Introduksjon til datavarehus Intervju spørsmål og svar
Et datavarehus er et domene for konfigurering av data. For å bygge et informasjonsdistribusjonssenter som bedriftsinformasjon regelmessig spres over forskjellige databaser i forskjellige konfigurasjoner. Data Warehouse er ingenting, men det samler inn dataene fra forskjellige kilder og gir en organisasjon for å lage rapporter og analyse av de nødvendige dataene, og husk at målet er å skaffe de aktuelle dataene. For disse dataene er det viktig å ha disse heterogene databasene. Dataene som er levert av Data Warehouse i et slikt presentasjonsformat at data kan betegnes som forretningsinformasjon eller som hjelper brukeren med å ta beslutninger til de relevante forretningsidéene.
Nedenfor er listen over de beste datavarehusintervjuens spørsmål og svar:
Forberedelser til et jobbintervju i et datavarehus. Jeg er sikker på at du vil vite de vanligste intervjuer om datavarehus i 2019 Spørsmål og svar som vil hjelpe deg med å knekke datavarehusintervjuet med letthet. for 2018 til unnsetning.
I denne artikkelen om datavarehusintervju, skal vi presentere 24 viktigste og ofte brukte datavarehusintervjuspørsmål oppdatert for 2019. Disse spørsmålene vil hjelpe elevene å bygge konseptene sine rundt datavarehus og hjelpe dem med å prøve intervjuet.
Del 1 - Intervjuespørsmål om datavarehus (grunnleggende)
Denne første delen dekker grunnleggende datavarehusintervjuespørsmål og svar
1. Hva er datavarehuset?
Svar:
Et datavarehus er et domene for konfigurering av data. Inspirasjonen til å bygge et informasjonsdistribusjonssenter er at bedriftsinformasjon jevnlig blir spredt på tvers av forskjellige databaser og potensielt i forskjellige konfigurasjoner. Husk sluttmålet for å få et samlet stykke data, er det viktig å komme til disse heterogene databasene, skaffe odds og ender av brøkdata fra hver enkelt av dem, og etter det sette sammen odds og ender for å lage en generelt bilde
2. Operasjonssystemer for datavarehus?
Svar:
Operativsystemet for datavarehus gir et øyeblikkelig søkelys på forretningskapasitet og fortsetter ofte å løpe i en OLTP-registreringstilstand. Databasene relatert til disse applikasjonene er nødvendige for å hjelpe et ekspansivt antall utvekslinger en gang om dagen. Regelmessig operative databaser kreves for å fylle ut så raskt som mulig under omstendighetene. Metoder for å utvide utførelsen inkluderer å holde disse operasjonelle informasjonslagrene lite sentrert i databasen på et bestemt forretningsområde eller applikasjon
3. Forskjell mellom et operativsystem og et datavarehussystem?
Svar:
Operasjonssystemet er avhengig av miljøet, mens datavarehussystemet er avhengig av tilgjengeligheten av databaseinnhold og dets størrelse for behandling. Driftssystemkostnader var dyre å lagre og distribuere data mens et datavarehussystem er rimeligere og lagre elektronisk innsamlet data.
4. Bruk av datavarehussystem?
Svar:
Konsekvent og kvalitet på data: Datavarehussystem er konsistent og kostnadseffektivt for ulike bransjer for å samle inn kundedata gjennom forskjellige ressurser
Kostnadsreduksjon: Et datavarehussystem reduserer kostnadene ved å lagre alle elektronisk innsamlede data i et datavarehus
Tilgjengelighet: Et datavarehussystemdata kan ha enkel tilgang til data fra tid til annen for forbedring og rapportering av virksomheten.
La oss gå til neste intervallspørsmål om datavarehus
5. Forklar datalagerarkitektur?
Svar:
Datavarehusarkitekturen er basert på et relasjonsdatabasestyringssystem. I datavarehusarkitekturen er driftsdata og behandling fullstendig adskilt fra datavarehusbehandling. Dette sentrale informasjonslageret er omgitt av en rekke nøkkelkomponenter designet for å gjøre hele miljøet funksjonelt, håndterbart og tilgjengelig av både driftssystemene som kilder data til lageret og av et sluttbrukeres spørrings- og analyseverktøy. 
