คำถามและคำตอบในการสัมภาษณ์คลังข้อมูล 30 อันดับแรกในปี 2565 [สำหรับผู้มีประสบการณ์และมีประสบการณ์]

คำถามสัมภาษณ์คลังข้อมูล ที่แสดงในบทความนี้จะเป็นประโยชน์สำหรับผู้ที่อยู่ในอาชีพของคลังข้อมูลและระบบธุรกิจอัจฉริยะ ด้วยแมชชีนเลิร์นนิงที่ถือกำเนิดขึ้น จำเป็นต้องมีการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกและนำผลลัพธ์ไปใช้ได้เร็วขึ้น วันเหล่านั้นหมดไปเมื่อขั้นตอนการประมวลผลข้อมูลเป็นการจัดเก็บข้อมูล การดูดซึม การดึงข้อมูล และการประมวลผล แต่เมื่อปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้น ข้อมูลดังกล่าวจำเป็นต้องได้รับการประมวลผลและแสดงผลทันที

ธุรกิจทั้งหมด เช่น การดูแลสุขภาพ, BFSI, สาธารณูปโภค และองค์กรภาครัฐหลายแห่งกำลังเปลี่ยนไปใช้คลังข้อมูลในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล ด้วยเหตุนี้ จึงมีการจ้างผู้เชี่ยวชาญที่มีความเชี่ยวชาญในคลังข้อมูลมากขึ้น เพื่อให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและให้ข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องได้ ดังนั้น คำถามสัมภาษณ์ในคลังข้อมูล จึงมี ความเกี่ยวข้องกับการถอดรหัสการสัมภาษณ์และรับความรู้ที่สำคัญได้อย่างง่ายดาย

หากคุณหลงใหลในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่และการจัดการฐานข้อมูล คลังข้อมูลก็เป็นตัวเลือกทางอาชีพที่ดีสำหรับคุณ ในบทความนี้ คุณจะได้รับ คำถามสัมภาษณ์คลังข้อมูล ที่สามารถช่วยคุณเตรียมการสัมภาษณ์ครั้งต่อไปได้ คำถามมีตั้งแต่ระดับพื้นฐานไปจนถึงระดับผู้เชี่ยวชาญ ดังนั้นทั้งมืออาชีพที่ใหม่กว่าและมีประสบการณ์จะได้รับประโยชน์จาก คำถามสัมภาษณ์คลังข้อมูล เหล่า นี้

คำถามสัมภาษณ์คลังข้อมูล

Q1: การวิเคราะห์ข้อมูลในแง่ของคลังข้อมูลคืออะไร?

Data Analytics เป็นศาสตร์ในการตรวจสอบข้อมูลดิบเพื่อสรุปข้อมูลโดยอิงจากธุรกิจ คลังข้อมูลช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้

Q2: กำหนดคลังข้อมูลตามหัวข้อหรือไม่

คลังข้อมูลเชิงหัวเรื่องจัดเก็บข้อมูลรอบจุดเฉพาะ เช่น การขาย ลูกค้า และผลิตภัณฑ์

Q3: OLAP หมายถึงอะไร และมีประเภทใดบ้าง

OLAP เป็นระบบที่ประมวลผล จัดการ และรวบรวมข้อมูลหลายมิติสำหรับการจัดการ ย่อมาจาก Online Analytical Processing

มีเซิร์ฟเวอร์ OLAP สี่ประเภทที่ระบุด้านล่าง:

• ลูกผสม OLAP
• OLAP เชิงสัมพันธ์
• เซิร์ฟเวอร์ SQL เฉพาะทาง
• OLAP หลายมิติ

Q4: OLAP และ OLTP แตกต่างกันอย่างไร

OLAP เป็นเครื่องมือซอฟต์แวร์ที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจ ในขณะที่ OLTP เป็นแอปพลิเคชันเชิงธุรกรรมที่ใช้ในสถาปัตยกรรมสามระดับ ด้านล่างนี้คือข้อแตกต่างบางประการระหว่าง OLAP และ OLTP:

Q5: OLAP ทำหน้าที่อะไร?

ฟังก์ชันหลักบางส่วนที่ดำเนินการโดย OLAP ได้แก่ Pivot, Drill-down, Roll-up, Slice และ Dice

Q6: ER Diagram คืออะไร?

