Introduzione ai Big Data intervista domande e risposte
Tutti i tipi di dati che generano su Internet sono definiti Big Data, oltre centinaia di GB di dati vengono generati su Internet solo da attività online. Attività online come attività web, blog, testo, file video / audio, immagini, e-mail, attività sui social network. I big data richiedono sistemi e strumenti software specializzati per elaborare tutti i dati non strutturati. I dati che possono essere generati da queste attività sono definiti come Big Data. I big data sono completamente ampi e distribuiti su Internet e quindi l'elaborazione dei big data necessita di sistemi e strumenti distribuiti in modo da estrarre informazioni da essi.
Di seguito sono riportate alcune domande e risposte sull'intervista sui Big Data del 2019:
Se stai cercando un lavoro correlato ai Big Data, devi prepararti per le domande dell'intervista sui Big Data del 2019. Sebbene ogni intervista sui Big Data sia diversa e anche la portata di un lavoro sia diversa, possiamo aiutarti con le domande e le risposte principali dell'intervista sui Big Data, che ti aiuteranno a fare il salto e ottenere il successo durante l'intervista ai Big Data.
Queste domande sono divise in due parti:
Parte 1 - Domande sui colloqui sui Big Data (di base)
Questa prima parte copre le domande e le risposte di base dell'intervista sui Big Data
1. Qual è il significato dei big data e come è diverso?
Risposta:
Big data è il termine che rappresenta tutti i tipi di dati generati su Internet. Su Internet oltre centinaia di GB di dati vengono generati solo dall'attività online. Qui, l'attività online implica attività web, blog, testo, file video / audio, immagini, e-mail, attività sui social network e così via. I big data possono essere definiti come dati creati da tutte queste attività. I dati generati online sono per lo più in forma non strutturata. I big data includeranno anche i dati delle transazioni nel database, i file di registro di sistema, insieme ai dati generati da dispositivi intelligenti come sensori, IoT, tag RFID e così via oltre alle attività online.
I big data richiedono sistemi e strumenti software specializzati per elaborare tutti i dati non strutturati. In effetti, secondo alcune stime del settore, quasi l'85% dei dati generati su Internet non è strutturato. Di solito, i database relazionali hanno un formato strutturato e il database è centralizzato. Pertanto, l'elaborazione RDBMS può essere eseguita rapidamente utilizzando un linguaggio di query come SQL. D'altra parte, i big data sono molto grandi e sono distribuiti su Internet e quindi l'elaborazione dei big data richiede sistemi e strumenti distribuiti per estrarre informazioni da essi. I big data necessitano di strumenti specializzati come Hadoop, Hive o altri insieme a hardware e reti ad alte prestazioni per elaborarli.
2. Quali sono le caratteristiche dei big data?
Risposta:
I big data hanno tre caratteristiche principali: Volume, Varietà e Velocità.
La caratteristica del volume si riferisce alla dimensione dei dati. Le stime mostrano che ogni giorno vengono generati oltre 3 milioni di GB di dati. L'elaborazione di questo volume di dati non è possibile in un normale personal computer o in una rete client-server in un ambiente d'ufficio con larghezza di banda di elaborazione e capacità di archiviazione limitate. Tuttavia, i servizi cloud forniscono soluzioni per gestire grandi volumi di dati e elaborarli in modo efficiente utilizzando architetture di elaborazione distribuite.
La caratteristica della varietà si riferisce al formato dei big data - strutturati o non strutturati. RDBMS tradizionale si adatta al formato strutturato. Un esempio di un formato di dati non strutturato è un formato di file video, file di immagine, formato di testo semplice, da documento Web o documenti MS Word standard, tutti hanno formati univoci e così via. Inoltre, RDBMS non ha la capacità di gestire formati di dati non strutturati. Inoltre, tutti questi dati non strutturati devono essere raggruppati e consolidati, il che crea la necessità di strumenti e sistemi specializzati. Inoltre, i dati vengono aggiunti ogni giorno o ogni minuto e i dati crescono continuamente. Quindi i big data sono più sinonimo di varietà.
La caratteristica di velocità si riferisce alla velocità con cui vengono creati i dati e all'efficienza richiesta per elaborare tutti i dati. Ad esempio, Facebook ha accesso a oltre 1, 6 miliardi di utenti in un mese. Allo stesso modo, ci sono altri siti di social network, YouTube, servizi di Google, ecc. Tali flussi di dati devono essere elaborati utilizzando query in tempo reale e devono essere archiviati senza perdita di dati. Pertanto, la caratteristica della velocità è importante nell'elaborazione dei big data.
Inoltre, altre caratteristiche includono veridicità e valore. La veridicità determinerà l'affidabilità e l'affidabilità dei dati e il valore è il valore derivato dalle organizzazioni dall'elaborazione dei big data.
