Q1 || 資料倉儲的主要功能是什麼？
答：資料倉儲主要用於儲存歷史資料，並支援複雜的查詢和分析操作，幫助企業做出更明智的決策。
Q2 || 什麼是ETL過程？
答：ETL代表Extract（抽取）、Transform（轉換）和Load（載入）。它是指從源系統中提取資料，對其進行清洗和格式化，然後載入到目標資料庫的過程。
Q3 || 星型模式和雪花模式的區別是什麼？
答：星型模式簡單直觀，有一個事實表和多個維度表；而雪花模式則是對維度表進一步規範化，形成更多的表層級。
Q4 || 如何處理資料倉儲中的大資料量問題？
答：可以採用分割槽、壓縮、使用列式儲存等方式來最佳化儲存效率；同時利用分散式計算框架如Hadoop或Spark進行並行處理。
Q5 || 在設計資料倉儲時，如何考慮資料安全性和隱私保護？
答：透過設定嚴格的訪問控制策略、加密敏感資訊、實施日誌審計等措施確保資料的安全性。
Q6 || 怎樣提高SQL查詢效能？
答：最佳化索引設計、避免全表掃描、減少不必要的JOIN操作、合理選擇聚合函式等都是有效的方法。
Q7 || 當發現資料倉儲效能下降時，首先應該檢查哪些方面？
答：檢查硬體資源是否充足、檢視慢查詢日誌、分析執行計劃、確認是否有不當配置等問題。
Q8 || 熟悉哪些BI工具及其應用場景？
答：熟悉Tableau、Power BI等工具，適用於報表製作與視覺化展示；同時也瞭解Apache Superset這樣的開源方案。
Q9 || 你有使用過哪些版本控制系統？它們之間有何不同？
答：Git時最常用的版本控制系統之一，相較於SVN等傳統工具，Git提供了更好的分支管理能力和更高的靈活性。
Q10 || 描述一次成功的資料倉儲專案經歷
答：曾參與某電商平臺的資料倉儲建設專案，透過構建多維度模型支援了精準營銷活動策劃，並顯著提升了銷售額。
Q11 || 面臨過哪些挑戰以及是如何克服的？
答：面對海量資料帶來的處理難題，我們採用了增量更新策略配合快取機制有效解決了這個問題。
Q12 || 對於未來地職業發展有什麼規劃？
答：希望能夠繼續深耕資料領域，成為行業內地專家級人物，並帶領團隊完成更多創新性的專案。
Q13 || 為什麼想加入本公司？
答：結合公司的理念、環境、產品、發展前景進行回答。
Q14 || 如何保持持續學習的態度？
答：定期閱讀相關書籍和技術部落格，參加線上課程和研討會，主動向同事請教也是很好的學習途徑。
Q15 || 在跨部門協作中遇到意見不合時，你是怎樣處理的？
答：首先要耐心傾聽對方觀點，嘗試理解其立場背後的原因；然後基於事實和邏輯提出自己的看法，尋找共識點；最後如果仍然無法達成一致，則建議向上級彙報請求協調解決。