Лучшие вопросы и ответы на собеседовании по хранилищу данных на 2022 год

Чистые, точные, большие данные стали ценным активом для организаций, которые хотят оставаться конкурентоспособными. Таким образом, появились новые профессии в сфере хранилище данных которые требуют специальных знаний и навыков, включая технические и аналитические способности. Этот сдвиг в бизнес-приоритетах может заставить вас задаться вопросом, чего ожидать от собеседования по хранилищам данных. В этой статье мы предлагаем пять наиболее распространенных типовых вопросов для интервью с хранилищем данных с соответствующими ответами.

Чего ожидать на собеседовании при приеме на работу в хранилище данных

Хранилище данных и бизнес-аналитика являются важными специальностями в бизнесе предприятия. Современные потребности в хранении данных и управлении ими выходят далеко за рамки простой базы данных. Компании полагаются на большие данные для молниеносного принятия бизнес-решений и важных улучшений. Поэтому им нужны квалифицированно обученные сотрудники для анализа данных бизнес-аналитики, получения важной информации и передачи этой информации заинтересованным сторонам.

Эта уникальная потребность создала несколько типов рабочих мест для тех, кто специализируется на хранении данных и бизнес-аналитике. Вот некоторые специалисты, которым во время первоначального взаимодействия с компанией могут быть заданы вопросы об интервью с хранилищем данных:

Хотя некоторые из этих должностей могут показаться административными, все они носят высокотехнологичный характер и требуют от сотрудника, обладающего знаниями и ловкостью, чтобы играть важную роль как в эксплуатации, так и в развитии. Таким образом, вопросы собеседования с хранилищем данных направлены на подтверждение навыков, навыков общения и поведения, необходимых для эффективного выполнения работы.

Вопросы для интервью с хранилищем данных

Тщательные вопросы для интервью с хранилищем данных направлены на подтверждение ваших технических знаний о системах данных, вашего понимания роли, которую данные играют в достижении бизнес-идей, и вашей способности осмысленно передать их.

Ниже приведены образцы пяти наиболее часто задаваемых вопросов с соответствующими ответами. Некоторые примеры соответствуют ЗВЕЗДОЧНЫЙ метод ответов на вопросы интервью. Метод STAR предлагает людям, проходящим собеседование на любую работу, отвечать на вопросы, предлагая ситуативный опыт, отмечая свою роль в ситуации, действия, предпринятые для ее разрешения, и результат.

1. Какова цель хранилища данных?

Это базовый вопрос, который дает вам возможность продемонстрировать базовые знания, необходимые для работы. Аналогичные вопросы для интервью с хранилищем данных включают:

• Что такое бизнес-аналитика?

• Что такое бэкенд?

• Объясните, как работает база данных.

• Какое оборудование используется для хранения данных?

• Какое программное обеспечение используется для хранения данных?

Правильный ответ на любой из этих вопросов доказывает интервьюеру, что у вас есть базовые знания, необходимые для этой должности.

Пример: «Хранилище данных — это часть технологии, которая объединяет данные из разных источников в репозиторий, где их можно анализировать для целей бизнес-аналитики и использовать при принятии управленческих решений. На моей предыдущей должности ИТ-менеджера в VelimCorp я отвечал за реализацию стратегии хранения данных, которая была необходима для цифровой трансформации компании. Я успешно внедрил программную инфраструктуру в желаемые сроки, и это привело к бизнес-решениям, которые увеличили продажи продукта на 15% за год».

2. Чем, по-вашему, отличается база данных от хранилища данных?

Этот технический вопрос немного сложнее предыдущего. Это требует не только знания функций хранилища данных, но также требует, чтобы интервьюер был знаком с базами данных. Это эффективная стратегия для интервьюеров, потому что любой, кто собирается работать в области бизнес-аналитики, должен уметь работать с обоими типами систем. Вам необходимо понять, как они интегрируются и работают в тандеме для получения бизнес-результатов. Он также проверяет вашу способность отвечать на вопрос просто и лаконично в терминах, понятных большинству людей.

Пример: «База данных — это вариант хранения данных, организованный в столбцах, строках и таблицах для хранения данных компаниями. Он отвечает на такие запросы, как создание, чтение, обновление и удаление, и часто обрабатывает данные транзакционным способом.

Отчетность обычно представляет собой действие, выполняемое конечным пользователем, который может использовать выходные данные для сбора информации вручную. Думайте о базе данных как о электронной таблице. Он содержит информацию, хранит ее и может быть полезен при выполнении небольших вычислительных задач, связанных с данными, но оптимизирован для быстрого доступа и быстрой обработки.

Хранилище данных отличается во многих отношениях, начиная со своей структуры. Хранилище данных хранит данные в денормализованной структуре данных. Эта структура не оптимизирована для быстрого поиска и обновления данных, поскольку эти функции выполняются на уровне базы данных. Хранилище данных оптимизировано для хранения большого количества данных, а также для комплексного анализа данных и их моделирования в нескольких измерениях. Хранилища данных часто интегрируются с корпоративными базами данных для сравнения и анализа различных точек данных полезными и значимыми способами».

3. Как хранилище данных связано с бизнес-аналитикой?

Современные ИТ-подразделения лежат в основе многих предприятий, внедряя инновации и интеграцию на каждом уровне. Когда-то ИТ-отделы функционировали как самостоятельные единицы. Сегодня они гораздо важнее для компаний, прошедших цифровую трансформацию, поскольку на инфраструктуру этих предприятий в первую очередь влияют технологии.

