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数据治理工程师初级中级高级面试题库及解析

共5题，每题10分

1.简述数据治理工程师的基本职责及重要性。

答案与解析：

答案：

数据治理工程师的基本职责包括：

1.制定数据标准与规范：建立统一的数据命名、格式、质量标准，确保数据一致性。

2.数据质量管理：设计数据质量规则，监控数据准确性、完整性、时效性，推动问题整改。

3.元数据管理：建立数据字典，梳理数据血缘，提升数据可理解性。

4.数据安全与合规：落实数据脱敏、权限管控，确保符合GDPR、CCPA等法规要求。

5.数据生命周期管理：规划数据存储、归档、销毁流程，降低存储成本。

重要性：

-提升数据可信度，支撑业务决策；

-降低数据风险，避免合规处罚；

-优化数据资产利用率，加速数字化转型。

解析：

初级岗位需掌握数据治理的核心范畴，结合企业实际场景（如金融、电商行业的数据合规要求）展开回答，避免空泛理论。

2.解释什么是数据血缘，并说明其作用。

答案与解析：

答案：

数据血缘是指数据从产生到应用的全链路流转关系，包括数据来源、处理过程、目标存储等环节。例如：

-上游来源：交易系统、日志文件、第三方API。

-处理过程：ETL抽取、清洗、聚合、计算。

-下游应用：报表、BI看板、机器学习模型。

作用：

1.问题定位：快速溯源数据异常（如某字段错误），减少排查时间。

2.影响分析：评估变更（如数据库结构调整）对下游业务的影响。

3.数据透明化：帮助业务人员理解数据逻辑，提升协作效率。

解析：

需结合实际案例（如“某电商平台因上游商品表价格字段错误导致订单计算偏差”）说明数据血缘的应用价值，体现岗位实操能力。

3.列举至少3种常见的数据质量问题，并简述改进方法。

答案与解析：

答案：

1.缺失值：

-现象：订单表中部分用户ID为空。

-改进：规则填充（如用“未知”标记）、模型预测（如随机森林补全）、源头控制（业务系统强制校验）。

2.重复值：

-现象：会员表中存在多条相同手机号的记录。

-改进：去重规则（按主键或关键字段合并）、源头校验（业务系统去重前检查）。

3.不一致性：

-现象：不同系统对“性别”字段命名（如“男/Male/1”）。

-改进：建立统一映射表、标准化清洗流程。

解析：

需区分问题类型与解决策略，体现数据治理的闭环思维（发现→分析→修复→监控）。

4.如何设计一个简单的数据权限管控方案？

答案与解析：

答案：

1.角色定义：按部门或业务场景划分角色（如财务部、运营部）。

2.权限分配：

-数据域权限：财务部可访问财务表，运营部可访问用户表。

-字段级权限：运营部只能查看用户姓名、手机号，无法访问交易金额。

3.技术实现：

-数据库层面：通过GRANT/REVOKE控制SQL权限。

-中间层：API网关加解密、脱敏。

4.审计机制：记录所有数据访问日志，定期审查异常行为。

解析：

需结合SQL权限（如`GRANTSELECTONtableTOrole`）与实际业务场景（如“银行场景需区分客户经理与风控部门的权限”），避免纯理论描述。

5.描述一次你处理数据质量问题的完整流程。

答案与解析：

答案：

1.问题发现：

-通过数据质量监控工具（如GreatExpectations）发现“订单金额”存在负值。

2.根因分析：

-调取日志发现是系统测试数据未清理导致的异常。

3.解决方案：

-临时修复：对历史数据负值进行规则填充（如设为0）。

-长期改进：推动测试系统与生产系统数据隔离，增加数据校验规则（如金额≥0）。

4.效果验证：

-运行3天监控未再出现负值，问题闭环。

解析：

需体现问题解决的系统性（监控→分析→修复→验证），避免仅描述单一操作。

数据治理工程师中级面试题库及解析

共5题，每题15分

1.比较数据治理与数据管理的核心差异，并说明如何推动两者协同。

答案与解析：

答案：

-数据治理：偏流程与策略（如制定标准、权限管控），更宏观。

-数据管理：偏技术执行（如ETL开发、数据库运维），更微观。

协同方法：

1.组织协同：设立跨部门委员会（技术、业务、风控）。

2.流程协同：数据治理需求转化为数据管理任务（如“需求文档→开发→测试”）。

3.工具协同：统一平台（如Collibra、Informatica）打通数据血缘与元数据管理。

解析：

需结合企业架构（如“金融行业需强化数据治理，但依赖数据管理工具落地”）进行举例，避免泛泛而谈。

2.如何设计自动化数据质量监控方案？

答案与解析：

答案：

1.规则定义：

-完整性：字段非空率≥95%（SQL：`SELECTCOUNT()FROMtab