2026年ERP数据分析师数据治理面试题含答案

2026年ERP数据分析师数据治理面试题含答案一、单选题（共5题，每题2分，共10分）1.数据质量问题的根本原因不包括以下哪项？A.数据录入错误B.系统接口故障C.数据治理政策缺失D.用户操作习惯良好答案：D解析：数据质量问题的常见原因包括人为录入错误、系统接口不稳定、数据治理流程不完善等。用户操作习惯良好不属于数据质量问题的主要原因。2.在数据治理中，以下哪项属于数据血缘的范畴？A.数据清洗规则B.数据存储位置C.数据来源与去向的映射关系D.数据访问权限答案：C解析：数据血缘主要描述数据的来源、加工过程和最终去向，反映数据在整个生命周期中的流转路径。3.以下哪种指标最适合衡量数据完整性？A.数据重复率B.数据准确率C.数据完整率D.数据时效性答案：C解析：数据完整性关注数据的缺失情况，完整率直接反映数据是否完整。其他选项分别衡量数据冗余、准确性和时效性。4.在ERP系统中，数据治理责任主体通常是谁？A.数据分析师B.数据管理员C.业务部门负责人D.IT运维团队答案：C解析：业务部门对数据的业务规则和准确性负责，是数据治理的主要责任主体。数据分析师、数据管理员和IT团队分别承担分析、管理和技术支持职责。5.以下哪种方法不属于数据脱敏的范畴？A.数据遮蔽B.数据加密C.数据泛化D.数据替换答案：B解析：数据脱敏包括遮蔽（如掩码）、泛化（如年龄区间）、替换（如用虚拟值替代真实值）等，但数据加密属于数据安全范畴，不直接用于脱敏。二、多选题（共5题，每题3分，共15分）6.数据治理的主要目标包括哪些？A.提高数据质量B.降低数据风险C.提升数据利用率D.增加系统复杂度答案：A、B、C解析：数据治理的核心目标是通过规范流程和技术手段，提升数据质量、降低风险并促进数据价值挖掘，而系统复杂度并非其目标。7.数据生命周期管理通常包括哪些阶段？A.数据采集B.数据存储C.数据使用D.数据销毁答案：A、B、C、D解析：数据生命周期涵盖从采集、存储、使用到归档和销毁的全过程。8.在ERP系统中，数据治理的常见工具包括哪些？A.数据质量平台B.数据血缘工具C.元数据管理工具D.数据防泄漏系统答案：A、B、C解析：数据治理工具主要包括数据质量、数据血缘和元数据管理工具，数据防泄漏系统属于数据安全范畴。9.数据完整性的常见问题包括哪些？A.数据缺失B.数据重复C.数据格式错误D.数据逻辑冲突答案：A、B、C、D解析：数据完整性问题涵盖缺失、重复、格式错误和逻辑冲突等。10.企业实施数据治理的潜在收益包括哪些？A.提高决策效率B.降低合规风险C.优化运营成本D.增强数据竞争力答案：A、B、C、D解析：数据治理通过提升数据质量和合规性，可优化决策、降低风险、降本增效并增强企业竞争力。三、判断题（共5题，每题2分，共10分）11.数据治理只需要IT部门负责，业务部门无需参与。答案：错解析：数据治理需要业务部门和IT部门协同，业务部门负责业务规则和数据准确性。12.数据血缘分析只能用于审计，不能用于业务优化。答案：错解析：数据血缘不仅用于审计，还可帮助优化数据流程和业务逻辑。13.数据脱敏会完全消除数据价值。答案：错解析：脱敏通过保留核心业务价值（如通过泛化处理）实现安全与可用性的平衡。14.数据质量评估只需要定期进行一次即可。答案：错解析：数据质量需持续监控和评估，而非一次性任务。15.数据治理的实施成本通常高于收益。答案：错解析：良好的数据治理能显著提升效率、降低风险，长期收益远超投入。四、简答题（共3题，每题5分，共15分）16.简述数据质量管理的核心流程。答案：1.数据质量标准制定：明确数据准确性、完整性、一致性等标准。2.数据质量监控：通过规则检查、自动化工具等实时监控数据质量。3.问题诊断与修复：定位问题根源，通过清洗、校验等手段修复数据。4.持续改进：优化流程，定期评估，形成闭环管理。17.在ERP系统中，数据治理如何支持业务决策？答案：1.提供高质量数据：确保决策基于准确、完整的数据。2.增强数据透明度：通过数据血缘工具帮助业务理解数据来源和逻辑。3.降低决策风险：通过合规性管理减少因数据问题导致的决策失误。18.企业如何平衡数据安全与数据共享的需求？答案：1.分级分类管理：对敏感数据实施强加密或访问控制。2.权限精细化：按需分配数据访问权限，避免过度共享。3.脱敏技术应用：在共享前对数据脱敏，保留业务价值的同时降低风险。五、论述题（共1题，10分）19.结合中国制造业ERP应用现状，论述数据治理的挑战与应对策略。答案：挑战：1.数据孤岛严重：各业务系统间数据标准不统一，难以整合。2.业务需求多变：制造业ERP需支持多品种小批量生产，数据需求动态调整。3.技术基础薄弱：部分企业缺乏成熟的数据治理工具和人才。应对策略：1.建立统一标准：制定数据编码、格式等规范，推动系统间数据互通。2.动态治理机制：采用敏捷治理方法，根据业务变化快速调整数据规则。3.技术赋能：引入数据中台或治理平台，提升自动化水平。4.人才培养：加强数据分析师和业务人员的培训，提升数据素养。六、案例分析题（共1题，10分）20.某汽车制造企业使用SAPERP系统，但数据质量低下导致生产计划频繁调整。请提出数据治理改进方案。答案：1.现状分析：-通过数据探查工具识别缺失、重复、格式错误的数据（如BOM表、物料清单）。-分析问题根源：可能是采购系统与ERP数据同步失败，或录入规则不统一。2.治理方案：-数据清洗：对BOM表进行标准化处理，删除冗余数据。-流程优化：强制采购系统与ERP实时对接，减少人工干预。-培训与考核：对录入人员进行数据标准培训