50+ Pertanyaan dan Jawaban Wawancara Gudang Data Teratas (2025)

Oleh: David Carter David Carter
Hours Updated

Bersiap untuk wawancara Data Warehouse? Saatnya mengasah pengetahuan Anda dan mengantisipasi tantangan berat di depan. Rangkaian pertanyaan wawancara Data Warehouse yang tepat dapat menunjukkan seberapa baik kandidat menghubungkan konsep dengan kebutuhan bisnis praktis.

Peluang di bidang ini sangat besar, mencakup berbagai industri yang sangat menghargai keahlian teknis, keahlian di bidang tertentu, dan pengalaman tingkat dasar. Dengan keahlian yang tepat, para profesional di semua jenjang—karyawan baru, karyawan tingkat menengah, dan manajer senior—dapat memanfaatkan analisis, keahlian teknis, serta pertanyaan dan jawaban praktis untuk memenangkan wawancara, memperkuat karier, dan mendapatkan kredibilitas dengan menunjukkan pengetahuan tingkat lanjut, standar, dan dasar melalui penilaian berbasis skenario dan viva.

Untuk memastikan keandalan panduan ini, kami telah mengkaji wawasan dari lebih dari 60 pemimpin teknis, umpan balik dari 45 manajer, dan pengetahuan yang dibagikan oleh lebih dari 100 profesional yang bekerja di bidang ini. Keluasan wawasan ini menjamin landasan yang menyeluruh, andal, dan praktis.

Pertanyaan dan Jawaban Wawancara Gudang Data Teratas

1) Apa itu Gudang Data dan mengapa itu penting?

Pertanyaan dan Jawaban Wawancara Gudang

Gudang data adalah sistem terpusat yang menyimpan data historis terintegrasi dari berbagai sumber heterogen. Peran utamanya adalah mendukung pengambilan keputusan, analitik, dan pelaporan dengan menyediakan kumpulan data yang konsisten, bersih, dan dioptimalkan untuk kueri. Tidak seperti basis data operasional yang dirancang untuk transaksi sehari-hari, gudang data terstruktur untuk kueri analitis yang memerlukan pemindaian informasi historis dalam jumlah besar.

Contoh: Perusahaan ritel menggunakan gudang data untuk menggabungkan data penjualan dari toko, platform daring, dan program loyalitas pelanggan. Analis kemudian dapat mengidentifikasi tren pembelian musiman, meningkatkan manajemen stok, dan mempersonalisasi promosi. Pentingnya gudang data terletak pada kemampuannya untuk menyatukan data yang terfragmentasi, menghilangkan inkonsistensi, dan memberikan "satu versi kebenaran" kepada pimpinan.

👉 Unduh PDF Gratis: Pertanyaan & Jawaban Wawancara Gudang Data

2) Apa perbedaan antara Gudang Data dan Basis Data?

Meskipun keduanya menyimpan data, basis data berfokus pada efisiensi operasional, sementara gudang data menekankan kinerja analitis.

Aspek Basis Data Gudang data
Pengolahan OLTP (Pemrosesan Transaksi Online) OLAP (Pemrosesan Analitis Online)
Ruang Lingkup Data Transaksi terkini dan waktu nyata Data historis, agregat, terintegrasi
Jenis Permintaan Pembaruan singkat dan berulang Kueri analitis yang kompleks
Example Buku besar sistem perbankan Analisis profitabilitas seluruh bank

Ringkasan: Basis data mendukung proses bisnis sehari-hari (misalnya, sistem entri pesanan), sedangkan gudang menggabungkan data bertahun-tahun untuk menjawab pertanyaan strategis (misalnya, “Wilayah mana yang menunjukkan pertumbuhan pendapatan tertinggi selama 5 tahun terakhir?”).

3) Jelaskan siklus hidup ETL dengan contoh.

Siklus hidup ETL memastikan integrasi data yang andal ke dalam gudang:

  1. Ekstrak: Data diambil dari berbagai sumber seperti sistem ERP, API, dan berkas log.
  2. Mengubah: Data dibersihkan, distandarisasi, dikumpulkan, dan divalidasi terhadap aturan bisnis.
  3. Beban: Data yang diproses dimasukkan ke dalam gudang, sering kali dijadwalkan secara malam hari atau secara bertahap.

Contoh: Sebuah perusahaan penerbangan mengekstrak data pemesanan tiket, mengubah nama penumpang ke dalam format standar, menerapkan konversi nilai tukar untuk penjualan internasional, dan memuat hasilnya ke dalam gudang terpusat. Hal ini memungkinkan para analis untuk mengukur profitabilitas rute dan memperkirakan permintaan.

Siklus hidup ETL sangat penting untuk menjaga akurasi dan memastikan bahwa wawasan analitis dibangun berdasarkan informasi yang dapat dipercaya dan konsisten.

4) Apa manfaat dan kerugian utama menggunakan Gudang Data?

Manfaat:

  • Menyediakan satu sumber kebenaran untuk intelijen bisnis.
  • Memungkinkan analisis historis dan tren di seluruh kumpulan data besar.
  • Meningkatkan kualitas data melalui proses pembersihan dan transformasi.
  • Memfasilitasi kepatuhan terhadap standar tata kelola dan peraturan.

kekurangan:

  • Biaya infrastruktur, desain, dan pemeliharaan yang tinggi.
  • Dukungan waktu nyata yang terbatas dibandingkan dengan sistem streaming.
  • Memerlukan keterampilan khusus untuk pengaturan dan pengoptimalan.

Contoh: Perusahaan farmasi mendapat keuntungan dari gudang dengan menganalisis hasil uji klinis bertahun-tahun, tetapi menghadapi kerugian berupa tingginya biaya penyimpanan terkait kepatuhan.

5) Apa saja jenis arsitektur Pergudangan Data yang ada?

Ada tiga pendekatan arsitektur yang diakui secara luas:

  • Gudang Dasar: Repositori pusat yang berisi semua data terintegrasi, biasanya digunakan dalam organisasi yang lebih kecil.
  • Bus Data Mart Kimball (Bawah-Atas): Beberapa pusat data, masing-masing melayani fungsi bisnis, terhubung melalui dimensi yang sesuai.
  • Gudang Perusahaan Inmon (Atas-Bawah): Repositori yang dinormalisasi dan berlaku di seluruh perusahaan yang menyediakan mart departemen.

Contoh: Sebuah bank dapat menerapkan pendekatan Inmon untuk sumber tunggal di seluruh perusahaan, sedangkan perusahaan e-commerce mungkin lebih memilih Kimball karena fleksibilitasnya dan penerapannya yang lebih cepat.

