DAMA-CDGA模拟题解析：数据治理原则与实践

数据治理(DAMA)是一种全面的数据管理框架，用于规范和优化组织内的数据管理实践。DAMA-CDGA（Competency Data Model for Data Governance Analysts）是一种模拟题集，旨在帮助考生理解和掌握数据治理的关键概念和知识。以下是几个关键知识点的详细解释： 1. DAMA的12项数据管理原则是数据管理的基础，包括但不限于： - 数据管理需要规划：强调了数据管理的系统性和战略规划。 - 数据是资产：认识到数据对组织的价值，如同财务资产一样。 - 数据作为资产应以经济术语表达：表明数据的价值应被量化和管理。 - 数据确权：确保数据的所有权和使用权明确。 2. 数据和信息之间的关系是：数据是原始的、未经处理的信息，而信息则是经过解析、组织并在上下文中赋予意义的数据。"这是上季度的销售报告"虽然包含了数据，但因缺乏具体上下文，所以仅是信息，而非数据。 3. 生命周期管理关注的是数据的有效管理和利用，ROT (Retain, Overwrite, Terminate) 是指数据的保留、更新或删除策略，通常涉及区分哪些数据是重要的、冗余的、过时的或者不重要的，以减少不必要管理和存储的成本。 4. DAMA的语境关系图（Contextual Framework）中的目标驱动活动分为四个阶段，通常按照计划、开发、运营和控制的顺序进行，以确保数据管理活动的有序和有效性。 5. 数据伦理准则强调尊重个人隐私和权利，选项中属于数据伦理准则的是：公正、尊重法律和公众利益、行善原则，而团结友爱通常与组织文化或人际关系相关，不属于数据伦理范畴。 6. GDPR（General Data Protection Regulation）规定了数据保护的严谨性，核心原则包括公平、合法和透明的数据收集，目的限制（非政府需求），数据最小化以及数据的准确性。选项B提到的“政府的需求除外”是不准确的，因为GDPR同样适用于政府机构。 7. DMBOK2（Data Management Body of Knowledge）中，数据治理被认为是所有数据管理活动的指导原则，它不仅是一次性的任务，而是持续的过程，确保组织从数据中获取价值并管理风险，这对应的是选项C，即过程的持续改进。 8. 数据治理是一个持续进行的过程，通常通过建立和维护一套有效的数据管理流程来实现，因此选项C“过程”最能体现这种持续性。 9. 数据治理活动的目标是确保数据的质量、一致性、安全性和可用性，从而支持业务决策，提升组织效率。它涉及到政策制定、监控、执行和改进，确保数据在整个组织内的有效管理。 DAMA-CDGA模拟题涵盖了数据管理的理论、实践和法规要求，是备考数据治理专业认证的重要资源。通过理解和掌握这些知识点，可以帮助从业人员更好地应对数据治理相关的挑战。