20 Pertanyaan & Jawaban Wawancara Pemodelan Data Paling Populer [Untuk Pemula & Berpengalaman]

Ilmu Data adalah salah satu bidang karir yang paling menguntungkan di pasar kerja saat ini. Dan seiring persaingan yang semakin ketat, wawancara kerja juga semakin inovatif dari hari ke hari. Pengusaha ingin menguji pengetahuan konseptual dan pemahaman praktis kandidat tentang mata pelajaran dan alat teknologi yang relevan. Di blog ini, kita akan membahas beberapa pertanyaan wawancara pemodelan data yang relevan untuk membantu Anda membuat kesan pertama yang kuat!

Pertanyaan dan Jawaban Wawancara Pemodelan Data Teratas

Berikut adalah 20 pertanyaan wawancara pemodelan data beserta contoh jawaban yang akan membawa Anda melalui topik tingkat pemula, menengah, dan lanjutan.

1. Apa itu Pemodelan Data? Sebutkan jenis-jenis model data.

Pemodelan data melibatkan pembuatan representasi (atau model) dari data yang tersedia dan menyimpannya dalam database.

Model data terdiri dari entitas (seperti pelanggan, produk, produsen, dan penjual) yang memunculkan objek dan atribut yang ingin dilacak pengguna. Misalnya, Nama Pelanggan adalah atribut dari entitas Pelanggan. Rincian ini selanjutnya mengambil bentuk tabel dalam database.

Ada tiga tipe dasar model data, yaitu:

• Konseptual: Arsitek data dan pemangku kepentingan bisnis membuat model ini untuk mengatur, ruang lingkup, dan mendefinisikan konsep bisnis. Ini menentukan apa yang harus dikandung oleh suatu sistem.
• Logis: Dikumpulkan oleh arsitek data dan analis bisnis, model ini memetakan aturan teknis dan struktur data, sehingga menentukan implementasi sistem terlepas dari sistem manajemen basis data atau DBMS.
• Fisik: Arsitek dan pengembang basis data membuat model ini untuk menggambarkan bagaimana sistem harus beroperasi dengan DBMS tertentu.

2. Apa itu Tabel? Jelaskan Fakta dan Tabel Fakta.

Tabel menyimpan data dalam baris (penjajaran horizontal) dan kolom (penjajaran vertikal). Baris juga dikenal sebagai catatan atau tupel, sedangkan kolom dapat disebut sebagai bidang.

Fakta adalah data kuantitatif seperti "penjualan bersih" atau "jumlah jatuh tempo". Tabel fakta menyimpan data numerik serta beberapa atribut dari tabel dimensi.

3. Apa yang Anda maksud dengan (i) dimensi (ii) granularity (iv) data sparsity (v) hashing (v) sistem manajemen database?

(i) Dimensi mewakili data kualitatif seperti kelas dan produk. Oleh karena itu, tabel dimensi yang berisi data produk akan memiliki atribut seperti kategori produk, nama produk, dll.

(ii) Granularity mengacu pada tingkat informasi yang disimpan dalam tabel. Itu bisa tinggi atau rendah, dengan tabel yang masing-masing berisi data tingkat transaksi dan tabel fakta.

(iii) Data sparsity berarti jumlah sel kosong dalam database. Dengan kata lain, ini menyatakan berapa banyak data yang kita miliki untuk entitas atau dimensi tertentu dalam model data. Informasi yang tidak mencukupi mengarah ke database besar karena lebih banyak ruang diperlukan untuk menyimpan agregasi.

(iv) Teknik hashing membantu mencari nilai indeks untuk mengambil data yang diinginkan. Ini digunakan untuk menghitung lokasi langsung dari catatan data dengan bantuan struktur indeks.

(v) Sistem Manajemen Basis Data (DBMS) adalah perangkat lunak yang terdiri dari sekelompok program untuk memanipulasi basis data. Tujuan utamanya adalah untuk menyimpan dan mengambil data pengguna.

4. Definisikan Normalisasi. Apa tujuannya?

Teknik normalisasi membagi tabel yang lebih besar menjadi tabel yang lebih kecil, menghubungkannya menggunakan hubungan yang berbeda. Ini mengatur tabel dengan cara yang meminimalkan ketergantungan dan redundansi data.

Ada lima jenis normalisasi, yaitu:

• Bentuk normal pertama
• Bentuk normal kedua
• Bentuk normal ketiga
• Bentuk normal keempat Boyce-Codd
• Bentuk normal kelima

5. Apa kegunaan denormalisasi dalam pemodelan data?

Denormalisasi digunakan untuk membangun gudang data, terutama dalam situasi yang memiliki keterlibatan tabel yang luas. Strategi ini digunakan pada database yang sebelumnya dinormalisasi.

