DAMA CDGA测试：数据模型与安全管理知识点概览

本资源是一份针对数据治理领域进行的测试题目集，涵盖了数据模型评估、数据安全、数据库管理、风险分类、参考数据存储、数据治理组织职能以及建模数据类型等多个关键知识点。以下是对这些知识点的详细解读： 1. 数据模型积分卡技术：数据模型质量评估是数据治理的重要组成部分。积分卡技术通过10个指标（如反映业务需求、完整性、结构和可读性）评估模型，其中，模型的可读性得分占比最低，选择D选项。 2. 数据加密方法：数据安全措施包括多种方式，包括对称加密（使用同一密钥进行加密和解密）、非对称加密（公钥加密私钥解密，安全性更高），以及哈希函数（单向加密，用于校验数据完整性）。因此，所有选项都正确，总分占比不考虑时，全选答案是D。 3. 数据访问防护：数据访问的第一道防线是控制用户的身份验证，即密码，确保只有授权用户才能访问数据，选择C选项。 4. 数据库管理操作：数据库管理操作的重点在于维护数据的完整性，这包括检查数据一致性、确保数据的正确性和有效性，因此A选项正确。 5. 风险分类：风险分类关注数据的敏感性和暴露风险，包括关键风险数据、高风险和中等风险数据，一般风险数据不在这个分类中，故D选项不正确。 6. 参考数据存储：参考数据通常存储在专门的系统中，如关系数据库中的代码表、参考数据管理系统，而不是主数据管理系统，所以C选项错误。 7. 数据治理组织职能：数据治理组织承担立法（制定策略和标准）、司法（问题管理和升级）和执行（保护服务与责任）等功能，网络架构的定义并不在其职能范围内，B选项错误。 8. 建模数据类型：静态数据是指那些在操作过程中不会改变或更新的数据，如分类和分配事物类型的规则，基本操作流程所需的资源数据，而C选项提到的操作过程中创建的数据是动态数据，不属于静态数据类型。 通过这些题目，测试者可以检验自己对数据治理理论的理解和实践应用，涵盖了从数据模型设计到安全管理，再到数据治理组织的角色定位等多个方面。