2026年数据管理专家中级专业技能模拟试题

2026年数据管理专家中级专业技能模拟试题一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在数据生命周期管理中，哪个阶段通常涉及最高级别的数据安全控制？（）A.数据采集阶段B.数据存储阶段C.数据共享阶段D.数据销毁阶段2.以下哪种数据质量评估方法最适合评估数据的完整性？（）A.逻辑一致性检查B.缺失值分析C.异常值检测D.数据完整性校验3.在中国金融行业，哪些数据类型属于个人敏感信息（根据《个人信息保护法》规定）？（）A.姓名、身份证号B.银行流水记录C.交易金额D.以上全部4.在数据脱敏过程中，哪项技术属于动态脱敏范畴？（）A.数据屏蔽B.数据加密C.数据泛化D.假名化5.以下哪种数据集成技术最适合处理跨系统、异构数据源的数据整合？（）A.ETLB.ELTC.ETLTD.DTL6.在数据治理框架中，哪个角色主要负责制定数据标准和管理数据质量？（）A.数据所有者B.数据管理员C.数据治理委员会D.数据分析师7.中国《数据安全法》要求关键信息基础设施运营者建立的数据安全管理制度中，以下哪项是核心内容？（）A.数据分类分级B.数据备份策略C.数据访问控制D.以上全部8.在大数据处理中，哪种分布式计算框架在中国互联网行业应用最为广泛？（）A.SparkB.FlinkC.HadoopD.Storm9.在数据血缘分析中，以下哪种工具最适合企业级数据治理平台？（）A.ApacheNiFiB.TalendC.InformaticaD.DataLoom10.根据中国《网络安全法》，以下哪种行为属于数据跨境传输中的合规要求？（）A.未进行安全评估直接传输B.通过加密传输敏感数据C.仅向境外关联公司传输D.未经数据主体同意传输二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.数据生命周期管理中，以下哪些阶段需要重点关注合规性问题？（）A.数据采集阶段B.数据存储阶段C.数据共享阶段D.数据销毁阶段E.数据使用阶段2.在数据质量评估中，以下哪些指标属于数据准确性的衡量标准？（）A.重复数据比例B.缺失值率C.异常值率D.数据格式一致性E.值域覆盖率3.中国《个人信息保护法》中，以下哪些行为属于对个人信息进行自动化决策的范畴？（）A.基于用户行为推荐商品B.通过算法决定信贷审批C.匿名化处理后分析用户偏好D.根据地理位置推送广告E.手动审核用户申请4.在数据脱敏技术中，以下哪些方法属于静态脱敏范畴？（）A.数据屏蔽B.数据加密C.数据泛化D.假名化E.令牌替换5.数据治理框架中，以下哪些角色通常参与数据标准的制定与执行？（）A.数据所有者B.数据管理员C.数据治理委员会D.数据分析师E.业务部门代表三、判断题（共10题，每题1分，合计10分）1.数据备份与数据恢复是同一概念。（）2.中国《网络安全法》要求企业建立数据安全技术防范措施。（）3.数据血缘分析只能用于数据集成场景。（）4.数据脱敏后的数据可以完全替代原始数据进行业务分析。（）5.数据治理委员会是数据治理的最高决策机构。（）6.大数据技术中，Hadoop是唯一支持实时数据处理的技术。（）7.数据分类分级的主要目的是为了提高数据安全性。（）8.数据质量评估只需要关注数据的准确性。（）9.数据跨境传输必须经过国家网信部门的批准。（）10.数据生命周期管理只涉及技术层面的管理。（）四、简答题（共4题，每题5分，合计20分）1.简述中国《数据安全法》中关于数据分类分级的主要要求。2.解释数据血缘分析在数据治理中的意义，并列举至少三种应用场景。3.描述数据脱敏的主要方法及其在金融行业的应用价值。4.如何在企业中建立有效的数据质量管理体系？五、论述题（1题，10分）结合中国金融行业的实际案例，论述数据治理对企业数字化转型的重要性，并分析当前数据治理中面临的主要挑战及解决方案。答案与解析一、单选题答案与解析1.D解析：数据销毁阶段涉及最高级别的安全控制，因为此时数据可能包含敏感信息，需要确保其不可恢复。2.B解析：缺失值分析直接评估数据的完整性，即数据是否缺失。其他选项分别关注数据一致性、异常性等。3.D解析：根据《个人信息保护法》，姓名、身份证号、银行流水、交易金额均属于敏感信息。4.A解析：数据屏蔽属于动态脱敏，通过实时加密或替换敏感字段保护数据。其他选项属于静态脱敏。5.A解析：ETL（Extract、Transform、Load）最适合跨系统、异构数据的整合。6.A解析：数据所有者负责制定数据标准，数据管理员负责执行，数据治理委员会提供监督。7.D解析：数据分类分级、备份策略、访问控制都是关键内容，需全面覆盖。8.C解析：Hadoop在中国互联网行业应用最广泛，如阿里、腾讯等企业均大规模使用。9.C解析：Informatica适合企业级数据治理，功能全面且支持血缘分析。10.B解析：加密传输符合《网络安全法》对数据跨境传输的要求。二、多选题答案与解析1.A、B、C、E解析：数据采集、存储、共享、使用均需关注合规性，销毁阶段主要关注数据不可恢复。2.B、C、D解析：缺失值率、异常值率、格式一致性衡量准确性，重复数据比例属于完整性，值域覆盖率属于有效性。3.A、B、D解析：自动化决策包括算法推荐、信贷审批、地理位置推送，手动审核不属于自动化。4.A、B、C、D解析：静态脱敏包括屏蔽、加密、泛化、假名化，令牌替换属于动态脱敏。5.A、C、E解析：数据所有者、治理委员会、业务部门代表参与标准制定，数据管理员负责执行，分析师主要使用数据。三、判断题答案与解析1.×解析：数据备份是技术操作，数据恢复是业务流程。2.√解析：《网络安全法》要求企业采取技术措施保障数据安全。3.×解析：数据血缘分析可用于数据质量、数据安全等多种场景。4.×解析：脱敏数据可能丢失部分分析价值。5.√解析：数据治理委员会是决策机构。6.×解析：Hadoop主要支持批处理，实时处理需Flink等。7.√解析：分类分级的核心是安全管控。8.×解析：数据质量评估还包括完整性、一致性等。9.×解析：需经过安全评估，不一定需国家批准。10.×解析：涉及技术、管理、业务等多层面。四、简答题答案与解析1.数据分类分级要求解析：根据《数据安全法》，企业需对数据进行分类分级，明确数据类型（如个人信息、关键数据）、敏感程度，并采取相应保护措施。关键数据需重点保护，跨境传输需符合国家规定。2.数据血缘分析的意义及应用解析：意义：追溯数据来源、流转路径，提升数据透明度，支持数据治理。应用场景：-数据溯源（如审计数据来源）-数据质量监控（如定位问题数据源头）-数据融合（如优化ETL流程）3.数据脱敏方法及应用解析：方法：屏蔽（如部分字符显示）、加密（如RSA）、泛化（如年龄分组）、假名化（用替代值）。金融行业应用：保护客户隐私（如交易记录脱敏）、合规（满足监管要求）。4.数据质量管理体系解析：需建立数据标准、数据质量规则、监控机制（如数据探针）、问题处理流程（如清洗规则），并纳入绩效考核。五、论述题答案与解析金融行业数据治理与数字化转型解析：金融行业数字化转型依赖数据治理，例如银行需通过数据治理提