Introdução às perguntas e respostas da entrevista no data warehouse
Um data warehouse é um domínio de configuração de dados. Para a construção de um centro de distribuição de informações, as informações corporativas espalham-se regularmente por vários bancos de dados em várias configurações. O Data Warehouse nada mais é do que coletar dados de diferentes fontes e fornecer uma organização para fazer relatórios e análises dos dados necessários, tendo em mente que o objetivo é obter os dados apropriados. Para esses dados, é importante ter esses bancos de dados heterogêneos. Os dados que foram fornecidos pelo Data Warehouse em um formato de apresentação que pode ser denominado de inteligência de negócios ou que ajuda o usuário na tomada de decisões com as idéias de negócios relevantes.
Abaixo está a lista das principais perguntas e respostas da entrevista em data warehouse:
Preparando-se para uma entrevista de emprego em um Data Warehouse. Tenho certeza de que deseja conhecer as perguntas e respostas mais comuns da entrevista para o data warehouse de 2019, que o ajudarão a realizar a entrevista com facilidade. para 2018 em seu resgate.
Neste artigo Perguntas de entrevista do data warehouse, apresentaremos as 24 perguntas mais importantes e usadas com mais frequência, atualizadas para 2019. Essas perguntas ajudarão os alunos a desenvolver seus conceitos em torno do data warehouse e ajudá-los a aceitar a entrevista.
Parte 1 - Perguntas da entrevista no data warehouse (básico)
Esta primeira parte abrange as perguntas e respostas básicas da entrevista no data warehouse
1. O que é o armazém de dados?
Responda:
Um data warehouse é um domínio de configuração de dados. A inspiração para a construção de um centro de distribuição de informações é que as informações corporativas são regularmente espalhadas transversalmente em vários bancos de dados e potencialmente em várias configurações. Tendo em mente o objetivo final de obter um total de dados, é importante acessar esses bancos de dados heterogêneos, adquirir probabilidades e fins de dados fracionários de cada um deles e, em seguida, configurar as probabilidades e fins para criar um imagem geral
2. Sistemas operacionais de data warehouse?
Responda:
O sistema operacional do data warehouse fornece um alerta imediato sobre as capacidades de negócios e geralmente continua em execução em uma condição de registro de preparação para troca on-line (OLTP). Os bancos de dados relacionados a esses aplicativos são necessários para ajudar um número amplo de trocas uma vez por dia. Os bancos de dados operacionais regularmente são obrigados a preencher o mais rápido possível, nessas circunstâncias. As metodologias para expandir a execução incorporam manter esses armazenamentos de informações operacionais pouco centralizando o banco de dados em um território ou aplicativo comercial específico
3. Diferença entre um sistema operacional e um sistema de armazém de dados?
Responda:
O sistema operacional depende do ambiente, enquanto o sistema de armazém de dados depende da disponibilidade do conteúdo do banco de dados e de seu tamanho para processamento. Os custos do sistema operacional eram caros para armazenar e distribuir dados, enquanto um sistema de data warehouse é mais barato e armazena dados coletados eletronicamente.
4. Aplicação do sistema de data warehouse?
Responda:
Consistência e qualidade dos dados: o sistema de data warehouse é consistente e econômico para várias indústrias, para coletar os dados de seus clientes através de vários recursos
Redução de custo: um sistema de data warehouse reduz o custo armazenando todos os dados coletados eletronicamente em um data warehouse
Acessibilidade: Os dados de um sistema de armazém de dados podem ter acesso fácil aos dados periodicamente para aprimoramento e geração de relatórios de negócios.
Vamos para as próximas perguntas da entrevista no data warehouse
5. Explique sobre a arquitetura do armazém de dados?
Responda:
A arquitetura do armazém de dados é baseada em um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional. Na arquitetura do armazém de dados, os dados operacionais e o processamento são completamente separados do processamento do armazém de dados. Esse repositório de informações central é cercado por vários componentes-chave projetados para tornar todo o ambiente funcional, gerenciável e acessível pelos sistemas operacionais que fornecem dados no armazém e por uma ferramenta de consulta e análise do usuário final. 
