Хранение данных - вопросы для интервью

A : Хранилище данных - это предметно-ориентированный, интегрированный, изменяющийся во времени и энергонезависимый набор данных, который поддерживает процесс принятия решений руководством.

A : Субъектно-ориентированный означает, что в хранилище данных хранится информация о конкретной теме, такой как продукт, клиент, продажи и т. Д.

A : Некоторые приложения включают финансовые услуги, банковские услуги, потребительские товары, розничный сектор, контролируемое производство.

A : OLAP - это аббревиатура от Online Analytical Processing и OLTP - это аббревиатура от Online Transactional Processing.

A : Хранилище данных содержит историческую информацию, которая доступна для анализа бизнеса, тогда как оперативная база данных содержит текущую информацию, необходимую для ведения бизнеса.

A : Хранилище данных может реализовывать звездообразную схему, схему снежинки и схему созвездия фактов.

A : Хранилище данных - это процесс создания и использования хранилища данных.

A : Хранилище данных включает в себя очистку данных, интеграцию данных и консолидацию данных.

A : Функции, выполняемые инструментом и утилитами хранилища данных: извлечение данных, очистка данных, преобразование данных, загрузка и обновление данных.

A : Извлечение данных означает сбор данных из нескольких разнородных источников.

A: Метаданные просто определяются как данные о данных. Другими словами, мы можем сказать, что метаданные - это обобщенные данные, которые приводят нас к подробным данным.

A : Дыхательные метаданные содержат определение хранилища данных, бизнес-метаданные, операционные метаданные, данные для отображения из операционной среды в хранилище данных и алгоритмы для обобщения.

A: Куб данных помогает нам представлять данные в нескольких измерениях. Куб данных определяется измерениями и фактами.

A : Измерения - это объекты, в отношении которых предприятие ведет записи.

A: Витрина данных содержит подмножество данных всей организации. Это подмножество данных ценно для определенных групп организации. Другими словами, мы можем сказать, что витрина данных содержит данные, относящиеся к определенной группе.

A : Представление оперативного хранилища данных известно как виртуальное хранилище.

A : Этапы: ИТ-стратегия, образование, анализ бизнес-модели, технический план, сборка версии, загрузка истории, специальный запрос, эволюция требований, автоматизация и расширение области действия.

A: Диспетчер загрузки выполняет операции, необходимые для извлечения и загрузки процесса. Размер и сложность диспетчера нагрузки варьируется в зависимости от конкретных решений от хранилища данных до хранилища данных.

A: Диспетчер загрузки извлекает данные из исходной системы. Быстрая загрузка извлеченных данных во временное хранилище данных. Выполните простые преобразования в структуру, аналогичную той, что есть в хранилище данных.

A: Управляющий складом отвечает за процесс управления складом. Менеджер склада состоит из стороннего системного программного обеспечения, программ на языке C и сценариев оболочки. Размер и сложность менеджера склада варьируется в зависимости от конкретного решения.

A : Менеджер хранилища выполняет проверки согласованности и ссылочной целостности, создает индексы, бизнес-представления, разделяет представления на основе базовых данных, преобразует и объединяет исходные данные во временное хранилище в опубликованное хранилище данных, выполняет резервное копирование данных в хранилище данных, и архивирует данные, срок хранения которых истек.

A : Сводная информация - это область в хранилище данных, где хранятся предопределенные агрегаты.

A : Менеджер запросов отвечает за направление запросов к подходящим таблицам.

A : Существует четыре типа серверов OLAP, а именно реляционный OLAP, многомерный OLAP, гибридный OLAP и специализированные серверы SQL.

A : Многомерный OLAP быстрее, чем реляционный OLAP.

A : OLAP выполняет такие функции, как сворачивание, детализация, фрагмент, игра в кости и поворот.

A : Для операции среза выбрано только одно измерение.

A : Для работы в кости выбрано два или более измерения для данного куба.

A : В звездообразной схеме есть только одна таблица фактов.

A : Нормализация разбивает данные на дополнительные таблицы.

A : Схема снежинки использует концепцию нормализации.

A : Нормализация помогает уменьшить избыточность данных.

A : Язык запросов интеллектуального анализа данных (DMQL) используется для определения схемы.

A : DMQL основан на языке структурированных запросов (SQL).

A : Разделение выполняется по разным причинам, например, для простоты управления, восстановления резервных копий и повышения производительности.

A : Маршрутизация данных включает стоимость оборудования и программного обеспечения, стоимость доступа к сети и временные затраты.