Perguntas e respostas da entrevista de inteligência de negócios
Business Intelligence, nada mais é do que o termo que ajuda o usuário na tomada de decisões para administrar os negócios ou questões importantes relacionadas aos negócios. Ajuda o usuário no gerenciamento de qualquer organização para o crescimento de seus negócios. O BI ajuda o usuário a tomar a decisão que leva ao crescimento de seus negócios com a ajuda dos relatórios e dados apropriados de qualquer negócio que seja muito importante.
Abaixo estão as principais perguntas e respostas da entrevista de inteligência de negócios
Então você finalmente encontrou o emprego dos seus sonhos no Business Intelligence, mas está se perguntando como quebrar a Entrevista do Business Intelligence e quais poderiam ser as prováveis Perguntas da Entrevista do Business Intelligence. Cada entrevista é diferente e o escopo de um trabalho também é diferente. Tendo isso em mente, criamos as perguntas e respostas mais comuns da entrevista de Business Intelligence para ajudá-lo a obter sucesso em sua entrevista. Você pode facilmente resolver essas perguntas da entrevista de inteligência de negócios, que são feitas em uma entrevista
1. O que é Business Intelligence?
Responda:
O termo 'Business Intelligence' (BI) forneceu ao usuário dados e ferramentas para responder a qualquer tomada de decisão uma questão importante de uma organização; ele pode estar relacionado à administração do negócio ou parte de um negócio. Em suma, a inteligência de negócios é usada para relatar os dados especificados de qualquer empresa que são muito importantes e usar o gerenciamento mais alto de qualquer organização para tomar a decisão pelo crescimento de seus negócios. Normalmente, as decisões abaixo podem ser decididas por qualquer organização da ferramenta Business Intelligence:
• O BI é usado para determinar se uma empresa está funcionando conforme o plano.
• BI é usado para identificar quais coisas estão realmente dando errado.
• BI é usado para executar e monitorar ações corretivas.
• BI é usado para identificar as tendências atuais de seus negócios.
2. Quais são os diferentes estágios e benefícios do Business Intelligence?
Responda:
Existem cinco etapas seguintes de Business Intelligence:
Fonte de dados : trata-se de extrair dados de várias fontes de dados.
• Análise de dados : trata-se de fornecer um relatório de análise adequado, com base no conhecimento útil de uma coleção de dados.
• Suporte à tomada de decisão : está prestes a usar as informações da maneira correta. Ele sempre tem como objetivo fornecer gráfico adequado sobre eventos importantes, como controle, mudanças de mercado e baixo desempenho da equipe.
• Consciência da situação : trata-se de filtrar informações irrelevantes e definir as informações restantes no contexto dos negócios e de seu ambiente.
• Gerenciamento de riscos : está prestes a descobrir que ações corretivas podem ser tomadas ou decisões tomadas em momentos diferentes.
A seguir, estão diferentes benefícios do Business Intelligence:
• Melhorar a tomada de decisões.
• Acelere a tomada de decisão.
• Otimização de processos de negócios internos.
• Aumentar a eficiência operacional.
• Ajudar ou dirigir para novas receitas.
• Ganhar uma vantagem em termos de mercados competitivos com outro concorrente próximo.
3. Quais são as diferentes ferramentas de Business Intelligence disponíveis no mercado?
Responda:
Existem muitas ferramentas de inteligência disponíveis no mercado. Entre elas, as mais populares são:
• Oracle Business Intelligence Enterprise Edition (OBIEE)
• Cognos
• Microestratégia
SAS Business Intelligence
• Objeto de negócios
• Tableu
• Ferramenta Microsoft Business Intelligence
• Sistema Oracle Hyperion
4. O que é um universo no Business Analytics?
Responda:
O universo é uma espécie de camada semântica entre o banco de dados e a interface com o usuário ou, mais corretamente, é uma das camadas de interface entre o cliente (usuário comercial) e o data warehouse. Na verdade, define um relacionamento inteiro entre várias tabelas em um armazém de dados.
5. Defina ou liste as diferenças entre OLAP e OLTP?
Responda:
Em geral, podemos assumir que o OLTP está realmente ajudando a fornecer dados de origem em um data warehouse e o OLAP ajuda a analisar o mesmo. 
|
Sistema OLTP |
Sistema OLAP |
|
| Fonte de dados | Dados operacionais, OLTP são uma fonte original de dados. | Dados consolidados, dados OLAP vieram de vários bancos de dados OLTP. |
| Objetivo dos dados | Para qualquer tipo de tarefa comercial atual ou fundamental. | Para ajudar no planejamento futuro, na solução de problemas ou na tomada de decisões. |
| Atualização de dados | Os dados iniciados pelos usuários finais frequentemente inserem ou atualizam no banco de dados transacional. | Dados atualizados com base em um trabalho em lotes após um intervalo de tempo definido. Esse tempo pode ser menor ou mais de um dia. |
| Velocidade de processamento | Como sempre, normalmente muito rápido. | Obviamente depende da quantidade de dados. Após atualizar os dados em lote, às vezes, consultas complexas são realizadas mais de horas. Hábito comum de adicionar um índice para melhorar a velocidade. |
| Exigência de espaço | Novamente, relativamente pequeno, considerando dados históricos no estado arquivado. | Obviamente maior, pois ele precisa conter todos os dados históricos, a existência de estruturas de agregação e também exige mais índices que o OLTP. |
| Arquitetura de banco de dados | Dados normalizados, para que todas as tabelas e dados tenham um relacionamento adequado. | Normalmente, des normaliza algumas tabelas (como dimensões dos fatores). Normalmente, usava um esquema de estrela ou floco de neve. |
| Restaurar e recuperar | O backup é requisitos essenciais no OLTP, pois são dados do dia a dia; portanto, qualquer perda de dados provavelmente trará perda monetária significativa e responsabilidade legal. | Em vez de backups regulares, alguns ambientes podem considerar simplesmente recarregar os dados OLTP como um método de recuperação. |
6. O que é painel em um data warehouse?
Responda:
O painel nada mais é do que o arranjo de todos os relatórios e gráficos em uma página. Nada mais é do que a coleção de relatórios em um formato diferente que tem a mesma funcionalidade exibida na mesma página.
