2026年DAMA-CDGA考试大纲分值是怎样？

2026年DAMA-CDGA(数据治理工程师)认证考试的大纲分值分布体现了对数据治理领域核心知识的全面覆盖与重点强调。以下是对考试大纲分值分布的详细解析：

一、分值分布概览

数据治理（10分）：作为数据治理领域的核心章节，数据治理原理、框架与策略的深入理解是考试的重点。

数据架构（6分）、数据建模和设计（8分）、数据存储和运营（2分，但作为基础支撑）：这些章节共同构成了数据治理的技术基础，涉及数据架构的规划、数据模型的构建、数据存储策略的制定等方面。虽然数据存储和运营的分值相对较低，但作为数据治理不可或缺的一环，其基础知识仍需掌握。

数据安全（10分）：鉴于数据安全在当今数字化环境中的极端重要性，该章节在考试中占据显著地位。考生需深入理解数据安全策略、加密技术、访问控制等关键内容。

数据处理伦理（2分，但影响深远）：虽然分值不高，但数据处理伦理作为数据治理的基石，其原则与规范贯穿于整个数据治理过程。

数据管理（4分，作为综合知识考察）：这一章节可能涉及数据管理的整体框架、流程与实践，是对考生综合知识掌握程度的考察。

参考数据和主数据（10分）、元数据管理（7分）：这两部分内容对于确保数据的准确性、一致性和可追溯性至关重要，因此在考试中占据较高分值。

数据质量管理（10分）：数据质量是数据治理的核心目标之一，该章节深入探讨了数据质量评估、监控与改进的方法论。

大数据和数据科学（9分）、数据仓库和商务智能（10分）：随着大数据技术的兴起，这两部分内容在考试中的分值也相应提升，反映了数据治理与大数据技术的紧密结合。

数据管理成熟度评估（4分）、数据管理组织和角色期望（2分）、数据管理和组织变革管理（2分）：这些章节关注数据治理的组织实施与效果评估，对于推动数据治理在企业中的落地具有重要意义。

二、备考建议

重点突破：根据分值分布，考生应优先关注数据治理、数据安全、数据质量管理、数据仓库和商务智能等高分值章节，深入理解相关概念与技术。

全面覆盖：虽然某些章节分值较低，但数据治理是一个整体框架，各章节之间相互关联。考生需全面掌握各章节基础知识，确保知识体系的完整性。

实践结合：数据治理不仅是一门理论学科，更是一门实践艺术。考生应结合工作实际，将理论知识应用于数据治理实践中，提升解决问题的能力。