Introduktion till datalagerintervjufrågor och svar
Ett datalager är en domän för installation av data. För att bygga ett informationsdistributionscenter som företagsinformation regelbundet sprids över olika databaser i olika konfigurationer. Data Warehouse är inget annat än att det samlar in uppgifterna från olika källor och tillhandahåller en organisation för att göra rapporter och analys av nödvändig data, med tanke på att målet är att få rätt data. För dessa data är det viktigt att ha dessa heterogena databaser. Uppgifterna som tillhandahålls av Data Warehouse i ett sådant presentationsformat att data kan benämnas vara affärsintelligens eller som hjälper användaren att fatta beslut om relevanta affärsidéer.
Nedan är listan över de bästa datalagerintervjufrågor och svar:
Förbereder för en jobbintervju i ett datalager. Jag är säker på att du vill veta de vanligaste intervjuerna för datavarehus från 2019 Frågor och svar som hjälper dig att knäcka datalagerintervjuet med lätthet. för 2018 till din räddning.
I den här artikelvaran Intervjufråga-artikeln kommer vi att presentera 24 viktigaste och ofta använda datalagerintervjufrågor uppdaterade för 2019. Dessa frågor kommer att hjälpa eleverna att bygga sina koncept runt Datavaruhuset och hjälpa dem att få intervjun.
Del 1 - Intervjufrågor för datalager (grundläggande)
Den första delen omfattar grundläggande intervallfrågor och svar på datalager
1. Vad är datalageret?
Svar:
Ett datalager är en domän för installation av data. Inspirationen för att bygga ett informationsdistributionscenter är att företagsinformation regelbundet sprids över olika databaser och eventuellt i olika konfigurationer. Tänk på slutmålet för att få en total uppsättning data, det är viktigt att komma till dessa heterogena databaser, skaffa odds och slut på bråkdata från var och en av dem, och sedan sätta ihop oddsen och slutarna för att skapa en allmän bild
2. Operativsystem för datalager?
Svar:
Operativsystemet för datalager ger ett snabbt fokus på affärskapacitet och fortsätter ofta att köra i ett OLTP-registreringsförhållande. Databaserna relaterade till dessa applikationer krävs för att hjälpa ett expansivt antal utbyten en gång om dagen. Regelbundna operativa databaser krävs för att fylla i så snabbt som man kan förvänta sig under omständigheterna. Metoder för att utvidga exekveringen innefattar att hålla dessa operativa informationslagrar lite centrerade databasen på ett visst affärsområde eller applikation
3. Skillnad mellan ett operativsystem och ett datalagersystem?
Svar:
Det operativa systemet beror på miljön medan datalagringssystemet beror på tillgängligheten för databasinnehåll och dess storlek för bearbetning. Operativa systemkostnader var dyra att lagra och distribuera data medan ett datalagringssystem är billigare och lagra elektroniskt insamlade data.
4. Tillämpning av datalagringssystem?
Svar:
Konsekvent och kvalitet på data: Datalagringssystemet är konsekvent och kostnadseffektivt för olika branscher för att samla in sina kunddata genom olika resurser
Kostnadsminskning: Ett datalagringssystem minskar kostnaderna genom att lagra all elektroniskt insamlad data i ett datalager
Tillgänglighet: En datalagringssystemdata kan ha enkel åtkomst till data då och då för förbättringar och rapportering av företag.
Låt oss gå till nästa datavarehusintervjufrågor
5. Förklara datalagerarkitektur?
Svar:
Datalagerarkitekturen är baserad på ett relationsdatabashanteringssystem. I datalagerarkitekturen är operativa data och bearbetning helt separata från datalagerhantering. Detta centrala informationsförråd omges av ett antal nyckelkomponenter som är utformade för att göra hela miljön funktionell, hanterbar och tillgänglig av både de operativa system som skaffar data in i lagret och av en fråga- och analysverktyg för slutanvändare. 
