Introduksjon til Data Warehousing Intervju Spørsmål og svar
Hva er et datavarehus?
Datavarehouse er et sentralt depot som lagrer heterogene data fra forskjellige kilder. Dataene i et lager kan brukes til analytisk rapportering, strukturerte eller ad hoc-spørsmål og brukes i beslutningsprosesser. Prosessen med å samle inn data fra flere kilder og lagre dem i det sentrale depot kalles Data Warehousing.
Dataene kan være av flere typer som strukturerte, semistrukturerte eller ustrukturerte data. Dataene fra forskjellige kilder blir behandlet, transformert og inntatt til en enkelt database som kalles et datavarehus. Brukere kan få tilgang til disse behandlede dataene i datavarehuset gjennom forskjellige verktøy som Business Intelligence-verktøy, SQL-klienter, regneark og mange andre verktøy. Disse dataene hjelper deg med å utføre data mining-operasjoner som hjelper til med å finne et mønster i dataene.
Nå, hvis du leter etter en jobb som er relatert til Data Warehousing, må du forberede deg på spørsmålene om Data Warehousing i 2019. Det er sant at hvert intervju er forskjellig per de forskjellige jobbprofilene. Her har vi forberedt de viktige spørsmålene og svarene om datavarehousing-intervju som vil hjelpe deg med å få suksess i intervjuet.
La oss nå forstå noen av de viktige spørsmålene om datawarehousing-intervju fra 2019 som kan stilles i et intervju. Men dette betyr ikke at dette er de eneste spørsmålene som vil bli stilt i et intervju, du må være forberedt grundig på hvert tema som vi diskuterer her. Disse spørsmålene er delt inn i to deler er som følger:
Del 1 - Data Warehousing interview Questions (Basic)
Denne første delen dekker grunnleggende spørsmål og svar på datavarehousing-intervju
Q1. Hva er datalagring?
Svar:
Data Warehousing er en prosess for å samle inn data fra forskjellige kilder som behandler den og lagre den en enorm database, og dermed kan de behandlede dataene brukes til forskjellige formål som analytisk rapportering, business intelligence eller data mining etc. Den grunnleggende ideen bak datavarehuset er ingenting men lagrer enorme datamengder.
Q2. Forskjell mellom database og datavarehus?
Svar:
Nedenfor finner du de forskjellige tabellene som støttes av Data Warehousing:
| database | Datavarehus |
| Innsamling av data som brukes til lagring, tilgang og henting | Innsamling av data som brukes til å utføre analyser |
| Begrenset til den eneste applikasjonen | Kan brukes av flere applikasjoner |
| Lagrer normaliserte data | Data trenger ikke normaliseres, vanligvis lagres som denormaliserte data |
| ER-basert og applikasjonsorientert | snøfnugg eller start skjemabasert og fagorientert |
| Brukes til transaksjonsbehandling | Brukes til datamodellering og analyse |
La oss gå til de neste spørsmålene om datavarehousing-intervju
Q3. Hva er stadiene i Data Warehousing?
Svar:
Generelle stadier i datavarehuset er:
- Offline operasjonsdatabase: Data kopieres fra operativsystemet til en annen server for å utføre forskjellige operasjoner.
- Frakoblet datavarehus: Data i datavarehuset oppdateres jevnlig fra den operative databasen.
- Data Time Warehouse i sanntid: Data Warehouse oppdateres når noen transaksjon finner sted i operativsystemet.
- Integrated Data Warehouse: Data Warehouse oppdateres kontinuerlig når enhver transaksjon utføres på operativsystemet.
Q4. Hva er Business Intelligence (BI)?
Svar:
Dette er de grunnleggende spørsmålene om datavarehousing som stilles i et intervju. BI er en teknologidrevet prosess for å analysere data og presentere meningsfull innsikt for sluttbrukere som hjelper til bedre beslutninger. BI omfatter forskjellige verktøy som hjelper deg med å forstå datatrender og mønstre skjult i dataene. Noen av verktøyene som blir mye brukt er SAP Business Intelligence, MicroStrategy, Science, Tableau og mange flere.
Q5. Hva er komponentene i Data Warehouse?
Svar:
Fire komponenter i Data Warehouse er:
- Load Manager: Den utfører alle operasjoner knyttet til utvinning og belastning av data inn i lageret.
