Inleiding tot vragen en antwoorden voor datawarehouse
Een datawarehouse is een domein voor het instellen van gegevens. Voor het bouwen van een informatiedistributiecentrum dat bedrijfsinformatie regelmatig verspreidde over verschillende databases in verschillende configuraties. Data Warehouse is niets anders dan het verzamelt de gegevens uit verschillende bronnen en biedt een organisatie voor het maken van rapporten en analyses van de vereiste gegevens, rekening houdend met het doel is om de juiste gegevens te verkrijgen. Voor deze gegevens is het belangrijk om deze heterogene databases te hebben. De gegevens die door Data Warehouse zijn verstrekt in een zodanige presentatie-indeling dat gegevens business intelligence kunnen worden genoemd of die de gebruiker helpt bij het nemen van beslissingen over de relevante zakelijke ideeën.
Hieronder is de lijst met de beste vragen en antwoorden over datawarehouse-interviews:
Voorbereiding op een sollicitatiegesprek in een datawarehouse. Ik weet zeker dat je de meest voorkomende interviewvragen en antwoorden over het datawarehouse 2019 wilt weten waarmee je het interview met het datawarehouse gemakkelijk kunt kraken. voor 2018 tot uw redding.
In dit artikel Interview Interview Questions, zullen we 24 belangrijkste en meest gebruikte interviewvragen van Data warehouse presenteren bijgewerkt voor 2019. Deze vragen zullen studenten helpen hun concepten rond Datawarehouse te bouwen en hen helpen het interview te beantwoorden.
Deel 1 - Interviewvragen datawarehouse (basis)
Dit eerste deel behandelt de basisvragen en antwoorden van Datawarehouse
1. Wat is het datawarehouse?
Antwoord:
Een datawarehouse is een domein voor het instellen van gegevens. De inspiratie voor het bouwen van een informatiedistributiecentrum is dat bedrijfsinformatie regelmatig dwars over verschillende databases en mogelijk in verschillende configuraties wordt verspreid. Rekening houdend met het einddoel om een totale hoeveelheid gegevens te krijgen, is het belangrijk om naar deze heterogene databases te gaan, kansen en uiteinden van fractionele gegevens van elk van hen te verkrijgen, en daarna de kansen en uiteinden samen te stellen om een algemeen beeld
2. Operationele systemen voor datawarehouses?
Antwoord:
Het operationele besturingssysteem van het datawarehouse geeft een snelle aandacht aan de zakelijke capaciteiten en blijft meestal draaien in een OLTP-registratie (online exchange voorbereiding). De databases met betrekking tot deze applicaties zijn nodig om een groot aantal uitwisselingen eenmaal per dag te helpen. Regelmatig zijn operationele databases vereist om zo snel in te vullen als onder de gegeven omstandigheden kan worden verwacht. Methoden voor uitbreiding van de uitvoering houden in dat deze operationele informatieopslag weinig gecentreerd blijft in de database op een bepaald bedrijfsgebied of applicatie
3. Verschil tussen een besturingssysteem en een datawarehouse-systeem?
Antwoord:
Het operationele systeem is afhankelijk van de omgeving, terwijl het datawarehouse-systeem afhankelijk is van de beschikbaarheid van database-inhoud en de grootte ervan voor verwerking. Operationele systeemkosten waren duur om gegevens op te slaan en te distribueren, terwijl een datawarehouse-systeem minder duur is en elektronisch verzamelde gegevens kan opslaan.
4. Toepassing van data warehousing-systeem?
Antwoord:
Consistente en kwaliteit van gegevens: het datawarehouse-systeem is consistent en kosteneffectief voor verschillende industrieën voor het verzamelen van klantgegevens via verschillende bronnen
Kostenreductie: een datawarehouse-systeem verlaagt de kosten door alle elektronisch verzamelde gegevens in een datawarehouse op te slaan
Toegankelijkheid: gegevens van een datawarehouse-systeem kunnen van tijd tot tijd gemakkelijk toegang hebben tot gegevens voor bedrijfsverbetering en rapportage.
Laten we doorgaan naar de volgende interviewvragen voor Datawarehouse
5. Uitleggen over datawarehouse-architectuur?
Antwoord:
De datawarehouse-architectuur is gebaseerd op een relationeel databasebeheersysteem. In de datawarehouse-architectuur staan operationele data en verwerking volledig los van datawarehouse-verwerking. Deze centrale informatierepository is omgeven door een aantal belangrijke componenten die zijn ontworpen om de hele omgeving functioneel, beheersbaar en toegankelijk te maken door zowel de operationele systemen die gegevens in het magazijn als door een query- en analysehulpmiddelen voor eindgebruikers brengen. 
