数据平台产品经理面经25年上半年(更新中)

基础介绍

距离上次写作已经过去3年，还是要保持写作的习惯。
本人从事金融科技行业，有4年左右的数据平台产品经理经验，25年3月起陆续面试了几家公司，写一下面试总结及知识点。
建发 厦门
安踏 厦门
平安银行 深圳
招商银行 深圳

面试的Q&A总结

1）是否了解市面上的其他大数据平台，比如阿里的dataworks，dataphin，华为云DataArts Studio、腾讯云WeData
答：
平台能力对比

平台	核心定位	关键能力	适用场景
阿里云DataWorks	一站式开发治理平台	数据集成（50+数据源）、可视化编排、千万级调度、智能诊断（Copilot）、全链路血缘管理	高并发企业级数据流水线（如电商实时分析）
阿里云Dataphin	数据资产构建与管理	自动化数据建模、指标标准化、资产质量管控（需与DataWorks协同使用）	大型企业中台建设与资产规范化治理
华为DataArts Studio	行业化数据治理中心	行业知识库（政务/税务）、可视化数据架构设计、全生命周期质量监控、安全分级分类	政府及传统企业合规性数据治理
腾讯云WeData	全链路敏捷开发平台	统一元数据管理、低代码编排、异构算力调度（ClickHouse/Flink）、DataOps协作	金融/泛互联网实时分析与快速迭代场景

⚙️ 二、架构与技术特点

1. 计算引擎支持

   • DataWorks：深度集成MaxCompute，支持Flink实时计算、EMR开源引擎，满足EB级离线/实时处理 。
   • DataArts Studio：依托MRS Hive/DWS数据仓库，强调查算分离湖仓架构 。
   • WeData：通过TBDS套件整合ClickHouse、Oceanus流计算，优化实时查询性能（如QQ音乐分析提速至秒级）。

2. 智能化与自动化

   • DataWorks Copilot：支持SQL生成/优化、UDF转换、血缘分析，降低开发门槛 。
   • DataArts：基于行业模板自动生成数据标准与质量规则，减少人工配置 。
   • WeData：智能血缘分析驱动数据变更影响评估，提升协作效率 。

3. 治理与安全

   • DataWorks：双环境隔离（开发/生产）、敏感数据识别（保护伞）、脱敏策略 。
   • DataArts：提供端到端数据安全生命周期管理，支持隐私合规审计 。
   • WeData：通过神盾联邦计算实现跨企业安全数据融合 。

🏭 三、行业解决方案与落地案例

• DataWorks：
  婚礼纪实现湖仓一体架构，用户行为日志处理效率提升50%，支撑日均5亿条数据分析 。
• WeData：
  中金财富证券采用DataOps模式，数据交付周期缩短50%，日调度超万任务，通过DCMM三级认证 。
• DataArts Studio：
  某市出租车数据治理案例中，完成收入统计、支付分析等场景的标准化建模与质量监控 。

🎯 四、差异化优势总结

平台	核心优势
DataWorks	超大规模调度稳定性（双11验证）、AI增强开发体验
Dataphin	企业级资产规范管理（补充DataWorks治理深度）
DataArts Studio	垂直行业知识库复用、政府合规性支持
WeData	DataOps敏捷协作、异构算力弹性扩展、金融场景优化

综上：

dataworks

偏开发，一站式大数据开发治理平台，覆盖数据集成、开发、运维、治理全链路，支持 Hadoop/Spark/Flink 等主流引擎。
AI 驱动升级：2025 年推出 DataWorks Agent，支持自然语言交互自动完成数据集成、任务运维等工作，SQL 生成效率提升 60%。
实时计算增强：整合 Flink 和 Hologres，实现流批一体处理，实时数仓查询延迟降至毫秒级。
应用在电商、物流场景居多，

DataPhin

数据中台的方法论落地，偏资产管理平台，输出阿里“OneData+OneID+OneService”方法论，专注数据资产治理与标准化建模。
核心定位：基于阿里 “OneData” 方法论的智能数据构建平台，强制维度建模规范，降低数据仓库建设门槛。

技术亮点：
零代码建模：通过业务板块→数据域→原子指标的层级设计，自动生成 SQL 代码，开发周期缩短 70%。
实时能力突破：2025 年新增 Flink 实时流处理模块，支持订单状态实时同步（如盒马鲜生）。
资产运营：内置数据地图和指标中台，支持跨部门指标共享（如集团统一 “GMV” 定义）。

