数据治理与信息质量：100道CDGA模拟题解析

本资源是一份针对数据治理工程师的模拟试卷，共包含100道题目，涵盖了数据质量管理、数据库运营、数据应用理解、决策支持方法、信息质量评估、数据治理框架以及元数据管理等多个核心知识点。以下是部分试题及其解析： 1. 问题1强调了信息质量的衡量始于**数据定义评估**（C选项），这涉及到检查数据的含义和一致性，确保数据满足业务需求。 2. 数据库管理运营的首要关注点是**数据库完整性**（A选项），即确保数据的正确性和一致性，防止数据丢失或损坏。 3. 咨询师建议通过**为所有应用程序创建CRUD矩阵**（C选项）来了解数据的使用情况，这是一种直观的方式，记录数据在各应用中的创建(Create)、读取(Retrieve)、更新(Update)和删除(Delete)操作。 4. **商业智能**（A选项）是基于收集、整合和展示事实信息进行决策的方法，它强调数据驱动的决策过程。 5. **有效性**（A选项）是衡量数据与业务规则契合度的信息质量特征，它反映了数据如何支持业务目标。 6. 在DAMA数据治理框架中，目标和原则是环境因素六边形图的七要素之一，包括愿景使命、商业利益、战略目标和具体目标等组成部分。 7. 元数据的类型包括操作元数据（管理数据的生命周期）、技术元数据（关于数据的技术细节）和业务元数据（与业务相关的数据描述），但不包括执行元数据（D选项），这是一个常见的分类错误。 8. 对于产品表中的“产品ID”，**唯一性**（B选项）是最合适的衡量标准，因为产品ID通常需要确保每个产品的标识符在整个系统中是独一无二的。 9. 企业数据模型（D选项）区别于逻辑数据模型在于前者不仅包括实体及其关系，还反映组织的业务流程和业务规则，而后者则更专注于数据在数据库中的物理结构。 这些题目旨在测试数据治理工程师的基础知识，涵盖了数据质量、数据库管理、数据应用理解以及数据治理的最佳实践，对于理解和提升数据管理能力具有实际价值。