数据治理架构师面试题库及解析

2026年数据治理架构师面试题库及解析一、单选题（共15题，每题2分）1.题：在数据治理架构中，哪个角色主要负责制定数据政策和标准？A.数据所有者B.数据管家C.数据架构师D.数据分析师答：A解析：数据所有者是企业内负责特定数据域的最终责任人，其核心职责包括制定数据政策和标准，确保数据符合业务需求和合规要求。2.题：以下哪项不是数据治理的关键要素？A.数据质量B.数据安全C.数据架构D.数据可视化答：D解析：数据治理的核心要素包括数据质量、数据安全、数据生命周期管理等，数据可视化属于数据呈现手段，而非治理要素。3.题：在数据治理架构中，数据管家的主要职责是？A.设计数据模型B.监督数据使用C.开发数据分析工具D.管理数据供应商答：B解析：数据管家负责监督数据的使用情况，确保数据按照既定政策被合规使用，是数据治理中的执行层面角色。4.题：以下哪种方法不属于数据质量评估的常见方法？A.数据剖析B.数据审计C.数据血缘追踪D.数据采样分析答：C解析：数据血缘追踪主要用于理解数据流动路径，而非直接评估数据质量。数据剖析、数据审计和数据采样分析都是常见的数据质量评估方法。5.题：在数据治理中，"数据资产目录"的主要作用是？A.存储原始数据B.管理元数据C.运行数据查询D.设计数据仓库答：B解析：数据资产目录是元数据管理的重要组成部分，用于集中管理企业所有数据资产的信息，包括数据定义、来源、使用规则等。6.题：以下哪项不是数据生命周期管理的阶段？A.数据创建B.数据存储C.数据销毁D.数据迁移答：D解析：数据生命周期管理通常包括数据创建、使用、存储和销毁四个主要阶段，数据迁移属于数据管理活动而非生命周期阶段。7.题：在数据治理架构中，数据架构师的核心职责是？A.监督数据政策执行B.设计数据存储方案C.分析数据趋势D.管理数据权限答：B解析：数据架构师负责设计企业的数据架构，包括数据模型、存储方案和集成方式，确保数据治理的技术基础。8.题：以下哪种技术最适合用于数据脱敏？A.数据加密B.数据压缩C.数据标准化D.数据匿名化答：D解析：数据匿名化是通过删除或替换个人身份信息，使数据无法直接关联到特定个体，是数据脱敏的核心技术。9.题：在数据治理中，"数据主权"主要指的是？A.数据所有权B.数据使用权C.数据保密权D.数据跨境权答：D解析：数据主权通常指数据在不同司法管辖区间的流动和使用权限，特别是在跨境场景下的合规要求。10.题：以下哪项不是数据血缘追踪的主要应用场景？A.数据质量管理B.数据合规审计C.数据模型优化D.数据溯源分析答：C解析：数据血缘追踪主要用于数据质量管理、合规审计和数据溯源，数据模型优化通常需要其他分析方法。11.题：在数据治理中，"数据分类分级"的主要目的是？A.提高数据存储效率B.确定数据安全级别C.简化数据管理流程D.优化数据查询性能答：B解析：数据分类分级是数据安全治理的基础，通过确定数据敏感度和价值级别，为不同数据制定相应的安全策略。12.题：以下哪种方法不属于数据质量监控的常用方法？A.自动化校验B.手动抽查C.人工审核D.机器学习分析答：D解析：数据质量监控通常采用自动化校验、手动抽查和人工审核等方法，机器学习分析更多用于数据挖掘而非监控。13.题：在数据治理中，"数据政策"的主要作用是？A.规范数据操作流程B.优化数据存储结构C.提升数据查询效率D.设计数据可视化方案答：A解析：数据政策是数据治理的顶层设计，主要规范数据的使用规则和操作流程，确保数据合规使用。14.题：以下哪项不是数据治理的常见挑战？A.组织文化障碍B.技术平台不统一C.数据标准不一致D.数据可视化不足答：D解析：数据治理的主要挑战通常来自组织文化、技术平台和数据标准等方面，数据可视化不足属于呈现层面的问题。15.题：在数据治理架构中，数据分析师的主要职责是？A.设计数据治理框架B.分析数据业务价值C.管理数据访问权限D.制定数据安全策略答：B解析：数据分析师负责从业务角度分析数据价值，为数据治理提供业务洞察，其他选项更多属于数据治理管理者的职责。二、多选题（共10题，每题3分）1.题：数据治理架构中常见的角色有哪些？A.数据所有者B.数据管家C.数据架构师D.数据分析师E.数据治理委员会答：A,B,C,D,E解析：数据治理架构通常包含数据所有者、数据管家、数据架构师、数据分析师和数据治理委员会等多个角色，共同完成数据治理任务。