据类型、长度、约束、索引、数据结构、存储位置、访问路径等，面向技术人员，用于数据管理和处理。主要区别在于：业务元数据关注数据的“意义”和“内容”，而技术元数据关注数据的“形式”和“存储”。4.描述数据仓库与关系型操作数据库的主要区别。答：*目的不同:操作数据库（OLTP）支持日常事务处理，强调高并发、高可用和快速响应单个操作。数据仓库（OLAP）主要用于分析和报告，支持复杂的查询和数据聚合。*数据结构不同:操作数据库通常采用规范化设计，减少冗余。数据仓库可能采用反规范化或维度建模（如星型模型），优化查询性能。*数据内容不同:操作数据库包含当前、详细、多样的业务操作数据。数据仓库包含经过清洗、转换、整合的历史汇总数据。*访问模式不同:操作数据库频繁进行插入、更新、删除等写操作。数据仓库主要是读操作，偶尔有批量数据加载。*性能要求不同:操作数据库要求事务处理的低延迟。数据仓库要求复杂分析查询的快速响应，但不要求事务级的实时性。5.简述数据生命周期管理的主要阶段及其核心任务。答：数据生命周期管理通常包括以下阶段：*创建/捕获阶段:核心任务是数据的初始生成或从源系统捕获。确保数据在产生时就具有一定的质量标准和元数据关联。*存储/使用阶段:核心任务是数据的存储、访问、处理和分析。此阶段需要关注数据的安全性、可用性、备份恢复以及按需访问权限控制。*维护/更新阶段:核心任务是确保数据的准确性和时效性。包括数据清洗、转换、整合、增量更新等操作，以及元数据的更新。*归档阶段:核心任务是对于那些不再频繁访问但需要长期保存的数据，进行安全、低成本、合规的存储。便于按需检索。*销毁阶段:核心任务是安全、彻底地删除不再需要的数据，以符合合规要求，降低存储成本和安全风险。四、论述题1.结合实际场景，论述数据治理与数据管理之间的相互关系和相互影响。请说明数据治理如何指导和规范数据管理活动，以及数据管理实践如何体现或挑战数据治理的要求。答：数据治理与数据管理是相辅相成、密不可分的。数据治理为数据管理提供框架、策略和规范，而数据管理是数据治理策略的具体执行和实现。*数据治理指导数据管理活动：*设定方向与标准:数据治理框架定义了数据管理的整体目标、原则和标准（如数据质量标准、安全策略、元数据管理规范），指导数据管理团队的工作。*明确职责与流程:数据治理明确了数据管理相关的角色（如数据所有者、数据管家）、职责和操作流程（如数据质量监控流程、数据发布流程），使数据管理工作有章可循。*保障合规与安全:数据治理制定的数据安全、隐私保护和合规性要求，直接转化为数据管理中的访问控制、加密、脱敏、审计等实践。*优先级排序:数据治理通过对数据资产进行分类分级，确定了数据管理的优先级，指导资源投入。*数据管理实践体现或挑战数据治理要求：*体现要求:数据管理团队执行数据清洗、转换、集成、存储等操作时，其结果（如数据质量水平、数据一致性程度、元数据的完整性）直接反映了数据治理要求的落实情况。有效的数据管理实践是数据治理成功的关键。*挑战要求:如果数据管理实践不当（如缺乏有效的数据清洗、忽视元数据记录、随意更改数据结构），会导致数据质量低下、矛盾频出、安全隐患，从而挑战甚至破坏数据治理建立的标准和秩序。反之，数据治理提出的要求如果过于脱离实际、难以执行，也会被数据管理实践所“架空”。因此，数据治理需要充分考虑数据管理的可行性和技术限制，而数据管理也需要不断提升能力以满足日益严格的治理要求。两者需要在实践中不断磨合、协同发展。2.假设你所在的组织计划建设一个企业级的数据湖，请阐述在项目初期阶段，数据治理应该扮演什么样的角色，需要做哪些准备工作和规划。答：在企业级数据湖建设初期，数据治理扮演着至关重要的规划者和引导者的角色，其核心目标是确保数据湖的建设方向正确、管理规范，能够长期发挥价值并控制风险。*角色定位：*战略规划者:参与定义数据湖的业务目标、愿景和价值主张，确保其与组织整体战略对齐。*框架构建者:设计和建立适用于数据湖的数据治理框架，包括组织架构、角色职责、政策标准和流程规范。*标准制定者:定义数据湖中数据