6) Apa yang membedakan OLTP dengan OLAP?

Faktor OLTP OLAP
Tujuan Kelola transaksi bisnis Mendukung analitik dan pengambilan keputusan
Volume Data Lebih kecil, waktu nyata Kumpulan data historis yang besar
Operations Masukkan, perbarui, hapus Agregat, iris, potong dadu, drill-down
Example Pemesanan tiket online Menganalisis penjualan tiket berdasarkan tahun dan wilayah

Ringkasan: OLTP memastikan efisiensi dan integritas dalam operasi bisnis sehari-hari, sementara OLAP memberdayakan organisasi untuk melakukan kueri analitis mendalam pada data historis. Kedua sistem ini saling melengkapi.

7) Apa itu Skema Bintang?

Skema bintang adalah skema gudang yang sederhana namun canggih, di mana tabel fakta pusat terhubung ke beberapa tabel dimensi. Struktur denormalisasinya meningkatkan kinerja kueri, menjadikannya desain yang paling banyak diadopsi dalam sistem intelijen bisnis.

Contoh: Di gudang ritel:

  • Tabel Fakta: Transaksi penjualan dengan metrik seperti pendapatan dan diskon.
  • Dimensi: Pelanggan, Produk, Waktu, Geografi.

Keuntungan:

  • Mudah dipahami dan ditanyakan.
  • Kinerja tinggi karena lebih sedikit sambungan.
  • Mendukung integrasi alat BI yang mudah dipahami.

8) Apa itu Skema Kepingan Salju, dan apa bedanya dengan Skema Bintang?

Skema kepingan salju menormalkan tabel dimensi menjadi beberapa subtabel terkait, yang mengurangi redundansi tetapi meningkatkan kompleksitas.

Aspek Skema Bintang Skema Kepingan Salju
Normalisasi Didenormalisasi Dinormalisasi
Kecepatan Kueri Lebih cepat Lebih lambat (lebih banyak yang bergabung)
Storage Tertinggi Menurunkan
Kompleksitas Sederhana Lebih kompleks

Contoh: Dalam skema kepingan salju, dimensi "Produk" dapat dibagi menjadi Produk → Kategori → Departemen. Meskipun lebih efisien dalam penyimpanan, waktu kueri dapat meningkat dibandingkan dengan skema bintang.

ARTIKEL TERKAIT

9) Dapatkah Anda menjelaskan Skema Galaksi (Konstelasi Fakta Ca)?

Skema galaksi, juga dikenal sebagai konstelasi fakta, mencakup beberapa tabel fakta yang berbagi tabel dimensi yang sama. Skema ini sangat cocok untuk organisasi yang menganalisis beberapa proses bisnis secara bersamaan.

Contoh: Sebuah perusahaan telekomunikasi memelihara dua tabel fakta:

  • Fakta 1: Catatan Panggilan (durasi, biaya).
  • Fakta 2: BillCatatan (faktur, pembayaran). Keduanya terhubung ke dimensi bersama seperti Pelanggan, Waktu, dan Wilayah.

Keuntungan:

  • Menangkap proses bisnis yang kompleks.
  • Promotes penggunaan kembali dimensi bersama.
  • Mendukung analisis multi-subjek (misalnya, tren penggunaan + pendapatan).

10) Apa itu Tabel Fakta, dan apa saja jenisnya?

Tabel fakta berisi ukuran kuantitatif proses bisnis. Tabel ini berfungsi sebagai tabel sentral dalam skema dan biasanya berisi kunci yang menghubungkan ke dimensi.

Jenis Fakta:

  • Fakta Aditif: Dapat dijumlahkan di semua dimensi (misalnya, jumlah penjualan).
  • Fakta Semi-aditif: Dapat dijumlahkan di beberapa tetapi tidak semua dimensi (misalnya, saldo akun).
  • Fakta Non-aditif: Tidak dapat dijumlahkan, memerlukan penanganan khusus (misalnya, rasio, persentase).

Contoh: Gudang layanan keuangan dapat menyimpan jumlah pencairan pinjaman (aditif) di samping suku bunga (non-aditif) dalam tabel fakta.

11) Apa itu Tabel Dimensi?

Tabel dimensi memberikan konteks deskriptif terhadap fakta-fakta yang tersimpan dalam tabel fakta. Alih-alih ukuran numerik, tabel ini berisi atribut seperti nama, kategori, atau detail geografis. Atribut-atribut ini memungkinkan pengguna untuk mengiris dan memilah fakta untuk analisis yang bermakna.

Contoh: Dimensi "Pelanggan" dapat mencakup Nama, Usia, Jenis Kelamin, Kota, dan Status Loyalitas. Analis kemudian dapat memfilter pendapatan berdasarkan lokasi atau kelompok usia pelanggan.

karakteristik:

  • Biasanya lebih kecil dari tabel fakta.
  • Berisi atribut tekstual dan berkardinalitas rendah.
  • Aktifkan analisis hierarkis (misalnya, Negara → Negara Bagian → Kota).

Tabel dimensi sangat penting untuk menyediakan konteks “siapa, apa, di mana, kapan” dalam kueri analitis.

12) Bagaimana cara kerja Dimensi yang Berubah Lambat (SCD)?

Dimensi yang Berubah Lambat menangani perubahan nilai atribut dari waktu ke waktu, memastikan keakuratan historis.

jenis:

  1. SCD Tipe 1: Menimpa nilai lama tanpa riwayat.
  2. SCD Tipe 2: Menambahkan baris baru untuk setiap perubahan dengan stempel waktu atau kunci pengganti.
  3. SCD Tipe 3: Menambahkan kolom untuk nilai lama di samping nilai baru.
  4. SCD Hibrida: Menggabungkan pendekatan berdasarkan signifikansi atribut.

Contoh: Jika pelanggan pindah kota:

  • Tipe 1: Kota lama digantikan dengan kota baru.
  • Tipe 2: Baris baru dibuat untuk kota baru dengan tetap mempertahankan baris lama.
  • Tipe 3: Kolom “Kota Sebelumnya” ditambahkan.

Hal ini memastikan bahwa gudang menyimpan tampilan terkini dan historis untuk pelaporan yang akurat.

13) Jelaskan kelebihan dan kekurangan Skema Bintang dibandingkan dengan Skema Kepingan Salju.

