大数据数据治理，大数据数据治理面试题

数据治理三个阶段是什么?

〖1〗、数据治理的三个主要阶段包括： 信息梳理与资产构建：此阶段涉及创建企业的数据资产库。关键任务是明确企业的数据模型和数据关系，并从业务和技术等多个视角构建数据视图，以便为后续的数据管理奠定基础。

〖2〗、数据治理的三个主要阶段包括： 信息梳理与资产构建：此阶段涉及创建企业的数据资产库。关键任务是明确企业的数据模型和数据关系，并从业务和技术等多个视角构建数据视图，以便为不同用户呈现清晰的信息。

〖3〗、数据治理分为四个阶段：第一阶段，梳理企业信息，构建企业的数据资产库。首先要清楚企业的数据模型、数据关系，对企业资产形成业务视图、技术视图等针对不同用户视角的展示。第二阶段，建立管理流程，落地数据标准，提升数据质量。从企业角度梳理质量问题，紧抓标准落地。第三阶段，直接为用户提供价值。

如何理解大数据数据治理?

大数据数据治理是指在大数据环境下对数据进行有效管理和控制的策略和实践。它关注数据的规模、多样性、速度和价值，其关键在于实现数据的准确性、一致性和安全性，同时确保数据能够支持快速、高效的决策过程。在大数据治理中，数据安全和合规性尤为重要。

采：ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值 前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

大数据治理的关键要素包括目标要素、核心要素、支持要素和促成要素。 大数据治理利用大数据、云计算、人工智能等先进技术，推动治理手段向智能化转型。 大数据通常指具备4V特征的数据，包括社交数据和机器数据等。大数据治理扩展了传统数据治理的范畴，涉及政策、流程等方面。

大数据治理是指充分运用大数据、云计算、人工智能等先进技术，实现治理手段的智能化。

大数据管理与应用和数据科学与大数据技术有什么区别?

第一个区别就是专业分类不同。大数据管理与应用是管理学门类下的专业，属于管理科学与工程类，毕业授予的是管理学学士学位。数据科学与大数据技术是工学门类下的专业，属于计算机类，毕业授予的是工学学士学位。第二个区别是开设课程不同。

关注点不同：大数据管理和应用这一块主要是偏整体数据管控，数据治理方面更多的关注的也是对于这个大数据技术在实际场景中的落地与运用；但是它并不会对技术的具体底层进行深入的研究，关注点还是在整个大数据行业的趋势方面，以及数据的管理流程方面。大数据科学与技术关注的是底层技术的具体实现。

数据科学与大数据技术和大数据管理与应用两个专业在多个方面存在显著区别： **专业分类与学位**：数据科学与大数据技术专业属于工学门类下的计算机类，毕业授予工学学士学位；而大数据管理与应用专业则一般设立在商学院下，属于管理学门类下的管理科学与工程类，毕业授予管理学学士学位。

数据科学与大数据技术和大数据管理与应用有什么区别?

第一个区别就是专业分类不同。大数据管理与应用是管理学门类下的专业，属于管理科学与工程类，毕业授予的是管理学学士学位。数据科学与大数据技术是工学门类下的专业，属于计算机类，毕业授予的是工学学士学位。第二个区别是开设课程不同。

关注点不同：大数据管理和应用这一块主要是偏整体数据管控，数据治理方面更多的关注的也是对于这个大数据技术在实际场景中的落地与运用；但是它并不会对技术的具体底层进行深入的研究，关注点还是在整个大数据行业的趋势方面，以及数据的管理流程方面。大数据科学与技术关注的是底层技术的具体实现。

数据科学与大数据技术和大数据管理与应用两个专业在多个方面存在显著区别： **专业分类与学位**：数据科学与大数据技术专业属于工学门类下的计算机类，毕业授予工学学士学位；而大数据管理与应用专业则一般设立在商学院下，属于管理学门类下的管理科学与工程类，毕业授予管理学学士学位。

数据科学与大数据技术和大数据管理与应用在多个维度上存在显著差异：首先，关注点上，大数据管理和应用侧重于整体的数据管理流程，关注点在于如何在实际场景中有效应用大数据技术，如数据治理和行业趋势分析。相比之下，数据科学与技术更关注底层技术的实现，例如数据清洗、存储和算法开发的细节。

此外，两个专业在职业发展方向上也有所不同。数据科学与大数据技术的毕业生更可能从事数据科学家、数据分析师、数据工程师等技术性角色，而大数据管理与应用的毕业生则更适合从事数据管理员、数据经理、数据专员等管理性角色。综上所述，两个专业在学科分类、课程设置和职业发展等方面均存在明显的区别。

数据科学与大数据技术和大数据管理与应用之间的主要区别在于，前者更侧重于技术和算法的开发与应用，而后者则强调对大数据的管理策略和实际业务应用。数据科学与大数据技术，这一领域深入到大数据处理的底层技术细节。

