数据治理岗面试题及答案

2026年数据治理岗面试题及答案一、单选题（共5题，每题2分）1.在数据治理中，以下哪项是数据质量管理的核心环节？A.数据清洗B.数据建模C.数据集成D.数据加密答案：A解析：数据质量管理的主要目标是确保数据的准确性、完整性、一致性等，而数据清洗是发现并纠正数据错误的过程，是数据质量管理的核心环节。数据建模侧重数据结构设计，数据集成关注数据整合，数据加密则涉及数据安全。2.企业实施数据治理的主要目的是什么？A.提高数据存储成本B.增加数据管理人力投入C.降低数据风险，提升数据价值D.延缓业务决策速度答案：C解析：数据治理的核心目标是优化数据资产，降低数据风险，通过标准化和流程化管理，提升数据质量和可用性，从而支持更高效的业务决策。3.以下哪项不属于数据治理的“三支柱”模型？A.数据治理办公室（DGO）B.数据管理委员会C.数据所有者D.数据科学家答案：D解析：数据治理的“三支柱”模型通常包括数据治理办公室（负责执行）、数据管理委员会（负责决策）和数据所有者（负责业务领域数据管理），数据科学家更多是技术执行角色。4.在数据生命周期管理中，哪个阶段的数据脱敏最为关键？A.数据采集B.数据存储C.数据共享D.数据销毁答案：C解析：数据共享阶段涉及数据对外传输或跨部门使用，此时需重点进行脱敏处理，以防止敏感信息泄露。数据采集和存储阶段的脱敏相对次要，销毁阶段则侧重物理或逻辑销毁。5.ISO27001标准中，与数据治理最相关的条款是？A.A.12（安全意识与培训）B.A.13（通信与操作管理）C.A.14（访问控制）D.A.15（事件管理）答案：C解析：ISO27001中关于访问控制的条款（A.14）直接涉及数据权限管理和使用规范，与数据治理中的数据所有权和权限分配高度相关。二、多选题（共5题，每题3分）1.数据治理框架中，以下哪些角色是关键参与者？A.数据治理委员会B.数据管家C.业务部门代表D.技术架构师答案：A、B、C解析：数据治理涉及业务、技术和管理的多个层面，数据治理委员会负责战略决策，数据管家负责日常管理，业务部门代表负责需求输入，技术架构师则提供技术支持，但非核心管理角色。2.企业实施数据治理可以带来哪些收益？A.降低合规风险B.提高数据利用率C.减少数据冗余D.增加硬件投入答案：A、B、C解析：数据治理通过规范管理，能有效降低合规风险（如GDPR、CCPA等），提升数据利用率（避免数据孤岛），减少冗余（优化存储），但不会直接增加硬件投入，反而可能通过数据整合降低成本。3.数据分类分级中，以下哪些属于敏感数据类型？A.个人身份信息（PII）B.财务数据C.商业秘密D.通用统计信息答案：A、B、C解析：敏感数据通常包括个人身份信息、财务数据、商业秘密等，需严格管控；通用统计信息非敏感，可公开共享。4.数据血缘追踪的主要作用是什么？A.识别数据源头B.监控数据质量C.支持审计合规D.优化ETL流程答案：A、B、C解析：数据血缘追踪能揭示数据从产生到使用的全过程，帮助识别源头、监控质量、支持审计，但对ETL流程的优化作用相对间接。5.在数据质量评估中，常用的维度包括哪些？A.完整性B.准确性C.一致性D.时效性答案：A、B、C、D解析：数据质量评估通常从完整性（是否缺失）、准确性（是否错误）、一致性（是否矛盾）、时效性（是否过时）等维度进行。三、简答题（共4题，每题5分）1.简述数据治理与数据安全的关系。答案：数据治理通过建立数据标准、流程和责任体系，确保数据在整个生命周期内得到规范管理，而数据安全则侧重于技术手段（如加密、访问控制）防止数据泄露或滥用。两者相辅相成：数据治理为数据安全提供管理基础，数据安全则是治理目标之一。例如，治理中的权限分配规则可直接影响安全策略的落地。2.如何定义数据所有者及其职责？答案：数据所有者通常是业务部门负责人，对特定数据域（如客户数据、财务数据）拥有最终管理权。职责包括：定义数据标准、审批数据访问权限、监督数据质量、确保合规性等。他们是连接业务与数据治理的关键角色。3.数据治理中常见的挑战有哪些？答案：主要挑战包括：业务部门参与度低、缺乏高层支持、技术工具不完善、数据标准不统一、跨部门协调困难等。尤其在全球化企业中，地域法规差异（如欧盟GDPR与中国的《数据安全法》）加剧了合规难度。4.如何评估数据治理项目的成效？答案：可通过以下指标评估：数据质量提升率、合规审计通过率、数据重复率下降、业务决策效率提升等。定量指标（如错误率降低百分比）与定性指标（如用户满意度）结合，能更全面反映成效。四、案例分析题（共2题，每题10分）1.某跨国零售企业因数据跨境传输问题面临合规风险，请提出数据治理解决方案。答案：问题分析：企业需遵守不同地区的法规（如GDPR、CCPA、中国《数据安全法》），但现有数据流动无统一管控，易导致违规。解决方案：-建立数据分类分级体系：区分核心数据（如客户地址）、一般数据，对敏感数据实施严格管控。-实施数据传输协议：与境外合作方签订标准合同，明确数据使用范围和安全要求。-引入数据主权工具：采用本地化存储或加密传输技术，确保数据在传输中不被非法访问。-定期合规审计：联合法务和IT部门，每年评估跨境数据活动合规性。2.某制造企业数据分散在多个部门，导致报表制作耗时且数据矛盾，如何通过数据治理提升效率？答案：问题分析：数据孤岛现象严重，缺乏统一标准，业务部门需手动整合数据，效率低下且易出错。解决方案：-成立数据治理委员会：由各部门主管参与，制定数据共享规则和责任分工。-建立主数据管理（MDM）：统一客户、产品等核心数据源，确保全局一致性。-实施数据标准化：统一命名规范、计量单位等，减少转换成本。-推广自助数据平台：让业务部门可直接查询标准化报表，减少对IT的依赖。五、开放题（共1题，15分）结合中国数据合规环境（如《数据安全法》《个人信息保护法》），论述数据治理如何帮助企业应对监管挑战。答案：在中国数据合规背景下，企业需通过数据治理实现以下目标：1.合规基础建设：依据《数据安全法》要求，明确数据分类分级，对敏感数据（如身份证、银行卡号）进行脱敏或加密处理，确保数据全生命周期安全。2.跨境传输管理：参照《个人信息保护法》关于跨境传输的规定，需通过安全评估或获得个人同意，并在数据传输协议中明确第三方责任。3.主体权利保障：建立个人信息查询、更正、删除等机制，响应《个人信息保护法》的“被遗忘权”等要求。4.技术工具支撑：