大数据治理相关理论及实践应用测试题.docxVIP

第PAGE页共NUMPAGES页

大数据治理相关理论及实践应用测试题

一、单选题（共10题，每题2分，总计20分）

注：请选择最符合题意的选项。

1.大数据治理的核心目标不包括以下哪项？

A.提高数据质量

B.保障数据安全

C.降低数据存储成本

D.规范数据使用权限

2.在数据生命周期管理中，哪个阶段主要关注数据的归档和销毁？

A.数据采集

B.数据存储

C.数据共享

D.数据销毁

3.以下哪种技术不属于数据质量评估的常用方法？

A.数据剖析

B.数据清洗

C.数据溯源

D.数据加密

4.企业级数据治理框架中，哪个角色主要负责制定数据政策和标准？

A.数据科学家

B.数据治理官（DGO）

C.数据工程师

D.业务分析师

5.在数据血缘追踪中，以下哪个概念最符合“数据从哪里来，到哪里去”的描述？

A.数据聚合

B.数据映射

C.数据血缘

D.数据脱敏

6.以下哪种数据安全模型最适合保护敏感数据不被未授权访问？

A.隔离模型

B.访问控制模型

C.数据加密模型

D.数据匿名化模型

7.在数据标准化过程中，以下哪个环节不属于主数据管理（MDM）的范围？

A.客户主数据管理

B.产品主数据管理

C.数据质量规则配置

D.数据血缘分析

8.在分布式存储系统中，以下哪种技术最适合实现数据的容灾备份？

A.数据分片

B.数据复制

C.数据压缩

D.数据加密

9.在数据治理中，以下哪种方法最能有效减少数据冗余？

A.数据聚合

B.数据去重

C.数据归档

D.数据脱敏

10.企业级数据治理中，以下哪个工具最适合实现数据政策和规则的自动化执行？

A.ETL工具

B.数据目录

C.数据质量平台

D.数据自动化治理平台

二、多选题（共5题，每题3分，总计15分）

注：请选择所有符合题意的选项。

1.大数据治理的主要挑战包括哪些？

A.数据孤岛问题

B.数据安全风险

C.数据质量低下

D.政策法规不完善

E.技术更新迭代快

2.数据血缘分析在以下哪些场景中具有重要应用价值？

A.数据溯源

B.数据质量监控

C.数据合规审计

D.数据模型优化

E.数据安全防护

3.数据标准化通常涉及哪些关键环节？

A.数据清洗

B.数据格式统一

C.数据分类

D.数据归档

E.数据脱敏

4.数据生命周期管理中，数据存储阶段的主要任务包括哪些？

A.数据备份

B.数据压缩

C.数据加密

D.数据归档

E.数据清洗

5.数据治理中，以下哪些角色通常需要参与数据政策的制定和执行？

A.业务部门负责人

B.数据治理委员会

C.IT部门主管

D.数据科学家

E.数据分析师

三、判断题（共10题，每题1分，总计10分）

注：请判断下列说法的正误（正确填“√”，错误填“×”）。

1.大数据治理的主要目标是提高数据的使用效率，而非数据安全。

√/×

2.数据血缘分析只能用于事后追溯，无法预防数据问题。

√/×

3.数据标准化是指将数据转换为统一格式，以消除数据冗余。

√/×

4.数据生命周期管理中，数据归档是唯一的数据存储阶段。

√/×

5.数据治理不需要跨部门协作，主要由IT部门负责即可。

√/×

6.数据加密技术可以完全消除数据泄露的风险。

√/×

7.数据质量评估只能通过自动化工具完成，无法人工参与。

√/×

8.主数据管理（MDM）的主要目的是减少数据冗余，而非提高数据质量。

√/×

9.数据血缘分析只能用于复杂的数据模型，无法用于简单数据场景。

√/×

10.数据治理框架中，数据治理官（DGO）是唯一负责数据政策制定的角色。

√/×

四、简答题（共5题，每题5分，总计25分）

注：请简要回答下列问题。

1.简述大数据治理的核心要素及其作用。

2.数据血缘分析在数据治理中有哪些主要应用价值？

3.企业级数据治理框架通常包含哪些关键模块？

4.数据质量评估的主要指标有哪些？

5.数据安全治理的主要措施有哪些？

五、论述题（共1题，10分）

注：请结合实际案例或行业场景，深入分析大数据治理的实践应用。

题目：

结合金融行业的监管要求（如《个人信息保护法》等），论述企业如何通过大数据治理实现数据合规与风险控制。

答案与解析

一、单选题答案与解析

1.C

解析：大数据治理的核心目标包括提高数据质量、保障数据安全、规范数据使用权限，但降低数据存储成本不属于其直接目标，而是数据工程或存储优化的范畴。

2.D

解析：数据生命周期管理包括采集、存储、共享、归档和销毁阶段，归档和销毁属于数据生命周期管理的末端阶段。

3.D

解析：数据质量评估常用方法包括数据剖析、数据清洗、数据溯源，数据加