DataWorks任务每15分钟调度一次，出现数据时效性问题，这个怎么解决呀？

自依赖如果是必须话 那目前没有办法绕过；去掉自依赖可以避免这个问题，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”

对于这个问题，您可以采取以下解决方案：

1. 设置超时策略：您可以为任务设置一个合理的超时时间，如果超过此时间仍未能完成任务，则强制结束当前任务并开始下一个任务。这样可以确保任务的时效性。
2. 重试策略：如果任务失败，可以设置重试次数和间隔，让任务多次尝试执行，直到成功为止。如果多次尝试仍未成功，可以终止当前任务并开始下一个任务。
3. 调度策略：可以将调度周期设置为多长时间，比如15分钟、30分钟等。当任务失败时，会立即执行下一个调度周期的任务，而不是等待上一次任务完成。

在DataWorks中，您可以利用任务调度系统和依赖功能来解决提出的时效性问题。首先，您可以设定每15分钟执行一次任务，然后配置自依赖，使得上一次的15分钟任务成功完成后，下一个15分钟的任务才会启动。这样，即使在凌晨5点任务失败的情况下，也不会影响后续任务的执行。

其次，如果任务执行失败，DataWorks的运维中心提供了问题实例（周期实例、补数据实例、测试实例）定位功能，您可以在这里找到运行失败的任务并快速定位问题原因。对于失败的任务，您可以考虑将其舍弃，继续执行下一个15分钟的任务，以避免数据的滞后。

此外，对于高优先级的数据资产，可以给予更加严格的数据及时性监控和告警规则。这样，一旦发现有数据质量问题或者时效性问题，可以立即得到通知并进行处理。

总的来说，通过合理设置任务的执行频率、依赖关系以及优先级，配合DataWorks的任务管理和运维中心的功能，可以有效地解决数据时效性问题。