ERP数据分析师数据仓库元数据管理面试题含答案

2026年ERP数据分析师数据仓库元数据管理面试题含答案一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）题目：1.在数据仓库元数据管理中，以下哪项不属于技术元数据的范畴？A.数据模型定义B.ETL流程日志C.业务规则文档D.数据质量规则配置2.以下哪种工具最适合用于实时监控数据仓库元数据的变化？A.ExcelB.ApacheAtlasC.PowerBID.Tableau3.在元数据治理中，以下哪个角色主要负责定义业务术语与数据模型的映射关系？A.数据工程师B.数据治理专员C.业务分析师D.数据架构师4.以下哪种方法可以有效减少元数据手动维护的工作量？A.定期人工核对B.自动化元数据采集C.增加人工审核环节D.减少数据源接入5.数据字典在元数据管理中的主要作用是？A.存储ETL脚本B.描述业务术语与数据字段的关系C.记录数据质量报告D.监控数据访问权限6.在数据仓库中，以下哪项属于操作元数据？A.数据表结构定义B.用户查询日志C.数据血缘关系D.数据模型版本7.以下哪种技术可以用于实现跨数据仓库的元数据联邦？A.数据湖B.数据虚拟化C.数据缓存D.数据同步8.元数据血缘分析的主要目的是？A.优化数据库性能B.揭示数据流转路径C.减少数据冗余D.自动生成报表9.在元数据管理中，以下哪种方法最能体现“单一事实来源”原则？A.多团队分散维护B.建立中央元数据平台C.定期同步外部元数据D.依赖ETL工具生成10.数据仓库元数据管理的核心目标不包括？A.提高数据可追溯性B.优化数据模型设计C.降低数据治理成本D.增加数据存储压力二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）题目：1.以下哪些属于数据仓库元数据的主要类型？A.业务元数据B.技术元数据C.操作元数据D.数据质量元数据E.数据安全元数据2.元数据治理中常见的挑战包括？A.元数据标准不统一B.数据源接入频繁变更C.业务术语与数据模型脱节D.自动化工具覆盖不足E.缺乏跨部门协作机制3.数据血缘关系管理的主要作用有？A.提高数据透明度B.支持数据影响分析C.降低数据溯源难度D.自动化ETL任务E.增强数据质量监控4.在数据仓库中，以下哪些场景需要使用元数据管理？A.数据模型迭代B.数据质量稽核C.业务报表开发D.数据合规审计E.数据迁移实施5.元数据管理平台应具备的功能包括？A.元数据采集与存储B.元数据血缘分析C.元数据安全管控D.元数据可视化展示E.元数据自动化更新三、判断题（共10题，每题1分，合计10分）题目：1.元数据管理的主要目标是减少数据工程师的工作量。（×）2.技术元数据通常由业务分析师负责维护。（×）3.数据字典与元数据管理平台是同一概念。（×）4.元数据血缘分析可以帮助识别数据质量问题。（√）5.数据仓库的元数据管理可以完全依赖自动化工具实现。（×）6.业务元数据的主要来源是业务文档和会议记录。（√）7.元数据治理需要IT与业务部门的共同参与。（√）8.操作元数据包括用户登录日志和查询语句。（√）9.元数据管理可以提高数据仓库的决策支持能力。（√）10.元数据血缘分析只能用于事后追溯，无法预测数据问题。（×）四、简答题（共5题，每题4分，合计20分）题目：1.简述数据仓库元数据管理的核心价值。2.描述业务元数据与技术元数据的主要区别。3.解释什么是元数据血缘关系，并说明其作用。4.列举三种常见的元数据管理工具及其适用场景。5.如何在数据仓库中实施有效的元数据治理？五、案例分析题（共2题，每题10分，合计20分）题目：1.场景：某制造企业正在建设数据仓库，但多个业务部门对数据口径理解不一致，导致报表开发效率低下。作为元数据分析师，你如何通过元数据管理解决该问题？2.场景：一家电商平台的数据仓库在业务高峰期频繁出现数据延迟问题，但排查困难。你如何利用元数据血缘分析和操作元数据定位问题根源？