Las 30 principales preguntas y respuestas de entrevistas de almacenamiento de datos en 2022 [para principiantes y experimentados]

Las preguntas de la entrevista del almacén de datos enumeradas en este artículo serán útiles para aquellos que están en la carrera del almacén de datos y la inteligencia empresarial. Con la llegada del aprendizaje automático, es necesario analizar un gran volumen de datos para obtener información e implementar resultados más rápido. Esos días quedaron atrás cuando los pasos de procesamiento de datos eran el almacenamiento, la asimilación, la obtención y el procesamiento de datos. Pero a medida que aumenta el volumen de datos, dichos datos deben procesarse y mostrar resultados instantáneos.

Todas las empresas, como atención médica, BFSI, servicios públicos y muchas organizaciones gubernamentales, están cambiando al almacén de datos en la ciencia de datos. Como resultado de esto, se contrata a más profesionales con experiencia en el almacén de datos para que puedan analizar los grandes volúmenes de datos y proporcionar información relevante. Por lo tanto, las preguntas de la entrevista del almacén de datos se vuelven pertinentes para descifrar fácilmente las entrevistas y obtener conocimientos importantes.

Si le apasiona manejar datos masivos y administrar bases de datos, entonces un almacén de datos es una excelente opción profesional para usted. En este artículo, obtendrá las preguntas de la entrevista del almacén de datos que pueden ayudarlo con la preparación de su próxima entrevista. Las preguntas van desde el nivel básico hasta el nivel experto, por lo que tanto los profesionales nuevos como los experimentados se beneficiarán de estas preguntas de la entrevista del almacén de datos .

Preguntas de la entrevista de almacén de datos

P1: ¿Qué es el análisis de datos en términos de un almacén de datos?

El análisis de datos es la ciencia para verificar datos sin procesar para sacar conclusiones de los datos impulsadas por el negocio. El almacén de datos permite el análisis de datos.

P2: ¿Defina un almacén de datos orientado a temas?

Los almacenes de datos orientados a temas almacenan datos en torno a un punto específico, como ventas, clientes y productos.

P3: ¿Qué significa OLAP y cuáles son sus tipos?

OLAP es un sistema que procesa, gestiona y recopila datos multidimensionales para la gestión. Significa procesamiento analítico en línea.

Hay cuatro tipos de servidores OLAP que se detallan a continuación:

• OLAP híbrido
• OLAP relacional
• Servidores SQL especializados
• OLAP multidimensional

P4: ¿Cuál es la diferencia entre OLAP y OLTP?

OLAP es una herramienta de software utilizada para el análisis de datos que ayuda en las decisiones comerciales, mientras que OLTP es una aplicación orientada a transacciones que se utiliza en una arquitectura de tres niveles. A continuación se muestran algunas de las diferencias entre OLAP y OLTP:

P5: ¿Qué funciones realiza OLAP?

Algunas de las funciones principales realizadas por OLAP son Pivote, Drill-down, Roll-up, Slice y Dice.

P6: ¿Qué es el Diagrama ER?

Diagrama ER significa Diagrama de relación de entidad que muestra las interrelaciones entre las entidades en la base de datos.

P7: ¿Qué es SCD?

SCD significa dimensiones que cambian lentamente, y se aplica a los casos en los que los registros cambian con el tiempo.

P8: Defina los tipos de SCD.

Hay 3 tipos de SCD como se indica a continuación:

SCD 1: El nuevo registro reemplaza al registro original.

SCD 2: el nuevo registro se agrega a la tabla de clientes existente

SCD 3: Los datos originales obtienen cambios para ingresar nuevos datos.

P9: ¿Qué es un esquema de copo de nieve?

Snowflake Schema es un esquema que tiene una tabla de dimensiones primaria. Se pueden unir una o más dimensiones en la tabla de dimensiones principal. Es la única tabla que puede unirse a la tabla de hechos.

P 10: Defina el esquema en estrella.

Star Schema se refiere a la gestión de la tabla de manera que los resultados puedan recuperarse fácilmente en el entorno del almacén de datos.

P11: Definir esquema de BUS.

El esquema BUS incluye el conjunto de definición estandarizada y dimensión confirmada si hay una tabla de hechos.

P 12: Definir metadatos.

Se refiere a datos sobre los datos. Los metadatos consisten en detalles como el orden de los campos, varias columnas utilizadas, tipos de datos de los campos, ancho limitado y ancho fijo.

P13: Defina la dimensión central.

Core Dimension es una tabla de dimensiones que se utiliza principalmente para data mart o una tabla de hechos única.

P14: Defina los bucles en el almacén de datos.

