50 Fragen im Vorstellungsgespräch zum Thema Data Warehousing • BUOM
8. September 2021
Für ein effektives Vorstellungsgespräch für eine Stelle im Data Warehouse ist es hilfreich, einige häufig gestellte Fragen durchzugehen. Eine gründliche Vorbereitung auf Ihr Vorstellungsgespräch trägt dazu bei, dass Sie den besten Eindruck hinterlassen. In diesem Artikel stellen wir 50 der häufigsten Data-Warehousing-Interviewfragen zusammen mit einigen Beispielantworten vor.
Allgemeine Probleme
Diese Fragen decken die Grundlagen der Datenspeicherung ab. Anhand dieser stellt der Interviewer sicher, dass Sie über den für die Stelle angemessenen Wissensstand verfügen:
Definieren Sie einen Datenspeicher.
Wofür ist der Request-Manager zuständig?
Was ist OLAP?
Was ist OLTP?
Normalisierung definieren.
Was ist Data Mining?
Was ist ein Data Mart?
Was ist ein Lastmanager?
Was ist eine Größentabelle?
Definieren Sie Data Mining.
Was ist ODS?
Was ist VLDB?
Definieren Sie die Datenaggregation.
Definieren Sie einen domänenspezifischen Datenspeicher.
Definieren Sie eine Minigröße.
Was ist ein Datenwürfel?
Fragen zu Erfahrung und Hintergrund
Diese Fragen geben dem Interviewer weitere Informationen darüber, wie Ihre Ausbildung und Erfahrung Sie auf die Stelle vorbereitet haben:
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Was ist ihr höchster Bildungsgrad?
Haben Sie Informatik oder Informationstechnologie als Hauptfach studiert? Wenn nicht, welches war Ihr Hauptfach?
Warum interessieren Sie sich für Datenspeicherung?
Sind Sie mit SQL-Codierung vertraut? Wie viele Jahre Erfahrung mit SQL-Codierung haben Sie?
Wie hat Sie Ihre letzte Position auf diesen Job vorbereitet?
Sind Sie mit Textverarbeitungsprogrammen vertraut?
Welche Programmiererfahrung haben Sie?
Fühlen Sie sich wohl, ein Team zu leiten?
Sind Sie in der Lage, mit anderen zusammenzuarbeiten, die die technische Natur Ihrer Arbeit möglicherweise nicht verstehen?
Sind Sie mit der Terminologie vertraut, wenn Sie noch nie mit Data Warehouses gearbeitet haben?
Was ist der größte Datensatz, den Sie bisher verarbeitet haben?
Wenn Sie ein Datenspeicherspezialist in einer anderen Branche wären, glauben Sie, dass Ihre Fähigkeiten in dieser Branche nützlich wären?
Sind Sie bereit, auf Anfrage an Fortbildungskursen teilzunehmen?
Ausführliche Fragen
Diese Probleme erfordern die Lösung von Problemen und die Herstellung von Verbindungen. Ihr Interviewer wird anhand dieser Angaben feststellen, ob Sie ein Problemlöser sind:
Nennen Sie fünf Verwendungsmöglichkeiten eines Data Warehouse.
Was ist der Unterschied zwischen Data Warehouses und operativen Datenbanken?
Welche Kosten sind im Data Mining enthalten?
Vergleichen und stellen Sie die Verwendung des Sterndiagramms und des Schneeflockendiagramms gegenüber.
Listen Sie die Schritte zum Erstellen eines Data Warehouse auf
Was sind Ihrer Meinung nach die wichtigsten Aufgaben eines Data Warehouse-Managers?
Was sind die Schritte zum Erstellen eines Data Warehouse?
Vergleichen und gegenüberstellen Sie Datenbank und Data Warehouse.
Was ist der Unterschied zwischen der Speicherphilosophie von Kimball und der Speicherphilosophie von Inmon?
Erklären Sie den Unterschied zwischen FastExport und BTEQ-Export.
Wie lässt sich Datenanalyse auf Data Warehouses anwenden?
Erklären Sie den Unterschied zwischen OLAP und OLTP.
Wie viele Arten von OLAP-Servern gibt es? Was sind die Unterschiede zwischen ihnen?
Nennen Sie drei Data-Warehouse-Anwendungen.
Welche Schritte umfasst der Data Warehouse-Bereitstellungsprozess?
Interviewfragen mit Beispielantworten
Wir haben einige Fragen und Beispielantworten vorbereitet, um Sie bei der Vorbereitung auf Ihr Data Warehousing-Interview zu unterstützen.
Was ist Business Analytics?
Bei Business Intelligence, auch Entscheidungsunterstützungssystem oder DSS genannt, werden Daten gesammelt, integriert und analysiert. Für eine korrekte Katalogisierung ist es hilfreich, den Inhalt der Daten zu kennen.
