数据治理实践面试题及答案

2026年数据治理实践面试题及答案一、单选题（共10题，每题2分）1.在数据治理框架中，负责定义数据标准、数据模型和数据质量规则的角色是？A.数据所有者B.数据管家C.数据科学家D.数据分析师2.组织实施数据治理的首要步骤通常是？A.建立数据质量监控体系B.制定数据政策和标准C.投入大量资金购买工具D.开展全员数据意识培训3.在数据生命周期管理中，数据归档属于哪个阶段？A.数据采集B.数据存储C.数据维护D.数据销毁4.以下哪项不属于数据治理的关键绩效指标（KPI）？A.数据完整率B.数据使用率C.数据质量评分D.数据存储成本5.企业建立数据治理委员会的主要目的是？A.负责日常数据清洗工作B.制定数据战略和政策C.监督数据分析师工作D.管理数据仓库运维6.数据分类分级的主要目的是？A.提高数据存储效率B.加强数据安全防护C.简化数据治理流程D.优化数据报表设计7.在数据血缘追踪中，最基础的数据关系是？A.数据依赖B.数据转换C.数据冲突D.数据延迟8.数据主权原则主要强调？A.数据存储成本最小化B.数据跨境传输合规C.数据访问权限最大化D.数据更新频率最优化9.以下哪种方法最适合评估历史数据的完整性？A.逻辑检查B.统计分析C.业务验证D.技术检测10.数据治理工具选择的首要考虑因素是？A.功能最全B.价格最低C.与现有系统集成性D.品牌知名度二、多选题（共5题，每题3分）1.数据治理框架通常包含哪些关键组成部分？A.数据政策与标准B.数据质量管理C.数据安全与隐私保护D.数据生命周期管理E.数据血缘追踪2.数据质量问题的常见类型包括？A.不完整B.不准确C.不一致D.不及时E.不合规3.建立数据治理体系需要哪些关键成功因素？A.高层领导支持B.明确的职责分工C.有效的沟通机制D.合适的技术工具E.持续的改进文化4.数据治理对组织的主要价值包括？A.提高数据可信度B.降低合规风险C.优化决策支持D.提升运营效率E.增强数据安全性5.数据治理实施过程中常见的挑战有？A.跨部门协调困难B.数据质量基础薄弱C.技术工具选型复杂D.业务人员参与度低E.政策落地执行难三、判断题（共10题，每题1分）1.数据治理主要关注数据的存储和管理，与业务决策无关。（×）2.数据所有者对数据的业务定义和策略负责。（√）3.数据管家负责监控数据质量，但不参与数据标准的制定。（×）4.数据治理只需要IT部门参与，与业务部门无关。（×）5.数据分类分级的主要目的是为了更好的数据营销。（×）6.数据血缘追踪只能用于数据质量问题的溯源。（×）7.数据主权原则要求所有数据都必须存储在本地。（×）8.数据治理实施后，数据问题会立即消失。（×）9.数据治理工具可以完全自动化所有数据治理工作。（×）10.数据治理的效果可以通过KPI持续衡量。（√）四、简答题（共5题，每题5分）1.简述数据治理框架中数据所有者、数据管家和数据科学家三个角色的主要职责区别。2.描述数据质量评估的四个关键维度及其含义。3.解释数据主权原则的核心内容及其在跨国企业中的实践意义。4.说明实施数据分类分级的主要步骤和注意事项。5.列举数据血缘追踪在数据治理中的三种主要应用场景。五、案例分析题（共2题，每题10分）1.某跨国零售企业计划实施数据治理，但面临数据分散在不同系统、各部门对数据标准理解不一、业务人员参与度低等挑战。请分析该企业实施数据治理可能遇到的主要问题，并提出相应的解决方案。2.某金融机构需要满足新的数据隐私法规要求，其数据治理体系尚未完善。请设计一个简化的数据治理方案，帮助该机构快速满足合规要求，并说明该方案的重点和实施步骤。答案及解析一、单选题答案及解析1.B（数据管家负责定义和管理数据标准、模型、质量规则等）2.B（制定数据政策和标准是数据治理的第一步）3.B（数据归档属于数据存储阶段）4.D（数据存储成本属于运营指标，非治理KPI）5.B（数据治理委员会主要制定战略和政策）6.B（数据分类分级的目的是加强安全防护）7.A（数据依赖是最基础的数据血缘关系）8.B（数据主权强调跨境传输合规）9.C（业务验证最适合评估历史数据完整性）10.C（集成性是工具选择的首要考虑因素）二、多选题答案及解析1.ABCDE（数据治理框架包含政策、质量、安全、生命周期、血缘等）2.ABCDE（数据质量问题包括不完整、不准确、不一致、不及时、不合规）3.ABCDE（成功因素包括领导支持、职责分工、沟通机制、技术工具、改进文化）4.ABCDE（数据治理价值包括提高可信度、降低风险、优化决策、提升效率、增强安全）5.ABCDE（常见挑战包括跨部门协调、数据基础薄弱、技术选型、参与度低、执行难）三、判断题答案及解析1.×（数据治理与业务决策密切相关）2.√（数据所有者负责业务定义和策略）3.×（数据管家也参与标准制定）4.×（业务部门是数据治理的重要参与者）5.×（数据分类分级主要是安全和合规目的）6.×（数据血缘还可用于影响分析等）7.×（数据主权允许合理跨境传输）8.×（治理是持续改进过程）9.×（工具辅助但无法完全自动化）10.√（KPI是衡量治理效果的主要手段）四、简答题答案及解析1.数据治理角色职责区别：-数据所有者：对特定数据域的业务定义、质量策略和治理效果负责，通常是业务高管-数据管家：负责数据标准的制定、执行和数据质量监控，通常是数据管理专家-数据科学家：利用数据进行分析建模，但不参与数据治理规则制定，需遵守治理框架-区别关键点：职责范围（业务/技术）、决策权限（战略/执行）、专业领域（业务/技术）2.数据质量评估维度：-完整性：数据是否缺失值-准确性：数据是否符合业务定义和规则-一致性：数据在不同系统或时间点是否一致-及时性：数据更新是否满足业务时效要求-解析：每个维度都包含具体评估指标，如完整性可通过空值率衡量3.数据主权原则：-核心内容：数据所有权归属、数据跨境传输规则、数据本地化要求-实践意义：跨国企业需根据各国法规确定数据存储位置、处理方式，避免合规风险-解析：数据主权是数据治理中的法律合规维度，受地缘政治影响显著4.数据分类分级步骤：-步骤：确定分类标准、收集数据资产、评估敏感度、制定分级规则、实施分类、持续监控-注意事项：需考虑业务需求、合规要求、安全级别，避免过度复杂化-解析：分类分级是数据安全治理的基础，需动态调整5.数据血缘应用场景：-问题溯源：定位数据质量问题根源-影响分析：评估变更对下游系统的影响-可视化展示：帮助业务理解数据流向和关系-解析：数据血缘是数据治理的技术支撑，在复杂系统中尤为重要五、案例分析题答案及解析1.零售企业数据治理问题及解决方案：-问题：-技术层面：数据孤岛严重，缺乏统一标准-组织层面：部门间协作不畅，业务参与度低-流程层面：缺乏数据治理流程和制度-解决方案：-建立数据治理组织架构，明确各部门职责-制定统一数据标准和治理流程-实施数据标准化工具，打破数据孤岛-开展全员数据治理培训，提高业务认知-设定可衡量的治理目标，分阶段实施-解析：需结合零售业特点，注重线上线下数据整合2.金融机构数据合规方案设计：-简化方案：1.