华为云 DataArts Studio

企业级治理的标杆，偏政务处理类
全生命周期数据治理平台，主打库仓湖智一体化，尤其擅长政务、制造业等合规性要求高的场景
AI 增强治理：盘古助手实现自然语言 SQL 生成（准确率 85%）、SQL 优化（执行效率提升 30%）和数据质量自动修复
典型案例：
智慧物流：某头部物流企业通过 DataArts Studio 构建 Hudi 数据湖，实现订单数据准实时入库（延迟 < 5 分钟），支撑智能配送调度。
政务大数据：某省政务云平台接入 30 + 委办局数据，通过 DataArts Studio 实现数据分类分级（覆盖 500 + 敏感字段）和跨部门共享。
腾讯云 WeData 轻量化
轻量化数据开发治理平台，深度绑定微信生态，适合中小微企业快速落地数据应用
微信生态联动：无缝对接企业微信审批流、小程序支付数据，支持用户行为分析（如公众号粉丝画像）
偏金融类

未来趋势洞察
AI 原生融合：2025 年各平台均推出 AI 助手（如 DataWorks Agent、盘古助手），预计 2026 年实现 80% 常规任务自动化。
湖仓一体普及：DataArts Studio 的 Hudi 集成、DataWorks 的 Hologres 整合显示，混合存储架构成为主流，查询性能提升 3 倍。
边缘计算协同：腾讯云 WeData 支持边缘节点数据预处理，华为云推出边缘数据网关，预计 2026 年边缘端数据处理占比达 30%。
开源生态博弈：阿里开源 MaxCompute 部分组件，华为贡献 FusionInsight 社区，腾讯开放 WeData 低代码引擎，争夺开发者话语权
2）大数据平台的底层架构
我们做的应用级平台是mysql+

3）mpp的底层数据库
Spark：熟悉SparkCore和SparkSQL模块，能够使用Spark进行数据开发，并进行基本性能调优。Hadoop：熟悉Hadoop生态体系架构，理解HDFS、MapReduce以及YARN的原理。
Hive：熟悉Hive执行原理和常用函数，能够使用Hive SQL进行离线开发业务并进行基本的调优。Flink：掌握Flink流批一体架构，具备实时数据开发经验。
Zookeeper：了解Zookeeper的架构、工作方式及原理。
HBase：了解HBase的架构、存储原理、数据模型及RowKey设计原理。
Kafka：了解Kafka的架构，理解高性能、高可用性和高扩展性的原理。
Java：熟练Java相关知识，能够使用Java进行大数据开发。
Scala：熟悉Scala的基本语法，能够使用Scala进行大数据开发。

熟练掌握 Hadoop 体系架构，
包括 HDFS(文件分区存储，一般把历史数据存放于此)
MapReduce 计算框架工作原理（分成map和reduce）
Yarn 资源调度，具备构建 Hive 数仓经验，同时熟悉 Zookeeper、Spark、Kafka 等数据处理相关工具

4）你在项目中主要扮演了什么角色

事后回想应该要突出自己的产品功能设计，例如参考了什么平台，引用了什么技术，实现了什么价值，而不是直接说都是自己做的，没有什么重点
其次要突出自己的协调和管理能力，对接多少团队，管理多少开发，在什么期限内做完

5）数据治理体系了解多少
数据标准、数据质量、数据安全、数据运营（时效等）

6）dcmm是什么知道吗
DCMM将数据管理能力划分为8个核心领域，覆盖数据全生命周期管理：

数据战略：规划数据目标与实施路径；

数据治理：建立组织架构与制度规范；

数据架构：设计数据模型、集成与元数据管理；

数据应用：支持分析、开放共享与服务化；

数据安全：制定策略、实施管控与审计；

数据质量：定义标准、监控问题并持续提升；

数据标准：统一业务术语、主数据和指标；

数据生存周期：管理从需求到退役的全流程。

7）支付系统
8）信贷信息，贷前、贷中、贷后
9）什么是区块链、冷钱包、热钱包
10）什么是web3，Cefi、Defi、NFT、DAO等有深刻理解
11）决策引擎工具：Experian SMG3、Blaze、sds是否有了解
12）架构设计（mysql+es+arrangodb+敏捷框架）
13）常见风险策略有哪些