6. Jelaskan perbedaan antara primary key, composite primary key, foreign key, dan surrogate key.

Kunci utama adalah andalan di setiap tabel data. Ini menunjukkan kolom atau sekelompok kolom dan memungkinkan Anda mengidentifikasi baris tabel. Nilai kunci utama tidak boleh nol. Ketika lebih dari satu kolom diterapkan sebagai bagian dari kunci utama, ini dikenal sebagai kunci primer komposit.

Di sisi lain, kunci asing adalah sekelompok atribut yang memungkinkan Anda menautkan tabel induk dan anak. Nilai kunci asing di tabel anak direferensikan sebagai nilai kunci utama di tabel induk.

Kunci pengganti digunakan untuk mengidentifikasi setiap catatan dalam situasi di mana pengguna tidak memiliki kunci primer alami. Kunci buatan ini biasanya direpresentasikan sebagai bilangan bulat dan tidak memberikan arti apa pun pada data yang terkandung dalam tabel.

7. Bandingkan sistem OLTP dengan proses OLAP.

OLTP adalah sistem transaksi online yang mengandalkan database tradisional untuk melakukan operasi bisnis secara real-time. Basis data OLTP memiliki tabel yang dinormalisasi, dan waktu respons biasanya dalam milidetik.

Sebaliknya, OLAP adalah proses online yang dimaksudkan untuk analisis dan pengambilan data. Ini dirancang untuk menganalisis volume besar ukuran bisnis berdasarkan kategori dan atribut. Tidak seperti OLTP, OLAP menggunakan gudang data, tabel yang tidak dinormalisasi dan beroperasi dengan waktu respons dari detik hingga menit.

8. Buat daftar desain skema database standar.

Skema adalah diagram atau ilustrasi hubungan dan struktur data. Ada dua desain skema dalam pemodelan data, yaitu skema bintang dan skema kepingan salju.

• Skema bintang terdiri dari tabel fakta pusat dan beberapa tabel dimensi yang terhubung dengannya. Kunci utama dari tabel dimensi adalah kunci asing dalam tabel fakta.
• Skema kepingan salju memiliki tabel fakta yang sama dengan skema bintang tetapi pada tingkat normalisasi yang lebih tinggi. Tabel dimensi dinormalisasi atau memiliki beberapa lapisan, yang menyerupai kepingan salju.

9. Menjelaskan data diskrit dan kontinu.

Data diskrit terbatas dan terdefinisi, seperti jenis kelamin, nomor telepon, dll. Di sisi lain, data terus menerus berubah secara berurutan; misalnya umur, suhu, dll.

10. Apa yang dimaksud dengan algoritma sequence clustering dan time series?

Sebuah algoritma pengelompokan urutan mengumpulkan:

• Urutan data yang memiliki peristiwa, dan
• Jalur terkait atau serupa.

Algoritme deret waktu memprediksi nilai kontinu dalam tabel data. Misalnya, dapat memperkirakan angka penjualan dan laba berdasarkan kinerja karyawan dari waktu ke waktu.

Sekarang setelah Anda memoles dasar-dasar Anda, berikut adalah sepuluh pertanyaan pemodelan data yang lebih sering diajukan untuk latihan Anda!

11. Mendeskripsikan proses data warehousing.

Data warehousing menghubungkan dan mengelola data mentah dari sumber yang heterogen. Proses pengumpulan dan analisis data ini memungkinkan perusahaan bisnis mendapatkan wawasan yang berarti dari berbagai lokasi di satu tempat, yang merupakan inti dari Business Intelligence.

12. Apa perbedaan utama antara data mart dan gudang data?

Data mart memungkinkan keputusan taktis untuk pertumbuhan bisnis dengan berfokus pada satu area bisnis dan mengikuti model bottom-up. Di sisi lain, gudang data memfasilitasi pengambilan keputusan strategis dengan menekankan beberapa area dan sumber data dan mengadopsi pendekatan top-down.

13. Sebutkan jenis hubungan kritis yang ditemukan dalam model data.

Hubungan kritis dapat dikategorikan menjadi:

• Identifikasi: Menghubungkan tabel induk dan anak dengan garis tebal. Kolom referensi tabel anak adalah bagian dari kunci utama.
• Non-identifying: Tabel dihubungkan oleh garis putus-putus, menandakan bahwa kolom referensi tabel anak bukan merupakan bagian dari kunci utama.
• Sef-rekursif: Kolom tabel yang berdiri sendiri terhubung ke kunci utama dalam hubungan rekursif.

