主数据治理专员考试题及答案

2026年主数据治理专员考试题及答案一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在中国金融行业，主数据治理的核心目标不包括以下哪项？A.统一客户身份信息B.提高交易处理效率C.确保数据符合《个人信息保护法》要求D.实现数据完全自动化管理2.以下哪个工具最适合用于银行客户主数据的清洗和标准化？A.PowerBIB.OpenRefineC.TableauD.Excel3.根据中国《企业数据资源管理办法》，主数据治理的主体责任单位通常是？A.IT部门B.数据合规部C.业务部门D.监管机构4.在医药行业，主数据管理中优先级最高的主数据对象是？A.产品主数据B.客户主数据C.供应商主数据D.组织主数据5.以下哪种方法不属于主数据血缘关系的分析方法？A.数据探针技术B.逻辑模型映射C.人工访谈D.神经网络算法6.中国保险业监管要求（银保监会），主数据治理需满足的关键要素不包括？A.数据唯一性B.数据完整性C.数据实时性D.数据冗余性7.在制造业中，主数据治理的主要挑战之一是？A.数据量过大B.数据标准化难度低C.业务部门配合度低D.技术成本过高8.根据ISO8000标准，主数据管理中“数据质量维度”不包括？A.准确性B.完整性C.异构性D.一致性9.在中国零售行业，主数据治理中“数据治理委员会”的主要职责是？A.直接操作数据系统B.制定数据治理策略C.审批数据管理预算D.负责数据迁移10.主数据管理中“数据服务层”的主要作用是？A.存储原始业务数据B.提供数据服务接口C.执行数据清洗规则D.负责数据备份二、多选题（共8题，每题3分，合计24分）1.中国银行业主数据治理的关键业务领域包括哪些？A.客户关系管理B.信贷风险管理C.反洗钱合规D.交易系统优化2.主数据管理中常见的“数据质量问题”包括？A.数据重复B.数据不一致C.数据缺失D.数据格式不统一3.医药行业主数据治理需遵循的法律法规包括？A.《药品管理法》B.《数据安全法》C.《网络安全法》D.《医疗器械监督管理条例》4.主数据血缘关系分析的主要作用有？A.提高数据可追溯性B.降低数据治理成本C.防止数据泄露D.优化数据模型设计5.制造业主数据治理中常见的“数据集成工具”包括？A.SAPPIB.ApacheKafkaC.OracleGoldenGateD.Fivetran6.中国保险业主数据治理中需重点关注的“监管要求”包括？A.数据报送时效性B.数据跨境传输合规C.数据脱敏处理D.数据生命周期管理7.主数据管理中“数据标准化”的主要方法包括？A.建立统一编码规则B.采用自然语言处理技术C.制定数据质量校验规则D.使用机器学习算法8.主数据治理成功的关键因素包括？A.高层管理支持B.明确的数据治理框架C.自动化工具支持D.业务部门深度参与三、判断题（共10题，每题1分，合计10分）1.主数据管理可以完全替代业务数据管理。（×）2.中国《企业数据资源管理办法》要求企业建立主数据治理机制。（√）3.医药行业的客户主数据管理需符合GSP和GMP标准。（√）4.数据血缘关系分析只能通过技术手段实现。（×）5.制造业的主数据治理成本通常低于零售业。（×）6.ISO8000标准规定了主数据管理的具体流程。（×）7.中国银行业的主数据治理需遵循银保监会《银行业金融机构数据治理指引》。（√）8.主数据管理中的“数据服务层”通常由ETL工具实现。（×）9.数据标准化可以提高数据一致性，但会降低数据灵活性。（×）10.主数据治理的最终目标是实现数据完全自动化管理。（×）四、简答题（共4题，每题5分，合计20分）1.简述中国金融行业主数据治理的三个核心原则。答：（1）数据唯一性原则：确保同一主数据对象在不同系统中具有唯一标识。（2）数据完整性原则：保证主数据包含所有必需的业务属性，无关键信息缺失。（3）数据一致性原则：实现跨系统、跨部门的主数据同步与一致性校验。2.医药行业主数据治理中，如何确保数据合规性？