- Warehouse Manager: Den utfører operasjoner tilknyttet dataene på lageret. Den utfører operasjoner som analyse av data for å sikre konsistens, opprettelse av indekser og visninger og mange andre operasjoner.
- Query Manager: Den utfører alle operasjoner relatert til brukerspørsmål. Operasjonene til denne komponenten er direkte spørsmål til de aktuelle tabellene.
- Tilgangsverktøy for sluttbrukere: Verktøy som brukes av sluttbrukere for å få tilgang til dataene. Det er kategorisert i forskjellige grupper som
- Verktøy til rapportering av data
- Spørreverktøy
- Applikasjonsutviklingsverktøy
- EIS-verktøy
- OLAP og Data mining tools
Del 2 - Data warehousing intervju Spørsmål (avansert)
La oss nå se på de avanserte spørsmålene om datavarehousing-intervju.
Q6. Hva er dimensjonstabellen?
Svar:
Dimensjonstabell i et datavarehus er en tabell i et stjerneskjema. Dimensjonstabeller brukes til å lagre dimensjoner eller attributter som beskriver dataene i fakta-tabellen. Produktdimensjon kan for eksempel inneholde navn, beskrivelse, enhetspris, vekt, farge og mange andre attributter. Systemet som genereres nøkkelen brukes unikt for å identifisere raden i dimensjonstabellen. Denne nøkkelen fungerer som en primærnøkkel i dimensjonstabellen og brukes som fremmednøkkel i faktisk tabell som hjelper sammen mellom de to tabellene.
Q7. Hva er faktabord?
Svar:
Et faktabord er midtbordet til stjerneskjemaet, omgitt av en dimensjonstabell på et datavarehus. Fakttabell består av de kvantitative beregningene eller fakta i forretningsprosessen. Fakttabell fungerer med en dimensjonstabell og den lagrer dataene som skal analyseres. Faktatabellen inneholder en fremmed nøkkelkolonne som fungerer som en primær nøkkel i dimensjonstabellen. Denne nøkkelen tillater sammenføyning mellom disse to tabellene.
La oss gå til de neste spørsmålene om datavarehousing-intervju
Q8. Hva er Data Mart?
Svar:
Data Mart er en undergruppe av datavarehuset som vanligvis inneholder et spesifikt sett med data relatert til en spesifikk virksomhetslinje. Data Mart er liten og brukes til å spørre eller analysere et spesifikt datasett, for eksempel data relatert til “Salg”, “Kunder”, “Bestill” osv.
Q9. Hva er operasjonell datalagring (ODS)?
Svar:
Dette er de mest stilte spørsmål om datavarehusholdning i et intervju. En ODS er den databasetypen som lagrer data som brukes av operativsystemer før de lagres i et datavarehus. Den fungerer som mellomliggende database. En ODS inneholder kortsiktige data, mens et datavarehus inneholder historiske data.
Q10. Forklar datavarehusarkitektur.
Svar:
Det inkluderer følgende stadier:
- Datakildelag: I dette stadiet blir data samlet fra forskjellige kilder og lagret i en relasjonsdatabase. Data inkluderer sosiale mediedata, operasjonsdata, transaksjonsdata og mange flere.
- Data Staging lag: I dette trinnet blir data fra datakildelaget trukket ut og behandlet fordi data vil være fra forskjellige kilder og med forskjellige formater. De ekstraherte dataene blir utsatt for kvalitetskontroller og sluttresultatene vil være rene og organiserte data som vil bli lastet inn i datavarehuset.
- Lagring av data: Dette laget er der dataene fra iscenesettelsesområdet vil bli lagret som et enkelt sentralt lager. Avhengig av virksomhetens krav kan lagring være et datavarehus, en datamart eller en operasjonell datalager.
- Datapresentasjonslag: Dette laget brukes av brukere til å få tilgang til dataene. Brukere kan utføre forskjellige spørsmål eller kjøre noen analyser for å utføre rapporter.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til listen over spørsmål og svar på datavarehousing-intervju, slik at kandidaten enkelt kan slå sammen disse datasporingsspørsmålene. Her i dette innlegget har vi studert spørsmål om datavarehousing som ofte blir stilt i intervjuer. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- RMAN intervju spørsmål og svar
- Topp 10 spørsmål om dataanalytiker
- De fleste stiller spørsmål om dvaleintervju
- PowerShell intervjuspørsmål
- Komplett guide til Oracle Data Warehousing