數據治理與數據架構設計考試內容通常覆蓋理論、實踐、工具應用及行業規范。

一、數據治理考試內容

1、核心概念與框架

數據治理定義：對數據資產管理的決策權、流程和責任的規范化管理，包括數據管理原則、政策制定、合規性監控等。

治理框架：組織架構(如角色分工、委員會設置)、規章制度(如數據標準、流程)、技術支撐(如工具選型)。

目標與價值：提升數據質量、降低風險、支持業務決策、滿足合規要求(如GDPR)。

2、數據質量管理

質量維度：準確性、完整性、一致性、時效性、唯一性等。

評估與改進：數據清洗、校驗、標準化技術，以及質量監控體系(如自動化檢測工具)。

關鍵活動：數據質量分析、問題追溯、報告生成。

3、數據生命周期管理

階段劃分：創建、存儲、使用、共享、歸檔、銷毀。

管理重點：元數據管理(如血緣分析)、數據分類分級、存儲策略(如冷熱數據分離)。

4、合規與安全

數據安全：加密、訪問控制、審計日志。

隱私保護：數據脫敏、匿名化處理，符合法律法規(如CCPA)。

合規框架：ISO 8000、DMBOK等標準的應用。

5、工具與技術

常用工具：數據質量工具(如Talend)、元數據管理工具(如Apache Atlas)、ETL工具。

技術場景：數據清洗、主數據管理(MDM)、數據目錄建設。

二、數據架構設計考試內容

1、架構設計原則

核心原則：高內聚低耦合、分層設計(如批處理層、服務層)、模塊化。

關鍵目標：高性能、可擴展性、穩定性、安全性。

2、數據模型與存儲

模型類型：關系型(ER模型)、非關系型(如文檔型、圖數據庫)、物理模型(如星型模型)。

存儲技術：數據倉庫(分層架構)、數據湖(支持非結構化數據)、分布式數據庫(如HBase)。

設計要點：主數據與參考數據管理、數據冗余控制、索引優化。

3、數據集成與流通

集成方法：ETL/ELT、數據同步(如Kafka)、API接口設計。

流通策略：數據路由、負載均衡、緩存機制(如Redis)。

4、性能與擴展性

優化技術：分庫分表、水平/垂直擴展、查詢優化(如SQL調優)。

大規模數據處理：分布式計算(如Spark)、數據壓縮與分區。

5、安全與合規

數據安全：權限管理(如RBAC)、數據加密(傳輸中與靜態)、審計追蹤。

合規設計：符合行業標準(如金融級數據隔離)、數據主權管理。

總的來說，數據治理與架構設計考試需兼顧理論廣度與實踐深度，建議從框架理解、工具應用、案例分析三方面突破，同時關注新興技術(如AI治理、云原生架構)對傳統體系的補充。