Fragen und Antworten zu Business Intelligence-Vorstellungsgesprächen
Business Intelligence ist nichts anderes als der Begriff, der dem Benutzer bei der Entscheidungsfindung für das Geschäft oder bei wichtigen geschäftsbezogenen Fragen hilft. Es hilft dem Benutzer bei der Verwaltung einer Organisation für das Wachstum seines Geschäfts. BI hilft dem Benutzer, die Entscheidung, die zu Wachstum in seinem Geschäft führt, mithilfe der entsprechenden Berichte und Daten von jedem Unternehmen zu treffen, das sehr wichtig ist.
Nachstehend finden Sie die wichtigsten Fragen und Antworten zu Business Intelligence-Vorstellungsgesprächen
Sie haben also endlich Ihren Traumjob in Business Intelligence gefunden, fragen sich jedoch, wie Sie das Business Intelligence-Interview knacken und welche Fragen möglicherweise zu Business Intelligence-Vorstellungsgesprächen auftreten könnten. Jedes Interview ist anders und der Umfang eines Jobs ist auch anders. In Anbetracht dessen haben wir die häufigsten Fragen und Antworten zu Business Intelligence-Vorstellungsgesprächen erstellt, um Ihnen dabei zu helfen, Ihr Vorstellungsgespräch erfolgreich zu gestalten. Sie können diese Business Intelligence-Interview-Fragen, die in einem Interview gestellt werden, leicht knacken
1. Was ist Business Intelligence?
Antworten:
Mit dem Begriff "Business Intelligence" (BI) wurden dem Benutzer Daten und Tools zur Verfügung gestellt, mit denen alle Entscheidungen beantwortet werden können, die eine wichtige Frage eines Unternehmens betreffen. Diese können sich auf die Führung des Geschäfts oder eines Teils eines Geschäfts beziehen. Kurz gesagt, Business Intelligence wird verwendet, um die angegebenen Daten eines Geschäfts zu melden, das sehr wichtig ist und von dem das höhere Management eines Unternehmens die Entscheidung für das Wachstum seines Geschäfts trifft. Die folgenden Entscheidungen können normalerweise von jeder Organisation im Business Intelligence-Tool getroffen werden:
• BI wird verwendet, um zu bestimmen, ob ein Unternehmen gemäß Plan ausgeführt wird.
• BI wird verwendet, um zu identifizieren, welche Dinge tatsächlich schief gehen.
• BI wird verwendet, um Korrekturmaßnahmen zu ergreifen und zu überwachen.
• BI wird verwendet, um die aktuellen Trends ihres Geschäfts zu identifizieren.
2. Was sind die verschiedenen Phasen und Vorteile von Business Intelligence?
Antworten:
Es gibt folgende fünf Stufen von Business Intelligence:
Datenquelle : Es geht darum, Daten aus mehreren Datenquellen zu extrahieren.
• Datenanalyse : Es geht darum, einen ordnungsgemäßen Analysebericht bereitzustellen, der auf nützlichem Wissen aus einer Datensammlung basiert.
• Entscheidungsunterstützung : Es geht darum, Informationen richtig zu verwenden. Es ist immer das Ziel, wichtige Ereignisse wie Übernahme, Marktveränderungen und schlechte Mitarbeiterleistung richtig darzustellen.
• Situationsbewusstsein : Es geht darum, irrelevante Informationen herauszufiltern und die verbleibenden Informationen in den Kontext des Geschäfts und seiner Umgebung zu stellen.
• Risikomanagement : Es wird herausgefunden, welche Korrekturmaßnahmen zu unterschiedlichen Zeiten ergriffen oder welche Entscheidungen getroffen werden können.
Im Folgenden sind verschiedene Vorteile von Business Intelligence aufgeführt:
• Verbesserung der Entscheidungsfindung.
• Beschleunigen Sie die Entscheidungsfindung.
• Interne Geschäftsprozesse optimieren.
• Steigern Sie die betriebliche Effizienz.
• Helfen oder neue Einnahmen erzielen.
• Mit einem anderen engen Konkurrenten einen Wettbewerbsvorteil in Bezug auf Wettbewerbsmärkte erzielen.
3. Welche verschiedenen Business Intelligence-Tools sind auf dem Markt verfügbar?
Antworten:
Auf dem Markt gibt es eine Vielzahl von Intelligence-Tools, von denen die folgenden am beliebtesten sind:
• Oracle Business Intelligence Enterprise Edition (OBIEE)
• Cognos
• Mikrostrategie
• SAS Business Intelligence
•Geschäftsgegenstand
• Tableu
• Microsoft Business Intelligence-Tool
• Oracle Hyperion-System
4. Was ist ein Universum in Business Analytics?
Antworten:
Das Universum ist eine Art semantische Schicht zwischen Datenbank und Benutzeroberfläche oder genauer gesagt eine der Schnittstellenschichten zwischen Client (Geschäftsbenutzer) und Data Warehouse. Es definiert tatsächlich eine gesamte Beziehung zwischen verschiedenen Tabellen in einem Data Warehouse.