6. Qual é o conceito de transformação de dados em um data warehouse?
Responda:
Em um armazém de dados, o conceito de transformação de dados é uma extração de dados do sistema operacional e um formato adequado para aplicação de informações em um armazém de dados. Removendo dados indesejados de bancos de dados operacionais. Convertendo em nomes e definições de dados comuns. Cálculo de resumos e dados derivados. Estabelecendo padrões para dados ausentes. Acomodando alterações na definição de dados de origem.
7. Expanda o EIS na tecnologia de armazém de dados e Brief sobre isso.
Responda:
Sistemas de informação executiva: As ferramentas são usadas para transformar informações e apresentá-las aos usuários de maneira significativa e utilizável. Eles suportam técnicas analíticas avançadas
E exploração de dados de forma livre, permitindo que os usuários transformem dados em informações com facilidade. As ferramentas de EIS tendem a fornecer a seus usuários um resumo de alto nível das principais medidas de desempenho para apoiar a tomada de decisões.
8. Expanda OLAP na tecnologia de data warehouse e Explain?
Responda:
Processamento de análise on-line: essas ferramentas são baseadas em conceitos de banco de dados multidimensional e permitem que um usuário sofisticado analise os dados usando visualizações elaboradas, multidimensionais e complexas. Os aplicativos comerciais típicos para essas ferramentas incluem desempenho e lucratividade do produto, a eficácia de um programa de vendas ou uma campanha de marketing, previsão de vendas e planejamento de capacidade. Essas ferramentas assumem que os dados estão organizados em um modelo multidimensional, suportado por um banco de dados multidimensional especial ou por um banco de dados relacional projetado para permitir propriedades multidimensionais.
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9. O que é mineração de dados?
Responda:
A mineração de dados pode ser definida como o processo de descobrir novas correlações, padrões e tendências significativos, escavando (minerando) grandes quantidades de dados armazenados em um armazém, usando inteligência artificial (IA) e / ou técnicas estatísticas / matemáticas. A principal atração da mineração de dados é sua capacidade de criar modelos preditivos em vez de retrospectivos. O uso da mineração de dados para criar modelos preditivos para a tomada de decisões tem vários benefícios.
10. Cite algumas ferramentas de mineração de dados usadas no sistema de data warehouse?
Responda
Mineração de dados laranja, ambiente de software R, mineração de dados WEKA, RapidMiner, KNIME.
11. O que é visualização de dados?
Responda:
Os data warehouses estão causando um aumento na popularidade das técnicas de visualização de dados para a visualização de dados. A visualização de dados não é uma classe separada de ferramentas; pelo contrário, é um método de apresentar a saída de todas as ferramentas, como Orange Data Mining, ambiente R Software, WEKA Data Mining etc. de uma maneira que todo o problema e / ou a solução (por exemplo, resultado de um relacionamento ou consulta multidimensional ou o resultado da mineração de dados) é claramente visível para especialistas em domínio e até para observadores casuais.
12. Cite algumas ferramentas de visualização de dados para apresentar relatórios de dados?
Responda:
Tableau, ZingChart, Tibco Spotfire, Google Chart, Sigma Plot, Mini Guia
Parte 2 - Perguntas da entrevista no data warehouse (avançado)
Vamos agora dar uma olhada nas perguntas e respostas avançadas da entrevista no data warehouse
13. Explique brevemente o Data Mart?
Responda:
Um data mart é um conceito em um data warehouse para particionar os dados da loja de um setor específico. Um data mart pode ser um conjunto de dados desnormalizados, resumidos ou agregados. A varredura de data mart incorpora diferentes técnicas, como OLAP ou mineração de dados. Todos esses tipos de data marts são chamados data marts dependentes porque seu conteúdo é proveniente do data warehouse.
14. Quais são os idiomas usados na limpeza de dados?
Responda:
R - Linguagem de programação, SQL - Linguagem de consulta de estrutura, Macros avançadas do Excel.
15. Como você fará a transformação de dados na plataforma de data warehouse?
Responda:
Os dados serão transferidos por diferentes ferramentas de banco de dados, como MySQL Tools, MS-Access Tools, essas ferramentas estão conectadas a um servidor como SQL Server, Oracle Server. Após a configuração do ambiente, usando o SQL com o suporte da linguagem de script do Shell, será possível transferir os dados para o sistema do armazém de dados.