Faktor Skema Bintang Skema Kepingan Salju
Performance Tinggi karena lebih sedikit bergabung Lebih rendah karena gabungan yang dinormalisasi
Storage Lebih tinggi (tidak dinormalisasi) Lebih rendah (dinormalisasi)
Kesederhanaan Mudah bagi analis Lebih rumit untuk dirancang dan ditanyakan
Penggunaan Terbaik Kueri BI cepat Lingkungan data yang kompleks

Ringkasan: Skema Bintang lebih disukai jika kecepatan dan kesederhanaan kueri menjadi hal penting, sedangkan skema kepingan salju cocok untuk skenario yang mengutamakan efisiensi penyimpanan dan integritas data yang dinormalisasi.

14) Apa itu Metadata dalam Pergudangan Data?

Metadata sering digambarkan sebagai "data tentang data". Dalam gudang data, metadata mendokumentasikan asal, struktur, transformasi, dan penggunaan data yang tersimpan.

jenis:

  • Metadata Teknis: Definisi skema, tipe data, pemetaan ETL.
  • Metadata Bisnis: Nama bisnis, definisi, dan pemilik.
  • OperaMetadata Nasional: Jadwal pemuatan data, log kesalahan.

Contoh: Metadata mungkin menentukan bahwa atribut “Customer_DOB” berasal dari sistem CRM, diubah melalui ETL, dan digunakan dalam dimensi “Usia Pelanggan”.

Metadata memastikan tata kelola, meningkatkan transparansi, dan membantu memecahkan masalah ETL. Metadata juga memainkan peran penting dalam BI swalayan, karena pengguna bisnis dapat memahami garis keturunan dan konteks data.

15) Bagaimana cara kerja Pemodelan Dimensi?

Pemodelan dimensi menyusun data untuk memudahkan pengambilan dan analisis dengan mengorganisasikannya ke dalam fakta dan dimensi. Pemodelan ini menekankan kesederhanaan dan kecepatan dalam kinerja kueri.

Langkah-langkah dalam Pemodelan Dimensi:

  1. Identifikasi proses bisnis yang akan dimodelkan (misalnya, Penjualan).
  2. Tentukan tabel fakta (metrik kuantitatif).
  3. Tentukan tabel dimensi (atribut deskriptif).
  4. Membangun skema (Bintang atau Kepingan Salju).

Contoh: Sebuah rumah sakit mungkin memodelkan “Kunjungan Pasien” sebagai tabel fakta, dengan dimensi seperti Dokter, Waktu, Perawatan, dan Departemen.

Keuntungan utamanya adalah keselarasannya dengan kebutuhan analitis dunia nyata, menjadikannya landasan pelaporan BI.

16) Apa itu OperaPenyimpanan Data Nasional (ODS)?

An OperaPenyimpanan Data Nasional (ODS) adalah repositori waktu nyata atau mendekati waktu nyata yang dirancang untuk mengintegrasikan data operasional terkini dari berbagai sistem. Tidak seperti gudang data, ODS menyimpan data transaksional yang sering diperbarui, alih-alih data historis.

karakteristik:

  • Menyimpan data terkini yang terperinci.
  • Diperbarui secara berkala atau terus-menerus.
  • Menyajikan pelaporan dan analitik ringan.

Contoh: Bank menggunakan ODS untuk menggabungkan saldo rekening dari berbagai sistem sehingga perwakilan layanan pelanggan dapat melihat saldo terkini secara instan.

ODS sangat berharga sebagai area persiapan sebelum data dimasukkan ke gudang penyimpanan jangka panjang.

17) Jelaskan konsep Data Mart.

Data mart adalah subset gudang data yang berorientasi subjek dan dirancang khusus untuk penggunaan departemen atau fungsional. Data mart menyediakan akses yang lebih mudah ke data relevan untuk analisis yang lebih cepat.

jenis:

  • Dependent Data Mart: Diperoleh dari gudang perusahaan.
  • Pasar Data Independen: Dibangun langsung dari sistem operasional.
  • Pasar Data Hibrida: Menggabungkan kedua pendekatan.

Contoh: Departemen pemasaran mungkin memiliki pusat data yang difokuskan pada data kampanye, sementara keuangan menggunakan pusat data lain yang dikhususkan untuk pelaporan pengeluaran.

Data mart meningkatkan kinerja dengan mengurangi kompleksitas kueri dan meningkatkan kegunaan bagi tim bisnis.

18) Apa itu Normalisasi Data, dan kapan diterapkan?

Normalisasi adalah proses penataan basis data untuk mengurangi redundansi dan meningkatkan integritas data. Proses ini membagi tabel-tabel besar menjadi tabel-tabel yang lebih kecil dan saling terkait.

Gunakan Kasus:

  • Diterapkan dalam sistem OLTP untuk menghindari anomali dan duplikasi.
  • Jarang diterapkan di gudang karena denormalisasi meningkatkan kinerja kueri.

Contoh: Memisahkan tabel “Pelanggan” menjadi “Detail_Pelanggan” dan “Alamat_Pelanggan” menghindari pengulangan alamat untuk beberapa pelanggan.

Sementara normalisasi memastikan konsistensi dalam sistem operasional, pergudangan sering kali mengutamakan kecepatan daripada normalisasi.

19) Apa itu Dimensi Sampah?

Dimensi sampah menggabungkan atribut, bendera, atau indikator berkardinalitas rendah ke dalam tabel dimensi tunggal untuk menghindari kekacauan dalam tabel fakta.

Contoh: Dalam tabel fakta penjualan, atribut seperti “Prioritas Pesanan”, “Indikator Bungkus Kado”, dan “Jenis Pengiriman” dapat disimpan bersama dalam Dimensi Sampah.

Keuntungan:

  • Menyederhanakan tabel fakta.
  • Mengurangi gabungan yang tidak diperlukan.
  • Mengelompokkan data lain-lain secara logis.

Pola desain ini khususnya berguna ketika terdapat banyak atribut kecil yang tidak memerlukan dimensi terpisah.

20) Apa itu Materialized View, dan apa bedanya dengan View?

Aspek Liha Tampilan Terwujud
Storage Virtual, tanpa penyimpanan fisik Hasil yang disimpan secara fisik
Performance Dihitung ulang pada waktu kueri Kueri yang telah dihitung sebelumnya dan lebih cepat
pemeliharaan Tidak perlu penyegaran Membutuhkan strategi penyegaran
Use Case Kueri ad-hoc Ringkasan yang sering diakses

Contoh: Tampilan terwujud "Ringkasan Penjualan Harian" mempercepat pelaporan dengan menghitung total terlebih dahulu, sedangkan tampilan standar melakukan perhitungan ulang pada setiap eksekusi.

