Introduzione al data warehouse Intervista Domande e risposte
Un data warehouse è un dominio di impostazione dei dati. Per la costruzione di un centro di distribuzione delle informazioni, le informazioni aziendali sono regolarmente sparse su vari database in varie configurazioni. Data Warehouse non è altro che raccoglie i dati da diverse fonti e fornisce un'organizzazione per la creazione di report e analisi dei dati richiesti, tenendo presente che l'obiettivo è quello di ottenere i dati appropriati. Per questi dati, è importante disporre di questi database eterogenei. I dati che sono stati forniti dal Data Warehouse in un formato di presentazione tale che i dati possono essere definiti business intelligence o che aiutano l'utente a prendere decisioni sulle idee di business pertinenti.
Di seguito è riportato l'elenco delle principali domande e risposte sulle interviste del data warehouse:
Preparazione per un colloquio di lavoro in un data warehouse. Sono sicuro che desideri conoscere le domande e le risposte più comuni sull'intervista del data warehouse 2019 che ti aiuteranno a risolvere facilmente l'intervista con il data warehouse. per il 2018 in vostro soccorso.
In questo articolo Domande sul colloquio del data warehouse, presenteremo 24 domande sul colloquio del data warehouse più importanti e utilizzate di frequente aggiornate per il 2019. Queste domande aiuteranno gli studenti a sviluppare i loro concetti sul data warehouse e aiutarli a completare l'intervista.
Parte 1 - Domande sul colloquio del data warehouse (di base)
Questa prima parte tratta le domande e le risposte di intervista del data warehouse di base
1. Qual è il data warehouse?
Risposta:
Un data warehouse è un dominio di impostazione dei dati. L'ispirazione per la costruzione di un centro di distribuzione delle informazioni è che le informazioni aziendali sono regolarmente sparse trasversalmente su vari database e potenzialmente in varie configurazioni. Tenendo presente l'obiettivo finale di ottenere un totale di dati, è importante accedere a questi database eterogenei, acquisire le probabilità e le estremità dei dati frazionari da ciascuno di essi e, successivamente, impostare insieme le probabilità e i fini per creare un quadro generale
2. Sistemi operativi di data warehouse?
Risposta:
Il sistema operativo del data warehouse mette in evidenza le capacità aziendali e generalmente continua a funzionare in una condizione di registrazione della preparazione di scambi online (OLTP). I database relativi a queste applicazioni sono necessari per aiutare un ampio numero di scambi una volta al giorno. Database regolarmente operativi sono tenuti a compilare il più rapidamente possibile in base alle circostanze. Le metodologie per l'espansione dell'esecuzione incorporano mantenendo questi archivi di informazioni operative centrando poco il database su un particolare territorio aziendale o applicazione
3. Differenza tra un sistema operativo e un sistema di data warehouse?
Risposta:
Il sistema operativo dipende dall'ambiente mentre il sistema di data warehouse dipende dalla disponibilità dei contenuti del database e dalle sue dimensioni per l'elaborazione. I costi del sistema operativo erano costosi per l'archiviazione e la distribuzione dei dati, mentre un sistema di data warehouse è meno costoso e memorizza i dati raccolti elettronicamente.
4. Applicazione del sistema di archiviazione dei dati?
Risposta:
Coerenza e qualità dei dati: il sistema di data warehouse è coerente e conveniente per vari settori per la raccolta dei dati dei clienti attraverso varie risorse
Riduzione dei costi: un sistema di data warehouse riduce i costi archiviando tutti i dati raccolti elettronicamente in un data warehouse
Accessibilità: i dati di un sistema di data warehouse possono avere un facile accesso ai dati di volta in volta per il miglioramento e la reportistica aziendale.
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5. Spiegare sull'architettura del data warehouse?
Risposta:
L'architettura del data warehouse si basa su un sistema di gestione del database relazionale. Nell'architettura del data warehouse, i dati operativi e l'elaborazione sono completamente separati dall'elaborazione del data warehouse. Questo repository di informazioni centrale è circondato da una serie di componenti chiave progettati per rendere l'intero ambiente funzionale, gestibile e accessibile sia dai sistemi operativi che generano i dati nel magazzino sia da una query per l'utente finale e strumenti di analisi. 
