数据治理考试题及答案解析

2026年数据治理考试题及答案解析一、单选题（每题2分，共20题）1.在数据治理框架中，负责定义数据标准、规范和业务术语的职能是？A.数据质量B.数据安全C.数据标准化D.数据生命周期管理2.企业实施数据治理的主要目的是？A.减少IT部门工作量B.提高数据质量和可用性C.增加数据存储成本D.限制数据访问权限3.数据治理委员会通常由哪些部门成员组成？A.IT部门B.业务部门C.两者皆是D.两者皆非4.数据分类的主要目的是？A.提高数据存储效率B.便于数据安全管理C.简化数据治理流程D.增加数据使用成本5.数据质量维度中，"准确性"指的是？A.数据是否完整B.数据是否真实反映业务情况C.数据是否易于理解D.数据是否及时更新6.数据血缘分析的主要作用是？A.确保数据安全B.追踪数据来源和流转过程C.减少数据冗余D.提高数据访问速度7.数据主权（DataSovereignty）是指？A.数据加密技术B.数据跨境传输限制C.数据标准化方法D.数据备份策略8.在数据治理中，"数据资产"通常指？A.数据库硬件设备B.企业拥有的具有商业价值的数据C.数据治理工具软件D.数据中心机房9.数据生命周期管理的核心步骤是？A.数据采集、存储、处理、共享、销毁B.数据加密、备份、恢复、监控C.数据清洗、整合、分析、可视化D.数据分类、分级、授权、审计10.数据治理中，"数据所有权"通常由谁负责？A.数据管理员B.数据所有者（业务部门负责人）C.数据使用者D.数据治理委员会二、多选题（每题3分，共10题）1.数据治理框架通常包含哪些核心组成部分？A.数据政策B.数据标准C.数据质量管理D.数据安全与隐私E.数据生命周期管理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.数据血缘分析的主要应用场景有？A.数据溯源B.数据影响分析C.数据血缘可视化D.数据合规性检查E.数据清洗优化4.数据分类分级的主要依据包括？A.数据敏感性B.数据重要性C.数据访问权限D.数据存储成本E.数据使用频率5.数据治理委员会的主要职责包括？A.制定数据治理策略B.审批数据标准C.监督数据治理实施D.分配数据治理资源E.处理数据治理争议6.数据主权的地域性体现在哪些方面？A.数据本地存储要求B.数据跨境传输限制C.数据本地处理义务D.数据本地销毁要求E.数据本地审计需求7.数据资产管理的核心内容包括？A.数据资产识别B.数据资产评估C.数据资产登记D.数据资产监控E.数据资产处置8.数据生命周期管理的阶段包括？A.数据创建B.数据存储C.数据使用D.数据共享E.数据销毁9.数据治理中，数据所有者通常负责？A.定义数据业务规则B.审批数据访问权限C.监督数据质量D.管理数据血缘E.制定数据安全策略10.数据治理工具的主要功能包括？A.数据质量管理B.数据血缘分析C.数据标准化D.数据安全管控E.数据合规性审计三、判断题（每题1分，共10题）1.数据治理只需要IT部门负责。（×）2.数据分类分级的主要目的是提高数据安全性。（√）3.数据血缘分析只能用于事后追溯，无法用于事前预防。（×）4.数据主权的地域性要求企业在不同地区采用不同的数据治理策略。（√）5.数据资产管理的核心目标是最大化数据资产价值。（√）6.数据生命周期管理的核心是数据存储优化。（×）7.数据治理委员会通常由业务部门和技术部门共同组成。（√）8.数据质量管理只需要关注数据的准确性。（×）9.数据血缘分析的主要目的是减少数据冗余。（×）10.数据治理工具可以完全自动化数据治理流程。（×）四、简答题（每题5分，共4题）1.简述数据治理的五个核心原则。2.简述数据分类分级的主要流程。3.简述数据血缘分析的主要步骤。4.简述数据生命周期管理的四个主要阶段。五、论述题（每题10分，共2题）1.结合实际案例，论述数据治理对企业数字化转型的重要性。2.结合中国《数据安全法》和《个人信息保护法》，论述数据主权在数据治理中的具体体现。答案解析一、单选题1.C解析：数据标准化是定义数据标准、规范和业务术语的核心职能，确保数据在整个企业范围内的一致性和可比性。2.B解析：数据治理的主要目的是提高数据质量和可用性，从而支持业务决策和运营效率。3.C解析：数据治理委员会通常由IT部门和业务部门成员共同组成，确保治理工作兼顾技术和业务需求。4.B解析：数据分类的主要目的是便于数据安全管理，通过分类识别敏感数据并采取相应保护措施。5.B解析：数据准确性指数据是否真实反映业务情况，是数据质量的核心维度之一。6.B解析：数据血缘分析的主要作用是追踪数据来源和流转过程，帮助理解数据关系和影响。