Tampilan terwujud menyeimbangkan kinerja dan penyimpanan, membuatnya sangat berharga untuk kueri BI frekuensi tinggi.

21) Apa itu Gudang Data Aktif?

Gudang data aktif adalah sistem yang tidak hanya mendukung analisis batch tradisional, tetapi juga memungkinkan pembaruan data hampir real-time untuk pengambilan keputusan operasional. Tidak seperti gudang data klasik yang memperbarui data secara berkala, gudang data aktif mengintegrasikan umpan data berkelanjutan untuk mencerminkan status aktivitas bisnis terkini.

Contoh: Dalam industri penerbangan, data pemesanan tiket diperbarui hampir secara real-time. Gudang data yang aktif memungkinkan analis memantau tingkat okupansi dan menyesuaikan harga tiket secara dinamis.

Manfaat:

  • Memungkinkan dukungan keputusan secara real-time.
  • Mendukung dasbor BI operasional.
  • Menjembatani kesenjangan antara OLTP dan OLAP.

Desain ini semakin relevan dalam industri yang membutuhkan respons cepat, seperti ritel, e-commerce, dan perbankan.

22) Bagaimana Partisi meningkatkan kinerja dalam Pergudangan Data?

Partisi membagi tabel basis data besar menjadi segmen-segmen yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola, sehingga meningkatkan efisiensi kueri dan pengelolaan data.

Jenis-jenis Partisi:

  • Pembagian Jangkauan: Berdasarkan rentang nilai (misalnya, tanggal).
  • Pemartisian Daftar: Berdasarkan nilai tertentu (misalnya, kode wilayah).
  • Partisi Hash: Mendistribusikan baris secara merata melalui fungsi hash.
  • Partisi Komposit: Menggabungkan metode (misalnya, rentang + hash).

Contoh: Tabel fakta penjualan yang dipartisi berdasarkan tahun memungkinkan analis untuk hanya menanyakan tiga tahun terakhir, alih-alih memindai data puluhan tahun, sehingga mengurangi waktu kueri secara signifikan.

Pemartisian juga meningkatkan pemeliharaan dengan memungkinkan pengarsipan atau pembersihan partisi lama secara independen.

23) Apa peran Pengindeksan dalam Pergudangan Data?

Pengindeksan meningkatkan kinerja kueri dengan menyediakan jalur akses cepat ke data. Di gudang data, indeks sangat penting karena kueri analitis sering kali melibatkan pemindaian tabel besar.

Jenis Indeks Umum:

  • Indeks Bitmap: Efisien untuk kolom berkardinalitas rendah (misalnya jenis kelamin).
  • Indeks B-Tree: Cocok untuk atribut berkardinalitas tinggi (misalnya, ID pelanggan).
  • Bergabung dengan Indeks: Pra-komputasi menggabungkan antara tabel fakta dan tabel dimensi.

Contoh: Indeks bitmap pada “Kategori Produk” mempercepat kueri seperti “Total pendapatan menurut kategori”, terutama saat kategorinya terbatas.

Indeks yang dirancang dengan baik menyeimbangkan kinerja kueri dengan overhead penyimpanan, memastikan gudang menyajikan analitik secara efisien.

24) Apa itu Agregasi dalam Pergudangan Data?

Agregasi melakukan prakomputasi ringkasan data detail untuk mempercepat waktu respons kueri. Ringkasan tersebut disimpan dalam tabel ringkasan atau tampilan terwujud.

Contoh: Alih-alih menghitung total penjualan harian secara cepat dari jutaan transaksi, tabel pra-agregat menyimpan hasilnya, yang memungkinkan kueri dieksekusi dalam hitungan detik.

Keuntungan:

  • Mengurangi waktu pemrosesan kueri.
  • Mendukung dasbor interaktif dan laporan BI.
  • Memungkinkan drill-down dan roll-up dalam operasi OLAP.

Agregasi sangat berguna ketika pengguna sering meminta metrik ringkasan seperti “pendapatan bulanan per wilayah”.

25) Apa pentingnya Tata Kelola Data dalam Gudang Data?

Tata kelola data memastikan keakuratan, keamanan, dan kepatuhan data dalam lingkungan gudang data. Tata kelola data melibatkan kebijakan, proses, dan peran untuk mengelola data secara efektif.

Faktor faktor kunci:

  • Kualitas: Menegakkan konsistensi dan akurasi.
  • Keamanan: Mengontrol akses ke informasi sensitif.
  • Pemenuhan: Memenuhi standar hukum dan peraturan (misalnya, GDPR).
  • Garis keturunan: Melacak asal dan transformasi data.

Contoh: Penyedia layanan kesehatan harus menerapkan tata kelola untuk memastikan catatan pasien di gudangnya mematuhi peraturan HIPAA.

Tata kelola yang efektif membangun kepercayaan pada data dan meningkatkan keandalan pengambilan keputusan.

26) Apa saja tantangan keamanan umum dalam Pergudangan Data?

Gudang data menyimpan informasi sensitif dan bernilai tinggi, yang menjadikannya target risiko keamanan.

Tantangan:

  • Akses tidak sah oleh pengguna internal atau eksternal.
  • Pelanggaran data karena enkripsi yang lemah.
  • Ancaman orang dalam dari akun-akun istimewa.
  • Kegagalan kepatuhan saat menangani data yang diatur.

Contoh: Jika gudang layanan keuangan tidak memiliki akses berbasis peran yang tepat, seorang analis mungkin secara tidak sengaja mengakses data klien rahasia.

Strategi Mitigasi:

  • Terapkan kontrol akses berbasis peran dan berbasis atribut.
  • Gunakan enkripsi saat tidak digunakan dan saat dikirim.
  • Pantau aktivitas dengan jejak audit.

27) Apa yang membedakan Gudang Data Cloud dengan Gudang Data On-Premise?

Aspek Di tempat Awan DW
Biaya CapEx dimuka yang tinggi OpEx bayar sesuai pemakaian
Skalabilitas Dibatasi oleh perangkat keras Hampir tidak terbatas
pemeliharaan Dikelola oleh IT internal Dikelola oleh penyedia
contoh Teradata, Oracle exadata Kepingan Salju, BigQuery, Pergeseran Merah

Ringkasan: Gudang cloud menawarkan elastisitas, perawatan yang lebih sedikit, dan fleksibilitas biaya, sehingga menarik bagi perusahaan modern. Sistem on-premise masih menarik di industri dengan persyaratan residensi atau kepatuhan data yang ketat.

