データエンジニアに尋ねることができる状況と行動の結果（SAO）の質問の例を次に示します。

1.状況：データパイプラインは遅く、データ処理の遅延を引き起こします。
アクション：スローパイプラインの根本原因を特定するために、どのようなステップを踏みましたか？
結果：パイプラインのパフォーマンスを最適化するためにどのような変更を実装しましたか？

2.状況：データベーススキーマを更新して、新しいデータフィールドを含める必要があります。
アクション：スキーマの変更をどのように計画して実行しましたか？
結果：アップデート中に問題が発生しましたか？それらはどのように解決されましたか？

3.状況：新しいデータソースを既存のデータパイプラインに統合する必要があります。
アクション：統合プロセスにどのようにアプローチしましたか？
結果：統合中に特定されたデータ品質の問題はありましたか？また、どのように対処されましたか？

4.状況：データウェアハウスは、クエリの高い時間を経験しています。
アクション：スロークエリの原因を調査して特定するためにどのような措置を講じましたか？
結果：クエリパフォーマンスを改善するためにどのような最適化が実装されましたか？

5.状況：データセキュリティ侵害が発生しました。
アクション：違反を調査し、封じ込めるためにどのような措置を講じましたか？
結果：同様のインシデントが将来発生するのを防ぐためにどのような変更が加えられましたか？
Here are some example situation-action-outcome (SAO) questions that you could ask a data engineer:

1. Situation: The data pipeline is slow and causing delays in data processing.
Action: What steps did you take to identify the root cause of the slow pipeline?
Outcome: What changes did you implement to optimize the pipeline's performance?

2. Situation: A database schema needs to be updated to include new data fields.
Action: How did you plan and execute the schema change?
Outcome: Were there any issues encountered during the update, and how were they resolved?

3. Situation: A new data source needs to be integrated into the existing data pipeline.
Action: How did you approach the integration process?
Outcome: Were there any data quality issues identified during the integration, and how were they addressed?

4. Situation: The data warehouse is experiencing high query times.
Action: What measures did you take to investigate and identify the cause of the slow queries?
Outcome: What optimizations were implemented to improve the query performance?

5. Situation: A data security breach has occurred.
Action: What steps did you take to investigate and contain the breach?
Outcome: What changes were made to prevent similar incidents from occurring in the future?