数据治理与数据架构设计考试内容通常覆盖理论、实践、工具应用及行业规范。

一、数据治理考试内容

1、核心概念与框架

数据治理定义：对数据资产管理的决策权、流程和责任的规范化管理，包括数据管理原则、政策制定、合规性监控等。

治理框架：组织架构(如角色分工、委员会设置)、规章制度(如数据标准、流程)、技术支撑(如工具选型)。

目标与价值：提升数据质量、降低风险、支持业务决策、满足合规要求(如GDPR)。

2、数据质量管理

质量维度：准确性、完整性、一致性、时效性、唯一性等。

评估与改进：数据清洗、校验、标准化技术，以及质量监控体系(如自动化检测工具)。

关键活动：数据质量分析、问题追溯、报告生成。

3、数据生命周期管理

阶段划分：创建、存储、使用、共享、归档、销毁。

管理重点：元数据管理(如血缘分析)、数据分类分级、存储策略(如冷热数据分离)。

4、合规与安全

数据安全：加密、访问控制、审计日志。

隐私保护：数据脱敏、匿名化处理，符合法律法规(如CCPA)。

合规框架：ISO 8000、DMBOK等标准的应用。

5、工具与技术

常用工具：数据质量工具(如Talend)、元数据管理工具(如Apache Atlas)、ETL工具。

技术场景：数据清洗、主数据管理(MDM)、数据目录建设。

二、数据架构设计考试内容

1、架构设计原则

核心原则：高内聚低耦合、分层设计(如批处理层、服务层)、模块化。

关键目标：高性能、可扩展性、稳定性、安全性。

2、数据模型与存储

模型类型：关系型(ER模型)、非关系型(如文档型、图数据库)、物理模型(如星型模型)。

存储技术：数据仓库(分层架构)、数据湖(支持非结构化数据)、分布式数据库(如HBase)。

设计要点：主数据与参考数据管理、数据冗余控制、索引优化。

3、数据集成与流通

集成方法：ETL/ELT、数据同步(如Kafka)、API接口设计。

流通策略：数据路由、负载均衡、缓存机制(如Redis)。

4、性能与扩展性

优化技术：分库分表、水平/垂直扩展、查询优化(如SQL调优)。

大规模数据处理：分布式计算(如Spark)、数据压缩与分区。

5、安全与合规

数据安全：权限管理(如RBAC)、数据加密(传输中与静态)、审计追踪。

合规设计：符合行业标准(如金融级数据隔离)、数据主权管理。

总的来说，数据治理与架构设计考试需兼顾理论广度与实践深度，建议从框架理解、工具应用、案例分析三方面突破，同时关注新兴技术(如AI治理、云原生架构)对传统体系的补充。