数据治理工程师招聘笔试题(某大型集团公司)2025年题库精析附答案

数据治理工程师招聘笔试题(某大型集团公司)2025年题库精析附答案一、选择题（每题3分，共30分）1.以下哪种数据质量问题不属于完整性问题？A.数据记录缺失B.数据字段值为空C.数据值重复D.关键数据项未填写答案：C。数据值重复属于数据的一致性和唯一性问题，而非完整性问题。完整性强调数据的完整无缺，如记录缺失、字段值为空、关键数据项未填写等都影响数据的完整性。2.在数据仓库的分层架构中，ODS（操作数据存储）层的主要作用是？A.对数据进行清洗和转换B.存储原始的、未经过处理的数据C.为数据分析提供直接支持D.存储汇总后的数据答案：B。ODS层主要用于存储原始的、未经过处理的数据，它是从各个业务系统抽取数据后的临时存储地，为后续的数据处理和分析做准备。A选项对数据进行清洗和转换通常是在数据仓库的ETL过程中完成；C选项为数据分析提供直接支持一般是数据仓库的应用层；D选项存储汇总后的数据通常在数据仓库的DW（数据仓库）层。3.以下哪个工具常用于数据血缘分析？A.InformaticaB.TalendC.AtlanD.Hive答案：C。Atlan是一款专业的数据治理平台，其中包含强大的数据血缘分析功能。Informatica和Talend主要是ETL工具，用于数据的抽取、转换和加载；Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，主要用于数据的存储和查询。4.数据标准制定的第一步通常是？A.数据标准的实施与监控B.数据标准的评审与发布C.数据现状调研与分析D.数据标准的制定与编写答案：C。在制定数据标准之前，需要先对企业的数据现状进行调研与分析，了解数据的来源、使用情况、存在的问题等，才能有针对性地制定合适的数据标准。A选项是数据标准制定后的后续步骤；B选项评审与发布是在数据标准制定完成后的环节；D选项制定与编写是在完成现状调研与分析之后进行的。5.对于数据安全中的脱敏处理，以下哪种方法不属于常见的脱敏方式？A.替换B.加密C.截断D.哈希答案：C。常见的数据脱敏方式包括替换（如将真实姓名替换为化名）、加密（对敏感数据进行加密处理）、哈希（将敏感数据转换为哈希值）等。截断并不是常见的数据脱敏方式，截断可能会丢失重要的数据信息，且不能有效保护数据的隐私性。6.以下哪种数据库适合存储时序数据？A.MySQLB.MongoDBC.InfluxDBD.Redis答案：C。InfluxDB是专门为存储和处理时序数据而设计的数据库，它具有高效的写入和查询性能，能够很好地处理时间序列相关的数据。MySQL是关系型数据库，虽然也可以存储时序数据，但在处理大量时序数据的性能上不如InfluxDB；MongoDB是文档型数据库，主要用于存储非结构化数据；Redis是内存数据库，常用于缓存和实时数据处理，不太适合长期存储大量的时序数据。7.在数据治理项目中，数据质量评估的指标不包括以下哪项？A.准确性B.及时性C.复杂性D.一致性答案：C。数据质量评估的常见指标包括准确性（数据是否正确）、及时性（数据是否在规定时间内可用）、一致性（数据在不同系统或不同部分之间是否一致）等。复杂性并不是数据质量评估的指标，它更多地与数据的结构和处理难度相关。8.数据元的定义不包含以下哪个要素？A.名称B.值域C.处理流程D.数据类型答案：C。数据元的定义通常包含名称、值域、数据类型等要素，用于明确数据的含义、取值范围和存储格式。处理流程不属于数据元的定义要素，它更多地与数据的加工和处理过程相关。9.以下哪种数据治理工具可以实现数据的自动化监控和预警？A.CollibraB.ExcelC.Notepad++D.Word答案：A。Collibra是一款专业的数据治理工具，它可以实现数据的自动化监控和预警，实时监测数据的质量、安全等方面的情况，并在出现问题时及时发出预警。Excel是电子表格软件，虽然可以进行简单的数据处理和分析，但不具备自动化监控和预警的功能；Notepad++是文本编辑器，主要用于代码编写和文本处理；Word是文字处理软件，主要用于文档的编辑。10.数据治理的最终目标是？A.提高数据质量B.确保数据安全C.实现数据的有效利用和价值创造D.规范数据管理流程答案：C。数据治理的最终目标是实现数据的有效利用和价值创造，通过提高数据质量、确保数据安全、规范数据管理流程等手段，为企业的决策、运营和发展提供有力支持。A、B、D选项都是数据治理的重要目标，但不是最终目标。二、填空题（每题4分，共20分）1.数据治理的核心是围绕数据的质量、安全、标准和价值等方面进行全面管理。2.数据仓库的建设过程通常包括需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计和实施与维护等阶段。