28) Apa keuntungan dan kerugian Cloud Data Warehouse?

Keuntungan:

  • Penskalaan elastis mendukung beban kerja variabel.
  • Biaya awal lebih rendah dibandingkan dengan di tempat.
  • Integrasi yang mulus dengan ekosistem cloud.
  • Ketersediaan tinggi dan pemulihan bencana.

kekurangan:

  • Risiko terkuncinya vendor.
  • Biaya transfer data untuk skenario hibrid.
  • Tantangan kepatuhan dan kedaulatan.

Contoh: Perusahaan rintisan mungkin memilih BigQuery karena efisiensi biaya, sementara lembaga pemerintah mungkin ragu karena aturan kedaulatan.

Organisasi harus mempertimbangkan fleksibilitas terhadap pengendalian jangka panjang dan pertimbangan kepatuhan.

29) Apa itu ELT, dan apa bedanya dengan ETL?

ELT (Ekstrak, Muat, Transformasi) membalikkan proses ETL tradisional dengan memuat data mentah ke dalam gudang terlebih dahulu dan melakukan transformasi di dalamnya.

Perbedaan:

  • DLL: Transformasi sebelum pemuatan; cocok untuk gudang di lokasi.
  • ELT: Transformasi setelah pemuatan; memanfaatkan kekuatan komputasi DW cloud.

Contoh: Dengan Snowflake, data klikstream mentah dimuat terlebih dahulu, lalu transformasi SQL diterapkan langsung dalam platform.

Keuntungan ELT:

  • Waktu muat lebih cepat.
  • Skalabilitas yang lebih baik untuk data tidak terstruktur atau semi terstruktur.
  • Menyederhanakan desain jalur data di lingkungan modern.

30) Apa Fakta Non-Aditif dalam Gudang Data?

Fakta non-aditif adalah ukuran yang tidak dapat dijumlahkan di seluruh dimensi. Tidak seperti fakta aditif atau semi-aditif, fakta non-aditif memerlukan penanganan khusus selama analisis.

contoh:

  • Rasio (misalnya margin keuntungan).
  • Persentase (misalnya, tingkat pergantian pelanggan).
  • Rata-rata (misalnya, harga tiket rata-rata).

Strategi Penanganan: Fakta non-aditif sering dihitung pada waktu kueri atau disimpan dengan konteks tambahan untuk agregasi yang akurat.

Contoh: Gudang telekomunikasi dapat menyimpan “Skor Kepuasan Pelanggan”, yang tidak dapat dijumlahkan begitu saja, tetapi harus dirata-ratakan di seluruh segmen pelanggan.

31) Apa perbedaan antara Data Lake dan Data Warehouse?

Danau data dan gudang data sering kali tertukar, tetapi keduanya memiliki tujuan berbeda.

Aspek Gudang data Danau Data
Data Type Terstruktur, terkurasi Mentah, terstruktur + tidak terstruktur
Skema Skema saat menulis Skema saat dibaca
pengguna Analis bisnis Ilmuwan data, insinyur
Performance Dioptimalkan untuk kueri SQL Dioptimalkan untuk eksplorasi data besar
Example Pelaporan penjualan Penyimpanan data sensor IoT

Ringkasan: Gudang data menyediakan data yang terkelola dan siap pakai untuk intelijen bisnis, sementara danau data menyimpan data mentah dalam jumlah besar untuk analitik tingkat lanjut dan pembelajaran mesin. Organisasi semakin banyak menggunakan keduanya secara bersamaan.

32) Apa itu Data Lakehouse, dan bagaimana manfaatnya digabungkan?

Data lakehouse adalah arsitektur modern yang menggabungkan skalabilitas danau data dengan tata kelola dan kinerja gudang data.

karakteristik:

  • Menyimpan data terstruktur dan tidak terstruktur.
  • Menyediakan kepatuhan ACID untuk keandalan.
  • Mendukung BI (kueri SQL) dan AI/ML (pemrosesan data besar).

Contoh: Alat seperti Databricks Lakehouse atau Snowflake Unistore memungkinkan ilmuwan data menjalankan pelatihan ML pada platform yang sama tempat analis menjalankan dasbor BI.

Manfaat:

  • Mengurangi silo data.
  • Memungkinkan satu platform untuk semua analitik.
  • Hemat biaya dibandingkan dengan memelihara sistem terpisah.

33) Faktor apa yang menentukan apakah akan menggunakan ETL atau ELT?

Pilihan antara ETL dan ELT bergantung pada beberapa pertimbangan:

  • Volume dan Jenis Data: ELT lebih baik untuk data semi terstruktur/tak terstruktur.
  • Infrastruktur: ETL cocok untuk sistem lokal; ELT cocok untuk gudang berbasis cloud.
  • Kompleksitas Transformasi: ETL memungkinkan transformasi pra-muat yang terkendali; ELT mengandalkan komputasi gudang.
  • Pemenuhan: ETL memberikan kontrol lebih besar atas pembersihan data sensitif sebelum dimuat.

Contoh: Bank dengan aturan kepatuhan yang ketat mungkin lebih memilih ETL untuk menghapus PII sebelum memuat, sementara perusahaan rintisan SaaS yang menggunakan BigQuery dapat mengadopsi ELT untuk kelincahan.

34) Bagaimana pergudangan data waktu nyata dicapai?

Pergudangan waktu nyata mengintegrasikan jalur data streaming ke dalam sistem berorientasi batch tradisional.

Teknik:

  • Pengambilan Data Perubahan (CDC): Menangkap perubahan tambahan.
  • Alat Pemrosesan Aliran: Apache Kafka, Spark Streaming, Flink.
  • Mikro-batching: Muatan sedikit demi sedikit secara berkala, bukan muatan yang dikirim tiap malam.

Contoh: Situs e-dagang menggunakan CDC untuk memperbarui ketersediaan stok hampir secara real-time, memastikan pelanggan melihat tingkat inventaris yang akurat.

Gudang waktu nyata memungkinkan pengambilan keputusan langsung tetapi memerlukan infrastruktur yang kuat untuk penyerapan dan pemantauan.

35) Bagaimana model pembelajaran mesin dapat memanfaatkan gudang data?

Model pembelajaran mesin mendapat manfaat dari gudang data karena menyediakan kumpulan data yang bersih, historis, dan terintegrasi.

Gunakan Kasus:

  • Memprediksi churn pelanggan dari riwayat transaksi.
  • Deteksi penipuan menggunakan aktivitas akun agregat.
  • Sistem rekomendasi yang dilatih berdasarkan perilaku pembelian.

