Le 88 principali domande e risposte dell'intervista sulla modellazione dei dati (2025)

Ecco le domande e le risposte al colloquio sulla modellazione dei dati per i candidati più freschi ed esperti che vogliono ottenere il lavoro dei loro sogni.

Domande e risposte per l'intervista sulla modellazione dei dati per le matricole

1) Cos'è la modellazione dei dati?

La modellazione dei dati è il processo di creazione di un modello per i dati da archiviare in un database. È una rappresentazione concettuale degli oggetti dati, dell'associazione tra diversi oggetti dati e delle regole.

2) Spiegare vari tipi di modelli di dati

Esistono principalmente tre diversi tipi di modelli di dati:

Concettuale: Il modello di dati concettuale definisce cosa dovrebbe contenere il sistema. Questo modello è in genere creato da stakeholder aziendali e architetti di dati. Lo scopo è organizzare, definire l'ambito e i concetti e le regole aziendali.

Logico: Definisce come il sistema dovrebbe essere implementato indipendentemente dal DBMS. Questo modello è in genere creato da architetti di dati e analisti aziendali. Lo scopo è sviluppare una mappa tecnica di regole e strutture dati.

Fisico: Questo modello di dati descrive come il sistema verrà implementato utilizzando uno specifico sistema DBMS. Questo modello viene in genere creato da DBA e sviluppatori. Lo scopo è l'effettiva implementazione del database.

3) Spiegare i fatti e la tabella dei fatti

Il fatto rappresenta un dato quantitativo. Ad esempio, l'importo netto dovuto. Una tabella dei fatti contiene dati numerici e chiavi esterne delle tabelle dimensionali.

4) Elencare vari schemi di progettazione nella modellazione dei dati

Esistono due diversi tipi di schemi di modellazione dei dati: 1) Schema a stella e 2) Schema a fiocco di neve

5) Quando dovresti considerare la denormalizzazione?

La denormalizzazione viene utilizzata quando c'è molto coinvolgimento della tabella durante il recupero dei dati. Viene utilizzato per costruire un data warehouse.

6) Spiegare dimensione e attributo

Le dimensioni rappresentano dati qualitativi. Ad esempio, prodotto, classe, piano e così via. Una tabella delle dimensioni ha attributi testuali o descrittivi. Ad esempio, la categoria del prodotto e il nome del prodotto sono due attributi della tabella delle dimensioni del prodotto.

7) Qual è il fatto meno fatto?

Fatless fact è una tabella che non ha alcuna misurazione dei fatti. Contiene solo le chiavi di dimensione.

8) Cos'è l'analisi in memoria?

L'analisi in memoria è un processo di memorizzazione nella cache del database nella RAM.

9) Qual è la differenza tra OLTP e OLAP?

Di seguito è il differenza tra OLAP e OLTP:

OLTP	OLAP
OLTP è un sistema transazionale online.	OLAP è un processo di analisi e recupero dei dati online.
È caratterizzato da un gran numero di brevi transazioni online.	È caratterizzato da un grande volume di dati.
OLTP utilizza DBMS tradizionali.	OLAP utilizza un data warehouse.
Le tabelle nel database OLTP sono normalizzate.	Le tabelle in OLAP non sono normalizzate.
Il suo tempo di risposta è di un millisecondo.	Il suo tempo di risposta va dai secondi ai minuti.
OLTP è progettato per operazioni aziendali in tempo reale.	OLAP è progettato per l'analisi delle misure aziendali per categoria e attributi.

10) Cos'è il tavolo?

La raccolta di righe e colonne è chiamata tabella. Ogni colonna ha un tipo di dati. La tabella contiene i dati correlati in formato tabellare.

11) Cos'è la colonna?

Una colonna o un campo è una disposizione verticale di dati che contengono informazioni correlate.

12) Definire la scarsità dei dati

La scarsità dei dati è un termine utilizzato per indicare la quantità di dati disponibili per entità/dimensione del modello.

13) Cos'è la chiave primaria composita?

La chiave primaria composita si riferisce al caso in cui più di una colonna della tabella viene utilizzata come parte della chiave primaria.

