2026年元数据工程师招聘考试题库

2026年元数据工程师招聘考试题库一、单选题（共5题，每题2分）1.题干：在元数据管理中，以下哪项属于业务元数据的核心组成部分？A.数据库表结构定义B.业务术语表C.ETL流程配置D.索引优化策略答案：B解析：业务元数据主要描述业务概念、规则和定义，如业务术语表、数据模型关系等，直接服务于业务理解。技术元数据（A、C、D）更多关注数据存储和加工细节。2.题干：某企业采用数据湖架构，元数据管理工具需优先支持哪种元数据采集方式？A.手动录入B.自动扫描存储元数据C.API接口导入D.第三方工具同步答案：B解析：数据湖中数据量庞大且格式多样，自动扫描存储元数据（如文件元数据、分区信息）效率最高，手动录入（A）成本高且易出错，API或第三方工具（C、D）适用于特定场景但非首选。3.题干：在数据治理中，以下哪个角色通常负责制定元数据管理标准并监督执行？A.数据开发工程师B.元数据治理专员C.数据分析师D.数据架构师答案：B解析：元数据治理专员专注于建立和优化元数据管理流程，制定标准（如命名规范、血缘关系定义），而其他角色更多参与具体数据操作。4.题干：某企业需实现跨部门数据血缘追踪，以下哪种技术最适合用于动态血缘关系计算？A.元数据存储过程B.依赖分析算法C.数据目录服务D.数据质量规则引擎答案：B解析：依赖分析算法能够自动识别数据流转路径，动态更新血缘关系，适合跨部门场景。存储过程（A）和目录服务（C）仅存储静态信息，规则引擎（D）用于数据质量校验。5.题干：在元数据管理中，以下哪项是“元数据质量”的关键衡量指标？A.元数据覆盖率B.元数据更新频率C.元数据准确性D.元数据访问量答案：C解析：元数据质量的核心是准确性（如定义是否正确、血缘是否真实），覆盖率（A）和更新频率（B）是辅助指标，访问量（D）反映使用情况而非质量。二、多选题（共4题，每题3分）1.题干：元数据工程师在日常工作中可能涉及以下哪些任务？（多选）A.设计数据模型B.编写ETL脚本C.维护元数据字典D.分析数据质量报告答案：C、D解析：元数据工程师重点负责元数据的采集、存储、治理和分析，设计模型（A）和数据开发（B）通常由其他团队承担。2.题干：在金融行业，元数据管理需满足哪些合规要求？（多选）A.GDPR隐私规定B.中国《数据安全法》C.行业监管报送需求D.云服务提供商SLA答案：A、B、C解析：金融行业需遵守GDPR（A）、中国《数据安全法》（B）及监管报送（C），SLA（D）属于技术合同条款。3.题干：以下哪些工具可用于企业级元数据管理？（多选）A.InformaticaMetaDataManagerB.AlationC.Python脚本工具D.Snowflake信息架构答案：A、B、D解析：Informatica（A）、Alation（B）和Snowflake（D）均为商业级元数据管理平台，Python（C）可定制但缺乏企业级功能。4.题干：元数据血缘关系中，以下哪些组件需要明确记录？（多选）A.数据源字段B.转换规则C.目标表分区D.操作日志答案：A、B解析：血缘关系需记录数据来源（A）和加工逻辑（B），分区（C）和日志（D）属于技术细节，非血缘核心要素。三、判断题（共5题，每题2分）1.题干：元数据管理完全依赖技术工具，无需人工干预。答案：×解析：工具负责自动化采集和存储，但人工需制定标准、审核质量、解释业务含义。2.题干：实时数据仓库的元数据更新频率应低于批量处理系统。答案：×解析：实时系统需高频更新元数据（如流处理规则），否则无法反映动态变化。3.题干：数据字典和元数据目录是同一个概念。答案：×解析：数据字典偏重术语定义，元数据目录是综合管理平台，包含多种元数据类型。4.题干：元数据治理专员通常需要具备SQL开发能力。答案：√解析：需通过SQL查询元数据、验证血缘或编写自动化脚本。5.题干：数据湖中的“元数据湖”必须与业务数据湖分离存储。答案：×解析：部分现代平台（如DeltaLake）支持混合存储，元数据可嵌入业务数据层。四、简答题（共3题，每题5分）1.题干：简述元数据工程师在数据治理中的角色和职责。答案：-角色定位：作为数据治理的技术执行者，负责元数据的采集、标准化、血缘分析及质量监控。-职责：1.建立元数据采集体系（结构、血缘、业务等）；2.设计和管理元数据标准（命名、分类、血缘定义）；3.运用工具（如Alation）实现元数据目录和数据血缘可视化；4.监控元数据质量，如完整性、准确性，推动问题修复；5.支持合规性审计，确保元数据满足监管要求（如GDPR、数据安全法）。2.题干：在医药行业，元数据管理需重点关注哪些业务场景？答案：-临床试验数据管理：元数据需支持试验设计（如变量定义、分层标准）、数据采集（EDC系统映射）、统计分析（模型变量血缘）；-医保合规：记录数据脱敏规则、隐私字段映射，确保符合HIPAA或中国《个人信息保护法》要求；-研发数据追溯：关联研发实验（如化合物结构、实验参数）与市场产品（如药物批号、有效期），支持溯源需求；-患者标签管理：定义标签（如高风险人群、疾病分型）的来源和计算逻辑，支持精准医疗应用。3.题干：如何评估元数据管理工具的适用性？答案：-功能匹配：是否支持血缘追踪、数据质量、业务术语等核心功能；-技术兼容：能否与现有数据平台（如Hadoop、Snowflake、Flink）集成；-易用性：界面是否直观，操作是否便捷（考虑非技术用户）；-扩展性：是否支持自定义扩展（如Python脚本、API接口）；-成本效益：评估许可费用、维护成本与预期收益（如降本、合规）。五、论述题（1题，10分）题干：结合中国金融行业监管趋势，论述元数据管理如何支持数据合规与风险控制。答案：金融行业监管趋严，元数据管理在合规与风险控制中发挥关键作用，具体体现在：1.监管报送自动化：通过元数据目录记录数据来源、处理逻辑及合规字段（如反洗钱、反欺诈相关数据），自动生成监管报表，降低人工填报错误。例如，中国《数据安全法》要求数据分类分级，元数据可定义敏感数据范围（如身份证号、银行卡号），支持动态识别。2.数据血缘追溯：当发生数据泄露或合规事故时，元数据血缘可快速定位问题源头（如ETL流程中的错误映射），缩短调查时间。金融场景下，如某银行因数据脱敏不彻底导致客户隐私泄露，血缘记录可证明字段处理逻辑，辅助责任认定。3.隐私合规保障：元数据管理需明确个人信息的处理规则（如匿名化算法、保留期限），并记录在目录中。GDPR要求“被遗忘权”，元数据需支持历史数据处理日志，确保用户数据删除请求的追溯性。4.风险预警机制：通过元数据质量监控（如完整性、一致性），可预警潜在风险。例如，某保险业务中，若元数据发现关键字段（如保单状态）缺失率超阈值，系统可触发风控提醒，避免业务异常。5.