Introduction à l'entrepôt de données Questions et réponses
Un entrepôt de données est un domaine de configuration des données. Pour construire un centre de distribution d'informations que les informations de l'entreprise sont régulièrement dispersées sur diverses bases de données dans différentes configurations. L'entrepôt de données n'est rien mais il recueille les données de différentes sources et fournit une organisation pour faire des rapports et analyser les données requises, en gardant à l'esprit que l'objectif est d'obtenir les données appropriées. Pour ces données, il est important de disposer de ces bases de données hétérogènes. Les données qui ont été fournies par Data Warehouse dans un format de présentation tel que les données peuvent être qualifiées de décisionnelles ou qui aident l'utilisateur à prendre des décisions concernant les idées commerciales pertinentes.
Vous trouverez ci-dessous la liste des principales questions et réponses d'entrevue de l'entrepôt de données:
Préparation à un entretien d'embauche dans un entrepôt de données. Je suis sûr que vous voulez connaître les questions et réponses d'entrevue de Data Warehouse 2019 les plus courantes qui vous aideront à résoudre facilement l'entrevue de Data Warehouse. pour 2018 à votre secours.
Dans cet article sur les questions d'entrevue de l'entrepôt de données, nous présenterons les 24 questions d'entrevue de l'entrepôt de données les plus importantes et les plus fréquemment utilisées mises à jour pour 2019. Ces questions aideront les étudiants à construire leurs concepts autour de l'entrepôt de données et les aideront à réussir l'entretien.
Partie 1 - Questions d'entrevue d'entrepôt de données (de base)
Cette première partie couvre les questions et réponses d'entrevue de base de l'entrepôt de données
1. Qu'est-ce que l'entrepôt de données?
Répondre:
Un entrepôt de données est un domaine de configuration des données. L'inspiration pour la construction Un centre de distribution d'informations est que les informations d'entreprise sont régulièrement dispersées transversalement sur diverses bases de données et potentiellement dans différentes configurations. En gardant à l'esprit l'objectif final d'obtenir un ensemble de données, il est important d'accéder à ces bases de données hétérogènes, d'acquérir des cotes et des extrémités de données fractionnaires de chacune d'entre elles, puis de définir ensemble les cotes et les extrémités pour créer un image générale
2. Systèmes opérationnels d'entrepôt de données?
Répondre:
Le système opérationnel de l'entrepôt de données met rapidement en évidence les capacités de l'entreprise et continue généralement de fonctionner dans une condition d'enregistrement OLTP (Online Exchange Preparing). Les bases de données liées à ces applications sont nécessaires pour aider un grand nombre d'échanges une fois par jour. Des bases de données régulièrement opérationnelles doivent être remplies aussi rapidement que prévu dans les circonstances. Les méthodologies pour étendre l'exécution incluent le maintien de ces magasins d'informations opérationnelles centrant peu la base de données sur un territoire ou une application commerciale particulière
3. Différence entre un système d'exploitation et un système d'entrepôt de données?
Répondre:
Le système opérationnel dépend de l'environnement tandis que le système d'entrepôt de données dépend de la disponibilité du contenu de la base de données et de sa taille pour le traitement. Les coûts du système d'exploitation étaient coûteux pour stocker et distribuer les données, tandis qu'un système d'entrepôt de données est moins coûteux et stocke les données collectées électroniquement.
4. Application du système d'entreposage de données?
Répondre:
Cohérence et qualité des données: le système d'entrepôt de données est cohérent et rentable pour diverses industries pour la collecte de leurs données client via diverses ressources
Réduction des coûts: un système d'entrepôt de données réduit les coûts en stockant toutes les données collectées électroniquement dans un entrepôt de données
Accessibilité: les données d'un système d'entrepôt de données peuvent avoir facilement accès aux données de temps à autre pour améliorer les activités et les rapports.
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5. Expliquez l'architecture de l'entrepôt de données?
Répondre:
L'architecture de l'entrepôt de données est basée sur un système de gestion de base de données relationnelle. Dans l'architecture d'entrepôt de données, les données opérationnelles et le traitement sont complètement séparés du traitement d'entrepôt de données. Ce référentiel central d'informations est entouré d'un certain nombre de composants clés conçus pour rendre l'ensemble de l'environnement fonctionnel, gérable et accessible à la fois par les systèmes opérationnels qui fournissent les données dans l'entrepôt et par les outils de requête et d'analyse de l'utilisateur final. 
