資料治理、資料分析與應用案例

配分：[10.00]	得分：	1. 過去各單位彼此獨立蒐集資料，導致資料孤島(Data Silos)的問題。為解決「資料孤島」，開始有了「資料倉儲」(Data Warehouse)的概念，集中式儲存企業各個部門已經處理過的資料。而隨著近年資料科學與大數據興起，資料集延伸，企業逐漸希望由大量未經處理的原始資料(Raw Data)開始著手，也因而有了「資料湖」(Data Lake)的概念產生。以下哪些是「資料湖」的特色？ 資料湖儲存的資料是最原始的形式，未經過任何處理及管理 資料湖只是一種概念而非技術 資料湖不需要使用者在取得資料前事先建立好資料結構(Schema)，它可以最簡單的方式輸入資料，並在讀取資料時才建立及套用資料結構 以上皆是
配分：[10.00]	得分：	2. 當企業推動「資料治理計畫」時，必須考量利害關係人(Stakeholders)，通常包括了營運、銷售、行銷、人力資源、會計、財務主管。請問下列何者屬於利害關係人？ 執行長 財務長 研發長 客戶 供應商 以上皆是
配分：[10.00]	得分：	3. 資安除了提防公司外部如駭客、競爭公司等存取公司資訊外，也需注意內部員工帶來的風險。以下哪一種是常見的內部員工資安危機？ 過度授權員工存取伺服器與資料 員工離職竊取公司資料 員工擅自使用企業網路之外的行動裝置、USB存取資料 以上皆是
配分：[10.00]	得分：	4. 有能力運用工具，從龐大的資料礦山中挖出金礦，以簡單易懂的方式把其價值傳達給各個利害關係人，最終將它與業務實際連結在一起，我們稱這類型工作者為何？ 駭客 鄉民 網軍 資料科學家 以上皆非
配分：[10.00]	得分：	5. 資料視覺化(Data Visualization)，指的是利用圖形化工具，例如各式統計圖表、立體模型等，從龐大繁雜的數據庫中萃取有用的資料，使其成為易於閱讀、理解的資訊。視覺化的分析也是商業智慧(Business Intelligence)的核心所在。請問以下哪個工具可以協助進行資料視覺化分析？ Microsoft Power BI Tableau SAS Visual Analytics 以上皆是
配分：[10.00]	得分：	6. 《哈佛商業評論》將「資料科學家」(Data Scientist)譽為「21 世紀最性感工作」。請問成為「資料科學家」必須具備哪些技能？ 電腦科學 數學、統計 資料視覺化分析與溝通 以上皆是
配分：[10.00]	得分：	7. 企業推動「資料治理計畫」之關鍵成功因素為何？ 導入資料治理方法的部門，必須取得策略高層支持，並且由最高管理者來負責領導 必須檢視組織既有資料治理程度，再逐步訂定階段性的資料治理目標 資料治理規畫必須符合組織的整體業務目標與法規 訂定明確的量化指標，且持續追蹤、衡量結果 建立「資料即資產」的觀念，傳達給各部門的每位成員，讓組織內部、外部利害關係人都能夠了解資料的重要性 以上皆是
配分：[10.00]	得分：	8. 企業推動「資料治理計畫」，資訊部門(簡稱IT部門)是資料治理的主要推動者。因此IT部門重要的職責之一是在資料治理流程中為每一個參與者和利害關係人建立一個緊密無縫的流程。資訊部門可以採取什麼方式，以支援公司落實資料治理？ 解決長期資料所有權/控制權問題 排除障礙，包括整合行動裝置管理等問題 促使資料治理易於理解和遵循 以上皆是
配分：[10.00]	得分：	9. 面對不斷增長的資料及資料應用問題，企業靠著導入資料湖(Data Lake)，發展商業智慧(Business Intelligence)，以挖掘更大的商機。企業想在資料分析上有更進階的發展，可以採取以下哪些作為？ 資料蒐集和儲存 資料處理和組織 資料分析和視覺化 以上皆是
配分：[10.00]	得分：	10. 數位經濟時代，資料治理(data governance)已成為全球關注的公共政策重要課題。資訊長推動有效的資料治理計畫，需要考慮哪些事項？ 資料所有權 資料架構 資料安全與隱私 資料分類 資料品質 以上皆是