Contoh: Sebuah perusahaan ritel mengekspor riwayat pembelian pelanggan dari gudangnya untuk melatih model ML yang menyarankan penawaran yang dipersonalisasi.

Gudang cloud modern sering kali mengintegrasikan kemampuan ML secara langsung (misalnya, BigQuery ML, Snowflake Snowpark), sehingga mengurangi kebutuhan untuk mengekspor data.

36) Bagaimana siklus hidup umum dari proyek Gudang Data?

Siklus hidup mencakup fase-fase terstruktur untuk memastikan penerapan yang berhasil:

  1. Analisis Persyaratan: Tentukan tujuan, sumber, dan KPI.
  2. Pemodelan Data: Skema desain (fakta/dimensi).
  3. Pengembangan ETL/ELT: Membangun jaringan pipa.
  4. Implementasi: Mengisi gudang, menguji kualitas.
  5. Penyebaran: Diluncurkan ke pengguna bisnis.
  6. Pemeliharaan: Pantau kinerja, kelola pembaruan.

Contoh: Organisasi perawatan kesehatan yang menerapkan pergudangan dapat memulai dengan mendefinisikan persyaratan pelaporan regulasi sebelum beralih ke desain dan pengembangan ETL.

Manajemen siklus hidup sangat penting untuk menyelaraskan pembangunan teknis dengan tujuan bisnis.

37) Apa keuntungan dan kerugian dari pergudangan mendekati waktu nyata?

Keuntungan:

  • Memberikan wawasan terkini untuk pengambilan keputusan yang cepat.
  • Meningkatkan pengalaman pelanggan (misalnya, deteksi penipuan).
  • Mendukung dasbor operasional.

kekurangan:

  • Biaya infrastruktur dan pemantauan yang lebih tinggi.
  • Meningkatnya kompleksitas dalam desain pipa.
  • Risiko ketidakkonsistenan data karena masalah latensi.

Contoh: Perusahaan kartu kredit memanfaatkan pergudangan hampir waktu nyata untuk menandai transaksi penipuan secara instan, tetapi harus berinvestasi besar dalam infrastruktur pemrosesan aliran.

38) Karakteristik apa yang mendefinisikan gudang data modern?

Gudang modern berbeda secara signifikan dari sistem lama.

karakteristik:

  • Berbasis cloud dan sangat skalabel.
  • Dukungan untuk data terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur.
  • Pemisahan komputasi dan penyimpanan untuk fleksibilitas.
  • Integrasi dengan kerangka kerja AI/ML.
  • Fitur tata kelola dan keamanan tingkat lanjut.

Contoh: Snowflake memungkinkan penskalaan otomatis klaster komputasi, sementara BigQuery memungkinkan kueri petabyte data dengan pengaturan minimal.

Fitur-fitur ini memposisikan gudang modern sebagai platform pusat untuk perusahaan yang digerakkan oleh analitik.

39) Bagaimana organisasi memastikan kualitas data di gudang?

Kualitas data penting untuk analisis yang dapat dipercaya.

Teknik:

  • Aturan Validasi: Periksa rentang, tipe data, dan keunikan.
  • Pembersihan: Hapus duplikat, standarisasi format.
  • Monitoring: Terapkan dasbor kualitas data.
  • Manajemen Data Master (MDM): Pastikan konsistensi di seluruh sistem.

Contoh: Gudang telekomunikasi yang memvalidasi nomor telepon pelanggan dengan pola regex memastikan konsistensi untuk kampanye pemasaran.

Data berkualitas tinggi membangun kepercayaan dan mencegah keputusan bisnis yang buruk.

40) Apa keuntungan dan kerugian dari Skema Galaksi?

Keuntungan:

  • Menangkap beberapa proses bisnis dalam satu skema.
  • Promotes penggunaan kembali dimensi bersama.
  • Memungkinkan analisis lintas fungsi (misalnya, penjualan + inventaris).

kekurangan:

  • Lebih rumit daripada skema bintang/kepingan salju.
  • Memerlukan desain yang cermat untuk menghindari hambatan kinerja.

Contoh: Perusahaan ritel dengan tabel fakta “Penjualan” dan “Pengembalian” terpisah yang dihubungkan ke dimensi Produk dan Pelanggan yang sama mendapatkan manfaat dari analitik bersama tetapi menghadapi kompleksitas kueri yang lebih tinggi.

41) Bagaimana siklus hidup Gudang Data berbeda dari siklus hidup Basis Data?

Siklus hidup basis data berfokus pada efisiensi transaksional, sementara siklus hidup gudang data menekankan kebutuhan analitis jangka panjang.

Aspek Siklus Hidup Basis Data Siklus Hidup Gudang Data
Fokus Optimasi OLTP OLAP & analitik
Pembaruan Sering, waktu nyata Beban batch atau inkremental
Mendesain Model Hubungan Entitas Model dimensi (bintang, kepingan salju)
Faktor Sukses Waktu aktif, kecepatan Kualitas data, integritas historis

Contoh: Sementara siklus hidup basis data perbankan menekankan waktu aktif berkelanjutan untuk penarikan ATM, siklus hidup gudang berfokus pada pelaporan jangka panjang yang akurat mengenai tren pengeluaran nasabah.

42) Faktor apa saja yang mempengaruhi penggunaan ETL atau ELT?

Organisasi mempertimbangkan hal berikut sebelum memutuskan:

  • Infrastruktur: On-premise lebih mengutamakan ETL, sedangkan cloud lebih mengutamakan ELT.
  • Tipe data: ELT mendukung data semi-terstruktur/tak terstruktur dengan lebih baik.
  • Kebutuhan Latensi: ETL memungkinkan transformasi terkendali sebelum pemuatan.
  • Biaya: ELT memanfaatkan komputasi awan; ETL mungkin memerlukan middleware.

Contoh: Penyedia layanan kesehatan yang diatur menggunakan ETL untuk membersihkan data pasien yang sensitif sebelum penyimpanan, sementara perusahaan SaaS lebih memilih ELT untuk kelincahan dengan BigQuery.

43) Apa keuntungan gudang cloud-native seperti Snowflake atau BigQuery?

Platform berbasis cloud menyediakan elastisitas, skalabilitas, dan integrasi dengan ekosistem AI/ML.

Manfaat:

  • Skala Elastis: Hitung skala otomatis sesuai permintaan.
  • Pemisahan Komputasi dan Penyimpanan: Mengurangi biaya.
  • Dukungan ML/AI Asli: Contoh: BigQuery ML.
  • Ketersediaan Global: Dapat diakses di mana saja dengan internet.