14) Cos'è la chiave primaria?

Chiave primaria è una colonna o un gruppo di colonne che identificano in modo diverso ogni singola riga della tabella. Il valore della chiave primaria non deve essere nullo. Ogni tabella deve contenere una chiave primaria.

15) Spiegare la chiave esterna

Chiave esterna è un gruppo di attributi che viene utilizzato per collegare la tabella padre e figlia. Il valore della colonna chiave esterna, disponibile nella tabella figlia, si riferisce al valore della chiave primaria nella tabella genitore.

16) Cosa sono i metadati?

I metadati descrivono i dati sui dati. Mostra quale tipo di dati è effettivamente memorizzato nel sistema di database.

17) Cos'è il datamart?

A datamart è una versione condensata di un data warehouse ed è progettata per essere utilizzata da un reparto, un'unità o un insieme di utenti specifici in un'organizzazione. Ad esempio, marketing, vendite, risorse umane o finanza.

18) Cos'è l'OLTP?

Elaborazione delle transazioni online, brevemente nota come OLTP, supporta applicazioni orientate alle transazioni in un'architettura a 3 livelli. OLTP gestisce le transazioni quotidiane di un'azienda o di un'organizzazione.

19) Quali sono gli esempi del sistema OLTP?

Esempi di sistema OLTP sono:

Invio di un messaggio di testo
Aggiungi un libro al carrello
Prenotazione biglietti aerei online
Banca online
Inserimento ordini

20) Cos'è il vincolo di controllo?

Il vincolo di controllo viene utilizzato per verificare un intervallo di valori in una colonna.

21) Elencare le tipologie di normalizzazione?

I tipi di normalizzazioni sono: 1) prima forma normale, 2) seconda forma normale, 3) terza forma normale, 4) quarta forma boyce-codd e 5) quinta forma normale.

22) Cos'è l'ingegneria dei dati futuri?

Forward Engineering è un termine tecnico utilizzato per descrivere il processo di traduzione automatica di un modello logico in un attrezzo fisico.

23) Cos'è il PDAP?

È un cubo di dati che memorizza i dati come riepilogo. Aiuta l'utente ad analizzare rapidamente i dati. I dati in PDAP vengono archiviati in modo che il reporting possa essere eseguito con facilità.

24) Spiegare la progettazione del database dello schema dei fiocchi di neve

Uno schema a fiocco di neve è una disposizione di una tabella delle dimensioni e di una tabella dei fatti. In genere, entrambe le tabelle sono ulteriormente suddivise in più tabelle dimensionali.

25) Spiegare il servizio di analisi

Il servizio di analisi offre una visualizzazione combinata dei dati utilizzati nel data mining o OLAP.

26) Cos'è l'algoritmo di clustering di sequenze?

L'algoritmo di clustering delle sequenze raccoglie percorsi simili o correlati tra loro e sequenze di dati con eventi.

27) Cosa sono i dati discreti e continui?

I dati discreti sono dati finiti o dati definiti. Ad esempio, sesso, numeri di telefono. I dati continui sono dati che cambiano in modo continuo e ordinato. Ad esempio, l'età.

28) Cos'è l'algoritmo delle serie temporali?

L'algoritmo delle serie temporali è un metodo per prevedere valori continui dei dati nella tabella. Ad esempio, con la prestazione un dipendente può prevedere il profitto o l'influenza.

29) Cos'è la Business Intelligence?

BI (Business Intelligence) è un set di processi, architetture e tecnologie che convertono dati grezzi in informazioni significative che guidano azioni aziendali redditizie. È una suite di software e servizi per trasformare i dati in informazioni e conoscenze fruibili.

30) Cos'è l'indice bitmap?

Gli indici bitmap sono un tipo speciale di indice di database che utilizza bitmap (array di bit) per rispondere alle query eseguendo operazioni bit a bit.

Domande e risposte per l'intervista sulla modellazione dei dati per esperti

31) Spiegare in dettaglio il data warehousing

Il data warehousing è un processo per la raccolta e la gestione di dati da fonti diverse. Fornisce informazioni aziendali significative. Il data warehousing è in genere utilizzato per collegare e analizzare dati da fonti eterogenee. È il nucleo del sistema BI, che è costruito per l'analisi e il reporting dei dati.