6. Quel est le concept de transformation des données dans un entrepôt de données?
Répondre:
Dans un entrepôt de données, le concept de transformation de données est une extraction de données du système d'exploitation et la mise dans un format approprié pour l'application d'informations dans un entrepôt de données. Suppression des données indésirables des bases de données opérationnelles. Conversion en noms et définitions de données communs. Calcul des résumés et des données dérivées. Établir des valeurs par défaut pour les données manquantes. Prise en charge des modifications de la définition des données source.
7. Développez EIS dans la technologie d'entrepôt de données et informez-vous à ce sujet.
Répondre:
Systèmes d'information exécutifs: Les outils sont utilisés pour transformer les informations et les présenter aux utilisateurs de manière significative et utilisable. Ils prennent en charge des techniques analytiques avancées
Et l'exploration de données de forme libre, permettant aux utilisateurs de transformer facilement des données en informations. Les outils EIS ont tendance à fournir à leurs utilisateurs un résumé de haut niveau des principales mesures de performance pour soutenir la prise de décision.
8. Développez OLAP dans la technologie d'entrepôt de données et expliquez?
Répondre:
Traitement des analyses en ligne: ces outils sont basés sur des concepts de base de données multidimensionnelle et permettent à un utilisateur sophistiqué d'analyser les données à l'aide de vues élaborées, multidimensionnelles et complexes. Les applications métier typiques de ces outils incluent les performances et la rentabilité des produits, l'efficacité d'un programme de vente ou d'une campagne marketing, la prévision des ventes et la planification des capacités. Ces outils supposent que les données sont organisées dans un modèle multidimensionnel, qui est pris en charge par une base de données multidimensionnelle spéciale ou par une base de données relationnelle conçue pour activer les propriétés multidimensionnelles.
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9. Qu'est-ce que l'exploration de données?
Répondre:
L'exploration de données peut être définie comme le processus consistant à découvrir de nouvelles corrélations, modèles et tendances significatifs en creusant (extrayant) de grandes quantités de données stockées dans un entrepôt, en utilisant l'intelligence artificielle (IA) et / ou des techniques statistiques / mathématiques. L'attraction principale de l'exploration de données est sa capacité à construire des modèles prédictifs plutôt que rétrospectifs. L'utilisation de l'exploration de données pour créer des modèles prédictifs pour la prise de décision présente plusieurs avantages.
10. Nommez certains outils d'exploration de données utilisés dans le système d'entrepôt de données?
Répondre
Orange Data mining, environnement logiciel R, WEKA Data Mining, RapidMiner, KNIME.
11. Qu'est-ce que la visualisation des données?
Répondre:
Les entrepôts de données provoquent une augmentation de la popularité des techniques de visualisation des données pour regarder les données. La visualisation des données n'est pas une classe d'outils distincte; il s'agit plutôt d'une méthode de présentation de la sortie de tous les outils tels qu'Orange Data Mining, environnement logiciel R, WEKA Data Mining, etc. de manière à ce que l'ensemble du problème et / ou de la solution (par exemple, le résultat d'un requête multidimensionnelle, ou le résultat de l'exploration de données) est clairement visible pour les experts du domaine et même les observateurs occasionnels.
12. Nommez des outils de visualisation des données pour présenter des rapports de données?
Répondre:
Tableau, ZingChart, Tibco Spotfire, Google Chart, Sigma Plot, Mini Tab
Partie 2 - Questions d'entrevue de l'entrepôt de données (avancé)
Jetons maintenant un œil aux questions et réponses avancées de l'entrepôt de données
13. Expliquez en bref Data Mart?
Répondre:
Un magasin de données est un concept dans un entrepôt de données pour le partitionnement des données de magasin de l'industrie spécifique. Un magasin de données peut être un ensemble de données dénormalisées, résumées ou agrégées. L'analyse du magasin de données incorpore différentes techniques comme OLAP ou l'exploration de données. Tous ces types de data marts sont appelés data marts dépendants car leur contenu de données provient de l'entrepôt de données.
14. Quelles sont les langues utilisées dans le nettoyage des données?
Répondre:
R - Langage de programmation, SQL - Langage de requête de structure, Macros Excel avancées.
15. Comment allez-vous effectuer la transformation des données dans la plate-forme d'entrepôt de données?
Répondre:
Les données seront transférées par différents outils de base de données tels que les outils MySQL, MS-Access Tools, ces outils sont connectés à un serveur tel que SQL Server, Oracle Server. Après avoir configuré l'environnement en utilisant SQL avec la prise en charge du langage de script Shell, vous pourrez transférer les données vers le système d'entrepôt de données.