ER Diagram ย่อมาจาก Entity-Relationship Diagram ที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีในฐานข้อมูล

Q7: SCD คืออะไร?

SCD ย่อมาจากมิติที่เปลี่ยนแปลงอย่างช้าๆ และใช้กับกรณีดังกล่าวที่ระเบียนเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา

Q8: กำหนดประเภทของ SCD

SCD มี 3 ประเภทดังนี้

SCD 1: บันทึกใหม่แทนที่บันทึกเดิม

SCD 2: ระเบียนใหม่ถูกเพิ่มลงในตารางไคลเอ็นต์ที่มีอยู่

SCD 3: ข้อมูลเดิมมีการเปลี่ยนแปลงเพื่อป้อนข้อมูลใหม่

Q9: Snowflake Schema คืออะไร?

Snowflake Schema เป็นสคีมาที่มีตารางมิติข้อมูลหลัก สามารถรวมมิติข้อมูลตั้งแต่หนึ่งรายการขึ้นไปในตารางไดเมนชันหลัก เป็นตารางเดียวที่สามารถรวมเข้ากับตารางข้อเท็จจริงได้

คำถามที่ 10: กำหนด Star Schema

Star Schema หมายถึงการจัดการตารางในลักษณะที่สามารถกู้คืนผลลัพธ์ได้อย่างง่ายดายในสภาพแวดล้อมของคลังข้อมูล

Q11: กำหนด BUS Schema

BUS Schema ประกอบด้วยชุดคำจำกัดความมาตรฐานและมิติที่ยืนยันแล้ว หากมีตารางข้อเท็จจริง

คำถามที่ 12: กำหนดข้อมูลเมตา

มันหมายถึงข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูล ข้อมูลเมตาประกอบด้วยรายละเอียดต่างๆ เช่น การเรียงลำดับฟิลด์ หลายคอลัมน์ที่ใช้ ประเภทข้อมูลของฟิลด์ ความกว้างที่จำกัด และความกว้างคงที่

Q13: กำหนดมิติข้อมูลหลัก

Core Dimension คือตารางไดเมนชันที่ใช้เป็นหลักสำหรับดาต้ามาร์ทหรือตารางแฟคท์เดียว

Q14: กำหนดลูปในคลังข้อมูล

ลูปเหล่านี้มีอยู่ระหว่างตารางในคลังข้อมูล หากมีการวนซ้ำระหว่างตาราง การสร้างแบบสอบถามจะใช้เวลามากขึ้นและสร้างความลึกลับ ดังนั้นจึงแนะนำเสมอเพื่อหลีกเลี่ยงการวนซ้ำระหว่างตาราง

Q15: อธิบาย XMLA

XMLA เรียกว่า XML สำหรับการวิเคราะห์ ซึ่งมีวิธีการมาตรฐานในการเข้าถึงข้อมูลจาก OLAP การทำเหมืองข้อมูล และแหล่งข้อมูลอื่นๆ ที่มีอยู่ในอินเทอร์เน็ต เป็นโปรโตคอลการเข้าถึงวัตถุอย่างง่ายซึ่งใช้วิธีการค้นพบและดำเนินการ วิธีการค้นพบจะดึงข้อมูลจากอินเทอร์เน็ต และวิธีการดำเนินการจะใช้เพื่อเรียกใช้แอปพลิเคชันกับแหล่งข้อมูลต่างๆ

อ่าน: คำถามสัมภาษณ์วิทยาศาสตร์ข้อมูล

Q16: อธิบายความแตกต่างระหว่างฐานข้อมูลและคลังข้อมูล

ฐานข้อมูลแตกต่างจากคลังข้อมูลเนื่องจากฐานข้อมูลใช้แบบจำลองเชิงสัมพันธ์สำหรับการจัดเก็บข้อมูล ในทางตรงกันข้าม คลังข้อมูลใช้สคีมาอื่นๆ และสคีมาเริ่มต้นเป็นหนึ่งในนั้น ด้านล่างนี้คือข้อแตกต่างบางประการระหว่างฐานข้อมูลและคลังข้อมูล:

Q17: กำหนดลูกบาศก์ในคลังข้อมูล

คิวบ์ในคลังข้อมูลคือการแสดงข้อมูลหลายมิติ เนื้อหาของคิวบ์ประกอบด้วยค่าข้อมูล และขอบของคิวบ์ประกอบด้วยสมาชิกของมิติ

Q18. อธิบายประเภทของคลังข้อมูล?