5. Definieren oder listen Sie die Unterschiede zwischen OLAP und OLTP auf?
Antworten:
Im Allgemeinen können wir davon ausgehen, dass OLTP tatsächlich dabei hilft, Quelldaten in einem Data Warehouse bereitzustellen, und OLAP hilft bei der Analyse derselben. 
|
OLTP-System |
OLAP-System |
|
| Datenquelle | Betriebsdaten, OLTP sind eine ursprüngliche Datenquelle. | Konsolidierte Daten, OLAP-Daten stammen aus verschiedenen OLTP-Datenbanken. |
| Zweck der Daten | Für jede Art von aktuellen oder grundlegenden Geschäftsaufgaben. | Um bei der zukünftigen Planung, Problemlösung oder Entscheidungsfindung zu helfen. |
| Daten aktualisieren | Von Endbenutzern initiierte Daten werden häufig in die Transaktionsdatenbank eingefügt oder aktualisiert. | Daten werden basierend auf einem Stapeljob nach einem definierten Zeitintervall aktualisiert. Diese Zeit kann weniger oder mehr als einen Tag betragen. |
| Verarbeitungsgeschwindigkeit | Wie immer typisch sehr schnell. | Kommt natürlich auf die Datenmenge an. Nach dem Aktualisieren von Batch-Daten werden manchmal komplexe Abfragen länger als Stunden ausgeführt. Gewohnheit, einen Index hinzuzufügen, um die Geschwindigkeit zu verbessern. |
| Platzbedarf | Auch hier relativ klein unter Berücksichtigung historischer Daten im archivierten Zustand. | Offensichtlich größer, da es alle historischen Daten enthalten muss, erfordert das Vorhandensein von Aggregationsstrukturen auch mehr Indizes als OLTP. |
| Datenbankarchitektur | Normalisierte Daten, damit alle Tabellen und Daten eine ordnungsgemäße Beziehung haben. | Normalerweise werden nur wenige Tabellen (z. B. Faktordimensionen) nicht normalisiert. Normalerweise wurde ein Stern- oder Schneeflockenschema verwendet. |
| Sicherung und Wiederherstellung | Das Sichern ist eine Grundvoraussetzung für OLTP, da es sich um tägliche Daten handelt. Daher ist es wahrscheinlich, dass jeder Datenverlust einen erheblichen finanziellen Verlust und eine rechtliche Haftung nach sich zieht. | Anstelle von regelmäßigen Sicherungen kann in einigen Umgebungen das einfache Neuladen der OLTP-Daten als Wiederherstellungsmethode in Betracht gezogen werden. |
6. Was ist ein Dashboard in einem Data Warehouse?
Antworten:
Das Dashboard ist nichts anderes als die Anordnung aller Berichte und Grafiken auf einer Seite. Es ist nichts anderes als die Sammlung von Berichten in einem anderen Format, die dieselbe Funktionalität auf derselben Seite aufweisen.
7. Erläutern Sie den Unterschied zwischen Data Warehouse und transnationalem System.
Antworten:
| Transaktionssystem | Data Warehouse-System |
| Es wurde normalerweise für die Verarbeitung täglicher Daten entwickelt und konzentriert sich daher hauptsächlich auf die Verarbeitung von Transaktionen mit hohem Volumen und nicht auf das Back-End-Reporting. | Es wurde normalerweise für die Verarbeitung von hochvolumigen analytischen Berichten und Teilsequenzen entwickelt. Es erarbeitet auch die Berichterstellung. |
| Es ist normalerweise prozessgesteuert, dh eine Aktion davon hängt von der geschäftsspezifischen Aufgabe oder Ausführung ab. | Es ist tatsächlich themenorientiert, dh, es lädt Daten aus einem Transaktionssystem und kann dann für jede Art von analytischem Berichtswesen verwendet werden, das der Organisation hilft, auf der Grundlage dieses spezifischen Themas die richtigen Entscheidungen zu treffen. |
| Normalerweise werden aktuelle Transaktionsdaten verarbeitet. | Normalerweise werden historische Daten verarbeitet. |
| Daten innerhalb eines Transaktionssystems können in jede Aufgabe eingefügt, aktualisiert oder gelöscht werden. | Data Warehouse-Daten werden als nichtflüchtig bezeichnet, was bedeutet, dass regelmäßig neue Daten hinzugefügt werden können. Einmal geladene Daten werden jedoch selten geändert. |
| Im Falle von Leistung oder Geschwindigkeit sollten wir immer ein Transaktionssystem zum Einfügen, Aktualisieren oder Löschen kleiner Datenmengen bevorzugen. | Wir sollten Data Warehouse immer dem schnellen Abrufen eines relativ großen Datenvolumens vorziehen. |
8. Erläutern Sie die Fakten- und Dimensionstabelle anhand eines Beispiels.
Antworten:
Eine Faktentabelle ist die zentrale Tabelle im Sternschema eines Data Warehouse. Es enthält tatsächlich quantitative Informationen für die Analyse und die maximale Zeit, die es de-normalisiert hat.
