数据治理工程师笔试题及解析

2026年数据治理工程师笔试题及解析一、单选题（共10题，每题2分，总计20分）1.在数据治理中，以下哪项不属于数据质量管理的核心维度？A.完整性B.准确性C.可访问性D.及时性2.企业实施数据治理的首要目标是什么？A.降低数据存储成本B.提高数据资产利用率C.增加IT部门工作量D.规避数据合规风险3.ISO27001标准中，与数据治理直接相关的控制措施是？A.8.1资源管理B.10.3操作完整性保护C.12.5监视和测量D.9.1风险管理4.在数据生命周期管理中，哪个阶段最需要数据治理的介入？A.数据采集B.数据存储C.数据分析D.数据归档5.以下哪项不是数据血缘分析的主要作用？A.识别数据质量问题B.辅助数据脱敏C.提升数据透明度D.规划数据库架构6.中国《数据安全法》规定，数据处理活动必须遵循的原则是？A.收集合法、使用正当、公开透明B.最小必要、目的明确、确保安全C.不得泄露、不得滥用、及时删除D.企业主导、政府监管、社会监督7.数据治理中的“数据所有者”通常由哪个角色担任？A.数据工程师B.数据分析师C.业务部门负责人D.IT运维经理8.在数据分类分级中，以下哪项属于“核心数据”？A.供应商联系方式B.用户交易记录C.员工休假记录D.产品设计草图9.以下哪种技术最适合用于数据脱敏？A.数据加密B.数据匿名化C.数据压缩D.数据备份10.数据治理框架中，哪项工具主要用于自动化数据质量监控？A.元数据管理平台B.数据血缘分析工具C.数据质量评分卡D.主数据管理工具二、多选题（共5题，每题3分，总计15分）1.数据治理成功的关键要素包括哪些？A.高层支持B.明确的治理架构C.自动化工具支持D.持续的培训与沟通E.成本最小化2.数据生命周期管理包括哪些阶段？A.数据采集B.数据存储C.数据处理D.数据共享E.数据销毁3.中国《个人信息保护法》对数据处理活动提出的要求有哪些？A.明确处理目的和方式B.获取个人同意C.数据安全保护D.定期审计E.数据跨境传输需备案4.数据治理中的角色通常包括哪些？A.数据所有者B.数据管理员C.数据使用者D.数据治理委员会E.数据科学家5.数据血缘分析的主要应用场景有哪些？A.数据溯源B.数据质量管理C.数据血缘可视化D.数据脱敏规划E.业务决策支持三、判断题（共5题，每题2分，总计10分）1.数据治理的主要目标是减少数据冗余。2.数据分类分级的主要依据是数据的敏感程度。3.数据血缘分析只能用于数据仓库环境。4.中国《网络安全法》与数据治理没有直接关系。5.数据治理委员会是数据治理的最高决策机构。四、简答题（共3题，每题5分，总计15分）1.简述数据质量管理的五个核心维度及其含义。2.企业如何通过数据治理提升业务决策效率？3.中国企业在数据跨境传输中面临的主要合规挑战有哪些？五、论述题（1题，10分）结合中国数据治理的实际情况，论述企业如何构建有效的数据治理体系？答案及解析一、单选题答案及解析1.C.可访问性解析：数据质量管理的核心维度包括完整性、准确性、及时性、一致性、唯一性等，而可访问性属于数据安全或数据管理的范畴，不属于核心维度。2.B.提高数据资产利用率解析：数据治理的核心目标是通过规范管理提升数据价值，提高数据资产利用率是首要目标，其他选项如成本控制或风险规避是次要目标。3.B.10.3操作完整性保护解析：ISO27001的10.3条款涉及数据完整性的保护措施，与数据治理中的数据质量、安全等要求直接相关。4.A.数据采集解析：数据采集阶段是数据生命周期中数据定义、格式、标准确立的关键时期，数据治理需在此阶段介入以规范源头数据质量。5.B.辅助数据脱敏解析：数据血缘分析主要用于数据溯源、影响分析、透明度提升，脱敏属于数据安全范畴，需依赖其他技术实现。6.B.最小必要、目的明确、确保安全解析：中国《数据安全法》要求数据处理活动遵循合法、正当、必要原则，其中“最小必要”是核心要求。7.C.业务部门负责人解析：数据所有者通常是业务部门负责人，对数据负责并定义数据标准，IT部门负责技术实现。8.B.用户交易记录解析：核心数据是指对业务或国家安全有重大影响的数据，如交易记录属于此类，其他选项属于一般数据。9.B.数据匿名化解析：数据脱敏技术包括匿名化、假名化等，其中匿名化通过删除或替换隐私信息实现数据保护。10.C.数据质量评分卡解析：数据质量评分卡是自动化监控数据质量的标准工具，可定期评估数据质量水平。二、多选题答案及解析1.A、B、C、D解析：数据治理成功需高层支持、明确架构、工具支持、持续培训，成本最小化非核心要素。2.A、B、C、D、E解析：数据生命周期包括采集、存储、处理、共享、销毁等全流程管理。3.A、B、C、E解析：《个人信息保护法》要求处理目的明确、获取同意、安全保护、跨境传输备案，审计是辅助手段。4.A、B、C、D解析：数据治理角色包括所有者、管理员、使用者、治理委员会，数据科学家属于使用者范畴。5.A、B、C、D、E解析：数据血缘分析可用于溯源、质量管理、可视化、脱敏规划、决策支持等场景。三、判断题答案及解析1.×解析：数据治理目标不仅是减少冗余，还包括提升数据质量、合规性、利用率等。2.√解析：数据分类分级主要基于敏感程度，如核心数据、一般数据、非敏感数据。3.×解析：数据血缘分析适用于各类数据环境，包括数据湖、数据库、云平台等。4.×解析：《网络安全法》对数据安全有明确规定，与数据治理直接相关。5.√解析：数据治理委员会负责制定政策、协调资源，是最高决策机构。四、简答题答案及解析1.数据质量管理五个核心维度：-完整性：数据无缺失或错误记录。-准确性：数据与业务实际一致。-及时性：数据更新符合业务需求。-一致性：数据在不同系统或时间点保持一致。-唯一性：数据无重复记录。2.数据治理如何提升业务决策效率：-统一数据标准，减少决策中的数据歧义。-保障数据质量，避免基于错误数据做决策。-提供实时数据，支持快速响应市场变化。-透明数据血缘，增强决策可追溯性。3.中国数据跨境传输合规挑战：-《数据安全法》《个人信息保护法》双重监管要求。-跨境传输需通过安全评估或获得用户同意。-海外平台数据合规标准差异。-数据本地化存储要求。五、论述题答案及解析企业如何构建有效的数据治理体系？（1）明确治理目标与范围：企业需结合业务需求，明确数据治理目标（如提升数据质量、合规性、利用率），确定治理范围（哪些数据、业务场景、部门参与）。（2）建立治理架构：-高层支持：CEO或业务负责人担任治理发起人。-治理委员会：跨部门成员（业务、IT、法务），制定政策、审批标准。-数据所有者：业务部门负责人，负责数据定义、质量标准。-数据管理员：IT部门，负责技术实施、工具支持。（3）制定数据标准与政策：-数据分类分级：核心数据、一般数据、非敏感数据。-数据质量管理：定义完整性、准确性等标准，建立监控机制。-元数据管理：统一数据字典，明确数据来源、血缘关系。（4）引入技术工具：-数据质量工具：自动化检测数据问题。-元数据管理平台：管理数据定义、血缘关系。-数据血缘分析工具：支持数据溯源和影响分析。（5）强化培训与文化建设：-