Estos bucles existen entre las tablas del almacén de datos. Si hay bucles entre las tablas, la generación de consultas lleva más tiempo y crea un enigma. Por lo tanto, siempre se recomienda evitar bucles entre las tablas.

P15: Explique XMLA.

XMLA se denomina XML para análisis, que ofrece el método estándar para acceder a datos de OLAP, minería de datos y otras fuentes de datos disponibles en Internet. Es un protocolo simple de acceso a objetos que utiliza los métodos de descubrimiento y ejecución. El método de descubrimiento recupera los datos de Internet y el método de ejecución se utiliza para ejecutar aplicaciones en diferentes fuentes de datos.

Leer: Preguntas de la entrevista de ciencia de datos

P16: Explique las diferencias entre la base de datos y el almacén de datos.

Una base de datos es diferente del almacén de datos ya que la base de datos utiliza el modelo relacional para el almacenamiento de datos. Por el contrario, el almacén de datos utiliza otros esquemas y el esquema de inicio es uno de ellos. A continuación se presentan algunas de las diferencias entre una base de datos y un almacén de datos:

P17: Defina el Cubo en el almacén de datos.

Los cubos en un almacén de datos son la representación de datos multidimensionales. El cuerpo del cubo consta de valores de datos y el borde del cubo contiene miembros de dimensión.

P18. ¿Explicar los tipos de un almacén de datos?

El almacén de datos es de los siguientes 3 tipos:

1. Almacén de datos empresarial: en el almacén de datos empresarial, los datos organizativos de varias áreas funcionales se fusionan de forma centralizada. Esto ayuda en la extracción y transformación de datos, lo que proporciona una descripción detallada de cualquier objeto en el modelo de datos.
2. Almacén de datos operativos: este almacén de datos ayuda a acceder a los datos directamente desde la base de datos y también admite el procesamiento de transacciones. Integra datos de contraste de diferentes fuentes, lo que respalda varias operaciones comerciales posteriores.
3. Data Mart: este almacén de datos almacena los datos de un área funcional específica. Además, contiene los datos en forma de subconjuntos, que luego se almacenan en el almacén de datos. Reduce el gran volumen de datos para que los usuarios los analicen de manera eficiente y obtengan información.

P19: Entre OLAP multidimensional y OLAP relacional, ¿cuál funciona más rápido?

OLAP multidimensional funciona más rápido que OLAP relacional.

1. OLAP multidimensional: en MOLAP, los datos se almacenan en el cubo multidimensional. El almacenamiento de los datos ocurre en formatos propietarios como el archivo PowerOLAP.olp. Estos productos son compatibles con Excel y facilitan las interacciones de datos.
2. OLAP relacional: en los productos OLAP relacionales, se puede acceder a la base de datos relacional con SQL, que es un lenguaje estándar utilizado para manipular datos en RDBMS. Mientras realiza el procesamiento, acepta las solicitudes del cliente, que luego se traducen en consultas SQL y luego se pasan al RDBMS.

P20: Explique las diferencias entre el agrupamiento jerárquico divisivo y el agrupamiento aglomerativo.

En el método de agrupamiento jerárquico aglomerativo, los grupos se leen de abajo hacia arriba, lo que significa que el programa lee primero el subcomponente y luego el principal. Por otro lado, el agrupamiento jerárquico divisivo utiliza el enfoque de arriba hacia abajo en el que los datos en el nivel principal se leen primero y luego en el nivel secundario.

En el método jerárquico Aglomerativo, los objetos están presentes, y cada objeto construye su grupo, y todos estos grupos juntos forman un grupo grande. Este método consiste principalmente en la fusión continua que se produce hasta que se crea un solo grupo grande, mientras que en el método de agrupación en clústeres divisivo, se produce la división de los grupos. El clúster principal se divide en clústeres más pequeños. Esta división de grupos continúa hasta que cada grupo consta de un solo objeto.

Más información: Ciencia de datos frente a minería de datos: diferencia entre ciencia de datos y minería de datos

P21: ¿Qué es el método camaleónico en un almacén de datos?

Chameleon es el método de agrupación jerárquica en el almacén de datos. Este método funciona en el gráfico disperso que consta de nodos y bordes. Estos nodos representan los elementos de datos y los bordes representan los pesos. Con esta representación, los conjuntos de datos se pueden crear y acceder con facilidad, superando las deficiencias de los métodos existentes. El método funciona en dos fases:

• En la primera fase, el gráfico se divide como parte de la cual los elementos de datos se dividen en muchos subgrupos.
• En la segunda fase, se buscan los clústeres genuinos que luego pueden combinarse con otros subclústeres creados en la primera fase.

P22: ¿Cuál es el plan de ejecución y qué enfoque utiliza el optimizador durante el plan de ejecución?

