Introduktion til datavarehus Interviewspørgsmål og svar
Et datavarehus er et domæne for opsætning af data. Til bygning af et informationsdistributionscenter, som virksomhedsinformation regelmæssigt spredt over forskellige databaser i forskellige konfigurationer. Data Warehouse er intet andet end det indsamler dataene fra forskellige kilder og giver en organisation til at udarbejde rapporter og analyse af de krævede data, idet man husker målet er at få de relevante data. For disse data er det vigtigt at have disse heterogene databaser. De data, der er leveret af Data Warehouse i et sådant præsentationsformat, at data kan betegnes som forretningsmæssig intelligens, eller som hjælper brugeren i at tage beslutningstagning til de relevante forretningsidéer.
Nedenfor er listen over de vigtigste datalager Interviewspørgsmål og svar:
Forberedelse til en jobsamtale i et datavarehus. Jeg er sikker på, at du vil vide de mest almindelige 2019 Data warehouse Interview Spørgsmål og svar, der vil hjælpe dig med at knække Data warehouse Interview let. for 2018 til din redning.
I denne artikellagers interviewspørgselsartikel skal vi præsentere 24 vigtigste og hyppigt anvendte datalagerintervjuespørgsmål opdateret til 2019. Disse spørgsmål hjælper studerende med at opbygge deres koncepter omkring datavarehus og hjælpe dem med at prøve interviewet.
Del 1 - Datavarehus Interviews Spørgsmål (Grundlæggende)
Denne første del dækker grundlæggende datalager Interviewspørgsmål og svar
1. Hvad er datavarehuset?
Svar:
Et datavarehus er et domæne for opsætning af data. Inspirationen til at opbygge et informationsdistributionscenter er, at virksomhedsinformation regelmæssigt spredes på tværs af forskellige databaser og potentielt i forskellige konfigurationer. Husk slutmålet om at få et samlet stykke data, det er vigtigt at komme til disse heterogene databaser, få odds og ender på brøkdata fra hver enkelt af dem, og derefter oprette odds og ender for at skabe en generelle billede
2. Operationssystemer til datalager?
Svar:
Operativsystemet til datalager giver et øjeblikkeligt fokus på forretningskapacitet og fortsætter ofte med at køre i en OLTP-registreringstilstand. Databaserne relateret til disse applikationer er nødvendige for at hjælpe et ekspansivt antal udvekslinger en gang dagligt. Der kræves regelmæssigt operationelle databaser, så hurtigt som det kunne forventes under omstændighederne. Metodologier til at udvide udførelsen inkluderer at holde disse operationelle informationslagre lidt centreret i databasen på et bestemt forretningsområde eller -applikation
3. Forskel mellem et operativsystem og et datalagersystem?
Svar:
Det operationelle system afhænger af miljøet, mens datalagersystemet afhænger af tilgængeligheden af databaseindhold og dets størrelse til behandling. Driftssystemomkostninger var dyre at lagre og distribuere data, mens et datalagersystem er billigere og lagre elektronisk indsamlede data.
4. Anvendelse af datalagringssystem?
Svar:
Konsekvent og kvalitet af data: Datavarehussystem er konsistent og omkostningseffektivt for forskellige brancher til indsamling af deres kundedata gennem forskellige ressourcer
Omkostningsreduktion: Et datalagersystem reducerer omkostningerne ved at gemme alle elektronisk indsamlede data i et datavarehus
Tilgængelighed: En datalager-systemdata kan have nem adgang til data gang på gang til forbedring og rapportering af virksomheden.
Lad os gå videre til de næste datalager Interview spørgsmål
5. Forklar om datalagerarkitektur?
Svar:
Datalagerarkitekturen er baseret på et relationsdatabasestyringssystem. I datalagerarkitekturen er operationelle data og behandling helt adskilt fra datalagerbehandling. Dette centrale informationslager er omgivet af et antal nøglekomponenter designet til at gøre hele miljøet funktionelt, håndterbart og tilgængeligt af både de operative systemer, der kilder data til lageret, og af en slutbrugerens forespørgsel og analyseværktøjer. 