Beispiel: „Business Intelligence ist ein wichtiger Aspekt des Data Warehousing. Es wird auch Entscheidungsunterstützungssystem oder DSS genannt. DSS hilft dem Data Warehouse-Manager dabei, Geschäftsdaten ordnungsgemäß zu sammeln, um sie bei Bedarf zu analysieren oder Informationen zu integrieren.“
Beschreiben Sie einen Unterschied zwischen einem Data Warehouse und einer Betriebsdatenbank.
Ein Data Warehouse ist einfach eine Sammlung der Daten einer Organisation. Es kann zur Analyse verwendet werden, wird jedoch katalogisiert und archiviert, bis es benötigt wird. Die Betriebsdatenbank enthält Daten, die derzeit von der Organisation verwendet werden.
Beispiel: „Der Hauptunterschied zwischen einem Data Warehouse und einer Betriebsdatenbank besteht darin, wie die gespeicherten Daten verwendet werden.“ In Data Warehouses werden Daten katalogisiert und warten auf die zukünftige Verwendung. Betriebsdatenbanken enthalten Daten, die täglich von einem Unternehmen oder einer Organisation verwendet werden.“
Was ist eine Data-Warehouse-Dimension? Welche Funktion hat die Messung?
Die Dimension eines Data Warehouse ist Klassifizierung oder Katalog. Daten können in diesen Dimensionen gespeichert werden, um das spätere Auffinden und Analysieren dieser Daten zu erleichtern.
Beispiel: „Dimensionen ermöglichen die systematische Speicherung von Daten in einem Data Warehouse.“ Beispielsweise könnten alle Kundeninformationen in der Dimension „Kunden“ gespeichert werden. Dies wird es in Zukunft einfacher machen, diese Daten zu finden.“
Erklären Sie die verschiedenen Arten von Data Marts
Ein Data Mart ist ein Teil eines Data Warehouse. Data Marts werden in der Regel für bestimmte Abteilungen zur Speicherung ihrer Daten erstellt. Drei Arten von Data Marts: abhängig, unabhängig und hybrid.
Abhängige Data Marts rufen Daten aus vorhandenen Datenspeichern ab. Unabhängige Data Marts rufen Daten aus externen Quellen ab. Hybride Data Warehouses extrahieren Informationen sowohl aus vorhandenen Data Warehouses als auch aus externen Quellen.
Beispiel: „Es gibt drei Arten von Data Marts: abhängige, unabhängige und hybride.“ Abhängige Data Marts zentralisieren Ihre Daten, da sie Informationen aus vorhandenen Datenspeichern abrufen. Unabhängige Data Marts eignen sich gut für Unternehmen, die mehr Datenabteilungen benötigen. aus externen Quellen extrahiert. Hybride Data Marts ermöglichen es Unternehmen, sowohl auf bestehende Data Warehouses als auch auf externe Datenquellen zuzugreifen.“
Unser Unternehmen ist für seine Daten stark auf Tabellenkalkulationen angewiesen. Sollten wir mehrdimensionales OLAP oder relationales OLAP verwenden?
Multidimensionales OLAP speichert Daten in einem mehrdimensionalen Würfel, der mit gängigen Tabellenkalkulationsprogrammen kompatibel ist. Relationales OLAP speichert Daten in einer relationalen Datenbank, auf die über eine strukturierte Abfragesprache zugegriffen wird.
Beispiel: „Von den beiden OLAP-Speicheroptionen ist die multidimensionale diejenige, die eine einfache Kommunikation mit Tabellenkalkulationsanwendungen ermöglicht.“ Ich würde empfehlen, MOLAP anstelle von ROLAP zu verwenden.“
Welche Vorteile bietet ein Data Warehouse?
Data Warehouses bieten viele Vorteile. Data Warehouses bieten einfachen Zugriff auf den gemeinsamen Datenkatalog einer Organisation. Data Warehouses sparen Geld, indem sie alle Daten an einem Ort und nicht in Silos speichern. Dank leicht zugänglicher Daten können organisatorische Entscheidungen schneller und einfacher getroffen werden. Data Warehouses sparen Zeit, indem sie klare Datengrößen für eine einfache Suche bereitstellen.
Beispiel: „Zu den Hauptvorteilen von Data Warehouses gehören Zeitersparnis, einfachere Entscheidungsfindung und niedrigere Kosten.“ Entscheidungen treffen. Ein einziges, gut organisiertes Data Warehouse spart einem Unternehmen Geld, da alle Daten an einem Ort gespeichert werden.“
Datenspeicherjobs
Kenntnisse im Bereich Data Warehousing können bei vielen Aufgaben hilfreich sein, bei denen es darum geht, große Datenmengen zu verwalten oder sie sicher zu speichern. Hier sind 10 Datenspeicherjobs, die Sie in Betracht ziehen sollten:
5. Cloud-Datenbankadministrator
9. Datenberater