Einführung in das Data Warehouse Interview - Fragen und Antworten
Ein Data Warehouse ist eine Domäne zum Einrichten von Daten. Zum Aufbau eines Informationsverteilungszentrums, in dem Unternehmensinformationen regelmäßig in verschiedenen Konfigurationen über verschiedene Datenbanken verteilt werden. Data Warehouse ist nichts anderes als das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen und bietet eine Organisation zum Erstellen von Berichten und Analysieren der erforderlichen Daten, wobei das Ziel darin besteht, die entsprechenden Daten zu erhalten. Für diese Daten ist es wichtig, diese heterogenen Datenbanken zu haben. Die Daten, die von Data Warehouse in einem solchen Präsentationsformat bereitgestellt wurden, dass Daten als Business Intelligence bezeichnet werden können oder dem Benutzer bei der Entscheidungsfindung für die relevanten Geschäftsideen helfen.
Nachstehend finden Sie eine Liste der wichtigsten Fragen und Antworten zu Data Warehouse-Vorstellungsgesprächen:
Vorbereitung auf ein Vorstellungsgespräch in einem Data Warehouse. Ich bin sicher, Sie möchten die häufigsten Fragen und Antworten zum Data Warehouse-Interview für 2019 kennenlernen, mit denen Sie das Data Warehouse-Interview mühelos knacken können. für 2018 zu Ihrer Rettung.
In diesem Artikel zu Data Warehouse-Interviewfragen werden die 24 wichtigsten und am häufigsten verwendeten Data Warehouse-Interviewfragen vorgestellt, die für 2019 aktualisiert wurden. Diese Fragen helfen den Schülern, ihre Konzepte für Data Warehouse zu entwickeln und das Interview zu bestehen.
Teil 1 - Fragen zum Vorstellungsgespräch für Data Warehouse (Grundkenntnisse)
In diesem ersten Teil werden grundlegende Fragen und Antworten zu Data Warehouse-Interviews behandelt
1. Was ist das Data Warehouse?
Antworten:
Ein Data Warehouse ist eine Domäne zum Einrichten von Daten. Die Inspiration für den Aufbau eines Informationsverteilungszentrums besteht darin, dass Unternehmensinformationen regelmäßig über verschiedene Datenbanken und möglicherweise in verschiedenen Konfigurationen verteilt werden. Unter Berücksichtigung des Endziels, ein Gesamtdatenelement zu erhalten, ist es wichtig, diese heterogenen Datenbanken aufzurufen, Quoten und Enden von Bruchdaten von jedem von ihnen zu erfassen und danach die Quoten und Enden zusammenzustellen, um eine zu erstellen allgemeines Bild
2. Data Warehouse-Betriebssysteme?
Antworten:
Das Data-Warehouse-Betriebssystem gibt einen schnellen Überblick über die Geschäftskapazitäten und wird in der Regel in einer OLTP-Registrierungsbedingung (Online Exchange Preparation) ausgeführt. Die Datenbanken, die sich auf diese Anwendungen beziehen, werden benötigt, um eine wachsende Anzahl von Austauschvorgängen pro Tag zu ermöglichen. Regelmäßig betriebene Datenbanken müssen so schnell wie unter den gegebenen Umständen zu erwarten ausgefüllt werden. Zu den Methoden zur Erweiterung der Ausführung gehört, dass diese betrieblichen Informationsspeicher die Datenbank nur wenig auf ein bestimmtes Geschäftsgebiet oder eine bestimmte Anwendung zentrieren
3. Unterschied zwischen einem Betriebssystem und einem Data Warehouse-System?
Antworten:
Das Betriebssystem hängt von der Umgebung ab, während das Data Warehouse-System von der Verfügbarkeit des Datenbankinhalts und seiner Größe für die Verarbeitung abhängt. Die Kosten des Betriebssystems für die Speicherung und Verteilung von Daten waren teuer, wohingegen ein Data Warehouse-System kostengünstiger ist und elektronisch erfasste Daten speichert.
