考试题数据规范化管理知识测试卷

2026年考试题：数据规范化管理知识测试卷一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在数据规范化管理中，以下哪项不属于数据质量问题的核心维度？A.完整性B.准确性C.及时性D.可访问性2.中国金融行业在数据规范化管理中，通常优先采用哪种标准化方法？A.数据清洗B.数据分类分级C.数据脱敏D.数据归一化3.以下哪种工具最适合用于企业级数据主数据管理？A.ExcelB.ETL工具C.主数据管理（MDM）平台D.BI报表工具4.根据GDPR法规，个人数据保护中哪项要求属于数据最小化原则的范畴？A.数据匿名化处理B.限制数据访问权限C.仅收集必要数据D.定期审计数据使用5.在数据生命周期管理中，以下哪个阶段最常涉及数据规范化操作？A.数据采集B.数据存储C.数据处理D.数据展示6.中国《网络安全法》要求企业对关键信息基础设施的数据进行分类管理，以下哪类数据通常属于核心级？A.用户行为日志B.商业交易记录C.核心系统配置数据D.营销活动数据7.数据规范化中，"三范式"（1NF、2NF、3NF）主要解决的问题是？A.数据冗余B.数据安全C.数据传输效率D.数据存储成本8.在医疗行业，患者电子病历（EMR）的规范化管理应重点考虑？A.数据格式统一B.医疗术语标准化C.数据备份策略D.访问控制机制9.以下哪种方法不属于数据脱敏技术？A.数据掩码B.数据加密C.数据泛化D.数据哈希10.在中国《数据安全法》框架下，企业处理跨境数据时应优先遵循的原则是？A.数据本地化存储B.数据安全评估C.用户知情同意D.数据商业化利用二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.数据规范化的主要目标包括哪些？A.提高数据一致性B.降低数据存储成本C.优化数据处理效率D.增强数据安全性2.中国电信行业在数据规范化管理中，常见的标准化内容有哪些？A.用户标识符统一B.地址编码标准化C.业务术语统一D.客户信用评分标准化3.数据治理中，以下哪些角色通常参与数据规范化工作？A.数据管理员（DBA）B.业务分析师C.数据科学家D.IT运维工程师4.根据中国《个人信息保护法》，以下哪些措施属于数据规范化范畴？A.数据分类分级B.数据留存期限管理C.数据访问日志记录D.数据脱敏处理5.数据规范化对业务的影响主要体现在哪些方面？A.提升决策准确性B.降低系统维护成本C.增强合规性D.改善用户体验三、判断题（共10题，每题1分，合计10分）1.数据规范化意味着所有数据字段必须采用相同的长度。（×）2.在中国，所有企业都必须实施数据分类分级管理。（×）3.数据脱敏会完全消除数据的风险。（×）4.数据主键是数据规范化的唯一工具。（×）5.数据清洗不属于数据规范化管理的范畴。（×）6.GDPR法规仅适用于欧盟境内的数据处理活动。（√）7.中国《网络安全法》要求关键信息基础设施运营者对数据进行本地化存储。（√）8.数据规范化会显著增加数据存储成本。（×）9.数据标准化与数据规范化是同一概念。（×）10.数据生命周期管理中，数据归档阶段无需规范化处理。（×）四、简答题（共5题，每题5分，合计25分）1.简述数据规范化的定义及其在企业中的作用。2.列举中国金融行业数据规范化管理中常见的挑战，并说明应对方法。3.解释数据分类分级的基本原则，并举例说明其在企业中的应用。4.描述数据脱敏的主要方法及其适用场景。5.结合中国《数据安全法》要求，说明企业如何建立数据规范化管理体系。五、论述题（共2题，每题10分，合计20分）1.阐述数据规范化与数据治理的关系，并分析其对企业数字化转型的影响。2.结合中国医疗行业的现状，论述数据规范化在提升医疗服务质量中的作用及面临的困境。答案与解析一、单选题答案与解析1.D解析：数据规范化主要关注数据的完整性、准确性、及时性和一致性，可访问性属于数据存储或系统层面的属性，不属于核心维度。2.B解析：金融行业对数据标准化要求严格，通常优先采用数据分类分级方法，以确保数据的一致性和合规性。3.C解析：主数据管理（MDM）平台专门用于企业级主数据的标准化、管理和共享，最适合该场景。4.C解析：GDPR要求仅收集处理目的所需的最少数据，符合数据最小化原则。5.C解析：数据处理阶段涉及数据清洗、转换、规范化等操作，是实施数据规范化的核心环节。6.C解析：核心级数据涉及关键业务和系统安全，如核心系统配置数据属于此类。7.A解析：三范式主要解决数据冗余和依赖问题，确保数据规范化。8.B解析：医疗行业需遵循医疗术语标准（如ICD编码），确保病历数据一致性。9.B解析：数据加密属于数据安全范畴，而非脱敏技术。10.B解析：跨境数据传输需通过安全评估，符合《数据安全法》要求。二、多选题答案与解析1.A、C、D解析：数据规范化主要提升一致性、优化处理效率和增强安全性，降低存储成本并非直接目标。2.A、B、C解析：电信行业需统一用户标识符、地址编码和业务术语，但信用评分标准化较少涉及。3.A、B、C解析：DBA、业务分析师和数据科学家常参与数据规范化，IT运维工程师较少直接参与。4.A、B、C、D解析：数据分类分级、留存期限管理、访问日志记录和脱敏处理均属合规要求。5.A、B、C、D解析：规范化可提升决策准确性、降低维护成本、增强合规性并改善用户体验。三、判断题答案与解析1.×解析：数据规范化强调字段语义一致性，而非固定长度。2.×解析：仅关键信息基础设施运营者需强制分类分级。3.×解析：脱敏仅降低风险，无法完全消除。4.×解析：规范化工具还包括数据清洗、元数据管理等。5.×解析：数据清洗是规范化的重要环节。6.√解析：GDPR适用范围仅限欧盟境内。7.√解析：《网络安全法》要求关键信息基础设施本地化存储。8.×解析：规范化长期可降低维护成本。9.×解析：标准化侧重格式统一，规范化更广泛。10.×解析：归档数据仍需规范化以支持审计和查询。四、简答题答案与解析1.数据规范化的定义及其作用定义：数据规范化是指通过标准化、清洗、转换等手段，确保数据在结构、格式、语义上的一致性和准确性。作用：提升数据质量、优化数据管理效率、增强数据安全性、支持合规性要求。2.金融行业数据规范化挑战与应对挑战：数据源分散、格式不统一、业务术语差异大。应对：建立统一数据标准、采用ETL工具清洗数据、引入主数据管理（MDM）平台。3.数据分类分级原则及应用原则：按敏感度、重要性、合规要求分类。应用：如金融行业将客户数据分为核心级、普通级，采取不同保护措施。4.数据脱敏方法与适用场景方法：掩码、泛化、加密、哈希。适用场景：如支付数据脱敏用于测试，医疗数据脱敏用于研究。5.企业数据规范化管理体系建设结合《数据安全法》：制定数据分类标准、建立数据质量管理流程、实施数据访问控制、定期审计数据合规性。五、论述题答案与解析1.数据规范化与数据治理的关系及影响关系：规范化是数据治理的基