Top 20 der beliebtesten Interviewfragen und Antworten zur Datenmodellierung [Für Anfänger und Erfahrene]

Data Science ist eines der lukrativsten Berufsfelder auf dem aktuellen Arbeitsmarkt. Und mit zunehmender Konkurrenz werden auch Vorstellungsgespräche von Tag zu Tag innovativer. Arbeitgeber möchten das konzeptionelle Wissen und das praktische Verständnis der Kandidaten für relevante Themen und Technologietools testen. In diesem Blog werden wir einige relevante Fragen für Vorstellungsgespräche zur Datenmodellierung diskutieren, damit Sie einen überzeugenden ersten Eindruck hinterlassen können!

Die wichtigsten Fragen und Antworten in Vorstellungsgesprächen zur Datenmodellierung

Hier sind 20 Interviewfragen zur Datenmodellierung zusammen mit den Beispielantworten, die Sie durch die Anfänger-, Mittelstufen- und Fortgeschrittenenstufen des Themas führen.

1. Was ist Datenmodellierung? Listen Sie die Arten von Datenmodellen auf.

Bei der Datenmodellierung wird eine Darstellung (oder ein Modell) der verfügbaren Daten erstellt und in einer Datenbank gespeichert.

Ein Datenmodell umfasst Entitäten (wie Kunden, Produkte, Hersteller und Verkäufer), die zu Objekten und Attributen führen, die Benutzer verfolgen möchten. Beispielsweise ist ein Kundenname ein Attribut der Kundenentität. Diese Details nehmen ferner die Form einer Tabelle in einer Datenbank an.

Es gibt drei grundlegende Arten von Datenmodellen, nämlich:

• Konzeptionell: Datenarchitekten und Geschäftsbeteiligte erstellen dieses Modell, um Geschäftskonzepte zu organisieren, einzugrenzen und zu definieren. Es bestimmt, was ein System enthalten sollte.
• Logisch: Dieses von Datenarchitekten und Business-Analysten zusammengestellte Modell bildet die technischen Regeln und Datenstrukturen ab und bestimmt so die Implementierung des Systems unabhängig von einem Datenbankmanagementsystem oder DBMS.
• Physisch: Datenbankarchitekten und -entwickler erstellen dieses Modell, um zu beschreiben, wie das System mit einem bestimmten DBMS funktionieren soll.

2. Was ist eine Tabelle? Erklären Sie Fakten und Faktentabelle.

Eine Tabelle enthält Daten in Zeilen (horizontale Ausrichtung) und Spalten (vertikale Ausrichtung). Zeilen werden auch als Datensätze oder Tupel bezeichnet, während Spalten als Felder bezeichnet werden können.

Ein Fakt sind quantitative Daten wie „Nettoumsatz“ oder „fälliger Betrag“. Eine Faktentabelle speichert numerische Daten sowie einige Attribute aus Dimensionstabellen.

3. Was meinen Sie mit (i) Dimension (ii) Granularität (iv) Datensparsität (v) Hashing (v) Datenbankverwaltungssystem?

(i) Dimensionen repräsentieren qualitative Daten wie Klasse und Produkt. Daher verfügt eine Maßtabelle mit Produktdaten über Attribute wie Produktkategorie, Produktname usw.

(ii) Granularität bezieht sich auf die Informationsebene, die in einer Tabelle gespeichert ist. Sie kann hoch oder niedrig sein, wobei die Tabellen Daten auf Transaktionsebene bzw. Faktentabellen enthalten.

(iii) Data Sparsity bedeutet die Anzahl leerer Zellen in einer Datenbank. Mit anderen Worten, es gibt an, wie viele Daten wir für eine bestimmte Entität oder Dimension im Datenmodell haben. Unzureichende Informationen führen zu großen Datenbanken, da mehr Platz benötigt wird, um die Aggregationen zu speichern.

