50 вопросов для собеседования по хранилищам данных
8 сентября 2021 г.
Чтобы эффективно пройти собеседование на должность в хранилище данных, полезно просмотреть некоторые распространенные вопросы, которые вам могут задать. Тщательная подготовка к собеседованию поможет вам произвести наилучшее впечатление. В этой статье мы приводим 50 наиболее распространенных вопросов для собеседований по хранилищам данных, а также несколько примеров ответов.
Общие вопросы
Эти вопросы охватывают основы хранения данных. Интервьюер будет использовать их, чтобы убедиться, что у вас есть соответствующий уровень знаний для должности:
Определите хранилище данных.
За что отвечает диспетчер запросов?
Что такое ОЛАП?
Что такое OLTP?
Дайте определение нормализации.
Что такое извлечение данных?
Что такое витрина данных?
Что такое менеджер нагрузки?
Что такое размерная таблица?
Дайте определение интеллектуальному анализу данных.
Что такое ОДС?
Что такое ВЛДБ?
Определить агрегацию данных.
Определите предметно-ориентированное хранилище данных.
Определите мини-размер.
Что такое куб данных?
Вопросы об опыте и прошлом
Эти вопросы дают интервьюеру больше информации о том, как ваше образование и опыт подготовили вас к открытию вакансии:
Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)
Какой у вас самый высокий уровень образования?
Вы специализировались в области компьютерных наук или информационных технологий? Если нет, то какая у вас была специальность?
Почему вы заинтересованы в хранении данных?
Вы знакомы с кодированием SQL? Сколько лет опыта работы с кодированием SQL у вас есть?
Как ваша последняя должность подготовила вас к этой работе?
Вам удобно пользоваться программным обеспечением для обработки текстов?
Какой у вас опыт программирования?
Вам комфортно руководить командой?
Способны ли вы сотрудничать с другими людьми, которые могут не понимать технической природы вашей работы?
Если вы раньше не работали с хранилищами данных, знакомы ли вы с терминологией?
Какой самый большой набор данных вы обрабатывали до сих пор?
Если бы вы были специалистом по хранению данных в другой отрасли, считаете ли вы, что ваши навыки пригодятся в этой отрасли?
Готовы ли вы пройти курсы повышения квалификации, если вас попросят?
Углубленные вопросы
Эти вопросы требуют решения проблем и установления связей. Ваш интервьюер будет использовать их, чтобы определить, способны ли вы решать проблемы:
Перечислите пять способов применения хранилища данных.
Чем отличаются хранилища данных и оперативные базы данных?
Какие затраты включены в интеллектуальный анализ данных?
Сравните и сопоставьте использование схемы звезды и схемы снежинки.
Перечислите шаги для создания хранилища данных
Какие, по вашему мнению, самые важные обязанности менеджера хранилища данных?
Каковы шаги для создания хранилища данных?
Сравните и сопоставьте базу данных и хранилище данных.
В чем разница между философией хранения данных Кимбалла и философией хранения данных Инмона?
Объясните разницу между FastExport и BTEQ Export.
Как аналитика данных применяется к хранилищам данных?
Объясните разницу между OLAP и OLTP.
Сколько существует типов серверов OLAP? Каковы различия между ними?
Дайте три приложения хранилища данных.
Какие этапы входят в процесс доставки хранилища данных?
Вопросы для интервью с примерами ответов
Мы подготовили несколько вопросов и примеры ответов, чтобы помочь вам подготовиться к собеседованию по вопросам хранилища данных.
Что такое бизнес-аналитика?
Бизнес-аналитика, также известная как система поддержки принятия решений или DSS, — это то, как данные собираются, интегрируются и анализируются. Полезно знать содержание данных, чтобы правильно каталогизировать их.
Пример: «Бизнес-аналитика — важный аспект хранения данных. Она также называется системой поддержки принятия решений или DSS. DSS помогает ответственному за хранилище данных надлежащим образом собирать бизнес-данные для анализа или интеграции информации по мере необходимости».
Опишите одно различие между хранилищем данных и оперативной базой данных.
Хранилище данных — это просто набор данных организации. Его можно использовать для анализа, но он каталогизирован и заархивирован до тех пор, пока не понадобится. Оперативная база данных содержит данные, которые в настоящее время используются организацией.
Пример: «Ключевое различие между хранилищем данных и оперативной базой данных заключается в том, как используются сохраненные данные. В хранилищах данных данные каталогизированы и ожидают использования в будущем. Операционные базы данных содержат данные, которые ежедневно используются компанией или организацией».
Что такое измерение хранилища данных? Какова функция измерения?
Измерением хранилища данных является классификация или каталог. Данные могут храниться в этих измерениях для облегчения поиска и анализа этих данных позднее.
Пример: «Измерения позволяют систематически хранить данные в хранилище данных. Например, вся информация о клиентах может храниться в измерении «клиенты». Это облегчит поиск этих данных в будущем».
Расскажите о различных типах витрин данных
Витрина данных — это часть хранилища данных. Витрины данных обычно создаются для конкретных отделов для хранения их данных. Три типа витрин данных: зависимые, независимые и гибридные.
Зависимые витрины данных извлекают данные из существующих хранилищ данных. Независимые витрины данных извлекают данные из внешних источников. Гибридные хранилища данных извлекают информацию как из существующих хранилищ данных, так и из внешних источников.
Пример: «Существует три типа витрин данных: зависимые, независимые и гибридные. Зависимые витрины данных обеспечивают централизацию ваших данных, поскольку они извлекают информацию из существующих хранилищ данных. Независимые витрины данных хороши для организаций, которым требуется больше подразделений данных. извлекается из внешних источников. Гибридные витрины данных позволяют организациям получать доступ как к существующим хранилищам данных, так и к внешним источникам своих данных».
Наша компания в значительной степени полагается на электронные таблицы для наших данных. Должны ли мы использовать многомерный OLAP или реляционный OLAP?
Многомерный OLAP хранит данные в многомерном кубе, совместимом с популярными программами для работы с электронными таблицами. Реляционный OLAP хранит данные в реляционной базе данных, доступ к которой осуществляется с помощью языка структурированных запросов.
Пример: «Из двух вариантов хранения OLAP многомерный — это тот, который обеспечивает простую связь с приложениями для работы с электронными таблицами. Я бы рекомендовал использовать MOLAP вместо ROLAP».
Каковы некоторые преимущества хранилища данных?
Хранилища данных предлагают множество преимуществ. Хранилища данных обеспечивают легкий доступ к общему каталогу данных организации. Хранилища данных экономят деньги, храня все данные в одном месте, а не разрозненно. Организационные решения могут приниматься быстрее и проще благодаря легкодоступным данным. Хранилища данных экономят время благодаря четким размерам данных для удобного поиска.
Пример: «Некоторые из главных преимуществ хранилищ данных включают экономию времени, более простое принятие решений и более низкие затраты. принятие решений. Единое, хорошо организованное хранилище данных экономит деньги организации, поскольку все данные хранятся в одном месте».
Вакансии в сфере хранения данных
Знание хранилищ данных может быть полезным во многих работах, связанных с управлением большими объемами данных или помогающих хранить их безопасно. Вот 10 профессий в сфере хранения данных, на которые следует обратить внимание:
5. Администратор облачной базы данных
8. Менеджер по цифровому маркетингу
10. Специалист по медицинской документации