數據治理，數據質量這快是中大廠，高階大數據開發面試必備技能，企業基于大數據底座去做數倉，那么首先需要保障的就是數據質量。

數據質量的重要性在現代企業中變得越發突出。以下是數據質量的幾個關鍵方面，說明其對企業的重要性：

1. 企業決策基礎：我們說企業搞數倉是干什么，本質就是數據賦能，降本增效！數據質量直接影響到企業決策的準確性和可靠性。如果數據存在錯誤、不完整或不一致，決策者將無法獲得準確的信息，從而可能導致錯誤的決策和策略。高質量的數據可以為管理層提供可靠的依據，使其能夠做出明智的決策。

2. 客戶滿意度：數據質量直接關系到企業與客戶之間的關系。如果客戶的個人信息被錯誤記錄或泄露，將對客戶的信任產生負面影響。另外，數據質量也影響到客戶服務和溝通的效果。準確、及時、一致的數據有助于提供個性化的服務，滿足客戶需求，增強客戶忠誠度。

3. 業務流程效率：高質量的數據可以提升業務流程的效率和準確性。例如，在供應鏈管理中，準確的庫存數據和供應商信息可以幫助企業更好地進行庫存控制和物流規劃。而數據質量低下可能導致錯誤的訂單處理、物料短缺或過剩，從而影響業務流程的正常運轉。

4. ?數倉成本控制：低質量的數據可能導致額外的成本和資源浪費。數據錯誤和不一致性會增加糾錯和修復的工作量，導致人力資源和時間的浪費。此外，數據質量問題還可能導致重復勞動、產品退貨、客戶投訴等額外成本。通過確保數據質量，企業可以降低這些不必要的成本。

關于數據質量這個問題中大廠面試一般從哪些角度去問？基本我們搜集了最近1年中大廠面試，主要集中在如下問題！

那么我們如何較為有深度的體系化的回答這些問題呢，下面我給大家打個樣哈！以面試過經常會問的一個問題為例哈？

1.數據質量問題中，數據及時性怎么保證？

首先這個問題，你肯定不能直接回答配置一個dqc監控告警，那大廠面試官肯定會說，這種都屬于事后監控了，屬于一種滯后保障，我們如何避免發生這種問題？

中大廠面試官特別喜歡你不僅能解決問題，還需要能制定成熟解決方案避免問題發生，遏制問題于萌芽。其次中大廠面試官特別偏好具有分析問題能力，拆解問題，trouble shooting的人，而不是簡單的背八股文。比如如下數據或者模型的及時性如何保障，我們可以從不同層面進行回答保障參考答案如下：

問題原因	問題優化
1.集群或隊列計算資源不足 A,資源總量不足。例如，資源上限為500，但您提交了需要1000資源的任務。 資源分配不合理，重要任務未優先分配資源。	A.擴容計算資源，或讓核心計算任務獨占資源 B.提升任務優先級，調度優先級；
2.相關任務代碼執行效率低 數據鏈路優化。保障整個數據鏈路不要過長等 代碼冗余。例如，掃描所有分區，代碼拆分不合理。 節點任務配置不合理。例如，出現長尾問題，任務實現參數優化，sql優化。	1.分級錯峰，高峰時段讓低優先級任務延遲啟動。 2.同時做代碼相關的優化處理，任務拆分等； 3.組內核心代碼上線模型評審，代碼review，上線前要做完善的數據測試。
3.任務告警配置 任務告警規則配置或者告警方式配置不合理。	給于任務更高優先級及時性監控和更細致化的規則監控，包括自定義sql監控等；
4.缺少問題緊急預案，運維人員無法應對。	在任務正式運行前，進行充分的測試，核心任務有緊急預案，方便及時修復與處理。