7.B解析：数据主权指数据跨境传输的限制，不同国家和地区有不同的数据主权规定。8.B解析：数据资产指企业拥有的具有商业价值的数据，是数据治理的重要对象。9.A解析：数据生命周期管理的核心步骤包括数据采集、存储、处理、共享、销毁等。10.B解析：数据所有权通常由数据所有者（业务部门负责人）负责，他们对数据定义和使用负责。二、多选题1.A,B,C,D,E解析：数据治理框架通常包含数据政策、数据标准、数据质量管理、数据安全与隐私、数据生命周期管理等核心组成部分。2.A,B,C,D,E解析：数据质量问题包括不完整、不准确、不一致、不及时、不合规等。3.A,B,C,D,E解析：数据血缘分析可用于数据溯源、数据影响分析、数据血缘可视化、数据合规性检查、数据清洗优化等。4.A,B,C解析：数据分类分级主要依据数据敏感性、重要性和访问权限。5.A,B,C,D,E解析：数据治理委员会负责制定策略、审批标准、监督实施、分配资源、处理争议等。6.A,B,C,D,E解析：数据主权体现为数据本地存储、跨境传输限制、本地处理、本地销毁、本地审计等要求。7.A,B,C,D,E解析：数据资产管理包括识别、评估、登记、监控、处置等核心内容。8.A,B,C,D,E解析：数据生命周期管理包括创建、存储、使用、共享、销毁等阶段。9.A,B,C解析：数据所有者负责定义业务规则、审批访问权限、监督数据质量。10.A,B,C,D,E解析：数据治理工具支持数据质量管理、血缘分析、标准化、安全管控、合规性审计等功能。三、判断题1.×解析：数据治理需要业务部门和技术部门共同参与，而非仅由IT部门负责。2.√解析：数据分类分级的主要目的是提高数据安全性，通过区分数据敏感性和重要性采取不同保护措施。3.×解析：数据血缘分析既可用于事后追溯，也可用于事前预防，如影响分析、风险评估等。4.√解析：数据主权的地域性要求企业在不同地区遵循当地法规，采用不同的数据治理策略。5.√解析：数据资产管理的核心目标是最大化数据资产价值，通过有效管理提升数据商业价值。6.×解析：数据生命周期管理的核心是数据全生命周期的管理，而非仅存储优化。7.√解析：数据治理委员会通常由业务部门和技术部门共同组成，确保治理工作兼顾业务和技术需求。8.×解析：数据质量管理不仅关注准确性，还包括完整性、一致性、及时性等维度。9.×解析：数据血缘分析的主要目的是追踪数据关系和影响，而非减少数据冗余。10.×解析：数据治理工具可以辅助数据治理流程，但无法完全自动化，仍需人工干预。四、简答题1.数据治理的五个核心原则-全面性：覆盖企业所有数据资产，确保数据治理无死角。-业务驱动：以业务需求为导向，确保数据治理支持业务目标。-协作性：跨部门协作，确保数据治理工作顺利推进。-合规性：遵循法律法规，确保数据治理合规。-持续改进：定期评估和优化，确保数据治理效果不断提升。2.数据分类分级的主要流程-数据识别：识别企业所有数据资产，明确数据范围。-数据分类：根据数据敏感性、重要性等维度进行分类。-数据分级：对分类后的数据进行分级，如公开级、内部级、敏感级、机密级。-制定策略：针对不同级别数据制定相应的访问控制、加密、审计策略。-实施与监控：实施策略并持续监控，确保策略有效执行。3.数据血缘分析的主要步骤-数据源识别：确定数据来源，如数据库、API、文件等。-数据流转追踪：追踪数据在系统间的流转路径，记录数据加工和处理过程。-血缘关系构建：构建数据血缘关系图，可视化数据来源和去向。-影响分析：分析数据变更对下游系统的影响，支持数据影响评估。-合规性检查：检查数据流转是否符合合规要求，如数据跨境传输限制。4.数据生命周期管理的四个主要阶段-数据创建：数据产生阶段，确保数据初始质量符合要求。-数据存储：数据存储阶段，确保数据安全、完整和可访问。-数据使用：数据使用阶段，确保数据访问控制和合规性。-数据销毁：数据销毁阶段，确保数据安全销毁，符合合规要求。五、论述题1.结合实际案例，论述数据治理对企业数字化转型的重要性数据治理对企业数字化转型至关重要，通过提升数据质量和可用性，支持业务创新和决策优化。例如，某电商平台通过实施数据治理，统一了用户数据标准，提高了数据准确性，从而提升了个性化推荐效果，带动销售额增长20%。数据治理还帮助企业降低数据冗余，提高数据利用效率，为业务决策提供可靠依据。此外，数据治理有助于企业满足数据合规要求，降低法律风险，为数字化转型提供坚实基础。2.结合中国《数据安全法》和《个人信息保护法》，论述数据主权在数据治理中的具体体现数据主权在数据治理中的具体体现包括：-数据本地存储：《数据安全法》要求重要数据本地存储，企业需建立本地数据存储机制，确保数