2026年元数据管理考试题及答案解析

2026年元数据管理考试题及答案解析一、单选题（共10题，每题2分，共20分）1.在元数据管理中，以下哪一项不属于元数据的分类？（）A.描述性元数据B.结构性元数据C.事务性元数据D.机器学习元数据2.以下哪种元数据模型主要用于描述资源之间的关联关系？（）A.RDF（资源描述框架）B.XML（可扩展标记语言）C.JSON-LD（JavaScript对象表示法扩展）D.OWL（网状语言）3.在中国银行业，元数据管理的主要目标不包括？（）A.提高数据质量B.降低合规风险C.优化业务流程D.增加系统复杂度4.元数据治理的核心原则不包括？（）A.一致性B.可用性C.随机性D.可追溯性5.以下哪种工具最适合用于元数据的自动采集和清洗？（）A.ETL（抽取、转换、加载）B.BI（商业智能）C.MDM（主数据管理）D.CRM（客户关系管理）6.在ISO15096标准中，哪种元数据类型主要用于描述产品结构？（）A.物理元数据B.逻辑元数据C.关系元数据D.业务元数据7.在元数据管理中，以下哪种方法不属于元数据的集成？（）A.数据映射B.数据同步C.数据脱敏D.数据转换8.以下哪种技术最适合用于元数据的语义化描述？（）A.机器学习B.自然语言处理C.大数据分析D.深度学习9.在元数据管理中，以下哪种角色主要负责元数据的业务定义？（）A.数据架构师B.数据分析师C.业务分析师D.数据工程师10.以下哪种元数据管理框架在中国金融行业应用最广泛？（）A.DAMA-DMBOKB.ISO8000C.GB/T31076D.COBIT二、多选题（共5题，每题3分，共15分）1.元数据管理的价值主要体现在哪些方面？（）A.提高数据可理解性B.降低数据冗余C.增加数据存储成本D.优化数据治理流程E.提升业务决策效率2.在元数据管理中，以下哪些属于描述性元数据的要素？（）A.标题B.作者C.关键词D.创建时间E.数据类型3.元数据治理的常见挑战包括哪些？（）A.数据标准不一致B.数据孤岛C.跨部门协作困难D.技术更新快E.业务需求变化慢4.在元数据管理中，以下哪些工具可以用于元数据的可视化？（）A.TableauB.PowerBIC.TalendD.DomoE.Spotfire5.在中国制造业，元数据管理的主要应用场景包括哪些？（）A.产品生命周期管理B.供应链协同C.质量追溯D.智能制造E.银行业务风控三、判断题（共5题，每题2分，共10分）1.元数据管理的主要目的是减少数据量。（）2.在中国保险行业，元数据管理的主要驱动力是监管要求。（）3.元数据管理可以完全自动化，无需人工干预。（）4.ISO11179是元数据管理的国际标准。（）5.在元数据管理中，业务元数据比技术元数据更重要。（）四、简答题（共4题，每题5分，共20分）1.简述元数据管理的定义及其核心目标。2.解释元数据管理在中国金融行业的合规意义。3.描述元数据管理中数据血缘的概念及其作用。4.列举三种常见的元数据管理工具，并说明其适用场景。五、论述题（共1题，10分）结合中国制造业的数字化转型趋势，论述元数据管理在智能制造中的应用价值及实施建议。答案解析一、单选题1.D解析：元数据主要分为描述性元数据、结构性元数据和事务性元数据，机器学习元数据不属于标准分类。2.A解析：RDF主要用于描述资源之间的关联关系，支持语义网应用。3.D解析：元数据管理旨在降低系统复杂度，而非增加。4.C解析：随机性不是元数据治理的核心原则。5.A解析：ETL工具支持元数据的自动采集和清洗。6.A解析：ISO15096中的物理元数据描述产品结构。7.C解析：数据脱敏不属于元数据集成方法。8.B解析：自然语言处理适合语义化描述。9.C解析：业务分析师负责元数据的业务定义。10.C解析：GB/T31076是中国金融行业的元数据管理标准。二、多选题1.A、B、D、E解析：元数据管理通过提高数据可理解性、降低冗余、优化治理流程和提升决策效率创造价值。2.A、B、C、D解析：描述性元数据包括标题、作者、关键词和创建时间等。3.A、B、C、D解析：元数据治理的挑战包括数据标准不一致、数据孤岛、跨部门协作困难和技术更新快。4.A、B、D、E解析：Tableau、PowerBI、Domo和Spotfire支持元数据可视化。5.A、B、C、D解析：元数据管理在制造业的应用包括产品生命周期管理、供应链协同、质量追溯和智能制造。三、判断题1.×解析：元数据管理旨在提高数据质量，而非减少数据量。2.√解析：中国保险行业受监管要求推动元数据管理。3.×解析：元数据管理需要人工参与，无法完全自动化。4.√解析：ISO11179是元数据管理的国际标准。5.×解析：业务元数据和技术元数据同等重要。四、简答题1.元数据管理的定义及其核心目标定义：元数据管理是指对元数据的定义、采集、存储、维护、应用和治理的全过程管理。核心目标：提高数据可理解性、确保数据质量、支持数据治理和优化数据应用。2.元数据管理在中国金融行业的合规意义中国金融行业受强监管要求，元数据管理有助于满足监管报送需求，降低合规风险，并支持反洗钱、客户身份识别等业务场景。3.数据血缘的概念及其作用概念：数据血缘是指数据从源头到最终应用的完整流转路径，包括数据来源、处理过程和目标系统。作用：帮助理解数据关系，支持数据溯源、影响分析和质量控制。4.三种常见的元数据管理工具及其适用场景-Collibra：适用于大型企业的全面元数据管理。-Alation：支持自助式元数据发现和分析。-Informatica：适用于数据集成和元数据治理一体化。五、论述题结合中国制造业的数字化转型趋势，论述元数据管理在智能制造中的应用价值及实施建议应用价值1.支持设备数据整合：智能制造依赖大量设备传感器数据，元数据管理可统一设备数据的定义和格式，确保数据一致性。2.优化生产流程：通过元数据关联生产参数与质量结果，帮助优化工艺参数，降低次品率。3.提升供应链协同：元数据管理可整合供应商、物料和生产数据，支持智能采购和库存管理。4.赋能预测性维护：通过设备元数据的分析，预测设备故障，减少停机时间。实施建议1.明确业务需求：与制造部门合作，确定关键元数据要素（如设备型号、工艺参数、质量标准）。2.选择合适工具：采用支