คลังข้อมูลมี 3 ประเภทดังต่อไปนี้:

1. คลังข้อมูลองค์กร: ในคลังข้อมูลองค์กร ข้อมูลองค์กรจากส่วนการทำงานต่างๆ จะถูกรวมเข้าเป็นส่วนกลาง ซึ่งจะช่วยในการแยกและแปลงข้อมูล ซึ่งให้ภาพรวมโดยละเอียดของออบเจกต์ใดๆ ในตัวแบบข้อมูล
2. Operational Data Store: คลังข้อมูลนี้ช่วยให้เข้าถึงข้อมูลได้โดยตรงจากฐานข้อมูลและยังรองรับการประมวลผลธุรกรรม มันรวมข้อมูลความคมชัดจากแหล่งต่าง ๆ ซึ่งสนับสนุนการดำเนินธุรกิจต่างๆ ในภายหลัง
3. ดาต้ามาร์ท: คลังข้อมูลนี้จัดเก็บข้อมูลสำหรับพื้นที่ทำงานเฉพาะ นอกจากนี้ยังมีข้อมูลในรูปแบบของชุดย่อยซึ่งจะถูกเก็บไว้ในคลังข้อมูล ช่วยลดปริมาณข้อมูลจำนวนมากสำหรับผู้ใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและรับข้อมูลเชิงลึก

Q19: ระหว่าง OLAP หลายมิติและ OLAP เชิงสัมพันธ์ อันไหนทำงานได้เร็วกว่ากัน

OLAP แบบหลายมิติทำงานได้เร็วกว่า OLAP เชิงสัมพันธ์

1. OLAP หลายมิติ: ใน MOLAP ข้อมูลจะถูกเก็บไว้ในคิวบ์หลายมิติ การจัดเก็บข้อมูลเกิดขึ้นในรูปแบบที่เป็นกรรมสิทธิ์ เช่น ไฟล์ PowerOLAP.olp ผลิตภัณฑ์เหล่านี้เข้ากันได้กับ excel และทำให้การโต้ตอบกับข้อมูลทำได้ง่าย
2. OLAP เชิงสัมพันธ์: ในผลิตภัณฑ์ Relational OLAP สามารถเข้าถึงฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ด้วย SQL ซึ่งเป็นภาษามาตรฐานที่ใช้จัดการข้อมูลใน RDBMS ขณะดำเนินการประมวลผล จะยอมรับคำขอของไคลเอ็นต์ จากนั้นจึงแปลเป็นข้อความค้นหา SQL แล้วส่งผ่านไปยัง RDBMS

Q20: อธิบายความแตกต่างระหว่างการแบ่งกลุ่มแบบลำดับชั้นแบบแบ่งกลุ่มและการจัดกลุ่มแบบรวมกลุ่ม

ในวิธีการจัดกลุ่มตามลำดับชั้นแบบ agglomerative คลัสเตอร์จะได้รับการอ่านจากล่างขึ้นบน ซึ่งหมายความว่าโปรแกรมจะอ่านองค์ประกอบย่อยก่อนแล้วจึงอ่านพาเรนต์ ในทางกลับกัน การแบ่งกลุ่มแบบลำดับชั้นแบบแบ่งกลุ่มใช้วิธีการจากบนลงล่าง ซึ่งข้อมูลที่ระดับพาเรนต์จะถูกอ่านก่อนแล้วจึงค่อยอ่านที่ระดับย่อย

ในเมธอดแบบลำดับชั้น Agglomerative ออบเจ็กต์มีอยู่ และแต่ละอ็อบเจ็กต์จะสร้างคลัสเตอร์ของมัน และคลัสเตอร์ทั้งหมดเหล่านี้รวมกันเป็นคลัสเตอร์ขนาดใหญ่ วิธีนี้ส่วนใหญ่ประกอบด้วยการรวมอย่างต่อเนื่องที่เกิดขึ้นจนกระทั่งมีการสร้างคลัสเตอร์ขนาดใหญ่เพียงกลุ่มเดียว ในขณะที่วิธีการจัดกลุ่มแบบแบ่งส่วน การแบ่งกลุ่มจะเกิดขึ้น คลัสเตอร์หลักจะถูกแบ่งออกเป็นคลัสเตอร์ที่เล็กกว่า การแบ่งกลุ่มนี้จะดำเนินต่อไปจนกว่าแต่ละคลัสเตอร์จะประกอบด้วยวัตถุเดียว

เรียนรู้เพิ่มเติม: Data Science Vs Data Mining: ความแตกต่างระหว่าง Data Science & Data Mining

Q21: วิธีกิ้งก่าในคลังข้อมูลคืออะไร?

