Die wichtigsten Fragen und Antworten zum Vorstellungsgespräch im Bereich Data Warehousing für 2022 • BUOM

Saubere, genaue Big Data sind zu einem wertvollen Gut für Unternehmen geworden, die wettbewerbsfähig bleiben wollen. So sind in diesem Bereich neue Berufe entstanden Datenspeicher die spezielle Kenntnisse und Fähigkeiten erfordern, einschließlich technischer und analytischer Fähigkeiten. Aufgrund dieser Verschiebung der Geschäftsprioritäten fragen Sie sich möglicherweise, was Sie in einem Data-Warehousing-Interview erwarten können. In diesem Artikel stellen wir fünf der häufigsten Beispielfragen für Data Warehouse-Interviews mit entsprechenden Antworten bereit.

Was Sie in einem Data Warehouse-Vorstellungsgespräch erwartet

Datenspeicherung und Geschäftsanalysen sind wichtige Fachgebiete im Geschäftsleben des Unternehmens. Die heutigen Anforderungen an die Datenspeicherung und -verwaltung gehen weit über eine einfache Datenbank hinaus. Unternehmen verlassen sich auf Big Data, um blitzschnell Geschäftsentscheidungen zu treffen und wichtige Verbesserungen vorzunehmen. Daher benötigen sie hochqualifizierte Mitarbeiter, um Business-Intelligence-Daten zu analysieren, wichtige Informationen zu erhalten und diese Informationen an Stakeholder weiterzugeben.

Dieser einzigartige Bedarf hat mehrere Arten von Arbeitsplätzen für diejenigen geschaffen, die sich auf Data Warehousing und Geschäftsanalysen spezialisiert haben. Hier sind einige Fachleute, denen bei einem ersten Kontakt mit einem Unternehmen möglicherweise Fragen zu Data Warehouse-Interviews gestellt werden:

Auch wenn einige dieser Positionen administrativ erscheinen mögen, sind sie doch alle hochtechnischer Natur und erfordern einen Mitarbeiter, der über das Wissen und die Geschicklichkeit verfügt, um sowohl im Betrieb als auch in der Entwicklung eine wichtige Rolle zu spielen. Daher konzentrieren sich die Fragen zu Data Warehouse-Interviews auf die Validierung der Fähigkeiten, Kommunikationsfähigkeiten und Verhaltensweisen, die für eine effektive Ausführung der Arbeit erforderlich sind.

Fragen zum Data Warehouse-Interview

Ausführliche Fragen im Vorstellungsgespräch zum Thema Data Warehouse zielen darauf ab, Ihr technisches Wissen über Datensysteme, Ihr Verständnis der Rolle, die Daten bei der Gewinnung geschäftlicher Erkenntnisse spielen, und Ihre Fähigkeit, diese auf sinnvolle Weise zu kommunizieren, zu validieren.

Nachfolgend finden Sie Beispiele der fünf am häufigsten gestellten Fragen mit den entsprechenden Antworten. Einige Beispiele entsprechen STAR-Methode Antworten auf Interviewfragen. Bei der STAR-Methode werden Personen, die Vorstellungsgespräche führen, gebeten, Fragen zu beantworten, indem sie situative Erfahrungen einbringen, ihre Rolle in der Situation, die zur Lösung des Problems ergriffenen Maßnahmen und das Ergebnis notieren.

1. Was ist der Zweck eines Data Warehouse?

Dies ist eine grundlegende Frage, die Ihnen die Möglichkeit gibt, die für die Stelle erforderlichen Grundkenntnisse nachzuweisen. Ähnliche Fragen zu Data Warehouse-Interviews sind:

• Was ist Business Analytics?

• Was ist Backend?

• Erklären Sie, wie eine Datenbank funktioniert.

• Welche Geräte werden zur Datenspeicherung verwendet?

• Mit welcher Software werden Daten gespeichert?

Die korrekte Beantwortung einer dieser Fragen beweist dem Interviewer, dass Sie über die für die Stelle erforderlichen Grundkenntnisse verfügen.

Beispiel: „Ein Data Warehouse ist eine Technologie, die Daten aus verschiedenen Quellen in einem Repository zusammenfasst, wo sie für Business-Intelligence-Zwecke analysiert und bei Managemententscheidungen verwendet werden können.“ In meiner vorherigen Rolle als IT-Manager bei VelimCorp war ich für die Umsetzung der Datenspeicherstrategie verantwortlich, die für die digitale Transformation des Unternehmens notwendig war. Ich habe die Software-Infrastruktur innerhalb des gewünschten Zeitrahmens erfolgreich implementiert und dies führte zu Geschäftslösungen, die den Produktumsatz im Laufe des Jahres um 15 % steigerten.“

2. Was ist Ihrer Meinung nach der Unterschied zwischen einer Datenbank und einem Data Warehouse?

Diese technische Frage ist etwas komplizierter als die vorherige. Dies erfordert nicht nur Kenntnisse der Data-Warehouse-Funktionen, sondern auch Kenntnisse des Interviewers im Umgang mit Datenbanken. Dies ist eine effektive Strategie für Interviewer, da jeder, der im Bereich Business Analytics arbeiten möchte, in der Lage sein muss, mit beiden Systemtypen zu arbeiten. Sie müssen verstehen, wie sie sich integrieren und zusammenarbeiten, um Geschäftsergebnisse zu erzielen. Außerdem wird Ihre Fähigkeit getestet, eine Frage einfach und prägnant in einer für die meisten Menschen verständlichen Sprache zu beantworten.

