昨天参加完了2021年度第二次DAMA CDGA 考试，今天上午把考试题目好好总结了一下，回忆部分题目，也照着DMBOK2回顾了一下答案，把我的思考总结如下。
一、考试总体感觉
1. 考试内容很细。
题目覆盖面非常广，每个章节都有固定百分比的题目（治理、架构、元数据、质量等每个章节占比大约10%），多数题目/考点都是DMBOK2上的原话，可能是标题，也可能是标题/子标题后面的文字描述，比如解释、案例等。在数据治理广泛内容的加持下，记住“原话”也不是个简单的事情。很多有多年数据治理经验的考生也只是对于其中部分领域熟悉（DAMA 11个知识领域），其他的领域的知识只能理解/硬记。
2. 题目质量有待于进一步提升。
2.1 考题有错别字。具体哪个题目不记得了，但错别字确实存在。
2.2 有的题目有歧义。有的题目读起来非常拗口或者感觉不专业。究其原因，有两种： 1） 确实是题目质量有问题，也没有严格把关，我怀疑题目出完之后DAMA中国的讲师和协会专职成员并没有做过；2） 对于DMBOK2的细节内容不熟练，因为DMBOK2（中文版）是从英文翻译过来的，有些内容没有/无法翻译得非常贴合中国的语境，而题目是根据DMBOK2（中文版）来出的，如果在此基础上考生并没有熟练阅读中文版，则会感觉考题不好理解。
二、应考的建议
1. 了解背景。
1.1 协会非营利。DAMA中国座落在上海，属于非营利协会。一些考试费用等也只能维持协会的日常运营。
1.2 协会专家无报酬。比如说出考试题目的专家、翻译书籍的专家、编写DAMA行业丛书的专家等都是无报酬劳动（会签署协议的），因此专家门时间和精力的投入很难像专职的学校老师一样有保障。
1.3 DAMA中国还在发展。DAMA中国目前快速发展，协会专职人员和兼职人员也在壮大，现在他们做的很多工作都是开创性的。随着时间的发展，各方面（包括考试题目的准备）都会越来越好。
2. 端正态度。
2.1 为什么来考DAMA中国认证？数据治理的协会和框架很多，DAMA是其中理论框架完善、社区活跃、协会推广力度大的一家，目前在中国的发展很迅猛，接受程度也很高（有的招聘岗位已经表明“有DAMA认证优先”）。对我个人来讲，我有一些数据开发和治理的经验，但是集中在部分领域，也更偏实战，通过认证考试可以反过来促进我学习DAMA理论框架。对于理论框架的接触和理解，是对我很有帮助的。
2.2 抓主要矛盾。我是来学习和考试的，不是来“找茬”的。书籍有问题，澄清了就好；题目有问题，理解了就好。有问题的内容仅仅是很小的部分，绝大多数的内容都是值得我们学习的，尤其是框架性内容。
3. 理解语境关系图。
通过语境关系图串联每个章节的骨架，确保我们能理解这个章节的重点。当然，并不是每个章节都同等重要，这个还是得加以区分的（比如 内容管理、大数据和数据科学等几个章节相对不那么重要）。
4. 认真看DMBOK2。
关注DMBOK2的细节，不光要靠标题，更要看后面的解释和案例。比如有个数据管理成熟度的考题题干描述了一个数据管理成熟度的细节状态，问这个应该是哪个等级。
三、补充部分内容
1. CDGA考试题目共100道[单选题]，每个提1分，满60分及格。
2. 各个章节分值分布（大概情况，且会变化，不过从中可以看出重点章节）：
| 章节名称 | 题目数量 |
| 第一章 数据管理知识体系 | 4 |
| 第二章 数据伦理 | 2 |
| 第三章 数据治理 | 10 |
| 第四章 数据架构 | 10 |
| 第五章 数据建模与设计 | 10 |
| 第六章 数据存储与操作 | 2 |
| 第七章 数据安全 | 8 |
| 第八章 数据集成和互操作 | 2 |
| 第九章 文件和内容管理 | 2 |
| 第十章 主数据和参考数据 | 4 |
| 第十一章 数据仓库与商业职能 | 10 |
| 第十二章 元数据管理 | 10 |
| 第十三章 数据质量管理 | 10 |
| 第十四章 大数据和数据科学 | 4 |
| 第十五章 数据管理成熟度评估 | 6 |
| 第十六章 数据管理组织与职责 | 4 |
| 第十七章 数据管理与组织变革 | 2 |