डेटा वेयरहाउसिंग - साक्षात्कार प्रश्न

प्रिय पाठकों, ये Data Warehousing Interview Questions विशेष रूप से आपको उन प्रश्नों की प्रकृति से परिचित कराने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिनके विषय के लिए आपके साक्षात्कार के दौरान सामना हो सकता है Data Warehousing।

Q: Define data warehouse?

A : डेटा वेयरहाउस एक विषय उन्मुख, एकीकृत, समय-संस्करण और डेटा का गैर-संग्रहणीय संग्रह है जो प्रबंधन की निर्णय लेने की प्रक्रिया का समर्थन करता है।

Q: What does subject-oriented data warehouse signify?

A : विषय उन्मुख यह दर्शाता है कि डेटा वेयरहाउस किसी विशेष विषय जैसे उत्पाद, ग्राहक, बिक्री, आदि के बारे में जानकारी संग्रहीत करता है।

Q: List any five applications of data warehouse.

A : कुछ अनुप्रयोगों में वित्तीय सेवाएँ, बैंकिंग सेवाएँ, ग्राहक वस्तुएँ, खुदरा क्षेत्र, नियंत्रित विनिर्माण शामिल हैं।

Q: What do OLAP and OLTP stand for?

A : OLAP इसके लिए एक संक्षिप्त नाम है Online Analytical Processing और OLTP ऑनलाइन ट्रांसेक्शनल प्रोसेसिंग का एक संक्षिप्त रूप है।

Q: What is the very basic difference between data warehouse and operational databases?

A : एक डेटा वेयरहाउस में ऐतिहासिक जानकारी होती है जो व्यवसाय के विश्लेषण के लिए उपलब्ध कराई जाती है जबकि एक परिचालन डेटाबेस में वर्तमान जानकारी होती है जो व्यवसाय को चलाने के लिए आवश्यक होती है।

Q: List the Schema that a data warehouse system can implements.

A : एक डेटा वेयरहाउस स्टार स्कीमा, स्नोफ्लेक स्कीमा और तथ्य नक्षत्र स्कीमा को लागू कर सकता है।

Q: What is Data Warehousing?

A : डेटा वेयरहाउसिंग डेटा वेयरहाउस के निर्माण और उपयोग की प्रक्रिया है।

Q: List the process that are involved in Data Warehousing.

A : डेटा वेयरहाउसिंग में डेटा सफाई, डेटा एकीकरण और डेटा समेकन शामिल हैं।

Q: List the functions of data warehouse tools and utilities.

A : डेटा वेयरहाउस टूल और उपयोगिताओं द्वारा किए गए कार्य डेटा एक्सट्रैक्शन, डेटा क्लीनिंग, डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन, डेटा लोडिंग और रिफ्रेशिंग हैं।

Q: What do you mean by Data Extraction?

A : डेटा निष्कर्षण का अर्थ है कई विषम स्रोतों से डेटा इकट्ठा करना।

Q: Define metadata?

A: मेटाडेटा को केवल डेटा के बारे में डेटा के रूप में परिभाषित किया गया है। दूसरे शब्दों में, हम कह सकते हैं कि मेटाडेटा संक्षेप डेटा है जो हमें विस्तृत डेटा तक ले जाता है।

Q: What does Metadata Respiratory contain?

A : मेटाडेटा श्वसन में डेटा वेयरहाउस, बिजनेस मेटाडेटा, ऑपरेशनल मेटाडेटा, ऑपरेशनल एनवायरमेंट से डेटा वेयरहाउस में मैपिंग के लिए डेटा और सारांश के लिए एल्गोरिदम शामिल हैं।

Q: How does a Data Cube help?

A: डेटा क्यूब हमें कई आयामों में डेटा का प्रतिनिधित्व करने में मदद करता है। डेटा क्यूब को आयामों और तथ्यों द्वारा परिभाषित किया गया है।

Q: Define dimension?

A : आयाम वे संस्थाएं हैं जिनके संबंध में एक उद्यम रिकॉर्ड रखता है।

Q: Explain data mart.

A: डेटा मार्ट में संगठन-व्यापी डेटा का सबसेट होता है। डेटा का यह सबसेट एक संगठन के विशिष्ट समूहों के लिए मूल्यवान है। दूसरे शब्दों में, हम कह सकते हैं कि डेटा मार्ट में किसी विशेष समूह के लिए डेटा विशिष्ट होता है।

Q: What is Virtual Warehouse?

A : ऑपरेशनल डेटा वेयरहाउस के दृश्य को वर्चुअल वेयरहाउस के रूप में जाना जाता है।

Q: List the phases involved in the data warehouse delivery process.