Eine Dimensionstabelle ist eine der wichtigen Tabellen in einem Sternschema eines Data Warehouse, in der Attribute oder Dimensionen gespeichert sind, die die Objekte in einer Faktentabelle beschreiben.
Die Faktentabelle enthält hauptsächlich zwei Arten von Spalten. Die Fremdschlüsselspalte ermöglicht Verknüpfungen mit Dimensionstabellen, und die Hauptspalten enthalten die zu analysierenden Daten.
Beispiel: Angenommen, ein Unternehmen verkauft Produkte an Kunden. Jeder Verkauf wird also eine Tatsache sein, daher enthält die Faktentabelle die folgenden Informationen:
| Zeit ID | Produkt ID | Kundennummer | Einheit verkauft |
| 4 | 17 | 2 | 1 |
| 8 | 21 | 3 | 2 |
| 8 | 4 | 1 | 1 |
In der Faktentabelle gibt es nun eine Kunden-ID. Daher müssen wir eine Dimensionstabelle für einen Kunden wie die folgende pflegen:
| Kundennummer | Name | Geschlecht | Einkommen | Bildung | Region |
| 1 | SS | M | 2 | 3 | 4 |
| 2 | AC | M | 3 | 5 | 1 |
| 3 | FRAU | F | 1 | 7 | 3 |
9. Definieren oder listen Sie die Unterschiede zwischen einem Schneeflockenschema und einem Sternschema auf.
Antworten:
| Schneeflocken-Schemata | Sternschema | |
| Instandhaltung | Keine Redundanz, daher einfacher zu warten. | Redundante Daten, daher weniger pflegeleicht. |
| Komplexität | Komplexere Abfrage, daher weniger leicht zu verstehen. | Niedrigere komplexe Abfrage, so einfach zu verstehen. |
| Abfrageleistung | Mehr Fremdschlüssel, daher längere Abfrageausführungszeit. | Weniger Fremdschlüssel, daher ist die Ausführung von Abfragen im Vergleich zu Schneeflocken schneller. |
| Nutzung | Gut für den Data Warehouse-Kern geeignet, um komplexe Beziehungen zu vereinfachen (viele: viele). | Gut für Data Mart mit einfacher Beziehung (1: 1 oder 1: viele). |
| Dimensionstabelle | Ein Schneeflockenschema kann für jede Dimension mehr als eine Dimensionstabelle enthalten. | Das Sternschema enthält nur eine Dimensionstabelle für jede Dimension. |
| De-normalisieren | Die Faktentabelle ist in nicht normalisierter Form, die Dimensionstabelle jedoch in normalisierter Form. | Fakt und Dimension Beide Tabellen sind in nicht normalisierter Form. |
10. Erläutern oder definieren Sie eine zackige Hierarchie.
Antworten:
Eine uneinheitliche Hierarchie, die tatsächlich eine Beziehung im Fall eines übergeordneten Mitglieds von mindestens einem Mitglied der Dimension aufrechterhält, befindet sich nicht in der Ebene unmittelbar über dem Mitglied. Wenn wir zum Beispiel über die geografische Hierarchie nachdenken und Nordamerika als Kontinent betrachten, dann hat es ein Land (wie die Vereinigten Staaten), eine Provinz oder einen Staat (wie Kalifornien) und eine Stadt (wie San Francisco). Aber wenn wir Europa, Griechenland oder Athen betrachten, hat es keine solche Hierarchie. In diesem Beispiel fallen die Niederlassungen in Europa, Griechenland oder Athen in eine andere Tiefe und bilden eine uneinheitliche Hierarchie.
Empfohlener Artikel
Dies war ein Leitfaden für die Liste der Business Intelligence-Interviewfragen und -antworten, damit der Kandidat diese Business Intelligence-Interviewfragen leicht durchgreifen kann. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -
- 10 PHP Interview Fragen für erfahrene
- Erfahren Sie 5 nützliche Fragen und Antworten zum DBA-Interview
- 12 Most Awesome Selenium Interview Fragen und Antworten
- Fragen und Antworten im Vorstellungsgespräch bei Sqoop | Top und am nützlichsten