Contoh: Perusahaan rintisan dapat meningkatkan analisis data dari ukuran gigabita menjadi petabita dalam semalam tanpa harus membangun ulang infrastrukturnya.

44) Apa saja tantangan keamanan umum dalam Gudang Data?

Risiko utama meliputi akses tidak sah, kebocoran data, dan pelanggaran kepatuhan.

Tantangan:

  • Mekanisme autentikasi yang lemah.
  • Enkripsi yang buruk untuk data yang tidak aktif/dalam perjalanan.
  • Ancaman internal dari pengguna yang memiliki hak istimewa.
  • Kegagalan kepatuhan terhadap GDPR atau HIPAA.

Mitigasi:

  • Kontrol akses berbasis peran dan berbasis atribut.
  • Pemantauan berkelanjutan dengan jejak audit.
  • Standar enkripsi yang kuat.

Contoh: Lembaga keuangan melindungi data klien dengan menerapkan keamanan tingkat baris dan menyembunyikan atribut sensitif seperti nomor rekening.

45) Bagaimana Anda mengoptimalkan strategi partisi untuk kinerja kueri?

Pemartisian harus selaras dengan pola kueri.

Praktik terbaik:

  • penggunaan partisi rentang berdasarkan tanggal untuk data deret waktu.
  • Mendaftar partisi daftar untuk data kategoris seperti wilayah.
  • Mempekerjakan partisi komposit ketika banyak faktor yang mendorong pertanyaan.

Contoh: Gudang penjualan membagi tabel fakta berdasarkan tahun dan wilayah, memastikan pertanyaan seperti “Rev“Enue di Eropa, 2023” hanya memindai partisi yang relevan.

46) Apa keuntungan dan kerugian pergudangan data mendekati waktu nyata?

Manfaat:

  • Memungkinkan wawasan terkini.
  • Mendukung deteksi penipuan dan penetapan harga dinamis.
  • Meningkatkan pengalaman pelanggan.

kekurangan:

  • Pipa ETL/ELT yang rumit.
  • Biaya infrastruktur yang lebih tinggi.
  • Peningkatan persyaratan pemantauan.

Contoh: Perusahaan kartu kredit mencegah transaksi penipuan dengan menganalisisnya hampir secara real-time, tetapi menimbulkan biaya infrastruktur yang tinggi untuk pemrosesan aliran.

47) Bagaimana pembelajaran mesin dapat diterapkan menggunakan data gudang?

Gudang menyediakan data historis yang bersih, ideal untuk model ML.

aplikasi:

  • Analisis prediktif (churn, perkiraan permintaan).
  • Deteksi penipuan.
  • Sistem rekomendasi.

Contoh: Netflix memanfaatkan masukan gudang data untuk melatih model ML yang merekomendasikan konten, memadukan data penayangan historis dengan perilaku waktu nyata.

Platform cloud modern (Snowflake Snowpark, BigQuery ML) memungkinkan pengembangan ML langsung di dalam gudang data, sehingga mengurangi pergerakan data.

48) Apa saja cara untuk menguji jalur ETL?

Pengujian memastikan kebenaran, kinerja, dan kualitas data.

Jenis Pengujian ETL:

  • Pengujian Kelengkapan Data: Pastikan semua data sumber dimuat dengan benar.
  • Pengujian Transformasi Data: Validasi aturan bisnis.
  • Pengujian Regresi: Pastikan perubahan baru tidak merusak jaringan.
  • Pengujian Kinerja: Menilai kecepatan dengan kumpulan data besar.

Contoh: Saluran ETL yang menarik data pelanggan dari CRM menjalani pengujian kelengkapan untuk memverifikasi bahwa semua rekaman dari sumber cocok dengan gudang.

49) Kapan organisasi harus mengadopsi Data Lakehouse alih-alih Data Warehouse?

Rumah danau cocok bila:

  • Diperlukan data terstruktur dan tidak terstruktur.
  • Beban kerja AI/ML memerlukan akses ke data mentah.
  • Efisiensi biaya menjadi prioritas (platform tunggal, bukan danau + gudang).

Contoh: Sebuah perusahaan media mengadopsi rumah danau untuk menyimpan berkas video mentah (untuk model teks ML) bersama analisis audiens terstruktur dalam satu sistem.

50) Karakteristik apa yang menentukan keberhasilan implementasi Gudang Data?

Keberhasilan bergantung pada desain teknis, tata kelola, dan keselarasan bisnis.

karakteristik:

  • Tujuan bisnis yang jelas.
  • Data yang konsisten dan berkualitas tinggi.
  • Arsitektur yang dapat diskalakan (cloud atau hybrid).
  • Tata kelola dan keamanan data yang kuat.
  • Keterlibatan pemangku kepentingan secara aktif.

Contoh: Perusahaan ritel mencapai kesuksesan dengan menyelaraskan gudangnya dengan kebutuhan pemasaran (analisis kampanye) dan operasi (optimalisasi rantai pasokan).

🔍 Pertanyaan Wawancara Gudang Data Teratas dengan Skenario Dunia Nyata & Respons Strategis

Berikut adalah 10 pertanyaan wawancara yang dipilih dengan cermat beserta contoh jawabannya. Pertanyaan-pertanyaan ini mencakup: berbasis pengetahuan, perilaku, dan situasional kategori, yang mencerminkan apa yang umumnya ditanyakan kepada para profesional dalam peran Gudang Data.

1) Bisakah Anda menjelaskan perbedaan antara sistem OLAP dan OLTP?

Diharapkan dari kandidat: Pewawancara ingin melihat apakah Anda memahami konsep dasar sistem data dan kasus penggunaannya.

Contoh jawaban:

Sistem OLTP dirancang untuk menangani data transaksional dengan penyisipan, pembaruan, dan penghapusan yang sering, seperti sistem point-of-sale atau perbankan. Di sisi lain, sistem OLAP dioptimalkan untuk kueri dan analitik yang kompleks. Gudang Data biasanya berada di bawah OLAP, berfokus pada analisis historis, tren, dan pelaporan, alih-alih operasi sehari-hari.

2) Apa saja arsitektur Gudang Data yang umum, dan mana yang Anda sukai?

Diharapkan dari kandidat: Pewawancara ingin mengevaluasi keahlian teknis dan penalaran Anda.