16. Quelles sont les techniques utilisées dans la transformation des données?
Répondre:
SQL: Structured Query Language est principalement utilisé pour la transformation des données. En utilisant une commande SELECT du langage de requête Structure et du langage de script shell, la commande SCP et SSH est utilisée pour se connecter au serveur d'entrepôt de données pour la transformation des données.
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17. Quels sont les outils disponibles utilisés pour la transformation des données?
Répondre:
Outils MySQL tels que MySQL Workbench, MySQL Server, MySQL Clients, MySQL Installer, MySQL Connector, MySQL Migration Tool Kit, MySQL Query Browser, MySQL Administrator, MySQL System Tray Monitor
18. Comment appelez-vous le schéma d'entrepôt de données?
Répondre:
Le schéma d'entrepôt de données est appelé schéma en étoile.
19. Quels sont les avantages d'un système d'entrepôt de données en intelligence d'affaires?
Répondre:
Le système d'entrepôt de données bénéficie grandement de l'intelligence d'affaires en traitant le rapport de vente. Ce rapport de vente peut être collecté à partir de différentes sources et stocké dans un entrepôt de données pour des analyses et des rapports afin de comprendre l'entreprise et son amélioration. Pour l'amélioration des ventes d'un entrepôt de données d'entreprise, la technologie est essentielle.
20. Quelle est l'application d'une plate-forme d'entrepôt de données dans l'industrie des soins de santé?
Répondre:
Le système d'entrepôt de données est très bénéfique dans l'industrie des soins de santé en traitant l'analyse génomique et protéomique. Ce rapport peut être collecté auprès de différentes sources de patients et stocké dans un entrepôt de données à des fins d'analyse et de rapport pour comprendre la maladie et son amélioration. Pour un meilleur médicament et l'amélioration d'un médicament, la technologie de l'entrepôt de données est essentielle.
21. Comment un médecin peut-il bénéficier des technologies d'entrepôt de données?
Répondre:
Le système d'entrepôt de données est très bénéfique dans l'industrie hospitalière en traitant le rapport des patients. Ce rapport patient peut être collecté à partir de différentes sources et stocké dans un entrepôt de données pour comprendre la maladie et comprendre le patient affecté et son amélioration. Pour l'amélioration et l'amélioration des maladies des patients, la technologie d'entrepôt de données de traitement est essentielle pour stocker les rapports et suivre les rapports.
22. Quelle est l'application d'une plate-forme d'entrepôt de données en science politique?
Répondre:
Le système d'entrepôt de données bénéficie grandement de la science politique pour le traitement, le suivi des preuves d'identité et la catégorisation de l'inscription des données électorales. Ce rapport électoral peut être collecté à partir de différentes sources de cabine électorale et stocké dans un entrepôt de données à des fins d'analyse et de rapport pour comprendre le nombre de votes et sélectionner le parti à diriger. Pour des raisons économiques, l'amélioration d'une technologie d'entrepôt de données par pays est essentielle.
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23. Comment un leader politique peut-il bénéficier des technologies d'entrepôt de données?
Répondre:
Le système d'entrepôt de données bénéficie grandement à l'industrie politique en traitant le rapport des électeurs. Ce rapport d'électeur peut être collecté auprès de différentes sources et stocké dans un entrepôt de données. Pour les membres, la performance et l'amélioration de la technologie de l'entrepôt de données économiques sont essentielles pour stocker les rapports et suivre les rapports pour la gestion des risques, la gestion de la fraude, les installations à fournir dans tout le pays
24. Comment le secteur bancaire peut-il bénéficier des technologies d'entrepôt de données?
Répondre:
Le système d'entrepôt de données est très bénéfique dans le secteur bancaire en traitant les actions, rapport d'investissement. Ce rapport financier peut être collecté à partir de différentes sources et stocké dans un entrepôt de données. Pour les investisseurs partage la performance et l'amélioration de la croissance financière. La technologie d'entrepôt de données est essentielle pour stocker les rapports et suivre les rapports pour la gestion des risques, la gestion de la fraude et pour fournir la carte de crédit du prêt afin de susciter plus d'intérêt pour le secteur bancaire et l'industrie.
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Ceci a été un guide pour la liste des questions et réponses d'entrevue de l'entrepôt de données afin que le candidat puisse réprimer ces questions d'entrevue de l'entrepôt de données facilement. Dans cet article, nous avons compilé l'ensemble des questions d'entrevue de l'entrepôt de données pour vous faciliter la tâche lors d'une entrevue. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus -
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