第八章 数据集成与互操作
本次考试为第八章数据集成与互操作内容考核,请考生独立完成答题。
1. 基本信息
姓名:
正式考试题目,全部为单选题,请将答案填写在对应位置。
2. 数据从源系统转换和集成到数据中心,以及从数据中心到目标系统,最终交付给数据消费者(人和系统),这一过程主要涉及数据管理的哪个领域:
数据集成和互操作
数据仓库和商务智能
参考数据和主数据管理
以上领域都包含
3. 以下不属于数据交互模式的是?
点对点
中心辐射式
发布与订阅
拉式
4. 以下哪项不是数据集成和互操作解决方案?
数据迁移和数据转换、数据归档
结构化和非结构化数据集成
外部供应商数据集成到组织应用中
数据新增和修改
5. 无论是在物理状态下或虚拟状态下,批量的或实时的执行ETL都是在应用程序和组织之间数据流动的必要步骤,所以数据集成和互操作的核心是
抽取、转化、和加载(ETL)
时延
复制
归档
6. 从源系统生成数据到目标系统可用该数据的时间差称为?
时延
映射
转换
抽取
7. 以下哪项不属于数据集成和互操作的度量目标:
数据可用性
数据完整性
数据量和速度
解决方案成本和复杂度
8. 源数据通过ETL的日常任务调度导出,并经过转换后以特性的形式存入数据仓库。其实这个过程一直有很大的争议,就是到底数据仓库需不需要储存细节数据,一方的观点是数据仓库面向分析,所以只要存储特定需求的多维分析模型;另一方的观点是数据仓库先要建立和维护细节数据,再根据需求聚合和处理细节数据生成特定的分析模型。在数据仓库的数据ETL过程中,ETL软件主要功能不包括?
数据抽取
数据转换
数据加载
数据稽核
9. 关于数据集成和互操作,以下说法哪项是不正确的:
数据集成和互操作描述了数据在不同存储、应用程序和组织这三者内部和之间进行移动和整合的相关过程。
数据集成是将数据整合成物理的或虚拟的一致格式。
数据互操作是多个系统之间进行通信的能力
以上选项都不正确
10. 以下描述数据集成和互操作错误的是?
对于数据仓库和商务智能以及参考数据和主数据管理不重要,数据集成过程中将数据从源系统数据转换和数据集成到数据HUB整合,以及HUB集成到目标系统的转换,直至交付给系统或数据消费者
数据集成和互操作作为大数据管理领域中的核心,目的在于集成各类数据,包括数据库中结构化数据、文档或文件的非结构化文本数据、媒体、音频、视频和流数据等
元数据,用于跟踪数据的技术清单,包括数据的业务含义、转换的业务数据规则,以及数据操作的沿袭和血缘分析
数据安全,确保解决方案满足数据安全性,逻辑数据与应用程序、组织间的交互
11. 以下哪项不属于数据集成和互操作实践与解决方案的实施目标:
识别数据存储和处理需求
将数据物理地或虚拟第合并到数据中心
通过开发共享模型和接口来降低管理解决方案的成本和复杂度
支持商务智能、数据分析、主数据管理以及运营效率的提升
12. 以下哪项不是时延类型?
批处理
准实时和事件驱动
低延时或流处理
复制
13. 在数据仓库的数据迁移过程中需要使用ETL软件,请选择关于ETL软件的主要功能描述不正确的选项:
数据抽取
数据转换
质量检核
数据加载
14. 以下哪项不是变更数据捕获的技术?
源系统填充特定的数据元素,如时间戳、代码、标记、指示符,提取过程使用规则来标识要提取的行。
源系统在变更数据时,添加简单的对象和标识符列表,然后控制数据的选择以用于提取。
源系统对已变更复制的数据作为事务的一部分进行单独对象处理,然后将其用于提取处理,该对象不需要存储在数据库中。
数据通过时间计划较小粒度的集合处理,或者以事件触发的形式处理数据,如数据更新。
15. 关于数据集成过程中的时延,以下说法哪项是正确的:
时延是指数据在应用程序或系统中生成的时间延迟
时延是数据从源系统加载到目标系统的时间差
时延是指从源系统生成数据到目标系统可用该数据的时间差
只有批处理才有时延,流处理不存在时延
16. 以下不属于数据集成与互操作的目标
按照所需格式、及时地提供安全、合规的数据
将数据物理地或者虚拟地合并到数据中心
通过开发共享模型降低解决方案的成本和复杂度
采用企业视角确保未来的可扩展性
17. 下列不属于系统之间建立连接传送数据的方式
点到点
分布式
中心辐射型
发布与订阅
18. 某组织采用云数据仓库,旨在拥有各种不同的数据源,从基于结构化架构SQL源到非结构化NoSQL数据库,构建具有PB级数据的大型数据集。以下哪个工具能够有效实现该组织的前述需求:
ESB
EAI
ETL
ELT
19. 传统业务模式中,每个业务规则生成一个新 IT 方案,每个新 IT 方案创建一个新 IT 项目,每个 IT 项目均需要数据、访问数据、迁移和整合数据以及基本清楚数据的质量,而这些系统的数据源彼此独立、相互封闭,使得数据难以在系统之间交流、共享和融合,从而形成了企业内部的“数据孤岛”。面对此类问题,企业必须考虑数字化转型,成为数据驱动型企业,在这个过程中,以下哪个工具能够帮助实现企业数据集成的目标:
数据转换引擎
企业服务总线
业务规则引擎
以上选项都正确
20. 数据探索是为数据集成工作确定潜在的数据来源,以下哪项不属于数据探索的执行内容:
定义数据集成需求,理解组织的业务目标以及为实现这些目标而需要的数据和建议的技术方案
确定可能获取数据的位置以及可能集成的位置
针对数据质量的高级评估工作,以确定数据是否适合集成计划的目标
生成完善的组织数据目录,并在元数据仓库中进行维护
21. 一种通过增加过滤来减少传送带宽需求的方法,只包含在特定时间范围内更改的数据,这种方法是:
CRUD
CDC
ELT
ESB
22. 以下哪些是数据转换的例子?
格式更改
结构变化
语义转换
以上都是
23. 几乎所有的数据集成解决方案都包括从源结构到目标结构的数据转换,做好从一个位置到另一个位置的数据转换映射规则,下列说法不正确的是:
指明源数据和目标数据的数据格式
描述需要进行哪些计算
指定源数据和目标数据之间所有中间暂存点所需的转换
描述是否需要对数据值进行转换,如通过在表示适当目标值的表中查找源值
24. 某企业组织从软件供应商处购买应用程序而不是开发定制应用程序,并在应用程序之间采用点对点的解决方案,产生出成千上万个接口,直接压垮了IT支撑组织,作为数据治理工程师,你该如何为该企业组织提供合理化建议:
进行异步处理,暂停一些不必要的应用程序,以减轻IT资源负担
组织IT部门分析各应用程序编程接口,定义统一的API访问方式,打通数据流
建立企业级数据中心,整合应用程序所需的数据,并为这些应用程序提供一致的数据视图
建立企业信息工厂,把应用程序产生的明细数据流转到数据仓库和操作型数据存储中,以提高效率
25. 以下哪项不是组织实施数据集成和互操作遵循的原则?
设计中采用组织整体视角,通过迭代和增量交付,以确保实现未来的可扩展性
通过平衡支持和维护,属地化数据需求和组织整体数据
确保数据集成和互操作性的业务相关性,业务专家参与数据转换规则的设计、修改
通过数据共享接口开发,降低数据管理复杂度和成本
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