4. Anwendung des Data Warehousing Systems?
Antworten:
Konsistent und Datenqualität: Das Data Warehouse-System ist für verschiedene Branchen konsistent und kostengünstig, um ihre Kundendaten über verschiedene Ressourcen zu erfassen
Kostenreduzierung: Ein Data Warehouse-System reduziert die Kosten, indem alle elektronisch gesammelten Daten in einem Data Warehouse gespeichert werden
Zugänglichkeit: Die Daten eines Data Warehouse-Systems können von Zeit zu Zeit leicht auf Daten zugreifen, um das Geschäft zu verbessern und Berichte zu erstellen.
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5. Erklären Sie die Data Warehouse-Architektur?
Antworten:
Die Data Warehouse-Architektur basiert auf einem relationalen Datenbankverwaltungssystem. In der Data-Warehouse-Architektur sind Betriebsdaten und -verarbeitung vollständig von der Data-Warehouse-Verarbeitung getrennt. Dieses zentrale Informations-Repository ist von einer Reihe von Schlüsselkomponenten umgeben, mit denen die gesamte Umgebung funktionsfähig, verwaltbar und zugänglich ist, und zwar sowohl für die Betriebssysteme, die Daten in das Warehouse einspeisen, als auch für die Abfrage- und Analysetools der Endbenutzer. 
6. Was ist das Konzept der Datentransformation in einem Data Warehouse?
Antworten:
In einem Data Warehouse ist das Datentransformationskonzept eine Extraktion von Daten aus dem Betriebssystem und die Bereitstellung eines geeigneten Formats für die Informationsanwendung in einem Data Warehouse. Unerwünschte Daten aus operativen Datenbanken entfernen. Konvertieren in allgemeine Datennamen und Definitionen. Berechnen von Zusammenfassungen und abgeleiteten Daten. Standardeinstellungen für fehlende Daten festlegen. Anpassung an Änderungen der Quelldatendefinition.
7. Erweitern Sie EIS in der Data Warehouse-Technologie und erläutern Sie dies.
Antworten:
Executive Information Systems: Mit den Tools werden Informationen transformiert und den Benutzern auf sinnvolle und benutzerfreundliche Weise präsentiert. Sie unterstützen fortgeschrittene Analysetechniken
Und Datenexploration in freier Form, mit der Benutzer Daten auf einfache Weise in Informationen umwandeln können. EIS-Tools bieten ihren Benutzern in der Regel eine umfassende Zusammenfassung der wichtigsten Leistungskennzahlen, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
8. Erweitern Sie OLAP in der Data Warehouse-Technologie und erklären Sie?
Antworten:
Online-Analyseverarbeitung: Diese Tools basieren auf Konzepten einer mehrdimensionalen Datenbank und ermöglichen es einem erfahrenen Benutzer, die Daten mithilfe von aufwändigen, mehrdimensionalen und komplexen Ansichten zu analysieren. Typische Geschäftsanwendungen für diese Tools sind Produktleistung und Rentabilität, die Wirksamkeit eines Verkaufsprogramms oder einer Marketingkampagne, Verkaufsprognosen und Kapazitätsplanung. Diese Tools setzen voraus, dass die Daten in einem mehrdimensionalen Modell organisiert sind, das von einer speziellen mehrdimensionalen Datenbank oder von einer relationalen Datenbank unterstützt wird, die mehrdimensionale Eigenschaften ermöglicht.
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9. Was ist Data Mining?
Antworten:
Data Mining kann als der Prozess definiert werden, bei dem neue Korrelationen, Muster und Trends entdeckt werden, indem große Datenmengen, die in einem Warehouse gespeichert sind, mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) und / oder statistischer / mathematischer Techniken abgebaut werden. Die Hauptattraktion von Data Mining ist die Fähigkeit, eher prädiktive als retrospektive Modelle zu erstellen. Die Verwendung von Data Mining zum Erstellen von Vorhersagemodellen für die Entscheidungsfindung hat mehrere Vorteile.