6. Hva er begrepet datatransformasjon i et datavarehus?
Svar:
I et datavarehus er datatransformasjonskonsept en utvinning av data fra operativsystemet og å sette inn et passende format for informasjonsapplikasjon i et datavarehus. Fjerne uønskede data fra operative databaser. Konvertering til vanlige datanavn og definisjoner. Beregning av sammendrag og avledede data. Etablere standarder for manglende data. Innkvartering av kildedefinisjonen endres.
7. Utvid EIS i datavarehusteknologi og kort om det.
Svar:
Executive Informasjonssystemer: Verktøyene brukes til å transformere informasjon og presentere den informasjonen til brukerne på en meningsfull og brukbar måte. De støtter avanserte analytiske teknikker
Og friformsutforskning, slik at brukere enkelt kan transformere data til informasjon. EIS-verktøy har en tendens til å gi brukerne en sammendrag på høyt nivå av viktige ytelsestiltak for å støtte beslutninger.
8. Utvid OLAP i datavarehusteknologi og forklare?
Svar:
Online Analytics-prosessering: Disse verktøyene er basert på konsepter av flerdimensjonal database og lar en sofistikert bruker å analysere dataene ved hjelp av forseggjorte, flerdimensjonale og sammensatte visninger. Typiske forretningsapplikasjoner for disse verktøyene inkluderer produktytelse og lønnsomhet, effektiviteten av et salgsprogram eller en markedsføringskampanje, salgsprognoser og kapasitetsplanlegging. Disse verktøyene antar at dataene er organisert i en flerdimensjonal modell, som støttes av en spesiell flerdimensjonal database eller av en relasjonsdatabase designet for å aktivere flerdimensjonale egenskaper.
La oss gå til neste intervallspørsmål om datavarehus
9. Hva er data mining?
Svar:
Data mining kan defineres som prosessen for å oppdage meningsfull ny korrelasjon, mønstre og trender ved å grave (gruve) store mengder data som er lagret i et lager, ved bruk av kunstig intelligens (AI) og / eller statistiske / matematiske teknikker. Den største tiltrekningen av data mining er dens evne til å bygge prediktive snarere enn retrospektive modeller. Å bruke data mining for å bygge prediktive modeller for beslutninger har flere fordeler.
10. Nevn noen dataverktøy som brukes i datavarehussystem?
Svar
Orange Data mining, R-programvare Miljø, WEKA Data Mining, RapidMiner, KNIME.
11. Hva er datavisualisering?
Svar:
Datavarehus forårsaker en økning i populariteten til datavisualiseringsteknikker for å se på data. Datavisualisering er ikke en egen klasse av verktøy; snarere er det en metode for å presentere utdataene fra alle verktøyene i for eksempel Orange Data Mining, R-programvaremiljø, WEKA Data Mining osv. på en måte som hele problemet og / eller løsningen (f.eks. et resultat av en relasjonell eller flerdimensjonalt spørsmål, eller resultatet av data mining) er tydelig synlig for domeneeksperter og til og med tilfeldige observatører.
12. Nevn noen datavisualiseringsverktøy for å presentere datarapporter?
Svar:
Tableau, ZingChart, Tibco Spotfire, Google Chart, Sigma Plot, Mini Tab
Del 2 - Intervjuespørsmål om datavarehus (avansert)
La oss nå se på det avanserte datavarehusintervjuet spørsmål og svar
13. Forklar kort Mart Mart?
Svar:
En datamart er et konsept i et datavarehus for partisjonering av butikkdata fra den spesifikke bransjen. En datamart kan være et sett med denormaliserte, oppsummerte eller aggregerte data. Data mart scan inneholder forskjellige teknikker som OLAP eller data mining. Alle disse typer datamars kalles avhengige datamark fordi deres datainnhold hentes fra datavarehuset.
14. Hva er språkene som brukes i datarensing?
Svar:
R - Programmeringsspråk, SQL– Structure Query Language, Advance Excel Macros.
15. Hvordan vil du gjøre dataoverføring i datavarehusplattform?
Svar:
Data vil bli overført av forskjellige databaseverktøy som MySQL Tools, MS-Access Tools. Disse verktøyene er koblet til en server som SQL Server, Oracle Server. Etter å ha satt opp miljøet ved å bruke SQL med støtte fra Shell-skriptspråk vil kunne overføre dataene til datavarehussystemet.