Таким образом, сегодняшние заинтересованные стороны полагаются на надежных ИТ-специалистов и отделы для поиска, структурирования и анализа данных, которые имеют решающее значение для принятия бизнес-решений. Бизнес-аналитика — это агрегация, интеграция, представление и анализ этих данных для получения полезной информации.

Если вас попросят рассказать о том, как хранилище данных и бизнес-аналитика сравниваются и соотносятся друг с другом, ваш ответ должен включать несколько важных элементов: роль хранилища данных в бизнес-аналитике и роль бизнес-аналитики в методах анализа.

Пример: «Хранилище данных — это хранилище данных, которое облегчает бизнес-аналитику. Бизнес-аналитика — это процесс извлечения важных сведений из наборов данных путем запуска моделей, методов и алгоритмов анализа в хранилище данных для выявления закономерностей и сходств в данных. Некоторые из этих методов анализа включают интеллектуальный анализ данных, метод хамелеона и кластерный анализ.

Когда я работал менеджером хранилища данных в компании Gorman’s Ball Bearings, я отвечал за интеллектуальный анализ данных. Мой процесс интеллектуального анализа данных включал ручную проверку данных для поиска связей, которые могли бы помочь компании сократить производственные затраты. Изучив данные, я понял, что сегодня наш поставщик берет с нас на 10 % больше за те же стальные шарикоподшипники, которые обходились нам дешевле два года назад. Руководство смогло использовать эту информацию бизнес-аналитики, чтобы договориться о снижении затрат».

4. Какие навыки важны для ИТ-специалиста, работающего с хранилищами данных?

Навыки, которые вам нужны, будут зависеть от работы, на которую вы претендуете. Есть несколько видов работ, которые могут привести к собеседованию о хранении данных. Вот список возможных карьерных путей в сфере хранения данных и соответствующих навыков:

Роли бизнес-аналитики

В эту категорию попадают такие должности, как специалист по бизнес-аналитике или аналитик бизнес-аналитики. Чтобы преуспеть в этой роли, кандидаты должны применять критическое мышление, анализ данных, решение проблем, отраслевые знания, деловую хватку и коммуникативные навыки. Специалисты по бизнес-аналитике часто несут ответственность не только за анализ данных, но и за их представление на встречах с заинтересованными сторонами.

Роли специалиста по данным

В роли специалиста по данным названия должностей могут включать аналитика данных, специалиста по данным или архитектора данных. Эти люди очень техничны. Они должны демонстрировать такие черты, как математические способности, навыки анализа, знакомство с моделированием данных, знание языков программирования, таких как SQL, ориентированность на сроки и умение работать в команде. Это люди, которые, вероятно, будут играть важную роль в ИТ-отделе, а также сами могут быть разработчиками.

Роли разработчика программного обеспечения

Разработчик программного обеспечения может пройти собеседование на работу по хранению данных в зависимости от своих навыков и опыта. Например, знание языка программирования SQL будет преимуществом для всех, кто должен программировать базу данных. Другие навыки, которые могут потребоваться работодателям, включают специальные сертификаты, логическое мышление, внимание к деталям и опыт работы с серверной инфраструктурой.

Пример: «В своей карьере бэкэнд-разработчика я обнаружил, что для работы с хранилищами данных важны следующие навыки: внимание к деталям, способность решать сложные проблемы программной инфраструктуры, опыт интеграции программного обеспечения, способность работать в команде и мои знания Язык программирования SQL в качестве сертифицированного разработчика SQL».

**Связанный: 10 навыков многомерного моделирования для специалистов по моделированию данных

5. Объясните размерное моделирование

Моделирование — это одна из основных концепций, которые вы должны знать как профессионал в области хранилищ данных. Этот вопрос позволяет подробно объяснить жизненно важный процесс. Проще говоря, моделирование данных — это концептуальная структура данных в хранилище. Основное внимание уделяется объектам данных, их отношениям и правилам программного обеспечения для хранения данных. Одно из больших различий между базой данных и хранилищем данных заключается в том, что последнее позволяет выполнять многомерное моделирование.

Пример: «Многомерное моделирование — это то, как хранилище данных считывает, анализирует и суммирует числовую информацию, такую ​​как значения, подсчеты, остатки и вес предметов. Многомерная модель позволяет сравнивать данные со многими измерениями, что невозможно в обычной базе данных. База данных использует реляционную модель данных, предназначенную в основном для создания, чтения, обновления и удаления.

Разработчики хранилища данных могут создавать многомерные модели, которые позволяют им просматривать данные различными способами, полезными для бизнес-аналитики. Многомерная модель состоит из двух различных типов таблиц: таблицы фактов и таблицы измерений. Таблица фактов содержит истинные измерения или метрики, а таблица измерений содержит важный контекст метрик в таблице фактов».

Советы по собеседованию в хранилище данных

Когда вы готовитесь к вопросам интервью для хранилища данных, важно учитывать ваши технические ноу-хау, но это не все, что вам нужно учитывать. Сделайте все возможное, чтобы применить практические знания из этих советов:

• Успокойся. Умение работать в условиях стресса — важный мягкий навык в ИТ. Вы можете продемонстрировать это на собеседовании, оставаясь спокойным и уверенным.

• Будь честным. Честно отвечайте на вопросы интервью. Если вы чего-то не знаете, вам следует воздержаться от догадок.

• Направляйте дискуссию. Постарайтесь как можно чаще обсуждать свои сильные стороны. Ищите возможности связать свой личный опыт с гипотетическими.

• Покажись подготовленным. Хорошей практикой является изучение компании перед собеседованием, чтобы вы были готовы ответить на вопросы об их потребностях.