Beispiel: „Eine Datenbank ist eine in Spalten, Zeilen und Tabellen organisierte Datenspeicheroption, mit der Unternehmen Daten speichern können. Es reagiert auf Abfragen wie „Erstellen“, „Lesen“, „Aktualisieren“ und „Löschen“ und verarbeitet Daten häufig auf transaktionale Weise.

Bei der Berichterstellung handelt es sich in der Regel um eine vom Endbenutzer durchgeführte Aktivität, die die Ausgabe zum manuellen Sammeln von Informationen verwenden kann. Stellen Sie sich eine Datenbank wie eine Tabellenkalkulation vor. Es enthält Informationen, speichert sie und kann für kleine datengesteuerte Rechenaufgaben nützlich sein, ist jedoch für schnellen Zugriff und schnelle Verarbeitung optimiert.

Ein Data Warehouse unterscheidet sich in vielerlei Hinsicht, angefangen bei seiner Struktur. Ein Data Warehouse speichert Daten in einer denormalisierten Datenstruktur. Diese Struktur ist nicht für den schnellen Datenabruf und die Aktualisierung optimiert, da diese Funktionen auf Datenbankebene ausgeführt werden. Das Data Warehouse ist für die Speicherung großer Datenmengen sowie für komplexe Datenanalysen und Modellierungen in mehreren Dimensionen optimiert. Data Warehouses werden häufig in Unternehmensdatenbanken integriert, um verschiedene Datenpunkte auf nützliche und sinnvolle Weise zu vergleichen und zu analysieren.“

3. Wie hängt Data Warehousing mit Business Intelligence zusammen?

Moderne IT-Abteilungen sind das Herzstück vieler Unternehmen und treiben Innovation und Integration auf allen Ebenen voran. Früher funktionierten IT-Abteilungen als unabhängige Einheiten. Heute sind sie für Unternehmen in der digitalen Transformation viel wichtiger, da die Infrastruktur dieser Unternehmen vor allem von der Technologie beeinflusst wird.

Daher verlassen sich die Stakeholder von heute auf vertrauenswürdige IT-Experten und -Abteilungen, um Daten zu finden, zu strukturieren und zu analysieren, die für Geschäftsentscheidungen von entscheidender Bedeutung sind. Unter Business Intelligence versteht man die Aggregation, Integration, Präsentation und Analyse dieser Daten, um nützliche Informationen zu erzeugen.

Wenn Sie gebeten werden, darüber zu sprechen, wie sich Data Warehousing und Business Analytics vergleichen und voneinander abheben, sollte Ihre Antwort mehrere wichtige Elemente enthalten: die Rolle von Data Warehousing bei Business Intelligence und die Rolle von Business Analytics bei Analysetechniken.

Beispiel: „Ein Data Warehouse ist ein Data Warehouse, das Business Intelligence ermöglicht. Business Intelligence ist der Prozess, bei dem aus Datensätzen aussagekräftige Erkenntnisse gewonnen werden, indem Analysemodelle, Techniken und Algorithmen in einem Data Warehouse ausgeführt werden, um Muster und Ähnlichkeiten in den Daten zu identifizieren. Einige dieser Analysetechniken umfassen Data Mining, Chamäleon-Methode und Clusteranalyse.

Als ich als Data Warehouse Manager bei Gorman’s Ball Bearings arbeitete, war ich für das Data Mining verantwortlich. Mein Data-Mining-Prozess umfasste die manuelle Untersuchung von Daten, um Zusammenhänge zu finden, die dem Unternehmen helfen könnten, die Produktionskosten zu senken. Nach Durchsicht der Daten wurde mir klar, dass unser Lieferant uns heute 10 % mehr für die gleichen Stahlkugellager berechnet, die uns vor zwei Jahren weniger gekostet haben. Das Management konnte diese Business-Intelligence-Informationen nutzen, um Kostensenkungen auszuhandeln.“

4. Welche Fähigkeiten sind für einen IT-Experten wichtig, der mit Data Warehouses arbeitet?

Welche Fähigkeiten Sie benötigen, hängt von der Stelle ab, auf die Sie sich bewerben. Es gibt verschiedene Arten von Jobs, die zu einem Data Warehousing-Interview führen können. Hier ist eine Liste möglicher Karrierewege im Bereich Datenspeicherung und damit verbundener Fähigkeiten:

Business Intelligence-Rollen

In diese Kategorie fallen Berufsbezeichnungen wie Business-Intelligence-Spezialist oder Business-Intelligence-Analyst. Um in dieser Rolle erfolgreich zu sein, müssen Kandidaten kritisches Denken, Datenanalyse, Problemlösung, Branchenkenntnisse, Geschäftssinn und Kommunikationsfähigkeiten anwenden. Business-Analysten sind oft nicht nur für die Analyse von Daten verantwortlich, sondern auch für deren Präsentation in Meetings mit Stakeholdern.