6. Vad är begreppet datatransformation i ett datalager?
Svar:
I ett datalager är datatransformationskoncept en utvinning av data från operativsystemet och att sätta i ett lämpligt format för informationsapplikation i ett datalager. Ta bort oönskade data från operativa databaser. Konvertering till vanliga datanamn och definitioner. Beräkna sammanfattningar och härledda data. Upprätta standardvärden för saknade data. Inkluderar definition av källdata.
7. Utöka EIS i datalagertekniken och kortfattat om det.
Svar:
Executive Informationssystem: Verktygen används för att transformera information och presentera informationen för användarna på ett meningsfullt och användbart sätt. De stöder avancerade analytiska tekniker
Och friutformad dataförsök, så att användare enkelt kan omvandla data till information. EIS-verktyg tenderar att ge sina användare en sammanfattning på hög nivå av viktiga resultatåtgärder för att stödja beslutsfattandet.
8. Utöka OLAP i datalagerteknik och förklara?
Svar:
Online Analytics-bearbetning: Dessa verktyg är baserade på begrepp i multidimensionell databas och tillåter en sofistikerad användare att analysera data med hjälp av detaljerade, flerdimensionella och komplexa vyer. Typiska affärsapplikationer för dessa verktyg inkluderar produktprestanda och lönsamhet, effektiviteten hos ett säljprogram eller en marknadsföringskampanj, försäljningsprognoser och kapacitetsplanering. Dessa verktyg antar att uppgifterna är organiserade i en flerdimensionell modell, som stöds av en speciell flerdimensionell databas eller av en relationsdatabas utformad för att möjliggöra flerdimensionella egenskaper.
Låt oss gå till nästa datavarehusintervjufrågor
9. Vad är data mining?
Svar:
Data mining kan definieras som processen för att upptäcka meningsfull ny korrelation, mönster och trender genom att gräva (bryta) stora mängder data lagrade i ett lager med hjälp av artificiell intelligens (AI) och / eller statistiska / matematiska tekniker. Den viktigaste attraktionen för data mining är dess förmåga att bygga prediktiva snarare än retrospektiva modeller. Att använda data mining för att bygga prediktiva modeller för beslutsfattande har flera fördelar.
10. Namnge några data mining-verktyg som används i datalagersystemet?
Svar
Orange Data mining, R-programvara Miljö, WEKA Data Mining, RapidMiner, KNIME.
11. Vad är datavisualisering?
Svar:
Datalager orsakar en ökning av populariteten för datavisualiseringstekniker för att titta på data. Datavisualisering är inte en separat klass av verktyg; snarare är det en metod att presentera utdata från alla verktyg i t.ex. Orange Data Mining, R Software miljö, WEKA Data Mining etc. .. ett sätt som hela problemet och / eller lösningen (t.ex. ett resultat av en relation eller multidimensionell fråga, eller resultatet av data mining) är tydligt synligt för domänsexperter och till och med tillfälliga observatörer.
12. Namnge några datavisualiseringsverktyg för att presentera datarapporter?
Svar:
Tableau, ZingChart, Tibco Spotfire, Google Chart, Sigma Plot, Mini Tab
Del 2 - Intervjufrågor för datalager (avancerat)
Låt oss nu titta på det avancerade datavaruhuset Intervjufrågor och svar
13. Förklara i korthet Data Mart?
Svar:
En datamart är ett koncept i ett datalager för att dela upp butiksdata från den specifika industrin. En datamart kan vara en uppsättning denormaliserade, sammanfattade eller aggregerade data. Data mart scan innehåller olika tekniker som OLAP eller data mining. Alla dessa typer av datamarter kallas beroende datamarter eftersom deras datainnehåll kommer från datalageret.
14. Vilka språk används i datarengöring?
Svar:
R - Programmeringsspråk, SQL– Structure Query Language, Advance Excel Macros.
15. Hur kommer du att göra dataomvandling i datalagerplattformen?
Svar:
Data kommer att överföras av olika databasverktyg som MySQL Tools, MS-Access Tools. Dessa verktyg är anslutna till en server som SQL Server, Oracle Server. Efter att ha installerat miljön genom att använda SQL med stöd av Shell skriptspråk kommer att kunna överföra data till datalagringssystemet.