16. Quais são as técnicas usadas na transformação de dados?
Responda:
SQL: Structured Query Language é usado principalmente para transformação de dados. Usando um comando SELECT da linguagem de consulta da estrutura e da linguagem de script de shell, o comando SCP e SSH é usado para conectar-se ao servidor do armazém de dados para transformação de dados.
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17. Quais são as ferramentas disponíveis usadas na transformação de dados?
Responda:
Ferramentas MySQL, como MySQL Workbench, MySQL Server, MySQL Clients, MySQL Installer, MySQL Connector, MySQL Migration Tool Kit, MySQL Query Browser, MySQL Administrator, MySQL Administrator, MySQL System Tray Monitor
18. Como você chama o esquema do armazém de dados?
Responda:
O esquema do armazém de dados é chamado como um esquema em estrela.
19. Qual é o benefício de um sistema de data warehouse em business intelligence?
Responda:
O sistema de data warehouse é muito beneficiado pela inteligência de negócios ao processar o relatório de vendas. Este relatório de vendas pode ser coletado de diferentes fontes e armazenado em um data warehouse para análise e relatórios para entender os negócios e seus aprimoramentos. Para melhorar as vendas de um data warehouse comercial, a tecnologia é essencial.
20. Qual é a aplicação de uma plataforma de data warehouse no setor de saúde?
Responda:
O sistema de data warehouse é muito beneficiado no setor de assistência médica, processando análises genômicas e proteômicas. Este relatório pode ser coletado de diferentes fontes de pacientes e armazenado em um data warehouse para análise e relatórios para entender a doença e sua melhoria. Para uma melhor droga e melhoria de uma droga, a tecnologia de data warehouse é essencial.
21. Como um médico pode se beneficiar das tecnologias de data warehouse?
Responda:
O sistema de data warehouse é muito beneficiado no setor hospitalar ao processar o relatório do paciente. Este relatório do paciente pode ser coletado de diferentes fontes e armazenado em um data warehouse para entender a doença e entender o paciente afetado e sua melhoria. Para a melhoria da doença do paciente e a melhoria na tecnologia de armazenamento de dados de tratamento é essencial para armazenar e acompanhar relatórios.
22. Qual é a aplicação de uma plataforma de data warehouse na ciência política?
Responda:
O sistema de data warehouse é muito beneficiado pela ciência política para processamento, rastreamento de prova de identificação e categorização do registro dos dados das eleições. Esse relatório de eleição pode ser coletado de diferentes fontes de cabine de eleição e armazenado em um data warehouse para análises e relatórios para entender a contagem de votos e selecionar o partido para liderança. Para melhorar a economia de um país, a tecnologia de data warehouse é essencial.
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23. Como um líder político pode se beneficiar das tecnologias de data warehouse?
Responda:
O sistema de data warehouse é muito beneficiado na indústria política ao processar o relatório do eleitor. Este relatório de eleitor pode ser coletado de diferentes fontes e armazenado em um data warehouse. Para os membros, o desempenho e a melhoria da tecnologia econômica de data warehouse são essenciais para armazenar relatórios e acompanhar relatórios de gerenciamento de riscos, gerenciamento de fraudes e instalações a serem fornecidas em todo o país
24. Como o setor bancário pode se beneficiar das tecnologias de armazenamento de dados?
Responda:
O sistema de data warehouse é muito beneficiado no setor bancário ao processar ações, relatório de investimento. Este relatório financeiro pode ser coletado de diferentes fontes e armazenado em um data warehouse. Para investidores, compartilha desempenho e melhoria no crescimento financeiro. A tecnologia de data warehouse é essencial para armazenar relatórios e acompanhar relatórios de gerenciamento de riscos, gerenciamento de fraudes e fornecer cartão de crédito para empréstimos, a fim de obter mais interesse no suporte ao setor bancário e ao setor.
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Este foi um guia para as Perguntas e Respostas da Entrevista da Lista de Data Warehouse, para que o candidato possa reprimir essas Perguntas da Entrevista do Data Warehouse facilmente. Neste artigo, compilamos todo o conjunto de perguntas da entrevista do data warehouse para facilitar a entrevista. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais -
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