Rollen von Datenwissenschaftlern

In der Rolle des Datenwissenschaftlers können die Berufsbezeichnungen Datenanalyst, Datenwissenschaftler oder Datenarchitekt sein. Diese Leute sind sehr technisch versiert. Sie müssen Eigenschaften wie mathematische Begabung, analytische Fähigkeiten, Vertrautheit mit der Datenmodellierung, Kenntnisse in Programmiersprachen wie SQL, Terminorientierung und Teamfähigkeit nachweisen. Dies sind die Personen, die wahrscheinlich eine wichtige Rolle in der IT-Abteilung spielen und möglicherweise auch selbst Entwickler sind.

Rollen von Softwareentwicklern

Ein Softwareentwickler kann sich aufgrund seiner Fähigkeiten und Erfahrungen für Data Warehousing-Jobs bewerben. Kenntnisse der Programmiersprache SQL sind beispielsweise für jeden von Vorteil, der eine Datenbank programmieren muss. Zu den weiteren Fähigkeiten, nach denen Arbeitgeber möglicherweise suchen, gehören spezielle Zertifizierungen, logisches Denken, Liebe zum Detail und Erfahrung im Umgang mit Serverinfrastruktur.

Beispiel: „In meiner Karriere als Backend-Entwickler habe ich festgestellt, dass die folgenden Fähigkeiten für die Arbeit mit Data Warehouses wichtig sind: Liebe zum Detail, Fähigkeit zur Lösung komplexer Software-Infrastrukturprobleme, Erfahrung in der Software-Integration, Fähigkeit zur Teamarbeit usw meine Kenntnisse der Programmiersprache SQL als Certified SQL Developer.“

**In Verbindung gebracht: 10 dimensionale Modellierungskenntnisse für Datenmodellierer

5. Erklären Sie die dimensionale Modellierung

Modellierung ist eines der Kernkonzepte, die Sie als Data-Warehousing-Experte kennen müssen. Diese Frage ermöglicht es uns, einen lebenswichtigen Prozess im Detail zu erklären. Einfach ausgedrückt ist Datenmodellierung die konzeptionelle Struktur von Daten in einem Warehouse. Der Schwerpunkt liegt auf Datenobjekten, ihren Beziehungen und den Regeln der Datenspeichersoftware. Einer der großen Unterschiede zwischen einer Datenbank und einem Data Warehouse besteht darin, dass letzteres eine mehrdimensionale Modellierung ermöglicht.

Beispiel: „Bei der multidimensionalen Modellierung handelt es sich um die Art und Weise, wie ein Data Warehouse numerische Informationen wie Werte, Anzahlen, Salden und Gewichte von Artikeln liest, analysiert und zusammenfasst.“ Mit einem mehrdimensionalen Modell können Sie Daten mit vielen Dimensionen vergleichen, was in einer regulären Datenbank nicht möglich ist. Die Datenbank verwendet ein relationales Datenmodell, das hauptsächlich zum Erstellen, Lesen, Aktualisieren und Löschen konzipiert ist.

Data Warehouse-Entwickler können mehrdimensionale Modelle erstellen, die es ihnen ermöglichen, Daten auf verschiedene Arten anzuzeigen, die für Geschäftsanalysen nützlich sind. Ein mehrdimensionales Modell besteht aus zwei verschiedenen Arten von Tabellen: einer Faktentabelle und einer Dimensionstabelle. Die Faktentabelle enthält die wahren Dimensionen oder Metriken, und die Dimensionstabelle enthält wichtigen Kontext für die Metriken in der Faktentabelle.“

Tipps für Data Warehouse-Interviews

Wenn Sie sich auf Fragen im Vorstellungsgespräch im Data Warehouse vorbereiten, ist es wichtig, Ihr technisches Know-how zu berücksichtigen, aber das ist nicht alles, was Sie berücksichtigen müssen. Geben Sie Ihr Bestes, um das praktische Wissen aus diesen Tipps anzuwenden:

• Beruhige dich. Die Fähigkeit, unter Druck zu arbeiten, ist eine wichtige Soft Skills in der IT. Dies können Sie in einem Vorstellungsgespräch unter Beweis stellen, indem Sie ruhig und selbstbewusst bleiben.

• Sei ehrlich. Beantworten Sie Fragen im Vorstellungsgespräch ehrlich. Wenn Sie etwas nicht wissen, sollten Sie davon absehen, zu raten.

• Leiten Sie die Diskussion. Versuchen Sie, so oft wie möglich über Ihre Stärken zu sprechen. Suchen Sie nach Möglichkeiten, Ihre persönlichen Erfahrungen mit hypothetischen Erfahrungen zu verbinden.

• Erscheinen Sie vorbereitet. Es empfiehlt sich, sich vor dem Vorstellungsgespräch über das Unternehmen zu informieren, damit Sie auf die Beantwortung von Fragen zu dessen Bedürfnissen vorbereitet sind.