10. Nennen Sie einige Data Mining-Tools, die im Data Warehouse-System verwendet werden.
Antworten
Orange Data Mining, R-Software-Umgebung, WEKA Data Mining, RapidMiner, KNIME.
11. Was ist Datenvisualisierung?
Antworten:
Data Warehouses sorgen für einen Anstieg der Popularität von Datenvisualisierungstechniken für die Betrachtung von Daten. Die Datenvisualisierung ist keine separate Klasse von Tools. Vielmehr handelt es sich um eine Methode, mit der die Ausgabe aller Tools wie Orange Data Mining, R - Softwareumgebung, WEKA Data Mining usw. so dargestellt wird, dass das gesamte Problem und / oder die Lösung (z. B. das Ergebnis eines relationalen oder relationalen Prozesses) angezeigt werden Mehrdimensionale Abfragen (oder das Ergebnis von Data Mining) sind für Domain-Experten und sogar gelegentliche Beobachter klar erkennbar.
12. Nennen Sie einige Datenvisualisierungstools für die Präsentation von Datenberichten.
Antworten:
Tableau, ZingChart, Tibco Spotfire, Google Chart, Sigma-Plot, Mini-Tab
Teil 2 - Fragen zu Data Warehouse-Vorstellungsgesprächen (Fortgeschrittene)
Werfen wir jetzt einen Blick auf die Fragen und Antworten zum Advanced Data Warehouse-Interview
13. Erklären Sie kurz Data Mart?
Antworten:
Ein Data Mart ist ein Konzept in einem Data Warehouse zur Partitionierung der Geschäftsdaten einer bestimmten Branche. Ein Data Mart kann ein Satz von denormalisierten, zusammengefassten oder aggregierten Daten sein. Data Mart Scan beinhaltet verschiedene Techniken wie OLAP oder Data Mining. Alle diese Arten von Data Marts werden abhängige Data Marts genannt, da ihr Dateninhalt aus dem Data Warehouse stammt.
14. Welche Sprachen werden bei der Datenbereinigung verwendet?
Antworten:
R - Programmiersprache, SQL - Strukturabfragesprache, erweiterte Excel-Makros.
15. Wie werden Sie die Datentransformation in der Data Warehouse-Plattform durchführen?
Antworten:
Daten werden von verschiedenen Datenbanktools wie MySQL Tools und MS-Access Tools übertragen. Dieses Tool ist mit einem Server wie SQL Server oder Oracle Server verbunden. Nachdem Sie die Umgebung mithilfe von SQL mit der Unterstützung der Shell-Skriptsprache eingerichtet haben, können Sie die Daten an das Data Warehouse-System übertragen.
16. Welche Techniken werden bei der Datentransformation verwendet?
Antworten:
SQL: Structured Query Language wird hauptsächlich für die Datentransformation verwendet. Mithilfe eines SELECT-Befehls der Abfragesprache Structure und der Shell-Skriptsprache werden SCP- und SSH-Befehle verwendet, um eine Verbindung zum Data Warehouse-Server für die Datentransformation herzustellen.
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17. Welche Tools stehen für die Datentransformation zur Verfügung?
Antworten:
MySQL-Tools wie MySQL Workbench, MySQL Server, MySQL-Clients, MySQL Installer, MySQL Connector, MySQL-Migrations-Toolkit, MySQL-Abfragebrowser, MySQL Administrator, MySQL-Taskleistenmonitor
18. Wie nennt man ein Data Warehouse-Schema?
Antworten:
Das Data Warehouse-Schema wird als Sternschema bezeichnet.
19. Was ist der Vorteil eines Data Warehouse-Systems in Business Intelligence?
Antworten:
Das Data Warehouse-System profitiert in hohem Maße von Business Intelligence durch die Verarbeitung von Verkaufsberichten. Dieser Verkaufsbericht kann aus verschiedenen Quellen gesammelt und in einem Data Warehouse für Analysen und Berichte gespeichert werden, um das Geschäft und seine Verbesserung zu verstehen. Für die Umsatzverbesserung eines Business Data Warehouse ist Technologie unerlässlich.
