物联网平台数据治理工程师岗位招聘考试试卷及答案

物联网平台数据治理工程师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（每题1分，共10分）1.物联网常用轻量级消息队列协议是______。2.描述数据属性与上下文的是______数据。3.物联网设备数据的核心特征之一是______性（实时产生）。4.数据湖存储的是______（原始/加工后）数据。5.MQTT协议默认端口是______。6.数据符合业务规则属于质量维度的______性。7.物联网设备身份认证常用证书协议是______。8.DAMA-DMBOK数据治理框架的核心是______管理。9.边缘计算本地处理数据的目的是降低______。10.替换敏感数据为假数据的脱敏方法是______。二、单项选择题（每题2分，共20分）1.不属于物联网数据特征的是？A.海量性B.结构化C.多样性D.实时性2.数据治理核心目标不包括？A.提升质量B.保障安全C.降低存储成本D.挖掘价值3.物联网采集协议不包括？A.MQTTB.CoAPC.HTTPD.FTP4.元数据类型不包含？A.业务元数据B.操作元数据C.技术元数据D.以上都不是5.数据准确反映真实情况属于质量维度的？A.准确性B.完整性C.一致性D.及时性6.边缘计算不适用的场景是？A.实时监控B.低延迟响应C.海量存储D.带宽优化7.数据脱敏的主要目的是？A.提升传输速度B.保护隐私C.压缩体积D.优化查询8.数据治理国际标准框架是？A.DAMA-DMBOKB.ISO9001C.ISO27001D.ITIL9.物联网设备唯一标识常用？A.IP地址B.MAC地址C.UUIDD.IMEI10.数据生命周期不包括？A.采集B.存储C.销毁D.备份三、多项选择题（每题2分，共20分）1.物联网数据治理关键领域包括？A.数据质量B.数据安全C.元数据管理D.生命周期管理2.数据质量核心维度有？A.准确性B.完整性C.一致性D.及时性3.物联网采集协议有？A.MQTTB.CoAPC.LwM2MD.HTTP4.数据隐私保护技术包括？A.脱敏B.加密C.访问控制D.聚合5.边缘计算在数据治理中的作用是？A.降带宽压力B.提实时响应C.减传输延迟D.降存储成本6.元数据管理内容包括？A.采集B.存储C.分析D.血缘（lineage）7.物联网数据常见类型有？A.传感器数据B.设备状态C.位置数据D.视频数据8.数据治理组织架构包括？A.治理委员会B.数据所有者C.管理员D.使用者9.数据安全威胁包括？A.泄露B.篡改C.丢失D.冗余10.工业物联网（IIoT）数据治理重点是？A.设备可靠性B.生产流程监控C.供应链整合D.合规性四、判断题（每题2分，共20分）1.物联网数据必须全部存云端。（）2.元数据是描述数据特征的数据。（）3.数据脱敏会改变原始数据含义。（）4.MQTT支持QoS等级0/1/2。（）5.数据治理仅涉及技术层面。（）6.边缘计算可完全替代云端计算。（）7.数据完整性指包含所有必要字段。（）8.物联网设备UUID固定不变。（）9.数据生命周期含采集、存储、加工、销毁。（）10.数据治理可提升数据可访问性。（）五、简答题（每题5分，共20分）1.简述物联网数据治理核心流程。2.物联网数据治理面临的主要挑战有哪些？3.元数据管理在物联网数据治理中的作用是什么？4.如何通过边缘计算优化物联网数据治理？六、讨论题（每题5分，共10分）1.如何平衡物联网数据实时性需求与存储成本控制？2.数据治理在工业物联网（IIoT）中的应用价值是什么？---答案部分一、填空题答案1.MQTT2.元3.实时4.原始5.18836.合规7.X.5098.数据9.延迟（或带宽消耗）10.掩码（或伪匿名）二、单项选择题答案1.B2.C3.D4.D5.A6.C7.B8.A9.C10.D三、多项选择题答案1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABC6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABC10.ABCD四、判断题答案1.×2.√3.×4.√5.×6.×7.√8.×9.√10.√五、简答题答案1.核心流程：①采集（传感器/设备异构数据）；②清洗（处理缺失/重复/异常）；③元数据管理（属性、血缘存储）；④存储（边缘/云端分层）；⑤安全（脱敏、加密、访问控制）；⑥质量监控（实时监测维度）；⑦应用（支撑分析/决策）；⑧销毁（合规销毁过期数据）。2.主要挑战：①异构性（多设备/协议）；②海量性（TB级实时数据）；③实时性（低延迟需求）；④隐私风险（敏感数据）；⑤元数据整合难（跨平台）；⑥合规要求（GDPR/等保2.0）；⑦边缘-云端协同难。3.元数据作用：①数据发现（定位异构数据）；②血缘跟踪（排查流转问题）；③质量监控（关联业务规则）；④安全支撑（识别敏感数据）；⑤数据整合（跨平台映射）；⑥合规审计（记录生命周期）。4.边缘优化方式：①降带宽（仅传关键/聚合数据）；②提实时性（本地处理低延迟场景）；③减存储（边缘存短期数据）；④增隐私（本地脱敏后上传）；⑤提可靠性（避免云端故障）；⑥降延迟（近距离响应）。六、讨论题答案1.平衡策略：①架构协同（边缘处理实时数据，云端存海量数据）；②分层存储（热数据高速存，冷数据归档）；③压缩聚合（边缘压缩，云端聚合）；④按需存储（删冗余无效数据）；⑤QoS优化（实时流高QoS，非实时