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写在前面
1.考前须知
2.梳理彩色详细的语境关系图，方便理解与深化
1.考前须知
单选题10道题，每题1分，满分10分，
多选题15道题，每题2分，满分30分，
解答题6道，每题10分，满分60分，
选择题分布：
第一章 数据管理知识体系概述
第三章 数据治理
第四章 数据架构
第十四章 大数据和数据科学
第十五章 数据管理成熟度评估
主观题分布
第五章 数据建模与设计
第七章 数据安全
第十章 主数据与参考数据
第十一章 数据仓库与商务智能
第十二章 元数据管理
第十三章 数据质量
第十四章 大数据和数据科学
主观题主要考察知识点
数据模型设计题目考查知识点 ：数据模型设计基本概念、符号的掌握情况 ；基于业务需求，抽象实体、属性、关系等的能力 ；数据模型设计满足业务需求的程度 ；数据模型的扩展性、灵活性。
数据仓库及商务智能架构设计题目考查知识点： 数据仓库及商务智能概念、逻辑结构、各个组件的理解程度 数据仓库及商务智能的功能，解决的问题，给企业带来的价值，以及经常遇到的问题根据实际数据的处理需求，设计数据仓库及商务智能架构的能力 数据仓库及商务智能架构设计的扩展性、灵活性、适应性、性能等
论述型[元数据、主数据、数据安全、数据质量等]题目的考查知识点 ：各章节基本概念、原则、活动等内容 ；基于理论与实践结合，提供企业实际面临问题的解决方案的能力 ；知识掌握的全面性、体系性、融会贯通的能力 ；自我体系形成的程度
分析型、排序型、简答型题目考查知识点 ：基础知识的记忆情况，逻辑顺序掌握情况 ；基于基础知识对实际问题的分析和判断能力[数据管理成熟度分析] ；发现问题的能力，针对问题提出解决方案以及提升改进计划 ；判断题目给出的结论的正确性及合理性
DAMA语境关系图是国际数据管理协会（DAMA）在DMBOK框架中提出的核心工具，旨在通过结构化模型描述数据管理各领域的要素及其交互关系，为组织提供数据治理与管理的可视化分析框架。其设计融合了系统思维与质量管理理念，成为连接战略目标与数据实践的关键桥梁。
核心结构与组成要素
语境关系图以SIPOC（供应商、输入、流程、输出、客户）模型为基础，围绕数据管理活动的全生命周期展开设计。其核心组件包括：
活动中心：聚焦数据管理职能的具体操作，如数据治理、数据架构设计等，划分为计划（Plan）、控制（Control）、开发（Develop）、运营（Operate）四个阶段，体现管理的闭环性与动态性。
输入与输出：左侧为供给方提供的资源（如业务需求、技术标准），右侧为交付成果（如数据模型、治理策略），形成从需求到产出的完整链路。
参与者角色：涵盖数据所有者、治理委员会、技术团队等多方利益相关者，强调跨职能协作的重要性。
支撑要素：底层包含技术工具（如元数据管理系统）、度量指标（如数据质量KPI）及合规要求，确保管理活动的可执行性与可量化。
应用场景与功能特点
战略对齐：通过将业务需求转化为数据架构与流程模型，确保数据管理活动与企业战略目标的一致性。例如，在数字化转型中，语境关系图可帮助企业识别新兴技术对数据资产的赋能路径。
复杂性管理：针对多系统、多来源的数据孤岛问题，通过分层模型（概念、逻辑、物理）抽象数据实体关系，降低管理复杂度。
治理落地：明确数据治理活动的责任边界与协作机制，如制定数据安全策略时，需结合制度设计、监督审计与问题管理流程。
生命周期管控：覆盖数据从创建到销毁的全过程，例如在元数据管理中定义标准化的命名规则与存储规范。
设计原则与实施挑战
原则导向：
资产化视角：强调数据作为企业核心资产的价值，需建立统一的管理标准与质量评估体系。
持续改进：通过PDCA循环（计划-执行-检查-行动）优化数据管理流程，响应业务动态变化。
用户中心：交付成果需满足内外部用户的可访问性、准确性与时效性需求。
实施难点：
组织文化的转型阻力，需通过高层承诺与培训机制推动跨部门协作。
技术工具与现有系统的兼容性问题，例如数据血缘追踪需整合异构平台元数据。
动态环境下治理策略的适应性不足，需建立敏捷迭代的治理框架。
未来演进方向
随着AI与自动化技术的普及，语境关系图的应用将进一步扩展：
智能化增强：引入机器学习算法实现数据质量问题的自动识别与修复。
实时化监控：通过数据编织（Data Fabric）技术构建动态数据流图谱，提升异常响应速度。
生态化协同：在供应链或产业联盟场景下，推动跨组织数据标准的互联互通。