2026年元数据工程师技术能力评估题目

2026年元数据工程师技术能力评估题目一、单选题（共5题，每题2分，总分10分）1.在中国金融行业，元数据管理中哪项要求最为严格？A.元数据完整性与一致性B.元数据安全性C.元数据时效性D.元数据可访问性2.以下哪种工具最适合用于企业级数据资产目录的建设？A.ExcelB.ApacheAtlasC.PowerBID.Tableau3.根据中国《数据安全法》，元数据管理中哪项内容必须符合跨境传输要求？A.数据字典B.元数据血缘关系图C.元数据访问日志D.元数据质量规则4.在元数据管理中，"数据血缘"的核心价值在于？A.提高数据查询效率B.确保数据准确性C.优化数据存储成本D.追溯数据来源与流转路径5.以下哪种方法最适合用于评估元数据管理成熟度？A.定量分析B.定性评估C.机器学习模型D.人工访谈二、多选题（共5题，每题3分，总分15分）6.中国企业在实施元数据管理时，通常需要关注哪些核心领域？A.数据质量B.数据安全C.数据血缘D.数据合规性E.数据生命周期管理7.以下哪些属于元数据管理的常见应用场景？A.数据治理B.数据血缘分析C.数据血缘溯源D.数据质量监控E.数据资产盘点8.在中国《个人信息保护法》框架下，元数据管理需满足哪些要求？A.数据主体权利保障B.数据最小化原则C.数据脱敏处理D.数据安全分类分级E.数据跨境传输合规9.元数据管理中，以下哪些工具或技术能够提升管理效率？A.元数据自动采集工具B.数据血缘可视化工具C.数据质量规则引擎D.数据资产目录平台E.数据脱敏工具10.在中国金融行业，元数据管理的主要挑战包括哪些？A.多系统数据分散B.数据标准不统一C.元数据质量参差不齐D.合规要求复杂E.技术架构老旧三、简答题（共4题，每题5分，总分20分）11.简述中国金融行业对元数据完整性的具体要求。12.解释元数据管理中"数据血缘"的概念及其在数据治理中的作用。13.根据中国《数据安全法》，企业应如何确保元数据跨境传输的合规性？14.描述元数据管理在提升企业数据资产价值方面的三个关键作用。四、案例分析题（共2题，每题10分，总分20分）15.某中国大型银行需上线新的数据治理平台，该平台需支持元数据管理、数据血缘分析、数据质量监控等功能。请分析该场景下元数据管理的重点和难点，并提出解决方案。16.某中国电商企业因数据合规问题面临监管处罚，导致业务受阻。该公司决定加强元数据管理以提升合规能力。请设计一个元数据管理优化方案，涵盖技术选型、实施步骤和预期效果。五、开放题（共1题，15分）17.结合中国《数据安全法》和《个人信息保护法》的要求，阐述企业在实施元数据管理时应如何平衡数据利用与数据安全的关系？请结合实际案例或场景进行分析。答案与解析一、单选题1.答案：B解析：中国金融行业对数据安全的要求极为严格，元数据作为数据管理的基础，其安全性（如访问控制、加密存储）是重中之重。相比之下，完整性与一致性、时效性、可访问性虽重要，但安全性在金融场景下优先级最高。2.答案：B解析：ApacheAtlas是专为大数据生态系统设计的元数据管理平台，支持Hadoop、Spark等框架，适合企业级数据资产目录建设。Excel、PowerBI、Tableau更侧重数据分析和可视化，而非元数据管理。3.答案：C解析：根据中国《数据安全法》，元数据访问日志需记录数据访问行为，确保跨境传输时符合监管要求（如数据主体授权、目的限制等）。数据字典、血缘关系图、质量规则虽重要，但日志直接涉及跨境传输合规。4.答案：D解析：数据血缘的核心价值在于可视化数据从源头到最终应用的完整流转路径，帮助企业追溯数据问题、优化流程。查询效率、准确性、存储成本虽与元数据相关，但血缘关系图是核心功能。5.答案：B解析：定性评估（如成熟度模型、差距分析）更适合评估元数据管理现状，通过专家访谈、文档审查等方式识别问题。定量分析、机器学习、人工访谈虽可辅助，但无法全面覆盖。二、多选题6.答案：A、B、C、D、E解析：中国企业在元数据管理中需全面覆盖数据质量、安全、血缘、合规性及生命周期管理，这些是金融、政务等行业的核心需求。7.答案：A、B、C、D、E解析：元数据管理可应用于数据治理、血缘分析、溯源、质量监控、资产盘点等场景，全面支持企业数据管理需求。8.答案：A、B、C、D、E解析：中国《个人信息保护法》要求元数据管理需保障数据主体权利（如知情权、删除权）、遵循最小化原则、实施脱敏、分类分级，并确保跨境传输合规。9.答案：A、B、C、D、E解析：元数据管理工具包括自动采集、血缘可视化、质量规则引擎、资产目录平台、脱敏工具等，这些技术可显著提升管理效率。10.答案：A、B、C、D、E解析：中国金融行业面临多系统数据分散、标准不统一、元数据质量差、合规要求复杂、技术架构老旧等挑战，这些是实际痛点。三、简答题11.答案：中国金融行业对元数据完整性的要求包括：-数据来源需明确，元数据需记录数据生成逻辑。-元数据需保证准确性，避免错误描述影响数据应用。-元数据需实时更新，反映数据状态变化。-元数据需长期存储，满足监管追溯要求。-金融场景下，元数据需与业务规则关联，确保合规性。12.答案：数据血缘是指数据从产生到应用的完整生命周期中，各阶段数据之间的关联关系。其作用包括：-问题追溯：通过血缘关系快速定位数据问题源头。-流程优化：分析数据流转路径，优化数据处理逻辑。-合规保障：确保数据合规性，满足监管要求。-信任建立：增强数据应用的可信度，提升决策质量。13.答案：企业需：-建立元数据跨境传输清单，明确传输范围。-实施数据分类分级，敏感数据需脱敏处理。-签署数据保护协议，确保接收方合规。-记录元数据传输日志，满足监管审计要求。-定期评估传输风险，动态调整策略。14.答案：-提升数据透明度：通过元数据管理，让数据应用者清晰了解数据来源与状态。-优化数据治理：元数据支持数据分类、标准化，降低治理成本。-增强数据应用价值：通过血缘分析、质量监控，提升数据可信度，推动数据驱动决策。四、案例分析题15.答案：-重点：元数据需覆盖全生命周期（采集、处理、应用），支持多系统整合。-难点：金融行业数据标准不统一，历史数据元数据缺失。-解决方案：-采用ApacheAtlas或类似平台，支持大数据生态。-制定元数据采集规范，对老旧系统实施补录。-建立数据血缘自动解析工具，减少人工干预。-与业务部门协作，完善元数据质量规则。16.答案：-技术选型：采用Collibra或企业自研平台，支持数据目录、血缘分析、脱敏管理。-实施步骤：1.现状评估：识别合规风险点，建立元数据基准。2.平台建设：分阶段部署，优先覆盖核心业务系统。3.规则完善：制定数据分类分级、脱敏规则。4.培训推广：提升全员元数据管理意识。-预期效果：降低合规风险，提升数据资产利用率，优化数据应用流程。五、开放题17.答案：-平衡原则：企业需在数据利用与安全间建立防火墙，通过元数据管理实现"知数、控数、用数"。-实际案例：某电商平台通过元数据管理，在用户画像