答：（1）遵循《药品管理法》《医疗器械监督管理条例》等法律法规。（2）建立数据脱敏和访问权限控制机制。（3）定期进行数据合规审计，确保数据报送准确及时。3.制造业主数据治理中，如何提高业务部门参与度？答：（1）明确业务部门在数据治理中的职责与权限。（2）提供数据治理培训，提升业务人员数据意识。（3）建立数据质量反馈机制，让业务部门参与数据校验。4.主数据血缘关系分析的主要步骤有哪些？答：（1）识别关键主数据对象及其关联关系。（2）记录数据流转路径和转换规则。（3）使用数据探针或数据地图工具可视化血缘关系。（4）定期更新血缘关系，确保数据可追溯性。五、论述题（共2题，每题10分，合计20分）1.结合中国银行业现状，论述主数据治理对反洗钱合规的重要性。答：（1）主数据治理确保客户身份信息的唯一性和完整性，防止洗钱团伙使用虚假身份开户。（2）通过数据标准化减少客户信息错误，提高反洗钱系统识别效率。（3）符合银保监会《反洗钱指引》要求，降低合规风险。（4）数据血缘关系分析可追溯可疑交易源头，增强监管能力。2.分析中国制造业在主数据治理中面临的主要挑战及应对策略。答：（1）挑战：多系统异构导致数据集成难度大；业务部门数据标准不统一。应对策略：-采用云原生数据平台（如DellBoomi）实现跨系统数据整合。-建立跨部门数据标准委员会，强制推行统一编码规则。-利用自动化工具（如Collibra）实现数据质量持续监控。答案及解析一、单选题答案及解析1.D解析：主数据治理的目标是提升数据质量和业务一致性，而非完全自动化管理。金融行业更注重合规性和数据准确性。2.B解析：OpenRefine擅长数据清洗和标准化，适合银行客户主数据的去重和格式统一。3.C解析：根据《企业数据资源管理办法》，业务部门对主数据质量负首要责任。4.A解析：医药行业监管对产品主数据（如药品批准文号）的准确性和完整性要求最高。5.D解析：神经网络算法属于机器学习范畴，不属于传统数据血缘分析手段。6.D解析：数据冗余性是数据质量问题，监管要求企业降低数据冗余，而非保留冗余数据。7.C解析：制造业主数据治理的核心难点在于业务部门对数据标准的执行不力。8.C解析：ISO8000关注数据质量管理框架，未涉及异构性。9.B解析：数据治理委员会的核心职责是制定策略，而非直接操作数据。10.B解析：数据服务层提供API接口，供上层业务系统调用主数据。二、多选题答案及解析1.A、B、C解析：中国银行业主数据治理聚焦客户、信贷、反洗钱等领域，交易系统优化属于技术范畴。2.A、B、C解析：数据不统一是格式问题，不属于数据质量问题范畴。3.A、B、C、D解析：医药行业需同时遵守药品、数据安全、网络安全等法规。4.A、B、D解析：数据血缘分析无法直接防止泄露，但可降低数据治理成本。5.A、C、D解析：ApacheKafka主要用于流数据，不适合制造业静态主数据集成。6.A、B、C解析：数据生命周期管理属于数据管理范畴，非监管核心要求。7.A、C解析：自然语言处理和机器学习属于高级数据治理技术，非标准化方法。8.A、B、C、D解析：主数据治理成功依赖多方协同，缺一不可。三、判断题答案及解析1.×解析：主数据管理需与业务数据管理协同，不能完全替代。2.√解析：《企业数据资源管理办法》明确要求企业建立数据治理机制。3.√解析：GSP和GMP对医药客户主数据有严格要求。4.×解析：人工访谈也是血缘分析手段之一。5.×解析：制造业因供应链复杂，数据治理成本通常更高。6.×解析：ISO8000是数据质量管理标准，未规定具体流程。7.√解析：银保监会《银行业金融机构数据治理指引》对主数据治理有明确要求。8.×解析：数据服务层通常由API网关或数据集成平台实现。9.×解析：标准化会降低数据灵活性，但可提高一致性。10.×解析：主数据治理强调人工与自动化结合，而非完全自动化。四、简答题答案及解析1.答案见解析解析：核心原则均围绕金融行业监管需求设计，体现业务与合规导向。2.答案见解析解析：强调法规遵循和数据安全，符合医