Chameleon คือวิธีการจัดกลุ่มแบบลำดับชั้นในคลังข้อมูล วิธีนี้ใช้ได้กับกราฟแบบกระจายที่ประกอบด้วยโหนดและขอบ โหนดเหล่านี้แสดงรายการข้อมูล และขอบแสดงถึงน้ำหนัก ด้วยการนำเสนอนี้ คุณสามารถสร้างและเข้าถึงชุดข้อมูลได้อย่างง่ายดายเพื่อเอาชนะข้อบกพร่องของวิธีการที่มีอยู่ วิธีการทำงานในสองขั้นตอน:

• ในระยะแรก กราฟจะถูกแบ่งส่วนโดยที่รายการข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็นกลุ่มย่อยจำนวนมาก
• ในระยะที่สอง มีการค้นหาคลัสเตอร์ของแท้ที่สามารถรวมกับคลัสเตอร์ย่อยอื่นๆ ที่สร้างขึ้นในระยะแรกได้

คำถามที่ 22: แผนการดำเนินการคืออะไร และเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพใช้แนวทางใดระหว่างแผนการดำเนินการ

แผนการดำเนินการคือแผนที่ใช้โดยเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อเลือกขั้นตอนต่างๆ ร่วมกันสำหรับการดำเนินการสืบค้น SQL ตัวเพิ่มประสิทธิภาพจะเลือกชุดของขั้นตอนต่างๆ ที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดสำหรับการเรียกใช้แบบสอบถาม SQL เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพใช้สองวิธีในแผนการดำเนินการ กล่าวคือ อิงตามกฎและอิงตามต้นทุน

Q23: อะไรคือเครื่องมือต่างๆ ที่ใช้ใน ETL (Extraction, Transform และ Load)

ด้านล่างนี้คือรายการเครื่องมือ ETL:

• Informatica
• Oracle
• เวทีข้อมูล
• ชุมทางข้อมูล
• Ab Initio
• ช่างสร้างโกดัง

คำถามที่ 24: เมทาดาทาและพจนานุกรมข้อมูลแตกต่างกันอย่างไร

ข้อมูลเมตาอธิบายข้อมูล ประกอบด้วยข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับข้อมูล เช่น แหล่งที่มาของข้อมูล ผู้รวบรวมข้อมูล และรูปแบบข้อมูล สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในคลังข้อมูล ในอีกด้านหนึ่ง พจนานุกรมข้อมูลเป็นคำจำกัดความพื้นฐานของฐานข้อมูล พจนานุกรมข้อมูลประกอบด้วยไฟล์ที่มีอยู่ในฐานข้อมูล จำนวนเร็กคอร์ดที่มีอยู่ในแต่ละไฟล์ และข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับฟิลด์ในฐานข้อมูล

Q25: กำหนดคลังข้อมูลเสมือน

คลังข้อมูลเสมือนให้มุมมองโดยรวมของข้อมูลทั้งหมด เหมือนกับแบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะของข้อมูลเมตา และไม่มีข้อมูลในอดีต คลังข้อมูลเสมือนเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการแปลข้อมูลดิบและนำเสนอในรูปแบบที่ผู้มีอำนาจตัดสินใจใช้ ข้อมูลจะแสดงเป็นแผนที่ความหมายที่ช่วยให้ผู้ใช้ปลายทางสามารถดูข้อมูลในรูปแบบเสมือนจริงได้

อ่านเพิ่มเติม: คำถามและคำตอบสัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูล

Q26: ใช้วิธีใดในการออกแบบคลังข้อมูล

มีสองวิธีที่ใช้สำหรับการออกแบบคลังข้อมูลเป็นหลัก:

