2026年大数据治理流程小测卷含答案

2026年大数据治理流程小测卷含答案一、单选题（共10题，每题2分，总计20分）请根据题目要求，选择最符合题意的选项。1.在大数据治理流程中，以下哪项属于数据质量管理的核心环节？A.数据采集B.数据清洗C.数据存储D.数据分析2.在数据生命周期管理中，哪个阶段主要负责数据的归档和销毁？A.数据采集阶段B.数据存储阶段C.数据使用阶段D.数据销毁阶段3.以下哪种机制不属于数据访问控制的有效手段？A.基于角色的访问控制（RBAC）B.基于属性的访问控制（ABAC）C.数据加密D.数据匿名化4.大数据治理中的“数据血缘”主要解决什么问题？A.数据安全B.数据质量C.数据溯源D.数据合规5.在数据分类分级中，以下哪类数据通常属于高度敏感数据？A.经营报表B.客户身份信息C.产品销售数据D.市场分析报告6.以下哪种工具不属于大数据治理常用的元数据管理工具？A.ApacheAtlasB.CollibraC.HadoopD.Alation7.在大数据治理流程中，以下哪项属于数据血缘追踪的关键步骤？A.数据采集配置B.数据转换规则定义C.数据血缘关系可视化D.数据存储方案设计8.在数据合规管理中，GDPR主要针对哪个地区的个人数据保护？A.中国B.美国C.欧盟D.日本9.以下哪种方法不属于数据脱敏技术？A.哈希加密B.数据泛化C.数据遮蔽D.数据抽样10.在大数据治理流程中，以下哪项是数据安全审计的关键组成部分？A.数据备份B.访问日志记录C.数据压缩D.数据加密二、多选题（共5题，每题3分，总计15分）请根据题目要求，选择所有符合题意的选项。1.大数据治理流程中，以下哪些环节属于数据质量管理的主要内容？A.数据完整性校验B.数据一致性检查C.数据准确性评估D.数据时效性管理2.数据生命周期管理通常包含哪些阶段？A.数据采集B.数据存储C.数据使用D.数据归档E.数据销毁3.在大数据治理中，以下哪些方法有助于提升数据安全水平？A.数据加密B.访问控制C.数据脱敏D.安全审计4.数据血缘追踪的主要作用包括哪些？A.提高数据透明度B.保障数据质量C.支持合规审计D.优化数据处理流程5.大数据治理流程中，以下哪些工具或技术属于元数据管理范畴？A.ApacheAtlasB.CollibraC.ApacheSparkD.Alation三、判断题（共5题，每题2分，总计10分）请根据题目要求，判断正误。1.数据治理流程中，数据分类分级的主要目的是为了提高数据利用率。（正确/错误）2.在大数据治理中，数据血缘追踪与数据质量管理没有直接关联。（正确/错误）3.数据脱敏技术可以完全消除数据敏感风险。（正确/错误）4.GDPR主要针对欧盟境内的个人数据处理活动，与中国的数据治理无关。（正确/错误）5.数据安全审计的主要目的是为了防止数据泄露，与合规管理无关。（正确/错误）四、简答题（共3题，每题5分，总计15分）请根据题目要求，简要回答问题。1.简述大数据治理流程中数据质量管理的核心步骤。2.在数据生命周期管理中，数据归档的主要作用是什么？3.大数据治理中，数据分类分级的主要依据有哪些？五、论述题（1题，10分）请结合实际案例，论述大数据治理流程中数据血缘追踪的重要性及其应用场景。答案与解析一、单选题答案与解析1.B解析：数据质量管理涉及数据清洗、校验、一致性检查等环节，其中数据清洗是核心步骤，旨在提升数据的准确性和完整性。2.D解析：数据生命周期管理包括采集、存储、使用、归档和销毁等阶段，归档和销毁属于生命周期末期的重要环节。3.C解析：数据加密属于数据保护技术，而非访问控制机制。访问控制主要通过RBAC、ABAC等方式实现。4.C解析：数据血缘追踪的核心作用是解决数据溯源问题，即明确数据从何而来、经过哪些处理流程、最终流向何方。5.B解析：客户身份信息（如姓名、身份证号等）属于高度敏感数据，需严格保护。6.C解析：ApacheAtlas、Collibra、Alation等属于元数据管理工具，而Hadoop是数据存储框架，不属于元数据管理范畴。7.C解析：数据血缘追踪的关键步骤包括数据血缘关系映射、可视化展示和动态更新，其中可视化是核心环节。8.C解析：GDPR（GeneralDataProtectionRegulation）是欧盟制定的个人数据保护法规，主要针对欧盟境内的数据处理活动。9.D解析：数据脱敏技术包括哈希加密、数据泛化、数据遮蔽等，而数据抽样属于数据抽样技术，不属于脱敏范畴。10.B解析：数据安全审计的核心是记录和监控数据访问行为，访问日志记录是其关键组成部分。二、多选题答案与解析1.A、B、C、D解析：数据质量管理包括完整性校验、一致性检查、准确性评估和时效性管理，涵盖多个维度。2.A、B、C、D、E解析：数据生命周期管理包括采集、存储、使用、归档和销毁等阶段，完整覆盖数据全流程。3.A、B、C、D解析：数据安全提升手段包括数据加密、访问控制、数据脱敏和安全审计，均能有效降低风险。4.A、B、C、D解析：数据血缘追踪有助于提高数据透明度、保障数据质量、支持合规审计和优化处理流程。5.A、B、D解析：ApacheAtlas、Collibra、Alation属于元数据管理工具，而ApacheSpark是数据处理框架，不属于元数据管理范畴。三、判断题答案与解析1.错误解析：数据分类分级的目的是为了加强数据安全和合规管理，而非提高数据利用率。2.错误解析：数据血缘追踪是数据质量管理的重要支撑，有助于追溯数据来源和流转过程，保障数据质量。3.错误解析：数据脱敏技术可以降低敏感风险，但不能完全消除，仍需结合其他安全措施。4.正确解析：GDPR仅适用于欧盟境内的数据处理活动，与中国的数据治理无直接关联（但中国企业在欧洲业务需遵守GDPR）。5.错误解析：数据安全审计不仅用于防止数据泄露，也是合规管理的重要手段（如满足监管要求）。四、简答题答案与解析1.数据质量管理核心步骤答：-数据质量规则定义：明确质量标准（如完整性、准确性、一致性等）。-数据质量评估：通过自动化工具或人工检查发现质量问题。-数据质量监控：实时或定期监控数据质量变化。-数据质量改进：修复问题数据并优化流程。2.数据归档的主要作用答：-释放存储资源：将不常用的数据归档至低成本存储。-满足合规要求：某些数据需长期保存以备审计。-提高查询效率：活跃数据优先处理，归档数据分离。3.数据分类分级的依据答：-敏感程度：如个人身份信息、财务数据等。-业务重要性：核心业务数据优先保护。-法律法规要求：如GDPR、CCPA等合规需求。五、论述题答案与解析数据血缘追踪的重要性及应用场景答：数据血缘追踪在大数据治理中至关重要，其核心作用是明确数据的来源、处理过程和最终去向，从而提升数据透明度、保障数据质量并支持合规管理。应用场景：1.数据质量问题排查：通过血缘关系快速定位问题数据源头，如某数据字段错误可能源于上游ETL流程。2.合规审计支持：在GDP