3.数据血缘分析是指对数据从产生到使用的整个过程进行追溯和记录，以了解数据的来源、流向和处理过程。4.常见的数据质量问题包括完整性、准确性、一致性、及时性和唯一性等方面。5.数据安全的“三要素”是保密性、完整性和可用性。三、简答题（每题10分，共30分）1.请简述数据治理的主要内容。数据治理的主要内容包括以下几个方面：-数据战略规划：制定与企业业务战略相匹配的数据战略，明确数据治理的目标、方向和重点。-数据标准管理：建立统一的数据标准，包括数据元定义、数据字典、数据编码规则等，确保数据的一致性和规范性。-数据质量管理：对数据的完整性、准确性、一致性、及时性等进行全面管理，通过数据质量评估、监控和改进等手段，提高数据的质量。-数据安全管理：采取一系列措施保护数据的安全性，包括数据的访问控制、加密、脱敏等，防止数据泄露和滥用。-数据生命周期管理：对数据从产生、存储、使用到销毁的整个生命周期进行管理，确保数据在各个阶段都得到有效的管理和利用。-数据元管理：对数据元进行定义、维护和管理，确保数据元的准确性和一致性。-数据架构管理：设计和优化数据的架构，包括数据仓库、数据库等的架构，提高数据的存储和处理效率。-数据审计和合规性管理：定期对数据治理工作进行审计，确保数据管理活动符合法律法规和企业内部规定。2.请说明数据质量评估的主要步骤。数据质量评估的主要步骤如下：-确定评估目标和范围：明确评估的目的，如评估某个业务系统的数据质量、某个数据主题的数据质量等，并确定评估的数据范围。-定义评估指标和规则：根据评估目标，选择合适的数据质量评估指标，如完整性、准确性、一致性等，并制定相应的评估规则。-数据收集：从各个数据源收集需要评估的数据，可以通过ETL工具、数据库查询等方式获取数据。-数据清洗和预处理：对收集到的数据进行清洗，去除重复数据、无效数据等，并进行必要的预处理，如数据格式转换等。-数据评估：按照定义的评估指标和规则，对数据进行评估，计算各项指标的得分。-结果分析：对评估结果进行分析，找出数据存在的问题和原因，如数据录入错误、系统接口问题等。-报告提供：将评估结果和分析结论整理成报告，向相关人员汇报，为数据质量改进提供依据。-持续监控和改进：建立数据质量的持续监控机制，定期对数据质量进行评估和改进，不断提高数据质量。3.请简述数据脱敏的原则和常见方法。数据脱敏的原则主要包括：-合法性原则：数据脱敏必须符合法律法规的要求，不能违反数据保护和隐私相关的法律规定。-有效性原则：脱敏后的数据要能够满足业务的正常需求，同时又能有效保护敏感信息。-可追溯性原则：在必要的情况下，能够通过一定的方式追溯到原始数据，但这种追溯应该受到严格的控制。-最小化原则：只对必要的敏感数据进行脱敏处理，避免过度脱敏影响数据的可用性。常见的数据脱敏方法有：-替换：用一个虚拟的值替换原始的敏感数据，如将真实姓名替换为化名。-加密：使用加密算法对敏感数据进行加密，只有授权人员才能解密查看原始数据。-掩码：部分隐藏敏感数据，只显示部分信息，如身份证号码只显示前几位和后几位，中间部分用掩码字符代替。-哈希：将敏感数据转换为哈希值，哈希值是固定长度的字符串，且不可逆，不能通过哈希值还原原始数据。-截断：截取敏感数据的部分内容，如只保留电话号码的前几位。四、案例分析题（20分）某大型集团公司在进行数字化转型过程中，发现数据存在严重的质量问题，如数据不准确、不完整、不一致等，影响了企业的决策和业务运营。该公司决定开展数据治理项目，你作为数据治理工程师，请提出你的项目实施思路和主要措施。项目实施思路：-以解决当前数据质量问题为切入点，逐步建立完善的数据治理体系，实现数据的有效管理和利用。-采用自上而下和自下而上相结合的方法，既从企业战略层面制定数据治理的目标和规划，又从基层业务系统和数据入手，解决实际存在的数据问题。-遵循循序渐进的原则，分阶段推进数据治理项目，先解决关键问题，再逐步完善各个方面的数据治理工作。主要措施：-组织与人员保障：成立数据治理项目组，明确各成员的职责和分工，包括业务部门代表、IT部门人员、数据管理员等。同时，开展数据治理培训，提高员工的数据治理意识和能力。-数据现状调研：对公司的数据进行全面调研，了解数据的来源、存储、使用情况，以及存在的质量问题和业务需求。-数据标准制定：制定统一的数据标准，包括数据元定义、数据字典、数据编码规则等，确保数据的一致性和规范性。-数据质量管理：建立数据质量评估指标体系，对数据的完整性、准确性、一致性等进行评估和监控，及时发现和解决数据质量问题。同时，制定数据质量改进计划，对存在问题的数据进行清洗和修复。-数据安全管理：加强数据安全保护，建立数据访问控制机制，对敏感数据进行加密和脱敏处理，防止数据泄露和滥用。-数据治理流程建设：规范数据的管理流程，包括数据