20. Was ist die Anwendung einer Data Warehouse-Plattform im Gesundheitswesen?
Antworten:
Das Data Warehouse-System profitiert in der Gesundheitsbranche stark von der Verarbeitung von Genom- und Proteomanalysen. Dieser Bericht kann von verschiedenen Patientenquellen gesammelt und in einem Data Warehouse für Analysen und Berichte gespeichert werden, um die Krankheit und ihre Besserung zu verstehen. Für ein besseres Medikament und die Verbesserung eines Medikaments ist die Data Warehouse-Technologie unerlässlich.
21. Wie kann ein Arzt von Data Warehouse-Technologien profitieren?
Antworten:
Das Data Warehouse-System profitiert in der Krankenhausbranche stark von der Verarbeitung von Patientenberichten. Dieser Patientenbericht kann aus verschiedenen Quellen gesammelt und in einem Data Warehouse gespeichert werden, um die Krankheit zu verstehen und den betroffenen Patienten und seine Besserung zu verstehen. Die Data Warehouse-Technologie ist für die Besserung und Verbesserung der Krankheit von Patienten in der Behandlung von wesentlicher Bedeutung, um Berichte zu speichern und zu verfolgen.
22. Was ist die Anwendung einer Data Warehouse-Plattform in der Politikwissenschaft?
Antworten:
Das Data Warehouse-System wird in hohem Maße von der Politikwissenschaft für die Verarbeitung, Nachverfolgung von Ausweisnachweisen und Kategorisierung der Registrierung von Wahldaten genutzt. Dieser Wahlbericht kann von verschiedenen Quellen der Wahlkabine gesammelt und in einem Data Warehouse für Analysen und Berichte gespeichert werden, um die Anzahl der Stimmen zu verstehen und die Partei für die Führung auszuwählen. Für die wirtschaftliche Verbesserung eines Landes ist Data Warehouse-Technologie unerlässlich.
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23. Wie kann ein politischer Führer von Data Warehouse-Technologien profitieren?
Antworten:
Das Data-Warehouse-System wird in der politischen Industrie durch die Verarbeitung von Wählerberichten stark genutzt. Dieser Wählerbericht kann aus verschiedenen Quellen gesammelt und in einem Data Warehouse gespeichert werden. Für Mitglieder ist die Leistung und Verbesserung der Wirtschaftsdatenlagertechnologie von entscheidender Bedeutung, um Berichte für das Risikomanagement, das Betrugsmanagement und landesweit verfügbare Einrichtungen zu speichern und zu verfolgen
24. Wie kann der Bankensektor von Data Warehouse-Technologien profitieren?
Antworten:
Data Warehouse-System ist in der Bankenbranche sehr von der Verarbeitung von Aktien profitiert, Investitionsbericht. Dieser Finanzbericht kann aus verschiedenen Quellen gesammelt und in einem Data Warehouse gespeichert werden. Für Investoren Aktien Performance und Verbesserung des Finanzwachstums. Die Data Warehouse-Technologie ist für die Speicherung und Verfolgung von Berichten für das Risikomanagement und das Betrugsmanagement sowie für die Bereitstellung der Kreditkartendaten unerlässlich, um mehr Interesse an der Unterstützung des Bankensektors und der Branche zu wecken.
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Dies ist ein Leitfaden für die Liste der Fragen und Antworten zu Data Warehouse-Vorstellungsgesprächen, damit der Kandidat diese Fragen zu Data Warehouse-Vorstellungsgesprächen problemlos durchgreifen kann. In diesem Artikel haben wir alle Fragen zu Data Warehouse-Vorstellungsgesprächen zusammengestellt, um es Ihnen in einem Interview einfacher zu machen. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -
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