6. Wat is het concept van datatransformatie in een datawarehouse?
Antwoord:
In een datawarehouse is een datatransformatieconcept een extractie van gegevens uit het besturingssysteem en een geschikt formaat voor informatietoepassing in een datawarehouse. Verwijderen van ongewenste gegevens uit operationele databases. Converteren naar algemene gegevensnamen en definities. Samenvattingen en afgeleide gegevens berekenen. Standaardwaarden vaststellen voor ontbrekende gegevens. Wijzigingen in de definitie van brongegevens.
7. EIS uitbreiden in datawarehouse-technologie en erover informeren.
Antwoord:
Executive Information systems: de tools worden gebruikt om informatie te transformeren en die informatie op een zinvolle en bruikbare manier aan gebruikers te presenteren. Ze ondersteunen geavanceerde analytische technieken
En vrije data-exploratie, waarmee gebruikers gegevens gemakkelijk kunnen omzetten in informatie. EIS-tools bieden gebruikers meestal een samenvatting op hoog niveau van belangrijke prestatiemaatstaven ter ondersteuning van de besluitvorming.
8. OLAP uitbreiden in datawarehouse-technologie en uitleggen?
Antwoord:
Online Analytics-verwerking: deze tools zijn gebaseerd op concepten van een multidimensionale database en stellen een geavanceerde gebruiker in staat om de gegevens te analyseren met behulp van uitgebreide, multidimensionale en complexe weergaven. Typische bedrijfstoepassingen voor deze tools zijn productprestaties en winstgevendheid, de effectiviteit van een verkoopprogramma of een marketingcampagne, verkoopprognoses en capaciteitsplanning. Deze tools gaan ervan uit dat de gegevens zijn georganiseerd in een multidimensionaal model, dat wordt ondersteund door een speciale multidimensionale database of door een relationele database die is ontworpen om multidimensionale eigenschappen mogelijk te maken.
Laten we doorgaan naar de volgende interviewvragen voor Datawarehouse
9. Wat is datamining?
Antwoord:
Datamining kan worden gedefinieerd als het proces van het ontdekken van betekenisvolle nieuwe correlatie, patronen en trends door het graven (minen) van grote hoeveelheden gegevens die zijn opgeslagen in een magazijn, met behulp van kunstmatige intelligentie (AI) en / of statistische / wiskundige technieken. De belangrijkste attractie van datamining is het vermogen om voorspellende modellen te bouwen in plaats van modellen met terugwerkende kracht. Datamining gebruiken om voorspellende modellen voor besluitvorming te bouwen, heeft verschillende voordelen.
10. Noem enkele dataminingtools die in het datawarehouse-systeem worden gebruikt?
Antwoord
Orange Data mining, R-softwareomgeving, WEKA Data Mining, RapidMiner, KNIME.
11. Wat is datavisualisatie?
Antwoord:
Data warehouses veroorzaken een enorme toename van de populariteit van datavisualisatietechnieken voor het kijken naar data. Datavisualisatie is geen aparte klasse van tools; het is eerder een methode om de output van alle tools te presenteren, zoals Orange Data Mining, R Software-omgeving, WEKA Data Mining enz .. een manier die het hele probleem en / of de oplossing (bijvoorbeeld een resultaat van een Relational of multidimensionale query, of het resultaat van datamining) is duidelijk zichtbaar voor domeinexperts en zelfs toevallige waarnemers.
12. Noem enkele datavisualisatiehulpmiddelen voor het presenteren van datarapporten?
Antwoord:
Tableau, ZingChart, Tibco Spotfire, Google Chart, Sigma Plot, Mini Tab
Deel 2 - Interviewvragen voor datawarehouse (geavanceerd)
Laten we nu eens kijken naar de geavanceerde vragen en antwoorden over het datawarehouse
13. In het kort uitleggen datamart?
Antwoord:
Een datamart is een concept in een datawarehouse voor het partitioneren van de winkeldata van de specifieke industrie. Een datamart kan een verzameling gedenormaliseerde, samengevatte of geaggregeerde gegevens zijn. Data mart-scan omvat verschillende technieken zoals OLAP of datamining. Al deze typen datamarts worden afhankelijke datamarts genoemd omdat hun data-inhoud afkomstig is uit het datawarehouse.
14. Welke talen worden gebruikt bij het opschonen van gegevens?
Antwoord:
R - Programmeertaal, SQL - Structuur Query Language, Advance Excel Macro's.
15. Hoe gaat u datatransformatie uitvoeren in het datawarehouse-platform?
Antwoord:
Gegevens worden overgedragen door verschillende database-tools zoals MySQL Tools, MS-Access Tools deze tools zijn verbonden met een server zoals SQL Server, Oracle Server. Na het instellen van de omgeving met behulp van SQL met behulp van Shell-scripttaal kunnen de gegevens worden overgedragen naar het datawarehouse-systeem.
16. Welke technieken worden gebruikt bij gegevenstransformatie?
Antwoord:
SQL: Structured Query Language wordt voornamelijk gebruikt voor gegevenstransformatie. Door een SELECT-opdracht van Structure-querytaal en van shell-scripttaal te gebruiken, wordt de opdracht SCP en SSH gebruikt om verbinding te maken met de datawarehouse-server voor gegevenstransformatie.