6. Qual è il concetto di trasformazione dei dati in un data warehouse?
Risposta:
In un data warehouse, il concetto di trasformazione dei dati è un'estrazione di dati dal sistema operativo e l'inserimento di un formato adatto per l'applicazione di informazioni in un data warehouse. Rimozione di dati indesiderati da database operativi. Conversione in nomi e definizioni di dati comuni. Calcolo di riepiloghi e dati derivati. Stabilire le impostazioni predefinite per i dati mancanti. Adattarsi alle modifiche della definizione dei dati di origine.
7. Espandere EIS nella tecnologia del data warehouse e breve in merito.
Risposta:
Sistemi informativi esecutivi: gli strumenti vengono utilizzati per trasformare le informazioni e presentare tali informazioni agli utenti in modo significativo e utilizzabile. Supportano tecniche analitiche avanzate
Esplorazione dei dati in formato libero, che consente agli utenti di trasformare facilmente i dati in informazioni. Gli strumenti EIS tendono a fornire ai loro utenti un riepilogo di alto livello delle principali misure di prestazione a supporto del processo decisionale.
8. Espandere OLAP nella tecnologia del data warehouse e spiegare?
Risposta:
Elaborazione di analisi online: questi strumenti si basano su concetti di database multidimensionale e consentono a un utente sofisticato di analizzare i dati utilizzando viste elaborate, multidimensionali e complesse. Le tipiche applicazioni aziendali per questi strumenti includono le prestazioni e la redditività dei prodotti, l'efficacia di un programma di vendita o di una campagna di marketing, le previsioni di vendita e la pianificazione della capacità. Questi strumenti presuppongono che i dati siano organizzati in un modello multidimensionale, che è supportato da uno speciale database multidimensionale o da un database relazionale progettato per abilitare proprietà multidimensionali.
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9. Che cos'è il data mining?
Risposta:
Il data mining può essere definito come il processo di scoperta di nuove correlazioni, modelli e tendenze significativi scavando (mining) grandi quantità di dati archiviati in un magazzino, usando l'intelligenza artificiale (AI) e / o tecniche statistiche / matematiche. La principale attrazione del data mining è la sua capacità di costruire modelli predittivi piuttosto che retrospettivi. L'uso del data mining per creare modelli predittivi per il processo decisionale presenta numerosi vantaggi.
10. Denominare alcuni strumenti di data mining utilizzati nel sistema di data warehouse?
Risposta
Orange Data mining, ambiente software R, data mining WEKA, RapidMiner, KNIME.
11. Che cos'è la visualizzazione dei dati?
Risposta:
I data warehouse stanno causando un aumento della popolarità delle tecniche di visualizzazione dei dati per l'esame dei dati. La visualizzazione dei dati non è una classe separata di strumenti; piuttosto, è un metodo per presentare l'output di tutti gli strumenti come Orange Data Mining, ambiente R Software, WEKA Data Mining ecc. in modo che l'intero problema e / o la soluzione (es. un risultato di una relazione o query multidimensionale o il risultato del data mining) è chiaramente visibile agli esperti del dominio e persino agli osservatori casuali.
12. Denominare alcuni strumenti di visualizzazione dei dati per presentare report di dati?
Risposta:
Quadro, ZingChart, Tibco Spotfire, Google Chart, Sigma Plot, Mini Tab
Parte 2 - Domande sul colloquio del data warehouse (avanzate)
Diamo ora un'occhiata alle domande e risposte di intervista avanzate del data warehouse
13. Spiegare in breve Data Mart?
Risposta:
Un data mart è un concetto in un data warehouse per il partizionamento dei dati di negozio del settore specifico. Un data mart potrebbe essere un insieme di dati denormalizzati, riepilogati o aggregati. La scansione del data mart incorpora diverse tecniche come OLAP o il data mining. Tutti questi tipi di data mart sono chiamati data mart dipendenti perché il loro contenuto di dati proviene dal data warehouse.
14. Quali sono le lingue utilizzate nella pulizia dei dati?
Risposta:
R - Linguaggio di programmazione, SQL - Language Query Language, Advance Excel Macro.
15. Come eseguirai la trasformazione dei dati nella piattaforma di data warehouse?
Risposta:
I dati saranno trasferiti da diversi strumenti di database come MySQL Tools, MS-Access Tools, questi strumenti sono collegati a un server come SQL Server, Oracle Server. Dopo aver impostato l'ambiente utilizzando SQL con il supporto del linguaggio di scripting Shell sarà in grado di trasferire i dati al sistema di data warehouse.