(iv) Die Hash-Technik hilft bei der Suche nach Indexwerten zum Abrufen gewünschter Daten. Es wird verwendet, um mit Hilfe von Indexstrukturen den direkten Standort von Datensätzen zu berechnen.

(v) Ein Datenbankmanagementsystem (DBMS) ist eine Software, die eine Gruppe von Programmen zum Manipulieren der Datenbank umfasst. Sein Hauptzweck ist das Speichern und Abrufen von Benutzerdaten.

4. Normalisierung definieren. Was ist seine Aufgabe?

Die Normalisierungstechnik unterteilt größere Tabellen in kleinere und verbindet sie mit unterschiedlichen Beziehungen. Es organisiert Tabellen in einer Weise, die die Abhängigkeit und Redundanz der Daten minimiert.

Es kann fünf Arten von Normalisierungen geben, nämlich:

• Erste Normalform
• Zweite Normalform
• Dritte Normalform
• Boyce-Codd vierte Normalform
• Fünfte Normalform

5. Welchen Nutzen hat die Denormalisierung bei der Datenmodellierung?

Die Denormalisierung wird verwendet, um ein Data Warehouse aufzubauen, insbesondere in Situationen mit umfangreicher Beteiligung von Tabellen. Diese Strategie wird auf einer zuvor normalisierten Datenbank verwendet.

6. Erläutern Sie die Unterschiede zwischen Primärschlüssel, zusammengesetztem Primärschlüssel, Fremdschlüssel und Ersatzschlüssel.

Ein Primärschlüssel ist eine tragende Säule in jeder Datentabelle. Es bezeichnet eine Spalte oder eine Gruppe von Spalten und lässt Sie die Zeilen einer Tabelle identifizieren. Der Primärschlüsselwert darf nicht null sein. Wenn mehr als eine Spalte als Teil des Primärschlüssels angewendet wird, wird dies als zusammengesetzter Primärschlüssel bezeichnet.

Andererseits ist ein Fremdschlüssel eine Gruppe von Attributen, mit der Sie übergeordnete und untergeordnete Tabellen verknüpfen können. Der Fremdschlüsselwert in der untergeordneten Tabelle wird als Primärschlüsselwert in der übergeordneten Tabelle referenziert.

Ein Ersatzschlüssel wird verwendet, um jeden Datensatz in Situationen zu identifizieren, in denen die Benutzer keinen natürlichen Primärschlüssel haben. Dieser künstliche Schlüssel wird typischerweise als Ganzzahl dargestellt und verleiht den in der Tabelle enthaltenen Daten keine Bedeutung.

7. Vergleichen Sie das OLTP-System mit dem OLAP-Prozess.

OLTP ist ein Online-Transaktionssystem, das sich auf herkömmliche Datenbanken stützt, um Geschäftsvorgänge in Echtzeit durchzuführen. Die OLTP-Datenbank verfügt über normalisierte Tabellen, und die Antwortzeit liegt normalerweise innerhalb von Millisekunden.

Umgekehrt ist OLAP ein Online-Prozess, der für die Datenanalyse und den Abruf gedacht ist. Es ist für die Analyse großer Mengen von Geschäftskennzahlen nach Kategorie und Attributen konzipiert. Im Gegensatz zu OLTP verwendet OLAP ein Data Warehouse, nicht normalisierte Tabellen und arbeitet mit einer Reaktionszeit von Sekunden bis Minuten.

8. Listen Sie die standardmäßigen Datenbankschemadesigns auf.

Ein Schema ist ein Diagramm oder eine Darstellung von Datenbeziehungen und -strukturen. Bei der Datenmodellierung gibt es zwei Schemadesigns, nämlich das Sternschema und das Schneeflockenschema.

• Ein Sternschema besteht aus einer zentralen Faktentabelle und mehreren damit verbundenen Dimensionstabellen. Der Primärschlüssel der Dimensionstabellen ist ein Fremdschlüssel in der Faktentabelle.
• Ein Schneeflockenschema hat die gleiche Faktentabelle wie das Sternschema, jedoch auf einer höheren Normalisierungsebene. Die Dimensionstabellen sind normalisiert oder haben mehrere Ebenen, was einer Schneeflocke ähnelt.