Laten we doorgaan naar de volgende interviewvragen voor Datawarehouse
17. Wat zijn de beschikbare tools die worden gebruikt bij gegevenstransformatie?
Antwoord:
MySQL Tools zoals MySQL Workbench, MySQL Server, MySQL Clients, MySQL Installer, MySQL Connector, MySQL Migration Tool Kit, MySQL Query Browser, MySQL Administrator, MySQL System Tray Monitor
18. Hoe noem je het datawarehouse-schema?
Antwoord:
Datawarehouse-schema wordt een sterschema genoemd.
19. Wat is het voordeel van een datawarehouse-systeem in business intelligence?
Antwoord:
Datawarehouse-systeem profiteert enorm van business intelligence door het verwerken van een verkooprapport. Dit verkooprapport kan worden verzameld uit verschillende bronnen en worden opgeslagen in een datawarehouse voor analyse en rapportage om inzicht te krijgen in het bedrijf en de verbetering ervan. Voor verkoopverbetering van een bedrijfsdatawarehouse is technologie essentieel.
20. Wat is de toepassing van een datawarehouse-platform in de gezondheidszorg?
Antwoord:
Datawarehouse-systeem heeft veel baat in de gezondheidszorg door genomische en proteomische analyses te verwerken. Dit rapport kan worden verzameld uit verschillende bronnen van patiënten en worden opgeslagen in een datawarehouse voor analyse en rapportage om de ziekte en de verbetering ervan te begrijpen. Voor een beter medicijn en verbetering van een medicijn is datawarehouse-technologie essentieel.
21. Hoe kan een arts profiteren van datawarehouse-technologieën?
Antwoord:
Datawarehouse-systeem heeft in de ziekenhuisindustrie veel baat bij het verwerken van een patiëntenrapport. Dit patiëntenrapport kan uit verschillende bronnen worden verzameld en in een datawarehouse worden opgeslagen om de ziekte te begrijpen en de getroffen patiënt en de verbetering ervan te begrijpen. Voor de verbetering van de patiëntziekte en verbetering van behandelingsgegevens is magazijntechnologie essentieel om rapporten op te slaan en rapporten bij te houden.
22. Wat is de toepassing van een datawarehouse-platform in de politieke wetenschappen?
Antwoord:
Datawarehouse-systeem heeft veel baat bij de politieke wetenschap voor verwerking, ID-proof tracking en het categoriseren van de registratie van verkiezingsgegevens. Dit verkiezingsrapport kan worden verzameld uit verschillende bronnen van de verkiezingscabine en worden opgeslagen in een datawarehouse voor analyse en rapportage om het aantal stemmen te begrijpen en de partij voor leiderschap te selecteren. Voor economische verbetering van een land is datawarehouse-technologie essentieel.
Laten we doorgaan naar de volgende interviewvragen voor Datawarehouse
23. Hoe kan een politiek leider profiteren van datawarehouse-technologieën?
Antwoord:
Datawarehouse-systeem heeft in de politieke industrie veel baat bij het verwerken van het kiezersrapport. Dit kiezersrapport kan uit verschillende bronnen worden verzameld en in een datawarehouse worden opgeslagen. Voor leden zijn prestaties en verbetering van economische datawarehouse-technologie essentieel om rapporten op te slaan en rapporten bij te houden voor risicobeheer, fraudebeheer, faciliteiten die in het hele land moeten worden aangeboden
24. Hoe kan de banksector profiteren van datawarehouse-technologieën?
Antwoord:
Datawarehouse-systeem heeft in de banksector veel baat bij het verwerken van aandelen, investeringsrapport. Dit financieel rapport kan uit verschillende bronnen worden verzameld en in een datawarehouse worden opgeslagen. Voor beleggers aandelen prestaties en verbetering van de financiële groei. Datawarehouse-technologie is essentieel voor het opslaan van rapporten en het bijhouden van rapporten voor risicobeheer, fraudebeheer en om de creditcard van de lening te verstrekken om meer belangstelling te krijgen voor ondersteuning van de banksector en de industrie.
Aanbevolen artikelen
Dit is een leidraad geweest voor de lijst met interviewvragen en antwoorden op Datawarehouse, zodat de kandidaat deze interviewvragen gemakkelijk kan beantwoorden. In dit artikel hebben we alle interviewvragen voor Datawarehouse verzameld om het u gemakkelijk te maken in een interview. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- 10 grootste fouten in investeringsbankieren in een interview
- Introductie van krachtige Excel-macro's
- 8 prachtige stappen om kalm te blijven tijdens een sollicitatiegesprek
- Top 5 meest bruikbare SSAS-interviewvragen en -antwoorden
- 13 Verbazingwekkende vragen en antwoorden over databasetests