字节美团拼多多等大厂常问的一个数仓面试题？如何评价一个数仓模型的好坏？

      实际面试来看，但凡规模大一点的公司，尤其平台做的比较的好的一线互联网中大厂公司，对数仓建模与数仓设计，数据治理这块的要求高很多，面试占比权重很大，尤其职级越高权重越大。

    就连kimball也曾说，数仓对于开发人员最大的挑战就是如何将分散的各个业务系统的数据进行集中化管理，如何搭建数仓，数仓设计与建模，最后为企业数据赋能提供高效分析与数据应用。

      单纯写SQL不值钱，哪怕是外包，高级外包的招聘的也是高级建模工程师。尤其是3年以上的大数据开发一般来说要具有独立负责一条业务线或者一个一个主题域数据域的能力。

我们先看下阿里大数据P6（字节2-1）职级对数仓开发的要求

1. 数仓建设及数仓模型规范有着深入的理解

2. 对负责的主题，搭建的数据链路符合数仓模型规范。若有需要，有能力高效高质从零搭建某主题的数仓或者独立负责一个小型业务线；

3. 数据治理，对于负责的主题或者小型业务线，可以整体治理，确保规范性，稳定性、性能及资源消耗(存储、计算、网络、IO等）较优。

4. 业务技术方案落地对于负责的主题，提供并落地完整解决方案， 满足业务方的需求。

评判一个数仓模型的好坏需要考虑以下几个方面：（涤生小破站上有视频讲解更精准，高阶同学要结合实际去讲，单存背八股文深度就不够了哈）

1. 数据准确性：数仓模型的数据必须准确，能够真实反映业务的情况，否则整个数仓就失去了意义。评判数据准确性的方法是与原始数据进行比对和校验，确保数据的一致性和正确性。

2. 数据质量：数仓模型的数据质量也是评判的重要指标之一。数据质量包括数据完整性、一致性、精确性、可靠性、时效性等方面。这些指标可以通过数据清洗、数据校验、数据补全等方式进行评估和优化。

3. 数据建模：数仓模型的建模需要考虑到数据的维度、度量、关系等，建立合理的数据模型能够有效支撑业务需求。评判数据建模需要关注模型的可扩展性、可维护性、易用性等方面。

4. 数据集成：数仓模型的数据需要来自不同的数据源，数据集成是一个非常重要的环节。评判数据集成需要关注数据集成的效率、稳定性、准确性等方面。

5. 数据分析：数仓模型的目的是为了进行数据分析，因此对于数据分析的支持程度也是评判数仓模型好坏的重要指标之一。评判数据分析需要关注分析结果的准确性、可靠性、实用性等方面。

6. 成本效益：最后，评判数仓模型的好坏需要考虑到成本效益。数仓模型的建设需要耗费大量的时间和金钱，因此需要考虑到建设成本和使用效益之间的平衡。

综合考虑以上几个方面，可以对数仓模型进行全面的评估和判断。

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