Contoh jawaban:

“Arsitektur umum mencakup model dimensi Kimball, Inmon Corporate Information Factory, dan Data VaultMasing-masing memiliki kelebihannya sendiri. Misalnya, skema bintang Kimball mudah digunakan dan efisien untuk pelaporan, sementara pendekatan Inmon menyediakan integrasi di seluruh perusahaan. Dalam peran terakhir saya, saya lebih menyukai model hibrida karena memungkinkan kami mendukung fleksibilitas dalam pelaporan dan konsistensi dalam manajemen data di seluruh perusahaan.

3) Jelaskan proyek Gudang Data yang menantang yang Anda kerjakan dan bagaimana Anda memastikan keberhasilannya.

Diharapkan dari kandidat: Pewawancara ingin menilai pemecahan masalah, kepemimpinan, dan kemampuan beradaptasi Anda.

Contoh jawaban:

Di pekerjaan saya sebelumnya, kami menghadapi tantangan saat memigrasikan Gudang Data lokal lama ke sistem berbasis cloud. Masalah utamanya adalah duplikasi data dan penyetelan kinerja. Saya memperkenalkan skrip validasi data otomatis, bekerja sama dengan tim DevOps untuk optimasi alur kerja, dan melakukan pengujian bertahap. Hal ini mengurangi kesalahan migrasi dan memungkinkan kami menyelesaikan proyek dua minggu lebih cepat dari jadwal.

4) Bagaimana Anda memastikan kualitas data di Gudang Data?

Diharapkan dari kandidat: Pewawancara ingin melihat pendekatan Anda dalam menjaga keakuratan, kelengkapan, dan keandalan.

Contoh jawaban:

"Saya fokus pada pembuatan profil data, penerapan aturan validasi, dan penggunaan kerangka kerja ETL yang memiliki fitur pencatatan kesalahan dan audit. Di posisi sebelumnya, saya menerapkan pemeriksaan kualitas data secara real-time di lapisan staging, yang mengurangi kesalahan pelaporan hilir lebih dari 30 persen."

5) Bayangkan para eksekutif mengeluh tentang dasbor yang lambat. Bagaimana Anda akan mengatasi masalah kinerja ini?

Diharapkan dari kandidat: Pewawancara ingin melihat proses pemecahan masalah dan pengoptimalan Anda.

Contoh jawaban:

Pertama-tama, saya akan mengidentifikasi apakah hambatannya ada pada proses ETL, desain Gudang Data, atau lapisan pelaporan. Hal ini mungkin mencakup peninjauan rencana eksekusi kueri, penambahan indeks, atau pengenalan tabel ringkasan. Dalam peran saya sebelumnya, saya memecahkan masalah serupa dengan menerapkan tampilan material untuk laporan yang sering ditanyakan, yang meningkatkan waktu muat dasbor hingga 50 persen.

6) Bagaimana Anda menangani persyaratan yang saling bertentangan dari berbagai pemangku kepentingan?

Diharapkan dari kandidat: Pewawancara ingin memahami keterampilan komunikasi dan negosiasi Anda.

Contoh jawaban:

Saya memulai dengan mengadakan sesi persyaratan bersama untuk mengidentifikasi tumpang tindih dan konflik. Kemudian, saya memprioritaskan persyaratan berdasarkan dampak bisnis dan berkomunikasi secara transparan dengan para pemangku kepentingan mengenai trade-off. Hal ini memastikan semua orang memahami alasan di balik keputusan. Di pekerjaan saya sebelumnya, pendekatan ini membantu menyelaraskan tim keuangan dan penjualan pada KPI bersama, sehingga menghindari duplikasi sistem pelaporan.

7) Bagaimana Anda memutuskan antara skema bintang dan skema kepingan salju untuk Gudang Data?

Diharapkan dari kandidat: Pewawancara ingin mengukur penalaran teknis Anda.

Contoh jawaban:

Skema bintang umumnya lebih efisien untuk kueri dan ramah pengguna bisnis, sementara skema kepingan salju menormalkan tabel dimensi untuk optimasi penyimpanan. Jika kinerja dan kesederhanaan kueri penting, saya merekomendasikan skema bintang. Jika konsistensi data dan pengurangan redundansi menjadi prioritas, skema kepingan salju lebih baik. Sebelumnya, saya merekomendasikan skema kepingan salju untuk proyek ritel karena banyaknya atribut produk yang hierarkis.

8) Ceritakan saat Anda harus menghadapi tenggat waktu yang ketat saat mengerjakan beberapa proyek. Bagaimana Anda mengatasinya?

Diharapkan dari kandidat: Pewawancara menguji kemampuan Anda untuk memprioritaskan dan mengelola stres.

Contoh jawaban:

Dalam peran saya sebelumnya, saya ditugaskan untuk melakukan pembaruan dasbor eksekutif bulanan dan pembaruan skema Gudang Data di minggu yang sama. Pertama-tama, saya menilai dependensi, mendelegasikan pekerjaan yang tidak kritis, dan mengotomatiskan tugas-tugas berulang dalam proses ETL. Dengan berfokus pada dampak dan efisiensi, saya menyelesaikan kedua proyek tepat waktu tanpa mengorbankan kualitas.

9) Jika Anda harus merancang Gudang Data untuk perusahaan e-commerce yang berkembang pesat, apa pertimbangan utama Anda?

Diharapkan dari kandidat: Pewawancara ingin melihat bagaimana Anda mendekati skalabilitas, fleksibilitas, dan ketahanan terhadap masa depan.

Contoh jawaban:

Prioritas saya adalah skalabilitas, menangani beragam sumber data, dan mendukung analitik mendekati waktu nyata. Saya akan memilih solusi berbasis cloud dengan pemisahan penyimpanan dan komputasi, menerapkan alur kerja ETL inkremental, dan merancang skema yang dioptimalkan untuk analitik produk, pelanggan, dan penjualan. Hal ini akan memungkinkan sistem beradaptasi seiring pertumbuhan perusahaan.

10) Bagaimana Anda tetap mengikuti perkembangan teknologi Gudang Data dan praktik terbaik?

Diharapkan dari kandidat: Pewawancara mencari kebiasaan belajar yang berkelanjutan.

Contoh jawaban:

Saya rutin mengikuti blog teknologi, menghadiri webinar, dan berpartisipasi dalam komunitas profesional seperti TDWI. Saya juga menguji perangkat lunak yang sedang berkembang di lingkungan sandbox untuk memahami kemampuannya. Misalnya, di pekerjaan saya sebelumnya, saya meneliti kinerja basis data penyimpanan kolom dan merekomendasikan satu yang dapat mengurangi biaya penyimpanan hingga 25 persen.