7. Explique a diferença entre o data warehouse e o sistema transnacional.
Responda:
| Sistema Transacional | Sistema de Data Warehouse |
| Ele normalmente foi projetado para processar dados do dia a dia, concentrando-se principalmente no processamento de transações de alto volume, em vez de nos relatórios de back-end. | Ele normalmente foi projetado para processar relatórios analíticos e subsequentes de alto volume. Também elaborou a geração de relatórios. |
| Normalmente, os processos são conduzidos, significa que uma ação depende da tarefa ou execução específica do negócio. | Na verdade, é orientado ao assunto, significa que ele carrega dados de um sistema transacional e, em seguida, é aberto para uso em qualquer tipo de relatório analítico que ajude a organização a tomar uma decisão apropriada com base nesse assunto específico. |
| Ele normalmente manipula os dados transacionais atuais. | Ele normalmente manipula dados históricos. |
| Os dados em um sistema transacional podem inserir ou atualizar ou excluir em cada tarefa. | Os dados do armazém de dados são chamados de não voláteis, o que significa que novos dados podem ser adicionados regularmente, mas, uma vez carregados, esses dados raramente são alterados. |
| Em caso de desempenho ou velocidade, devemos sempre preferir um sistema transacional para inserir, atualizar ou excluir pequenos volumes de dados. | Sempre devemos preferir o data warehouse à recuperação rápida de um volume relativamente grande de dados. |
8. Explique a tabela Fato e Dimensão com um exemplo.
Responda:
Uma tabela de fatos é a tabela central no esquema em estrela de um data warehouse. Na verdade, ele contém informações quantitativas para análise e tempo máximo para des normalizar.
Uma tabela de dimensões é uma das tabelas importantes em um esquema em estrela de um data warehouse, que armazena atributos ou dimensões que descrevem os objetos em uma tabela de fatos.
A tabela de fatos contém principalmente dois tipos de colunas. A coluna de chave estrangeira permite junções com tabelas de dimensões e as colunas principais contêm os dados que estão sendo analisados.
Exemplo: suponha que uma empresa vende produtos para clientes. Portanto, toda venda será um fato, portanto, a tabela de fatos contém essas informações como abaixo:
| ID da hora | ID do produto | Identificação do Cliente | Unidade vendida |
| 4 | 17 | 2 | 1 1 |
| 8 | 21 | 3 | 2 |
| 8 | 4 | 1 1 | 1 1 |
Agora, na tabela de fatos, há um ID do cliente, portanto, precisamos manter uma tabela de dimensão para um cliente como abaixo:
| Identificação do Cliente | Nome | Gênero | Renda | Educação | Região |
| 1 1 | SS | M | 2 | 3 | 4 |
| 2 | AC | M | 3 | 5 | 1 1 |
| 3 | SENHORA | F | 1 1 | 7 | 3 |
9. Defina ou liste as diferenças entre um esquema de floco de neve e um esquema em estrela.
Responda:
| Esquemas de floco de neve | Esquema em estrela | |
| Manutenção | Sem redundância, é mais fácil de manter. | Com dados redundantes, é menos fácil de manter. |
| Complexidade | Consulta mais complexa, portanto, menos fácil de entender. | Consulta complexa mais baixa, tão fácil de entender. |
| Desempenho da consulta | Mais chave estrangeira, mais tempo de execução da consulta. | Menor número de chave estrangeira, portanto, a execução da consulta é mais rápida em comparação com o floco de neve. |
| Utilização | É bom usar o núcleo do data warehouse para simplificar o relacionamento complexo (muitos: muitos). | Bom para Data Mart com relacionamento simples (1: 1 ou 1: muitos). |
| Tabela de dimensões | Um esquema de floco de neve pode ter mais de uma tabela de dimensões para cada dimensão. | O esquema em estrela contém apenas uma tabela de dimensão única para cada dimensão. |
| Des normalizar | A tabela de fatos está na forma des normalizada, mas a tabela de dimensões está na forma normalizada. | Fato e Dimensão, ambas as tabelas estão na forma des normalizada. |
10. Explique ou defina uma hierarquia RAGGED.
Responda:
Na verdade, a hierarquia irregular que mantém um relacionamento no caso de membro pai de pelo menos um membro da dimensão não está no nível imediatamente acima do membro. Como exemplo, se pensarmos na hierarquia geográfica e considerarmos a América do Norte como continente, ela possui um país (como os Estados Unidos), província ou estado (como a Califórnia) e cidade (como São Francisco). Mas se considerarmos a Europa, Grécia ou Atenas, ele não possui esse tipo de hierarquia. Portanto, neste exemplo, os ramos da Europa, Grécia ou Atenas descem para uma profundidade diferente, criando uma hierarquia irregular.
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