大数据治理和数据治理的区别概述

从技术实施角度看，数据治理包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个步骤，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。

大数据数据治理是指在大数据环境下对数据进行有效管理和控制的策略和实践。它关注数据的规模、多样性、速度和价值，其关键在于实现数据的准确性、一致性和安全性，同时确保数据能够支持快速、高效的决策过程。在大数据治理中，数据安全和合规性尤为重要。

大数据通常指具备4V特征的数据，包括社交数据和机器数据等。大数据治理扩展了传统数据治理的范畴，涉及政策、流程等方面。 在大数据治理中，需要设立数据管理专员，确保大数据在获取、处理、存储和安全等环节得到有效管理。

大数据管理和应用与数据科学有何区别?

第一个区别就是专业分类不同。大数据管理与应用是管理学门类下的专业，属于管理科学与工程类，毕业授予的是管理学学士学位。数据科学与大数据技术是工学门类下的专业，属于计算机类，毕业授予的是工学学士学位。第二个区别是开设课程不同。

关注点不同：大数据管理和应用这一块主要是偏整体数据管控，数据治理方面更多的关注的也是对于这个大数据技术在实际场景中的落地与运用；但是它并不会对技术的具体底层进行深入的研究，关注点还是在整个大数据行业的趋势方面，以及数据的管理流程方面。大数据科学与技术关注的是底层技术的具体实现。

数据科学与大数据技术和大数据管理与应用之间的主要区别在于，前者更注重技术和分析层面，后者则侧重于大数据在管理和应用方面的实践。数据科学与大数据技术是一个更为技术性的领域，它主要关注数据的收集、存储、处理、分析和可视化。

数据科学与大数据技术和大数据管理与应用在多个维度上存在显著差异：首先，关注点上，大数据管理和应用侧重于整体的数据管理流程，关注点在于如何在实际场景中有效应用大数据技术，如数据治理和行业趋势分析。相比之下，数据科学与技术更关注底层技术的实现，例如数据清洗、存储和算法开发的细节。

大数据治理要素包括哪几个方面

〖1〗、大数据治理要素包括目标要素、核心要素、支持要素、促成要素。资料扩展：大数据治理是指充分运用大数据、云计算、人工智能等先进技术，实现治理手段的智能化。

〖2〗、大数据三要素是指数据结构、数据操作和完整性约束。这三个要素共同构成了大数据的基本框架，确保数据的存储、管理和使用遵循一定的规则和标准。 数据结构 数据结构是大数据模型中的静态特性部分，它定义了数据的组织方式和对象类型。

〖3〗、大数据质量四要素是完整性、一致性、准确性、及时性。大数据时代，保障数据质量的方法：数据质量管理的第一步是建立一套质量标准。必须明确定义标准，以从数据集中过程中过滤掉“脏数据”。可以定义以下几个条件。

〖4〗、数据要素的特点：易获取、易传播；强动态性；易收集、易复制；强外部性；全局性。从要素主体特征来看，数据要素因其易获取、易传播的特点，主体比较繁杂，如数据产生者、数据存储者、数据处理者、数据应用者等。

大数据专业包括哪些内容

〖1〗、大数据专业是一门专注于数据收集、存储、处理、分析和应用的学科，它融合了数学、统计学、计算机科学、人工智能等多个领域的知识和技术。该专业旨在培养具备大数据思维、掌握大数据处理与分析技术、能够解决实际大数据问题的专业人才。

〖2〗、大数据涉及的专业有数据科学、数据分析、数据工程、人工智能、云计算、数据隐私和安全、商业分析、数据可视化、数据治理。数据科学：数据科学是研究如何从大数据中提取有用信息和洞察的学科，结合了统计学、机器学习、数据挖掘和可视化等领域的知识。

〖3〗、大数据包括的专业有：大数据专业、大数据科学与技术专业以及大数据工程专业。大数据专业 大数据专业是一个综合性的学科，主要涉及数据的管理、分析和处理。它涵盖了数据采集、存储、处理、分析和挖掘等各个环节，旨在培养学生掌握大数据技术，具备处理海量数据的能力。

〖4〗、学的主要内容有：①JavaSE核心技术 ②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发 ③Spark相关技术、Scala基本编程 ④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习 ⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化 ⑥云平台开发技术 整体来说，大数据课程知识点多，课程难度较大。

〖5〗、大数据专业主要学习内容包括：数据科学基础、数据处理技术、大数据分析方法和应用实践等。大数据专业是一个综合性很强的学科，涉及的知识点非常广泛。数据科学基础 这部分内容主要包括计算机科学、统计学和数学等基础知识。学生需要掌握数据科学的基本原理，了解数据的采集、存储和处理方式。

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