9. Erklären Sie diskrete und kontinuierliche Daten.

Diskrete Daten sind endlich und definiert, wie Geschlecht, Telefonnummern usw. Andererseits ändern sich kontinuierliche Daten in geordneter Weise; zum Beispiel Alter, Temperatur usw.

10. Was sind Sequenzclustering- und Zeitreihenalgorithmen?

Ein Sequenz-Clustering-Algorithmus sammelt:

• Sequenzen von Daten mit Ereignissen und
• Verwandte oder ähnliche Pfade.

Zeitreihenalgorithmen sagen kontinuierliche Werte in Datentabellen voraus. Beispielsweise kann es die Umsatz- und Gewinnzahlen basierend auf der Mitarbeiterleistung im Laufe der Zeit prognostizieren.

Nachdem Sie Ihre Grundlagen aufgefrischt haben, finden Sie hier zehn weitere häufig gestellte Fragen zur Datenmodellierung für Ihre Praxis!

11. Beschreiben Sie den Prozess des Data Warehousing.

Data Warehousing verbindet und verwaltet Rohdaten aus heterogenen Quellen. Dieser Datenerfassungs- und Analyseprozess ermöglicht es Unternehmen, aussagekräftige Erkenntnisse von verschiedenen Standorten an einem Ort zu erhalten, der den Kern von Business Intelligence bildet.

12. Was sind die Hauptunterschiede zwischen einem Data Mart und einem Data Warehouse?

Ein Data Mart ermöglicht taktische Entscheidungen für das Unternehmenswachstum, indem er sich auf einen einzelnen Geschäftsbereich konzentriert und einem Bottom-up-Modell folgt. Andererseits erleichtert ein Data Warehouse die strategische Entscheidungsfindung, indem es mehrere Bereiche und Datenquellen betont und einen Top-Down-Ansatz verfolgt.

13. Nennen Sie die Arten kritischer Beziehungen, die in Datenmodellen zu finden sind.

Kritische Beziehungen können kategorisiert werden in:

• Identifizieren: Verbindet übergeordnete und untergeordnete Tabellen mit einer dicken Linie. Die Referenzspalte der untergeordneten Tabelle ist Teil des Primärschlüssels.
• Nicht identifizierend: Die Tabellen sind durch eine gepunktete Linie verbunden, was bedeutet, dass die Referenzspalte der untergeordneten Tabelle kein Teil des Primärschlüssels ist.
• Sef-rekursiv: Eine eigenständige Spalte der Tabelle ist in einer rekursiven Beziehung mit dem Primärschlüssel verbunden.

14. Auf welche häufigen Fehler stoßen Sie beim Modellieren von Daten?

Es kann schwierig werden, umfassende Datenmodelle zu erstellen. Die Wahrscheinlichkeit eines Scheiterns steigt auch, wenn die Tabellen mehr als 200 umfassen. Es ist auch wichtig, dass der Datenmodellierer über angemessene, praktikable Kenntnisse der Geschäftsmission verfügt. Sonst laufen die Datenmodelle Gefahr, aus dem Ruder zu laufen.

Ein weiteres Problem sind unnötige Ersatzschlüssel. Sie dürfen nicht sparsam eingesetzt werden, sondern nur dann, wenn natürliche Schlüssel die Rolle des Primärschlüssels nicht erfüllen können.

Es können auch Situationen unangemessener Denormalisierung auftreten, in denen die Aufrechterhaltung der Datenredundanz zu einer erheblichen Herausforderung werden kann.

15. Diskutieren Sie hierarchische DBMS. Was sind die Nachteile dieses Datenmodells?

Ein hierarchisches DBMS speichert Daten in baumartigen Strukturen. Das Format verwendet die Eltern-Kind-Beziehung, bei der ein Elternteil viele Kinder haben kann, aber ein Kind nur einen Elternteil haben kann.