2.题：数据质量管理的常见维度包括哪些？A.完整性B.准确性C.一致性D.及时性E.可用性答：A,B,C,D,E解析：数据质量管理通常从完整性、准确性、一致性、及时性和可用性等维度进行评估和改进。3.题：数据安全治理的主要措施有哪些？A.数据加密B.访问控制C.数据脱敏D.审计追踪E.安全培训答：A,B,C,D,E解析：数据安全治理需要综合运用数据加密、访问控制、数据脱敏、审计追踪和安全培训等多种措施。4.题：数据生命周期管理的常见阶段有哪些？A.数据创建B.数据存储C.数据使用D.数据归档E.数据销毁答：A,B,C,D,E解析：数据生命周期管理覆盖数据从创建到销毁的全过程，包括创建、使用、存储、归档和销毁等阶段。5.题：数据治理的常见挑战有哪些？A.组织文化障碍B.技术平台不统一C.数据标准不一致D.数据质量差E.合规要求复杂答：A,B,C,D,E解析：数据治理面临的主要挑战包括组织文化、技术平台、数据标准、数据质量和合规要求等多方面因素。6.题：数据血缘追踪的主要应用有哪些？A.数据质量管理B.数据合规审计C.数据溯源分析D.数据模型优化E.数据影响分析答：A,B,C,D,E解析：数据血缘追踪可用于数据质量、合规审计、溯源分析、模型优化和影响分析等多个场景。7.题：数据分类分级的主要依据有哪些？A.数据敏感度B.数据价值C.数据类型D.数据来源E.数据使用频率答：A,B,C解析：数据分类分级主要依据数据敏感度、价值和类型，这些因素决定了数据的安全保护级别。8.题：数据治理架构中常见的工具包括哪些？A.数据目录B.数据质量工具C.数据血缘工具D.数据安全工具E.数据分析平台答：A,B,C,D,E解析：数据治理需要多种工具支持，包括数据目录、质量工具、血缘工具、安全工具和分析平台等。9.题：数据政策的主要内容有哪些？A.数据使用规则B.数据质量标准C.数据安全要求D.数据生命周期管理E.数据责任分配答：A,B,C,D,E解析：数据政策应全面覆盖数据使用规则、质量标准、安全要求、生命周期管理和责任分配等内容。10.题：数据治理成功的关键因素有哪些？A.高层支持B.清晰的流程C.有效的工具D.合适的团队E.持续改进答：A,B,C,D,E解析：数据治理成功需要高层支持、清晰流程、有效工具、合适团队和持续改进等多方面保障。三、判断题（共10题，每题2分）1.题：数据治理架构中，数据所有者与数据管家是相同的概念。（×）答：×解析：数据所有者是业务领域的最终责任人，而数据管家是执行层面的数据管理者，两者职责不同。2.题：数据质量评估只需要进行一次即可。（×）答：×解析：数据质量评估需要持续进行，因为数据环境和业务需求会不断变化。3.题：数据血缘追踪只能用于数据血缘清晰的场景。（×）答：×解析：数据血缘追踪可以应用于各种数据场景，即使血缘关系复杂也能提供有价值的信息。4.题：数据分类分级的主要目的是提高数据存储效率。（×）答：×解析：数据分类分级的主要目的是确定数据保护级别，而非优化存储效率。5.题：数据治理架构中，数据分析师负责设计数据治理框架。（×）答：×解析：数据治理框架通常由数据架构师或数据治理委员会设计，数据分析师主要负责业务分析。6.题：数据主权主要关注数据在组织内部的流转。（×）答：×解析：数据主权主要关注数据在不同司法管辖区间的跨境流动和使用。7.题：数据脱敏会导致数据无法用于分析。（×）答：×解析：数据脱敏可以通过技术手段保留数据可用性，同时保护个人隐私。8.题：数据治理只需要IT部门负责即可。（×）答：×解析：数据治理需要业务部门和IT部门共同参与，跨部门协作是成功的关键。9.题：数据生命周期管理可以完全自动化。（×）答：×解析：数据生命周期管理中的某些阶段（如归档决策）需要人工介入。10.题：数据治理的主要目的是提高数据查询性能。（×）答：×解析：数据治理的主要目的是确保数据质量和合规使用，而非单纯优化查询性能。四、简答题（共5题，每题5分）1.题：简述数据治理架构中各角色的主要职责和协作方式。答：-数据所有者：负责定义数据政策、标准和责任分配，确保数据满足业务需求。-数据管家：负责执行数据政策、监控数据质量和使用情况，确保数据合规。-数据架构师：负责设计数据架构、数据模型和存储方案，提供技术支持。-数据分析师：负责从业务角度分析数据价值，为数据治理提供业务洞察。