6. Hvad er begrebet datatransformation i et datavarehus?
Svar:
I et datavarehus er datatransformationskoncept en udtrækning af data fra operativsystemet og indførelse af et passende format til informationsapplikation i et datavarehus. Fjernelse af uønskede data fra operationelle databaser. Konvertering til almindelige datanavne og definitioner. Beregning af resume og afledte data. Oprettelse af standarder for manglende data. Tilpasning af kildedefinitionsændringer.
7. Udvid EIS i datavarehagsteknologi og kort om det.
Svar:
Executive Informationssystemer: Værktøjerne bruges til at transformere information og præsentere disse oplysninger for brugerne på en meningsfuld og anvendelig måde. De understøtter avancerede analytiske teknikker
Og fritformatundersøgelse, så brugerne let kan omdanne data til information. EIS-værktøjer har en tendens til at give deres brugere en oversigt på højt niveau af nøglepræstationstiltag til støtte for beslutningstagning.
8. Udvid OLAP i datavarehagsteknologi og forklar?
Svar:
Online Analytics-behandling: Disse værktøjer er baseret på koncepter i multidimensionel database og giver en sofistikeret bruger mulighed for at analysere dataene ved hjælp af detaljerede, multidimensionelle og komplekse visninger. Typiske forretningsapplikationer til disse værktøjer inkluderer produktydelse og rentabilitet, effektiviteten af et salgsprogram eller en marketingkampagne, salgsprognoser og kapacitetsplanlægning. Disse værktøjer antager, at dataene er organiseret i en multidimensionel model, der understøttes af en speciel flerdimensionel database eller af en relationel database designet til at muliggøre multidimensionelle egenskaber.
Lad os gå videre til de næste datalager Interview spørgsmål
9. Hvad er data mining?
Svar:
Data mining kan defineres som processen med at opdage meningsfuld ny sammenhæng, mønstre og tendenser ved at grave (minedrift) store mængder data, der er gemt i et lager ved hjælp af kunstig intelligens (AI) og / eller statistiske / matematiske teknikker. Den største tiltrækning af data mining er dens evne til at bygge forudsigelige snarere end retrospektive modeller. Brug af data mining til at bygge forudsigelige modeller til beslutningstagning har flere fordele.
10. Navngiv nogle dataindvindingsværktøjer, der bruges i datavarehussystem?
Svar
Orange Data mining, R-software Miljø, WEKA Data Mining, RapidMiner, KNIME.
11. Hvad er datavisualisering?
Svar:
Datavarehuse skaber en stigning i populariteten af datavisualiseringsteknikker til at se på data. Datavisualisering er ikke en separat klasse af værktøjer; snarere er det en metode til at præsentere output af alle værktøjer, såsom Orange Data Mining, R Software-miljø, WEKA Data Mining osv. en måde, som hele problemet og / eller løsningen (f.eks. et resultat af en relationel eller multidimensionel forespørgsel, eller resultatet af data mining) er klart synlig for domæneeksperter og endda afslappede observatører.
12. Navngiv nogle værktøjer til datavisualisering til præsentation af datarapporter?
Svar:
Tableau, ZingChart, Tibco Spotfire, Google Chart, Sigma plot, Mini Tab
Del 2 - Interviewspørgsmål til datalager (Avanceret)
Lad os nu se på det avancerede datavarehus Interviewspørgsmål og svar
13. Forklar kortfattet Data Mart?
Svar:
En datamart er et koncept i et datalager til opdeling af butiksdata fra den specifikke branche. En datamart kan være et sæt denormaliserede, sammenfattede eller aggregerede data. Data mart scanning inkorporerer forskellige teknikker som OLAP eller data mining. Alle disse typer datamars kaldes afhængige datamark, fordi deres dataindhold stammer fra datalageret.
14. Hvad er de sprog, der bruges i datarensning?
Svar:
R - Programmeringssprog, SQL– Strukturforespørgselssprog, Advance Excel-makroer.
15. Hvordan vil du foretage datatransformation i datalagerplatform?
Svar:
Data overføres af forskellige databaseværktøjer, såsom MySQL-værktøjer, MS-Access-værktøjer. Disse værktøjer er forbundet til en server som SQL Server, Oracle Server. Efter opsætning af miljøet ved hjælp af SQL med understøttelse af Shell-scriptingsprog vil være i stand til at overføre dataene til datavarehussystemet.
