大数据面试必问的数据治理面试题大全及参考答案

什么是数据治理?它与数据管理的区别是什么?

数据治理是组织内数据的系统性管理策略,它确保数据在整个生命周期中的可用性、准确性、安全性和合规性。数据治理不仅关乎技术实施,更是关于组织结构、政策、流程和标准的建立,以指导数据的收集、存储、处理、保护和利用。它关注的是谁负责数据、数据如何被使用、以及如何确保数据的质量和安全。

相比之下,数据管理则更为广泛,涵盖了实现数据和信息资产价值的日常操作活动,如数据存储、维护、备份、恢复等技术操作,以及数据整合、分析等业务操作。数据管理是执行数据治理策略的具体手段,而数据治理则是更高层次的指导原则和决策框架。

数据治理框架的核心要素包括哪些?

数据治理框架的核心要素通常涵盖以下几个方面:

  • 数据战略:确立数据在组织中的角色和价值,制定数据管理的长期目标和方向。
  • 数据治理组织:定义数据治理的组织结构,包括数据治理委员会、数据所有者、数据管家等角色及其职责。
  • 政策与标准:建立数据管理的政策、标准和程序,确保数据的一致性、质量和合规性。
  • 数据质量:制定和执行数据质量评估和改善计划,确保数据的准确性和可靠性。
  • 元数据管理:记录数据的上下文信息,包括数据的来源、格式、含义和使用规定。
  • 数据安全与合规:实施数据保护措施,确保数据访问和使用的合法性和安全性。
  • 数据生命周期管理

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