Zu den Nachteilen dieses Modells gehören:

• Mangel an Flexibilität und Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Geschäftsanforderungen;
• Probleme in der abteilungsübergreifenden, behördenübergreifenden und vertikalen Kommunikation;
• Probleme der Uneinheitlichkeit in Daten.

16. Beschreiben Sie zwei Arten von Datenmodellierungstechniken.

Entity-Relationship (ER) und Unified Modeling Language (UML) sind die beiden Standardtechniken zur Datenmodellierung.

ER wird in der Softwareentwicklung verwendet, um Datenmodelle oder Diagramme von Informationssystemen zu erstellen. UML ist eine Allzwecksprache für die Datenbankentwicklung und -modellierung, die bei der Visualisierung des Systemdesigns hilft.

17. Was ist eine Junk-Dimension?

Eine Junk-Dimension entsteht durch Kombinieren von Attributen mit niedriger Kardinalität (Indikatoren, boolesche Werte oder Flag-Werte) in einer Dimension. Diese Werte werden aus anderen Tabellen entfernt und dann in einer abstrakten Dimensionstabelle gruppiert oder „verworfen“, was eine Methode zum Initiieren von „Rapidly Changing Dimensions“ innerhalb von Data Warehouses ist.

18. Nennen Sie einige beliebte DBMS-Software.

MySQL, Oracle, Microsoft Access, dBase, SQLite, PostgreSQL, IBM DB2 und Microsoft SQL Server sind einige der am häufigsten verwendeten DBMS-Tools im Bereich der modernen Softwareentwicklung.

19. Was sind die Vor- und Nachteile der Datenmodellierung?

Vorteile der Verwendung von Data Mining:

• Geschäftsdaten können besser verwaltet werden, indem Attribute normalisiert und definiert werden.
• Data Mining ermöglicht die systemübergreifende Integration von Daten und reduziert Redundanzen.
• Es macht Platz für ein effizientes Datenbankdesign.
• Es ermöglicht die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit und Teamarbeit.
• Es ermöglicht einen einfachen Zugriff auf Daten.

Nachteile der Verwendung von Datenmodellierung:

• Die Datenmodellierung kann das System manchmal komplexer machen.
• Es hat eine begrenzte strukturelle Abhängigkeit.

20. Erklären Sie Data Mining und Predictive Modeling Analytics.

Data Mining ist eine multidisziplinäre Fähigkeit. Es beinhaltet die Anwendung von Wissen aus Bereichen wie Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen (ML) und Datenbanktechnologien. Hier geht es den Praktikern darum, die Geheimnisse der Daten zu lüften und bisher unbekannte Zusammenhänge aufzudecken.

Vorhersagemodellierung bezieht sich auf das Testen und Validieren von Modellen, die bestimmte Ergebnisse vorhersagen können. Dieser Prozess hat mehrere Anwendungen in KI, ML und Statistik.

Berufseinblicke für angehende Datenmodellierer

Ob Sie auf der Suche nach einem neuen Job, einer Beförderung oder einem Karrierewechsel sind, die Weiterbildung in einer relevanten Disziplin kann Ihre Einstellungschancen erheblich verbessern.

Sie sollten das Executive PG Program in Data Science von IIIT-B & upGrad in Betracht ziehen, das für Berufstätige entwickelt wurde und mehr als 10 Fallstudien und Projekte, praktische Workshops, Mentoring mit Branchenexperten und 1-zu-1 mit Branchenmentoren bietet , mehr als 400 Stunden Lern- und Arbeitsunterstützung bei Top-Unternehmen.

Damit beenden wir diese Diskussion über Datenmodellierungsjobs und Vorstellungsgespräche. Wir sind sicher, dass Ihnen die oben genannten Daten zur Modellierung von Interviewfragen und -antworten helfen werden, Ihre Problembereiche zu klären und im Vermittlungsprozess besser abzuschneiden!