1. 检查导出数据的目的地是否正确，包括文件名、文件路径和文件格式等。
2. 确认导出数据的权限正确，确认是否有足够的权限访问和读取导出的数据。
3. 检查导出数据的时间范围是否正确，确认导出时间是否正确。
4. 若导出的是分区表的数据，确认分区定义是否正确，确认是否在正确的分区导出数据。
5. 若仍无法解决问题，检查导出数据的日志文件，查看错误信息进行排查及解决。

示例代码： 以下示例代码用于导出Bigquery 表中的数据到Cloud storage，备份数据后删除Bigquery 表中的数据。

from google.cloud import bigquery

# 导出表数据到Cloud Storage
destination_uri = 'gs://my_bucket/folder/file.csv'
dataset_ref = bigquery.DatasetReference(
    'project_id', 'dataset_id')
table_ref = dataset_ref.table('table_name')
job_config = bigquery.ExtractJobConfig()
job_config.destination_format = 'CSV'
job = client.extract_table(
    table_ref,
    destination_uri,
    job_config=job_config)  # API request
job.result()  # Waits for table extraction to complete.

# 删除表中的数据
table_ref = client.dataset('dataset_id').table('table_name')
client.delete_table(table_ref)  # API request

在这个示例中，我们通过client.extract_table方法将Bigquery中的表数据导出到Cloud storage。同时，我们使用client.delete_table方法删除数据库中的表的全部数据。这两个步骤将快速备份数据并删除Bigquery中的数据。