1. วิธีการ Inmon: เป็นวิธีการจากบนลงล่างซึ่งในตอนแรกคลังข้อมูลถูกสร้างขึ้น จากนั้นดาต้ามาร์ทจะถูกสร้างขึ้น ในแนวทางนี้ คลังข้อมูลทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางของโรงงานข้อมูลองค์กร และคลังข้อมูลทำหน้าที่เป็นกรอบการทำงานเชิงตรรกะ
2. วิธีการของ Kimball: เป็นแนวทางจากล่างขึ้นบนซึ่ง data mart ถูกสร้างขึ้นก่อน ดาต้ามาร์ทจะรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างคลังข้อมูลที่สมบูรณ์ การรวม data marts ที่แตกต่างกันเรียกว่าสถาปัตยกรรมบัสคลังข้อมูล

Q27: คลังข้อมูลแบบเรียลไทม์คืออะไร และมีประโยชน์อย่างไร

คลังข้อมูลตามเวลาจริงเป็นแนวคิดคลังข้อมูลที่เก็บข้อมูลแบบเรียลไทม์ทันทีที่เกิดขึ้นและทำให้พร้อมใช้งานในคลังข้อมูล

ประโยชน์ของคลังข้อมูลแบบเรียลไทม์:

• ช่วยในการตัดสินใจได้ง่าย
• มันลบหน้าต่างแบทช์
• จะช่วยแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการโหลดข้อมูลในอุดมคติ
• เสนอวิธีที่เหมาะสมที่สุดในการเรียกใช้การแปลงในฐานข้อมูล
• มีการกู้คืนข้อมูลอย่างรวดเร็ว

Q28: อธิบายสถาปัตยกรรม 3 ชั้นของวงจร ETL

วัฏจักร ETL ประกอบด้วย 3 ชั้นด้านล่าง:

1. ชั้น Staging: ชั้นนี้เก็บข้อมูลที่ดึงมาจากโครงสร้างข้อมูลหลายแบบ
2. เลเยอร์การรวมข้อมูล: ข้อมูลจากเลเยอร์การแสดงละครจะถ่ายโอนไปยังฐานข้อมูลโดยใช้เลเยอร์การรวม ข้อมูลนี้จะถูกจัดเป็นกลุ่มตามลำดับชั้น เรียกอีกอย่างว่ามิติ ผลรวม และข้อเท็จจริง มิติข้อมูลและข้อเท็จจริงรวมกันเป็นสคีมา
3. ชั้นการเข้าถึง: ผู้ใช้ปลายทางเข้าถึงข้อมูลผ่านชั้นการเข้าถึงและทำการวิเคราะห์ข้อมูล

Q29: การล้างข้อมูลคืออะไร?

การล้างข้อมูลเป็นวิธีการลบข้อมูลออกจากการจัดเก็บข้อมูลอย่างถาวร ต่างจากการลบข้อมูล เนื่องจากการลบข้อมูลจะลบข้อมูลชั่วคราวเท่านั้น ในขณะที่การล้างข้อมูลจะลบข้อมูลออกอย่างถาวร และพื้นที่ว่างจะถูกใช้เพื่อวัตถุประสงค์อื่น การล้างข้อมูลใช้วิธีต่างๆ ข้อมูลที่ล้างแล้วสามารถเก็บถาวรได้หากจำเป็น

Q30: กำหนดขั้นตอนการทดสอบในโครงการ

การทดสอบ ETL ประกอบด้วยห้าขั้นตอนดังที่กล่าวไว้ด้านล่าง:

1. ข้อกำหนดและการระบุแหล่งข้อมูล
2. การเก็บข้อมูล
3. การใช้ตรรกะทางธุรกิจ
4. การสร้างและเผยแพร่ข้อมูล
5. การรายงาน

ดูเพิ่มเติมที่: Data Science vs Big Data: ความแตกต่างระหว่าง Data Science & Big Data

สรุป

คำถามเหล่านี้เป็น คำถามสัมภาษณ์ Data Warehouse ที่ ถามบ่อยที่สุด ซึ่งจะช่วยคุณในการเตรียมการสัมภาษณ์ครั้งต่อไปอย่างแน่นอน หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับคลังข้อมูล คุณสามารถไป ที่ upGrad และรับความรู้เชิงลึกเพิ่มเติม คุณสามารถค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่จะช่วยคุณในการทำความเข้าใจ คำถามสัมภาษณ์คลังข้อมูล ได้อย่างถูกต้อง

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดูโปรแกรม Executive PG ของ IIIT-B & upGrad ใน Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1 -on-1 พร้อมที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