16. Vilka tekniker används vid datatransformation?
Svar:
SQL: Structured Query Language används huvudsakligen för datatransformation. Genom att använda ett SELECT-kommando för struktursfrågespråk och från skalskriptspråk används SCP och SSH-kommando för att ansluta till datavarehusservern för datatransformation.
Låt oss gå till nästa datavarehusintervjufrågor
17. Vilka är de tillgängliga verktygen som används i datatransformation?
Svar:
MySQL-verktyg 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. Vad kallar du datalagerschema?
Svar:
Datalagerschema kallas som ett stjärnschema.
19. Vad är fördelen med ett datalagringssystem för affärsinformation?
Svar:
Datavarehussystem drar mycket nytta av affärsintelligens genom att hantera säljrapport. Denna försäljningsrapport kan samlas in från olika källor och lagras i ett datalager för analys och rapportering för att förstå verksamheten och dess förbättring. För försäljningsförbättring av ett affärsdatallager är teknik nödvändig.
20. Vad är tillämpningen av en datalagerplattform i sjukvårdsindustrin?
Svar:
Datalagringssystem drar mycket nytta av inom hälsovårdsindustrin genom att bearbeta genomisk och proteomisk analys. Denna rapport kan samlas in från olika källor för patienter och lagras i ett datalager för analys och rapportering för att förstå sjukdomen och dess förbättring. För bättre läkemedel och förbättring av ett läkemedel är datalagerteknologi nödvändig.
21. Hur kan en läkare dra nytta av datalagerteknologier?
Svar:
Datalagringssystem är mycket fördelaktigt i sjukhusindustrin genom att behandla patientrapporten. Denna patientrapport kan samlas in från olika källor och lagras i ett datalager för att förstå sjukdomen och förstå patienten som drabbats och dess förbättring. För förbättring och förbättring av patientsjukdomar i behandlingsdata är lagerteknik avgörande för att lagra rapporter och spåra rapporter.
22. Vad är tillämpningen av en datalagerplattform i statsvetenskap?
Svar:
Datalagersystemet har mycket nytta av statsvetenskap för behandling, ID-bevisspårning och kategorisering av registrering av valdata. Denna valrapport kan samlas in från olika källor för valbås och lagras i ett datalager för analys och rapportering för att förstå antalet röster och välja parti för ledarskap. För ekonomi är det viktigt att förbättra ett datalagerteknik för ett land.
Låt oss gå till nästa datavarehusintervjufrågor
23. Hur kan en politisk ledare dra nytta av datalagerteknologier?
Svar:
Datavarehussystemet är mycket fördelaktigt i den politiska industrin genom att behandla väljarrapporten. Denna väljarrapport kan samlas in från olika källor och lagras i ett datalager. För medlemmar är prestanda och förbättring av teknisk datalagerteknik avgörande för att lagra rapporter och spåra rapporter för riskhantering, bedrägerihantering, anläggningar som ska tillhandahållas över hela landet
24. Hur kan banksektorn dra nytta av datalagerteknologier?
Svar:
Datalagringssystem är mycket fördelaktigt i bankbranschen genom att bearbeta aktier, investeringsrapport. Denna finansiella rapport kan samlas in från olika källor och lagras i ett datalager. För investerare aktier prestanda och förbättring av finansiell tillväxt. Datalagerteknologi är avgörande för att lagra rapporter och spåra rapporter för riskhantering, bedrägerihantering och för att ge lånets kreditkort för att få mer intresse för stöd till banksektorn och industrin.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till Lista över datavaruhusintervjufrågor och svar så att kandidaten enkelt kan slå samman dessa datalagerintervjufrågor. I den här artikeln har vi sammanställt alla uppsättningar av datavarehusintervjufrågor för att göra det enkelt för dig i en intervju. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Tio största misstag av investeringsbanker i en intervju
- Introduktion av kraftfulla Excel-makron
- 8 underbara steg för att hålla sig lugn under en jobbintervju
- Topp 5 mest användbara SSAS-intervjufrågor och svar
- 13 Fantastiska databas testa intervjufrågor och svar