16. Hvilke teknikker bruges i datatransformation?
Svar:
SQL: Structured Query Language bruges hovedsageligt til datatransformation. Ved at bruge en SELECT-kommando til strukturforespørgselssprog og fra shell-scriptingsprog bruges SCP og SSH-kommando til at oprette forbindelse til datavarehusserveren til datatransformation.
Lad os gå videre til de næste datalager Interview spørgsmål
17. Hvad er de tilgængelige værktøjer, der bruges i datatransformation?
Svar:
MySQL-værktøjer såsom MySQL Workbench, MySQL Server, MySQL Clients, MySQL Installer, MySQL Connector, MySQL Migration Tool Kit, MySQL Query Browser, MySQL Administrator, MySQL System Tray Monitor
18. Hvad kalder du datalagerskema?
Svar:
Datavarehusskema kaldes som et stjerneskema.
19. Hvad er fordelen ved et datalager-system inden for forretningsinformation?
Svar:
Datavarehussystem drages meget fordel af forretningsinformation ved at behandle salgsrapport. Denne salgsrapport kan indsamles fra forskellige kilder og gemmes i et datalager til analyse og rapportering for at forstå virksomheden og dens forbedring. Teknologi er vigtig for forbedring af salget af et forretningsdataarager.
20. Hvad anvendes en datalagerplatform i sundhedsindustrien?
Svar:
Datavarehussystem drages meget fordel i sundhedsvæsenet ved at behandle genomisk og proteomisk analyse. Denne rapport kan indsamles fra forskellige kilder til patienter og opbevares i et datalager til analyse og rapportering for at forstå sygdommen og dens forbedring. For bedre medicin og forbedring af et stof er datalagerteknologi vigtig.
21. Hvordan kan en læge drage fordel af datalagerteknologier?
Svar:
Datavarehussystem drages meget fordel i hospitalbranchen ved at behandle patientrapport. Denne patientrapport kan indsamles fra forskellige kilder og opbevares i et datalager for at forstå sygdommen og forstå den berørte patient og dens forbedring. For forbedring og forbedring af patientsygdomme inden for behandling er lagerteknologi vigtigt for at gemme rapporter og spore rapporter.
22. Hvad er anvendelsen af en datalagerplatform i statsvidenskab?
Svar:
Datavarehussystem drages meget fordel af statsvidenskab til behandling, ID-bevissporing og kategorisering af indregistrering af valgdata. Denne valgrapport kan indsamles fra forskellige kilder til valgbås og opbevares i et datalager til analyse og rapportering for at forstå antallet af stemmer og vælge partiet til ledelse. For økonomi er forbedring af et land datalager teknologi meget vigtig.
Lad os gå videre til de næste datalager Interview spørgsmål
23. Hvordan kan en politisk leder drage fordel af datalagerteknologier?
Svar:
Datavarehussystem fordeles meget i den politiske branche ved at behandle vælgerrapporten. Denne vælgerrapport kan indsamles fra forskellige kilder og gemmes i et datavarehus. For medlemmer er ydelse og forbedring af økonomisk datalagerteknologi afgørende for at gemme rapporter og spore rapporter for risikostyring, svindlestyring, faciliteter, der skal leveres over hele landet
24. Hvordan kan banksektoren drage fordel af datalagerteknologier?
Svar:
Datavarehussystem er i høj grad draget fordel af bankbranchen ved at behandle aktier, investeringsrapport. Denne økonomiske rapport kan indsamles fra forskellige kilder og opbevares i et datalager. For investorer deler aktionernes ydeevne og forbedring i den økonomiske vækst. Datalagerteknologi er vigtig for at gemme rapporter og spore rapporter til risikostyring, svindelhåndtering og for at give lånets kreditkort for at få mere interesse i støtte til banksektoren og industrien.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til Liste over datavarehusintervjuespørgsmål og svar, så kandidaten let kan nedbryde disse datalagerintervjuespørgsmål. I denne artikel har vi samlet alle de sæt af datavarehus Interview Interviews for at gøre det let for dig i et interview. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- 10 største investeringsbankfejl i et interview
- Introduktion af kraftfulde Excel-makroer
- 8 vidunderlige trin til at forblive rolige under et jobinterview
- Top 5 mest nyttige SSAS-interviewspørgsmål og svar
- 13 Fantastiske databasetestintervjuespørgsmål og svar