-数据治理委员会：负责制定数据治理战略、协调各部门协作，监督治理效果。协作方式：通过定期会议、数据政策文档和治理平台进行沟通，确保各角色职责明确、协作顺畅。2.题：简述数据质量管理的常见问题及其改进措施。答：常见问题：-数据不完整：部分字段缺失。-数据不准确：存在错误或过时信息。-数据不一致：不同系统或部门的数据存在差异。-数据不及时：数据更新延迟。-数据不可用：数据格式不统一或难以访问。改进措施：-建立数据质量标准，明确各字段要求。-实施数据质量监控，定期评估和改进。-设计数据清洗流程，处理错误和缺失数据。-优化数据更新机制，确保及时性。-建立数据标准，统一数据格式和命名规范。3.题：简述数据安全治理的主要措施及其应用场景。答：主要措施：-数据加密：保护存储和传输中的敏感数据。-访问控制：限制用户对数据的访问权限。-数据脱敏：隐藏或替换敏感信息。-审计追踪：记录数据访问和使用情况。-安全培训：提高员工的数据安全意识。应用场景：-保护客户个人信息，符合GDPR等法规要求。-防止内部数据泄露，确保商业机密安全。-保障金融交易数据安全，符合PCIDSS标准。-监控异常数据访问，及时发现安全威胁。4.题：简述数据生命周期管理的常见阶段及其管理要点。答：常见阶段及管理要点：-数据创建：明确数据来源、格式和初始质量要求。-数据存储：设计合适的存储方案，考虑容量、性能和备份。-数据使用：制定数据使用规则，确保合规和高效利用。-数据归档：确定归档标准和流程，确保长期保存。-数据销毁：制定数据销毁标准，确保安全删除。管理要点：-建立各阶段的管理流程和责任人。-设计自动化工具支持各阶段操作。-定期评估各阶段效果，持续改进。-确保各阶段符合合规要求。5.题：简述数据治理成功的关键因素及其挑战。答：关键因素：-高层支持：确保资源投入和政策推动。-清晰流程：建立明确的数据治理流程和标准。-有效工具：采用合适的数据治理工具支持工作。-合适团队：组建具备业务和技术能力的团队。-持续改进：定期评估效果，不断优化治理体系。挑战：-组织文化障碍：员工对数据治理的认识不足。-技术平台不统一：不同系统间的数据整合困难。-数据标准不一致：难以形成统一的数据视图。-数据质量差：需要投入大量资源进行改进。-合规要求复杂：需要应对不同法规的合规要求。五、论述题（共2题，每题10分）1.题：结合中国数据安全法要求，论述数据治理架构中应如何体现数据主权和数据跨境流动管理。答：在中国数据安全法要求下，数据治理架构应重点关注数据主权和数据跨境流动管理，具体体现在以下方面：数据主权体现：1.建立数据分类分级体系：根据数据安全法对数据处理活动的要求，对数据进行分类分级，明确不同级别数据的保护要求。特别是对重要数据和敏感个人信息，需要制定更严格的保护措施。2.确定数据所有权：明确企业内部各业务领域的数据所有权，确保数据责任主体清晰，符合数据安全法中数据处理者的定义。3.设计数据主权管理流程：建立数据主权变更管理流程，当数据跨境传输或处理方式发生变化时，及时评估合规性并调整治理措施。数据跨境流动管理：1.建立跨境数据传输审查机制：根据数据安全法要求，对数据出境进行安全评估，确保出境数据符合安全标准。特别是涉及敏感个人信息和重要数据的跨境传输，需要获得个人同意或进行安全评估。2.设计数据本地化存储方案：对于需要在中国境内存储的重要数据，设计本地化存储方案，满足数据安全法中的本地存储要求。3.签订数据保护协议：与境外数据接收方签订数据保护协议，明确数据出境后的处理方式和保护措施，确保符合中国数据安全法的要求。4.建立跨境数据监控机制：对数据跨境流动进行持续监控，及时发现和处理违规行为，确保数据跨境传输符合法律法规。通过上述措施，数据治理架构可以有效体现数据主权和数据跨境流动管理，确保企业在数据跨境传输和处理中符合中国数据安全法的要求，同时保障业务发展。2.题：结合中国数据要素市场化配置改革要求，论述数据治理架构如何支持数据要素的市场化配置。答：在中国数据要素市场化配置改革要求下，数据治理架构需要从以下几个方面支持数据要素的市场化配置：1.建立数据资产管理体系：-设计数据资产目录：建立全面的数据资产目录，记录企业所有数据资产的信息，包括数据来源、格式、质量、价值和使用情况。-实施数据价值评估：对数据资产进行价值评估，区分公共数据、公共数据授权运营数据和私有数据等不同类型，为数据要素市场化配置提供依