16. Hva er teknikkene som brukes i datatransformasjon?
Svar:
SQL: Structured Query Language brukes hovedsakelig til datatransformasjon. Ved å bruke en SELECT-kommando for Structure spørrespråk og fra shell-skriptspråk brukes SCP og SSH-kommandoen til å koble til datavarehusserveren for datatransformasjon.
La oss gå til neste intervallspørsmål om datavarehus
17. Hva er de tilgjengelige verktøyene som brukes i datatransformasjon?
Svar:
MySQL-verktøy som MySQL Workbench, MySQL Server, MySQL Clients, MySQL Installer, MySQL Connector, MySQL Migration Tool Kit, MySQL Query Browser, MySQL Administrator, MySQL System Tray Monitor
18. Hva kaller du datavarehusskjema?
Svar:
Datavarehusskjema kalles som et stjerneskema.
19. Hva er fordelen med et datavarehussystem i forretningsinformasjon?
Svar:
Datavarehussystem er veldig tjent med forretningsintelligens ved å behandle salgsrapport. Denne salgsrapporten kan samles fra forskjellige kilder og lagres i et datavarehus for analyse og rapportering for å forstå virksomheten og dens forbedring. Teknologi er avgjørende for salgsforbedring av et datadelager.
20. Hva brukes en datavarehusplattform i helsevesenet?
Svar:
Datavarehussystem fordeles veldig mye i helsevesenet ved å behandle genomisk og proteomisk analyse. Denne rapporten kan samles fra forskjellige kilder til pasienter og lagres i et datavarehus for analyse og rapportering for å forstå sykdommen og dens forbedring. For bedre medisin og forbedring av et medikament er datavarehusteknologi viktig.
21. Hvordan kan en lege få fordel av datalagerteknologier?
Svar:
Datavarehussystem fordeles veldig mye i sykehusindustrien ved å behandle pasientrapport. Denne pasientrapporten kan samles fra forskjellige kilder og lagres i et datavarehus for å forstå sykdommen og forstå pasienten som er berørt og dens forbedring. For forbedring og forbedring av pasientsykdommer i behandlingsdata er lagerteknologi viktig for å lagre rapporter og spore rapporter.
22. Hva brukes en datavarehusplattform i statsvitenskap?
Svar:
Datavarehussystem er veldig tjent med statsvitenskap for behandling, ID-bevis sporing og kategorisering av registrering av valgdata. Denne valgrapporten kan samles fra forskjellige kilder til valgstand og lagres i et datavarehus for analyse og rapportering for å forstå antall stemmer og velge partiet til ledelse. For økonomi er forbedring av datavarehusteknologi viktig.
La oss gå til neste intervallspørsmål om datavarehus
23. Hvordan kan en politisk leder få fordel av datalagerteknologier?
Svar:
Datavarehussystem fordeles veldig i den politiske industrien ved å behandle velgerrapporten. Denne velgerrapporten kan samles fra forskjellige kilder og lagres i et datavarehus. For medlemmer er ytelse og forbedring av økonomisk datavarehusteknologi viktig for å lagre rapporter og spore rapporter for risikostyring, svindelstyring, fasiliteter som skal leveres over hele landet
24. Hvordan kan banksektoren få fordel av datavarehusteknologier?
Svar:
Datavarehussystem fordeles veldig mye i banknæringen ved å behandle aksjer, viser investeringsrapporten. Denne økonomiske rapporten kan samles inn fra forskjellige kilder og lagres i et datavarehus. For investorer aksjer ytelse og forbedring i finansiell vekst. Datavarehusteknologi er avgjørende for å lagre rapporter og spore rapporter for risikostyring, svindelstyring og for å gi lånets kredittkort for å få mer interesse for støtte til banksektoren og industrien.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Liste over datavarehusintervjuespørsmål og svar, slik at kandidaten lett kan slå sammen disse datavarehusets intervjuspørsmål. I denne artikkelen har vi samlet alle settene med datavarehusintervjuespørsmål for å gjøre det enkelt for deg i et intervju. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- 10 største feil i investeringsbankene i et intervju
- Vi presenterer kraftige Excel-makroer
- 8 fantastiske trinn for å holde deg rolig under et jobbintervju
- Topp 5 mest nyttige SSAS-intervjuspørsmål og svar
- 13 Fantastiske database testing intervju spørsmål og svar