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| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Data Governance | 15% | - Data stewardship - Governance framework and policies - Compliance and ethics |
| Topic 2: Data Management Concepts | 10% | - Definitions and principles - DAMA-DMBOK framework - Data management roles and responsibilities |
| Topic 3: Data Quality | 12% | - Assessment and improvement - Quality dimensions - Data cleansing |
| Topic 4: Data Architecture | 12% | - Architecture components and layers - Enterprise data architecture - Data modeling and design |
| Topic 5: Reference and Master Data | 5% | - Management processes - Definitions and purpose |
| Topic 6: Metadata Management | 8% | - Types of metadata - Metadata lifecycle - Metadata repositories |
| Topic 7: Data Security | 10% | - Access control - Privacy and protection - Security principles |
| Topic 8: Data Storage and Operations | 8% | - Database operations - Storage technologies - Data lifecycle management |
| Topic 9: Data Modeling and Design | 10% | - Modeling standards and methods - Conceptual, logical, physical models |
| Topic 10: Data Integration and Interoperability | 10% | - ETL and ELT processes - Data exchange standards - Integration patterns |
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질문 # 367
Release management is critical to batch development processes that grows new capabilities.
정답：B
질문 # 368
With reliable Metadata an organization does not know what data it has, what the data represents and how it moves through the systems, who has access to it, or what it means for the data to be of high quality.
정답：B
질문 # 369
What are the three characteristics of effective Data Governance communication?
정답：A
질문 # 370
Data profiling is a form of data analysis used to inspect data and assess quality.
정답：A
질문 # 371
Disciplines within the enterprise architecture practice does not include:
정답：A
질문 # 372
......
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