A : चरण आईटी रणनीति, शिक्षा, व्यवसाय मामले विश्लेषण, तकनीकी खाका, संस्करण का निर्माण, इतिहास लोड, तदर्थ क्वेरी, आवश्यकता विकास, स्वचालन और विस्तार स्कोप हैं।

Q: Define load manager.

A: एक लोड प्रबंधक प्रक्रिया को निकालने और लोड करने के लिए आवश्यक संचालन करता है। लोड मैनेजर का आकार और जटिलता डेटा वेयरहाउस से डेटा वेयरहाउस तक विशिष्ट समाधानों के बीच भिन्न होती है।

Q: Define the functions of a load manager.

A: एक लोड प्रबंधक स्रोत प्रणाली से डेटा निकालता है। तेजी से निकाले गए डेटा को अस्थायी डेटा स्टोर में लोड करें। डेटा वेयरहाउस में एक के समान संरचना में सरल परिवर्तन करें।

Q: Define a warehouse manager.

A: वेयरहाउस प्रबंधक गोदाम प्रबंधन प्रक्रिया के लिए जिम्मेदार है। वेयरहाउस प्रबंधक में थर्ड पार्टी सिस्टम सॉफ्टवेयर, सी प्रोग्राम और शेल स्क्रिप्ट शामिल हैं। वेयरहाउस प्रबंधक का आकार और जटिलता विशिष्ट समाधानों के बीच भिन्न होती है।

Q: Define the functions of a warehouse manager.

A : वेयरहाउस प्रबंधक निरंतरता और संदर्भात्मक अखंडता जांच करता है, इंडेक्स बनाता है, व्यापार विचार, आधार डेटा के खिलाफ विभाजन विचार, स्रोत डेटा को अस्थायी स्टोर में प्रकाशित डेटा वेयरहाउस में मर्ज करता है, डेटा वेयरहाउस में डेटा का बैक अप लेता है, और उस डेटा को संग्रहित करता है जो उसके जीवन के अंत तक पहुँच गया है।

Q: What is Summary Information?

A : सारांश सूचना डेटा वेयरहाउस में वह क्षेत्र है जहाँ पूर्वनिर्धारित एकत्रीकरण रखा जाता है।

Q: What does the Query Manager responsible for?

A : क्वेरी प्रबंधक उपयुक्त तालिकाओं के लिए प्रश्नों को निर्देशित करने के लिए जिम्मेदार है।

Q: List the types of OLAP server

A : OLAP सर्वर चार प्रकार के होते हैं, जैसे कि रिलेशनल OLAP, बहुआयामी OLAP, हाइब्रिड OLAP और स्पेशलाइज्ड SQL सर्वर।

Q: Which one is faster, Multidimensional OLAP or Relational OLAP?

A : बहुआयामी OLAP संबंधपरक OLAP से अधिक तेज़ है।

Q: List the functions performed by OLAP.

A : OLAP रोल-अप, ड्रिल-डाउन, स्लाइस, पासा और पिवट जैसे कार्य करता है।

Q: How many dimensions are selected in Slice operation?

A : स्लाइस ऑपरेशन के लिए केवल एक आयाम का चयन किया जाता है।

Q: How many dimensions are selected in dice operation?

A : पासा संचालन के लिए किसी दिए गए घन के लिए दो या अधिक आयामों का चयन किया जाता है।

Q: How many fact tables are there in a star schema?

A : स्टार स्कीमा में केवल एक तथ्य तालिका है।

Q: What is Normalization?

A : सामान्यीकरण डेटा को अतिरिक्त तालिकाओं में विभाजित करता है।

Q: Out of star schema and snowflake schema, whose dimension table is normalized?

A : स्नोफ्लेक स्कीमा सामान्यीकरण की अवधारणा का उपयोग करता है।

Q: What is the benefit of normalization?

A : सामान्यीकरण डेटा अतिरेक को कम करने में मदद करता है।

Q: Which language is used for defining Schema Definition?

A : डेटा माइनिंग क्वेरी लैंग्वेज (DMQL) का उपयोग स्कीमा परिभाषा के लिए किया जाता है।

Q: What language is the base of DMQL?

A : DMQL स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज (SQL) पर आधारित है।

Q: What are the reasons for partitioning?

A : प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए बैकअप रिकवरी की सहायता के लिए आसान प्रबंधन जैसे विभिन्न कारणों से विभाजन किया जाता है।

Q: What kind of costs are involved in Data Marting?

A : डेटा मार्टिंग में हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर लागत, नेटवर्क एक्सेस लागत और समय लागत शामिल है।