14. Apa saja kesalahan umum yang Anda temui saat memodelkan data?

Ini bisa menjadi rumit untuk membangun model data yang luas. Peluang kegagalan juga meningkat ketika tabel berjalan lebih tinggi dari 200. Pemodel data juga harus memiliki pengetahuan yang memadai tentang misi bisnis. Jika tidak, model data berisiko rusak.

Kunci pengganti yang tidak perlu menimbulkan masalah lain. Mereka tidak boleh digunakan dengan hemat, tetapi hanya ketika kunci alami tidak dapat memenuhi peran kunci utama.

Seseorang juga dapat menghadapi situasi denormalisasi yang tidak tepat di mana mempertahankan redundansi data dapat menjadi tantangan yang cukup besar.

15. Diskusikan DBMS hierarkis. Apa kelemahan dari model data ini?

DBMS hierarkis menyimpan data dalam struktur seperti pohon. Formatnya menggunakan hubungan orang tua-anak di mana orang tua mungkin memiliki banyak anak, tetapi seorang anak hanya dapat memiliki satu orang tua.

Kekurangan dari model ini antara lain:

• Kurangnya fleksibilitas dan kemampuan beradaptasi terhadap perubahan kebutuhan bisnis;
• Isu-isu dalam komunikasi antar departemen, antar lembaga, dan vertikal;
• Masalah perpecahan dalam data.

16. Merinci dua jenis teknik pemodelan data.

Entity-Relationship (ER) dan Unified Modeling Language (UML) adalah dua teknik pemodelan data standar.

ER digunakan dalam rekayasa perangkat lunak untuk menghasilkan model data atau diagram sistem informasi. UML adalah bahasa tujuan umum untuk pengembangan dan pemodelan basis data yang membantu memvisualisasikan desain sistem.

17. Apa yang dimaksud dengan dimensi sampah?

Dimensi sampah lahir dengan menggabungkan atribut kardinalitas rendah (indikator, boolean, atau nilai flag) ke dalam satu dimensi. Nilai-nilai ini dihapus dari tabel lain dan kemudian dikelompokkan atau "dibuang" ke dalam tabel dimensi abstrak, yang merupakan metode untuk memulai 'Dimensi yang Berubah Cepat' dalam gudang data.

18. Sebutkan beberapa software DBMS yang populer.

MySQL, Oracle, Microsoft Access, dBase, SQLite, PostgreSQL, IBM DB2, dan Microsoft SQL Server adalah beberapa alat DBMS yang paling banyak digunakan di arena pengembangan perangkat lunak modern.

19. Apa keuntungan dan kerugian menggunakan pemodelan data?

Kelebihan menggunakan data mining:

• Data bisnis dapat dikelola dengan lebih baik dengan menormalkan dan mendefinisikan atribut.
• Data mining memungkinkan integrasi data di seluruh sistem dan mengurangi redundansi.
• Itu membuat jalan untuk desain database yang efisien.
• Ini memungkinkan kerja sama dan kerja tim antar departemen.
• Ini memungkinkan akses mudah ke data.

Kontra menggunakan pemodelan data:

• Pemodelan data terkadang dapat membuat sistem menjadi lebih kompleks.
• Ini memiliki ketergantungan struktural yang terbatas.

20. Menjelaskan penambangan data dan analitik pemodelan prediktif.

Penambangan data adalah keterampilan multi-disiplin. Ini melibatkan penerapan pengetahuan dari bidang-bidang seperti Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), dan Teknologi Database. Di sini, praktisi prihatin dengan mengungkap misteri data dan menemukan hubungan yang sebelumnya tidak diketahui.

Pemodelan prediktif mengacu pada pengujian dan validasi model yang dapat memprediksi hasil tertentu. Proses ini memiliki beberapa aplikasi dalam AI, ML, dan Statistik.

Wawasan Karir untuk Pemodel Data Aspiring

Baik Anda mencari pekerjaan baru, promosi, atau transisi karier, peningkatan keterampilan dalam disiplin yang relevan dapat sangat meningkatkan peluang perekrutan Anda.

Anda harus mempertimbangkan untuk memeriksa Program PG Eksekutif IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri, 1-on-1 dengan mentor industri , 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.

Dengan ini, kami mengakhiri diskusi tentang pekerjaan pemodelan data dan wawancara. Kami yakin bahwa data yang disebutkan di atas memodelkan pertanyaan dan jawaban wawancara akan membantu Anda mengklarifikasi area masalah Anda dan berkinerja lebih baik dalam proses penempatan!