数据质量问题中，数据及时性怎么保证？如何有深度体系化回答！

数据治理，数据质量这快是中大厂，高阶大数据开发面试必备技能，企业基于大数据底座去做数仓，那么首先需要保障的就是数据质量。

数据质量的重要性在现代企业中变得越发突出。以下是数据质量的几个关键方面，说明其对企业的重要性：

1. 企业决策基础：我们说企业搞数仓是干什么，本质就是数据赋能，降本增效！数据质量直接影响到企业决策的准确性和可靠性。如果数据存在错误、不完整或不一致，决策者将无法获得准确的信息，从而可能导致错误的决策和策略。高质量的数据可以为管理层提供可靠的依据，使其能够做出明智的决策。

2. 客户满意度：数据质量直接关系到企业与客户之间的关系。如果客户的个人信息被错误记录或泄露，将对客户的信任产生负面影响。另外，数据质量也影响到客户服务和沟通的效果。准确、及时、一致的数据有助于提供个性化的服务，满足客户需求，增强客户忠诚度。

3. 业务流程效率：高质量的数据可以提升业务流程的效率和准确性。例如，在供应链管理中，准确的库存数据和供应商信息可以帮助企业更好地进行库存控制和物流规划。而数据质量低下可能导致错误的订单处理、物料短缺或过剩，从而影响业务流程的正常运转。

4.  数仓成本控制：低质量的数据可能导致额外的成本和资源浪费。数据错误和不一致性会增加纠错和修复的工作量，导致人力资源和时间的浪费。此外，数据质量问题还可能导致重复劳动、产品退货、客户投诉等额外成本。通过确保数据质量，企业可以降低这些不必要的成本。

关于数据质量这个问题中大厂面试一般从哪些角度去问？基本我们搜集了最近1年中大厂面试，主要集中在如下问题！

那么我们如何较为有深度的体系化的回答这些问题呢，下面我给大家打个样哈！以面试过经常会问的一个问题为例哈？

1.数据质量问题中，数据及时性怎么保证？

首先这个问题，你肯定不能直接回答配置一个dqc监控告警，那大厂面试官肯定会说，这种都属于事后监控了，属于一种滞后保障，我们如何避免发生这种问题？

中大厂面试官特别喜欢你不仅能解决问题，还需要能制定成熟解决方案避免问题发生，遏制问题于萌芽。其次中大厂面试官特别偏好具有分析问题能力，拆解问题，trouble shooting的人，而不是简单的背八股文。比如如下数据或者模型的及时性如何保障，我们可以从不同层面进行回答保障参考答案如下：

问题原因	问题优化
1.集群或队列计算资源不足 A,资源总量不足。例如，资源上限为500，但您提交了需要1000资源的任务。 资源分配不合理，重要任务未优先分配资源。	A.扩容计算资源，或让核心计算任务独占资源 B.提升任务优先级，调度优先级；
2.相关任务代码执行效率低 数据链路优化。保障整个数据链路不要过长等 代码冗余。例如，扫描所有分区，代码拆分不合理。 节点任务配置不合理。例如，出现长尾问题，任务实现参数优化，sql优化。	1.分级错峰，高峰时段让低优先级任务延迟启动。 2.同时做代码相关的优化处理，任务拆分等； 3.组内核心代码上线模型评审，代码review，上线前要做完善的数据测试。
3.任务告警配置 任务告警规则配置或者告警方式配置不合理。	给于任务更高优先级及时性监控和更细致化的规则监控，包括自定义sql监控等；
4.缺少问题紧急预案，运维人员无法应对。	在任务正式运行前，进行充分的测试，核心任务有紧急预案，方便及时修复与处理。