六、开放题（共1题，15分）题目：结合中国金融行业监管要求（如《数据安全法》《个人信息保护法》），论述元数据管理在金融机构数据仓库中的重要性，并提出具体实施建议。答案与解析一、单选题答案1.C（业务规则文档属于业务元数据，其余为技术或操作元数据）2.B（ApacheAtlas支持实时元数据监控和治理）3.C（业务分析师负责业务术语与数据映射，其余角色分工不同）4.B（自动化采集可减少手动维护，其他方法效果有限）5.B（数据字典核心作用是术语与字段映射，其余为辅助功能）6.B（用户查询日志属于操作元数据，其余为技术或业务元数据）7.B（数据虚拟化可实现跨源元数据整合，其他技术作用不同）8.B（血缘分析核心目的是揭示数据流转，其他为次要作用）9.B（中央元数据平台最能体现单一事实来源原则，其他方法存在冲突风险）10.D（元数据管理不直接增加存储压力，其余为核心目标）二、多选题答案1.A、B、C、D（业务、技术、操作、质量元数据是主要类型，安全元数据属于质量元数据范畴）2.A、B、C、D、E（标准不统一、数据源变更、术语脱节、工具不足、跨部门协作不足都是常见挑战）3.A、B、C（血缘分析可提高透明度、支持影响分析、降低溯源难度，D、E与血缘分析无关）4.A、B、C、D、E（模型迭代、质量稽核、报表开发、合规审计、数据迁移都需要元数据支持）5.A、B、C、D、E（元数据管理平台应具备采集、血缘、安全、可视化、自动化功能）三、判断题答案1.×（元数据管理目标是提升数据质量和管理效率，而非减少工作量）2.×（技术元数据由数据工程师或数据架构师维护）3.×（数据字典是元数据的一部分，但两者不等同）4.√（血缘分析可帮助识别数据来源问题，进而定位质量原因）5.×（自动化工具可辅助管理，但无法完全替代人工决策）6.√（业务元数据来源于业务文档、会议等，需人工或半自动化采集）7.√（元数据治理依赖IT与业务协作，单一部门无法完成）8.√（操作元数据记录用户行为，如登录日志、查询语句等）9.√（元数据管理可提高数据可信度，进而支持决策）10.×（血缘分析可预测数据问题，如上游数据变更可能影响下游报表）四、简答题答案1.核心价值：-提高数据透明度，便于数据溯源；-支持数据血缘分析，降低决策风险；-优化数据治理，符合合规要求；-提升数据开发效率，减少重复工作。2.区别：-业务元数据：描述业务术语、指标定义、报表需求，如业务规则、指标口径；-技术元数据：描述数据结构、ETL流程、存储方式，如表结构、字段类型、调度任务。3.什么是血缘关系及作用：-定义：数据从源系统经过ETL加工，最终流向目标表的完整路径；-作用：支持数据溯源、影响分析、数据质量监控、报表验证。4.常见工具及适用场景：-ApacheAtlas：大型企业级元数据管理，适合金融、电信等行业；-InformaticaAxon：ETL工具自带的元数据管理，适合数据集成场景；-Collibra：综合性元数据平台，适合需要跨部门治理的场景。5.实施建议：-建立元数据标准，统一术语与口径；-引入自动化采集工具，减少手动维护；-设立元数据治理委员会，明确职责分工；-定期培训业务与IT人员，提高元数据意识。五、案例分析题答案1.解决制造企业数据口径问题：-建立中央元数据平台，统一存储业务术语与数据模型映射关系；-通过业务元数据管理，确保各部门对指标定义达成共识；-利用血缘分析工具，可视化数据流转路径，减少沟通成本；-定期组织业务与IT对齐会议，持续优化元数据管理流程。2.定位电商平台数据延迟问题：-通过操作元数据（如ETL调度日志）分析任务执行耗时；-利用血缘分析工具，追溯数据在ETL链路中的瓶颈节点；-结合技术元数据（如数据库性能指标），排查资源瓶颈；-建立元数据监控告警机制，实时发现异常波动。六、开放题答案金融行业元数据管理重要性及建议：1.重要性：-合规要求：《数据安全法》《个人信息保护法》要求金融机构记录数据全生命周期，元数据管理是关键支撑；-风险控制：可追溯数据来源，防止数据泄露或滥用；-业务决策：通过血缘分析，确保报表准确性，降低决策风险；-监管审计：便于监管机构稽核，减少合规风险。2.实施建议：-建立分层元数据体系：区分业务、技术、操作