制造数据治理工程师岗位招聘考试试卷及答案

制造数据治理工程师岗位招聘考试试卷及答案第一部分填空题（共10题，每题1分，共10分）1.制造数据治理核心框架包含数据战略、数据组织、数据质量、元数据管理、______和数据合规六大模块。2.离散制造中，人工操作环节常用的数据采集方式是条码扫描和______。3.数据质量维度中，______指数据符合业务规则与技术规范的程度。4.元数据分为业务元数据、技术元数据和______三类。5.制造数据生命周期包括采集、存储、处理、______、销毁。6.要求数据可携带、可删除的国际合规法规是______。7.数据血缘追踪的核心是数据从______到应用的流转路径。8.制造数据仓库常用______模型存储结构化生产数据。9.数据脱敏中，将敏感数据替换为虚构但格式一致数据的技术是______。10.制造数据治理中，______指不同系统间数据的一致性与准确性。第二部分单项选择题（共10题，每题2分，共20分）1.制造数据治理的首要目标是？A.提升存储容量B.保障数据质量与合规C.降低服务器成本D.加快采集速度2.制定数据战略的核心角色是？A.数据治理委员会B.数据分析师C.业务负责人D.IT运维3.离散制造人工环节适合的采集方式是？A.RFIDB.条码扫描C.工业相机D.温度传感器4.数据仓库与数据湖的核心区别是？A.数据湖存非结构化数据B.数据仓库有预定义SchemaC.数据湖无实时能力D.数据仓库存半结构化数据5.数据血缘的作用不包括？A.追溯错误源头B.提升可解释性C.减少冗余D.替代备份6.国内制造企业需关注的合规法规是？A.GDPRB.CCPAC.数据安全法D.HIPAA7.不属于数据质量维度的是？A.准确性B.完整性C.及时性D.存储容量8.元数据管理的核心目标是？A.增加存储量B.提升查找效率C.降低采集成本D.替代安全防护9.数据脱敏的主要目的是？A.提升处理速度B.保护敏感隐私C.增加存储容量D.简化格式10.MES产生的数据属于？A.结构化数据B.非结构化数据C.半结构化数据D.元数据第三部分多项选择题（共10题，每题2分，共20分）1.制造数据治理关键流程包括？A.战略制定B.质量监控C.元数据管理D.合规审计2.数据质量核心维度有？A.准确性B.完整性C.及时性D.一致性3.制造数据主要类型包括？A.MES生产数据B.IoT设备数据C.供应链数据D.财务数据4.数据治理核心角色有？A.数据治理委员会B.数据所有者C.数据StewardD.数据分析师5.制造数据安全手段包括？A.数据加密B.访问控制C.数据脱敏D.入侵检测6.制造数据生命周期阶段有？A.采集B.存储C.处理D.归档7.元数据类型包括？A.业务元数据B.技术元数据C.操作元数据D.安全元数据8.制造数据治理价值有？A.提升生产效率B.降低成本C.支撑决策D.保障合规9.制造合规需关注的法规有？A.数据安全法（中国）B.GDPR（欧盟）C.CCPA（加州）D.HIPAA（医疗）10.数据血缘应用场景包括？A.错误追溯B.链路可视化C.依赖分析D.备份优化第四部分判断题（共10题，每题2分，共20分）1.数据湖只能存储非结构化制造数据。（）2.制造数据治理无需结合业务流程优化。（）3.数据脱敏会改变数据统计特性，影响分析。（）4.元数据管理是制造数据治理的可选环节。（）5.GDPR适用于处理欧盟公民数据的制造企业。（）6.数据仓库适合存储实时制造数据。（）7.数据质量只需关注准确性，其他维度不重要。（）8.制造数据治理中业务部门无需参与。（）9.数据备份是数据安全核心手段之一。（）10.制造数据采集只需传感器，无需人工录入。（）第五部分简答题（共4题，每题5分，共20分）1.简述制造数据治理中数据质量的核心维度及含义。2.制造数据治理组织包含哪些核心角色？各自职责是什么？3.数据湖与数据仓库在制造数据存储中的适用场景差异？4.制造数据合规治理需关注哪些主要法规要求？第六部分讨论题（共2题，每题5分，共20分）1.离散制造企业中，如何通过数据血缘分析提升数据质量？结合实际场景说明。2.制造企业数字化转型中，数据治理与业务流程优化如何协同推进？给出具体建议。---答案部分第一部分填空题答案1.数据安全2.人工录入3.合规性4.操作元数据5.分析6.GDPR7.源头8.星型9.数据Masking10.数据一致性第二部分单项选择题答案1.B2.A3.B4.B5.D6.C7.D8.B9.B10.A第三部分多项选择题答案1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABC5.ABCD6.ABCD7.ABC8.ABCD9.ABC10.ABCD第四部分判断题答案1.×2.×3.×4.×5.√6.×7.×8.×9.√10.×第五部分简答题答案1.核心维度及含义：①准确性：数据与真实业务场景一致；②完整性：数据无缺失、覆盖全环节；③及时性：数据采集/处理符合业务时间要求；④一致性：不同系统间数据无矛盾；⑤合规性：数据符合法规与企业规则。（每个维度1分）2.核心角色及职责：①数据治理委员会：制定战略、审批规则；②数据所有者：业务负责人，对数据质量负责；③数据Steward：协调数据标准、解决数据问题；④数据分析师：执行数据治理相关分析。（每个角色1分，职责清晰1分）3.场景差异：①数据湖：存储结构化/非结构化数据，无预定义Schema，适合实时IoT采集、探索性分析；②数据仓库：存储结构化数据，有预定义Schema，适合历史分析、MES报表生成。（各场景2分，总结1分）4.主要法规要求：①国内：《数据安全法》（分类分级）、《个人信息保护法》（隐私保护）；②国际：GDPR（数据可携带/删除）、CCPA（加州数据权利）；③行业：制造数据跨境传输合规。（每个要点1分，清晰1分）第六部分讨论题答案1.离散制造场景示例：某企业MES报表出现废品率异常，通过数据血缘追踪：传感器采集→MES系统→报表，发现传感器校准缺失导致源头错误。步骤：①梳理生产数据流转路径；②搭建血缘可视化工具；③异常时追溯源头并修复；④定期审计链路。（场景具体3分，逻辑清晰2分）