El plan de ejecución es el plan utilizado por el optimizador para elegir la combinación de pasos para la ejecución de consultas SQL. El optimizador selecciona la combinación de pasos más eficiente para ejecutar las consultas SQL. El optimizador utiliza los dos enfoques en el plan de ejecución, es decir, basado en reglas y basado en costos.

P23: ¿Cuáles son las diferentes herramientas utilizadas en ETL (Extracción, Transformación y Carga)?

A continuación se muestra la lista de herramientas ETL:

• Informática
• Oráculo
• Etapa de Datos
• Unión de datos
• Ab Initio
• constructor de almacenes

P24: ¿En qué se diferencian los diccionarios de datos y metadatos?

Los metadatos describen los datos. Contiene toda la información sobre los datos, como la fuente de los datos, quién los recopiló y el formato de los datos. Es crucial comprender la información sobre los datos almacenados en los almacenes de datos. Por otro lado, un diccionario de datos es la definición básica de la base de datos. El diccionario de datos consta de los archivos que están presentes en la base de datos, el recuento de registros presentes en cada archivo y toda la información sobre los campos en la base de datos.

P25: Defina el almacén de datos virtual.

Un almacén de datos virtual ofrece una vista colectiva de los datos completos. Es como el modelo de datos lógicos de los Metadatos, y no tiene datos históricos. Un almacén de datos virtual es la mejor manera de traducir datos sin procesar y presentarlos de tal forma que sean utilizados por los tomadores de decisiones. Los datos se representan como un mapa semántico que permite a los usuarios finales ver los datos en forma virtualizada.

Lea también: Preguntas y respuestas de la entrevista del analista de datos

P26: ¿Qué enfoques se utilizan para diseñar el almacén de datos?

Existen principalmente dos enfoques utilizados para el diseño del almacén de datos:

1. Enfoque de Inmon: es el enfoque de arriba hacia abajo en el que primero se crea el almacén de datos y luego se construyen los data marts. En este enfoque, el almacén de datos actúa como el centro de la fábrica de información corporativa y el almacén de datos actúa como un marco lógico.
2. Enfoque de Kimball: es el enfoque de abajo hacia arriba en el que primero se crea el data mart. Luego, el data mart se integra para formar el almacén de datos completo. La integración de diferentes data marts se denomina arquitectura de bus de almacén de datos.

P27: ¿Qué es un almacén de datos en tiempo real y cuáles son sus ventajas?

Un almacén de datos en tiempo real es el concepto de almacén de datos que captura datos en tiempo real tan pronto como ocurren y los pone a disposición en el almacén de datos.

Beneficios de un almacén de datos en tiempo real:

• Ayuda en la fácil toma de decisiones.
• Elimina la ventana de lote.
• Resuelve el problema relacionado con la carga de datos ideal.
• Ofrece una forma optimizada de ejecutar las transformaciones en la base de datos.
• Ofrece una rápida recuperación de datos.

P28: Explique la arquitectura de 3 capas del ciclo ETL.

El ciclo ETL consta de 3 capas debajo:

1. Capa de ensayo: esta capa almacena los datos extraídos de múltiples estructuras de datos.
2. Capa de integración de datos: los datos de la capa de preparación se transfieren a la base de datos con la ayuda de la capa de integración. Luego, estos datos se organizan en grupos jerárquicos, también llamados dimensiones, agregados y hechos. Las dimensiones y los hechos juntos forman el esquema.
3. Capa de acceso: los usuarios finales acceden a los datos a través de la capa de acceso y realizan el análisis de datos.

P29: ¿Qué es la depuración de datos?

La depuración de datos es el método de eliminación permanente de datos del almacenamiento de datos. Es diferente de la eliminación de datos, ya que la eliminación de datos solo elimina los datos temporalmente, mientras que la depuración de datos elimina los datos de forma permanente y el espacio libre se utiliza para otros fines. La depuración de datos emplea diferentes métodos. Los datos purgados se pueden archivar si es necesario.

P30: Defina las fases de prueba en un proyecto.

La prueba ETL consta de cinco etapas, como se menciona a continuación:

1. Identificación de requisitos y fuentes de datos
2. Adquisición de datos
3. Implementación de la lógica de negocios.
4. Creación y publicación de datos
5. Informes

Consulte también: Data Science vs Big Data: diferencia entre Data Science y Big Data

Resumiendo

Estas fueron las preguntas más frecuentes de la entrevista del almacén de datos que seguramente lo ayudarán con la preparación de su próxima entrevista. Si desea obtener más información sobre el almacenamiento de datos, puede visitar upGrad y obtener un conocimiento más profundo. Puede encontrar información relevante que lo ayudará a comprender correctamente las preguntas de la entrevista del almacén de datos .

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