16. Quali sono le tecniche utilizzate nella trasformazione dei dati?
Risposta:
SQL: Structured Query Language viene utilizzato principalmente per la trasformazione dei dati. Utilizzando un comando SELECT del linguaggio di query Structure e dal linguaggio di scripting della shell, i comandi SCP e SSH vengono utilizzati per connettersi al server del data warehouse per la trasformazione dei dati.
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17. Quali sono gli strumenti disponibili utilizzati nella trasformazione dei dati?
Risposta:
Strumenti MySQL come MySQL Workbench, MySQL Server, MySQL Client, MySQL Installer, MySQL Connector, MySQL Migration Tool Kit, MySQL Query Browser, MySQL Administrator, MySQL System Tray Monitor
18. Come si chiama lo schema del data warehouse?
Risposta:
Lo schema del data warehouse viene chiamato come schema a stella.
19. Qual è il vantaggio di un sistema di data warehouse in business intelligence?
Risposta:
Il sistema di data warehouse beneficia molto della business intelligence elaborando il rapporto sulle vendite. Questo rapporto sulle vendite può essere raccolto da diverse fonti e archiviato in un data warehouse per analisi e reportistica per comprendere il business e il suo miglioramento. Per il miglioramento delle vendite di un data warehouse aziendale, la tecnologia è essenziale.
20. Qual è l'applicazione di una piattaforma di data warehouse nel settore sanitario?
Risposta:
Il sistema di data warehouse è molto avvantaggiato nel settore sanitario elaborando analisi genomiche e proteomiche. Questo report può essere raccolto da diverse fonti di pazienti e archiviato in un data warehouse per analisi e report per comprendere la malattia e il suo miglioramento. Per una migliore droga e il miglioramento di una droga, la tecnologia di data warehouse è essenziale.
21. Come può un medico beneficiare delle tecnologie di data warehouse?
Risposta:
Il sistema di data warehouse è molto avvantaggiato nel settore ospedaliero dall'elaborazione del rapporto dei pazienti. Questo referto del paziente può essere raccolto da diverse fonti e archiviato in un data warehouse per comprendere la malattia e comprendere il paziente interessato e il suo miglioramento. Per il miglioramento delle malattie dei pazienti e il miglioramento della tecnologia di data warehouse di trattamento è essenziale per archiviare report e tenere traccia dei report.
22. Qual è l'applicazione di una piattaforma di data warehouse in scienze politiche?
Risposta:
Il sistema di data warehouse beneficia moltissimo della scienza politica per l'elaborazione, il monitoraggio delle prove ID e la categorizzazione della registrazione dei dati elettorali. Questo rapporto elettorale può essere raccolto da diverse fonti di cabine elettorali e archiviato in un data warehouse per analisi e rapporti per comprendere il conteggio dei voti e la selezione del partito per la leadership. Per l'economia è essenziale migliorare la tecnologia del data warehouse di un paese.
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23. In che modo un leader politico può beneficiare delle tecnologie di data warehouse?
Risposta:
Il sistema di data warehouse è molto avvantaggiato nell'industria politica elaborando la relazione degli elettori. Questo rapporto degli elettori può essere raccolto da diverse fonti e archiviato in un data warehouse. Per i membri, le prestazioni e il miglioramento della tecnologia del data warehouse economico sono essenziali per archiviare report e tenere traccia dei report per la gestione dei rischi, la gestione delle frodi, le strutture da fornire in tutto il paese
24. In che modo il settore bancario può beneficiare delle tecnologie di data warehouse?
Risposta:
Il sistema di data warehouse è molto avvantaggiato nel settore bancario dall'elaborazione delle azioni, rapporto di investimento. Questo rapporto finanziario può essere raccolto da diverse fonti e archiviato in un data warehouse. Per gli investitori condivide le prestazioni e il miglioramento della crescita finanziaria. La tecnologia di data warehouse è essenziale per archiviare report e tenere traccia dei report per la gestione dei rischi, la gestione delle frodi e per fornire la carta di credito del prestito per ottenere più interesse nel supporto al settore bancario e all'industria.
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Questa è stata una guida all'elenco delle domande di intervista del data warehouse e delle risposte in modo che il candidato possa reprimere facilmente queste domande di intervista del data warehouse. In questo articolo, abbiamo compilato tutta la serie di Domande sul colloquio del data warehouse per renderti più semplice in un'intervista. Puoi anche consultare i seguenti articoli per saperne di più -
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