Passiamo alle prossime domande di intervista sui Big Data
3. Perché i big data sono importanti per le organizzazioni?
Risposta:
Questa è la domanda base dell'intervista sui Big Data posta in un'intervista. I big data sono importanti perché elaborando i big data, le organizzazioni possono ottenere informazioni dettagliate relative a:
• Riduzione dei costi
• Miglioramenti nei prodotti o servizi
• Comprendere il comportamento e i mercati dei clienti
• Processo decisionale efficace
• Diventare più competitivo
4. Denominare alcuni strumenti o sistemi utilizzati nell'elaborazione dei big data?
Risposta:
L'elaborazione e l'analisi dei big data possono essere eseguite utilizzando,
• Hadoop
• Alveare
• Maiale
• Mahout
• Flume
Parte 2 - Domande sui colloqui sui big data (Avanzate)
Diamo ora un'occhiata alle domande avanzate di intervista sui big data.
5. In che modo i big data possono supportare le organizzazioni?
Risposta:
I big data hanno il potenziale per supportare le organizzazioni in molti modi. Le informazioni estratte dai big data possono essere utilizzate in,
• Migliore coordinamento con clienti e parti interessate e risoluzione dei problemi
• Migliorare report e analisi per miglioramenti di prodotti o servizi
• Personalizza prodotti e servizi per mercati selezionati
• Garantire una migliore condivisione delle informazioni
• Supporto nelle decisioni di gestione
• Identificare nuove opportunità, idee di prodotti e nuovi mercati
• Raccogliere dati da più fonti e archiviarli per riferimento futuro
• Mantenere database, sistemi
• Determinare le metriche delle prestazioni
• Comprendere le interdipendenze tra le funzioni aziendali
• Valutare le prestazioni organizzative
6. Spiegare in che modo è possibile utilizzare i big data per aumentare il valore aziendale?
Risposta:
Pur comprendendo la necessità di analizzare i big data, tale analisi aiuterà le aziende a identificare la loro posizione nei mercati e le aziende a differenziarsi dai loro concorrenti. Ad esempio, dai risultati dell'analisi dei big data, le organizzazioni possono comprendere la necessità di prodotti personalizzati o comprendere i mercati potenziali per aumentare le entrate e il valore. L'analisi dei big data comporterà il raggruppamento di dati provenienti da varie fonti per comprendere tendenze e informazioni relative al business. Quando l'analisi dei big data viene eseguita in modo pianificato raccogliendo i dati dalle giuste fonti, le organizzazioni possono facilmente generare valore e ricavi aziendali da quasi il 5% al 20%. Alcuni esempi di tali organizzazioni sono Amazon, Linkedin, WalMart e molti altri.
Passiamo alle prossime domande di intervista sui Big Data
7. Cos'è l'implementazione della soluzione big data?
Risposta:
Le soluzioni per i big data vengono implementate su piccola scala in base a un concetto appropriato per l'azienda. Dal risultato, che è una soluzione prototipo, la soluzione aziendale viene ulteriormente ridimensionata. Questa è la più popolare domanda di intervista ai Big Data posta in un'intervista ai Big Data Alcune delle migliori pratiche seguite nel settore includono:
• Avere obiettivi di progetto chiari e collaborare ove necessario
• Raccolta di dati dalle fonti giuste
• Assicurarsi che i risultati non siano distorti perché ciò può portare a conclusioni errate
• Essere pronti a innovare considerando approcci ibridi nell'elaborazione includendo dati di tipi strutturati e non strutturati, includendo fonti di dati sia interne che esterne
• Comprendere l'impatto dei big data sui flussi di informazioni esistenti nell'organizzazione
8. Quali sono i passaggi necessari per le soluzioni di big data?
Risposta:
Le soluzioni di big data seguono tre passaggi standard nella sua implementazione. Loro sono:
Inserimento di dati: questo passaggio definirà l'approccio per estrarre e consolidare i dati da più fonti. Ad esempio, le origini dati possono essere feed di social network, CRM, RDBMS, ecc. I dati estratti da origini diverse vengono archiviati in un file system distribuito Hadoop (HDFS).
Archiviazione dati: questo è il secondo passaggio, i dati estratti vengono archiviati. Questa memoria può essere in HDFS o HBase (database NoSQL).
Elaborazione dei dati: questo è l'ultimo passaggio. I dati memorizzati devono essere elaborati. L'elaborazione viene eseguita utilizzando strumenti come Spark, Pig, MapReduce e altri.
Articolo raccomandato
Questa è stata una guida completa alle domande e alle risposte del colloquio sui Big Data in modo che il candidato possa reprimere facilmente queste domande sul colloquio sui Big Data. Puoi anche consultare i seguenti articoli per saperne di più -
- Domande di intervista MBA che devi conoscere !!!
- Alcuni consigli importanti per colloquio di lavoro esclusivo (utile)
- Domande per l'intervista con l'analista del credito
- 10 eccellenti domande per l'intervista a MBA
- Suggerimenti importanti per sopravvivere al colloquio (utile)
- Ecco alcuni trucchi esclusivi di colloquio di lavoro (gli ultimi)