32) Cos'è la dimensione spazzatura?

La dimensione spazzatura combina due o più cardinalità correlate in un'unica dimensione. Di solito si tratta di valori booleani o flag.

33) Spiegare lo schema dei dati

Lo schema dei dati è una rappresentazione schematica che illustra le relazioni e le strutture dei dati.

34) Spiegare la frequenza di raccolta dei dati

La frequenza di raccolta dei dati è la velocità con cui raccogliere i dati. Anch'esso attraversa varie fasi. Queste fasi sono: 1) estrazione da varie fonti, 3) trasformazione, 4) pulizia e 5) conservazione.

35) Cos'è la cardinalità del database?

La cardinalità è un attributo numerico della relazione tra due entità o insiemi di entità.

36) Quali sono i diversi tipi di rapporti cardinali?

Diversi tipi di relazioni cardinali chiave sono:

Relazioni uno a uno
Relazioni uno-a-molti
Relazioni molti-a-uno
Molte-a-molte relazioni

37) Definire il fattore critico di successo ed elencarne i quattro tipi

Il fattore critico di successo è un risultato favorevole di qualsiasi attività necessaria affinché l'organizzazione raggiunga il suo obiettivo.

Quattro tipi di fattori critici di successo sono:

QCS di settore
QCS strategici
QCS ambientali
FCS temporali

38) Cos'è il data mining?

Il data mining è un'abilità multidisciplinare che utilizza l'apprendimento automatico, la statistica, l'intelligenza artificiale e la tecnologia dei database. Si tratta di scoprire relazioni insospettate/precedentemente sconosciute tra i dati.

39) Qual è la differenza tra lo schema Star e lo schema Snowflake?

Di seguito è riportata una differenza fondamentale tra Schema a stella e schema a fiocco di neve:

Schema a stella	Schema del fiocco di neve
Le gerarchie per le dimensioni sono memorizzate nella tabella dimensionale.	Le gerarchie sono suddivise in tabelle separate.
Contiene una tabella dei fatti circondata da tabelle delle dimensioni.	Una tabella dei fatti circondata dalla tabella delle dimensioni, a sua volta circondata dalla tabella delle dimensioni
In uno schema a stella, solo un singolo join crea la relazione tra la tabella dei fatti e le eventuali tabelle delle dimensioni.	Uno schema a fiocco di neve richiede molti join per recuperare i dati.
Ha un design semplice del database	Ha un design di database complesso
Anche la struttura dei dati e le query denormalizzate vengono eseguite più velocemente.	Struttura dei dati normalizzati.
Elevato livello di ridondanza dei dati	Ridondanza dei dati di livello molto basso
Offre query con prestazioni più elevate utilizzando l'ottimizzazione delle query di Star Join. Le tabelle possono essere collegate con più dimensioni.	Lo schema Snow Flake è rappresentato da una tabella dei fatti centralizzata che difficilmente è collegata a più dimensioni.

40) Cos'è la relazione identificativa?

L'identificazione delle relazioni tra entità nel DBMS viene utilizzata per identificare una relazione tra due entità: 1) entità forte e 2) entità debole.

41) Cos'è una relazione autoricorsiva?

La relazione ricorsiva è una colonna autonoma in una tabella collegata alla chiave primaria della stessa tabella.

42) Spiegare la modellazione relazionale dei dati

La modellazione dei dati relazionali è la rappresentazione di oggetti in un database relazionale, che solitamente è normalizzata.

43) Cos'è l'analisi della modellazione predittiva?

Il processo di convalida o test di un modello utilizzato per prevedere i risultati dei test e della convalida. Può essere utilizzato per l’apprendimento automatico, l’intelligenza artificiale e le statistiche.

44) Qual è la differenza tra modello logico dei dati e modello fisico dei dati?

Modello logico dei dati	Modello fisico dei dati
Un modello logico di dati può progettare logicamente i requisiti aziendali.	Un modello di dati fisici fornisce informazioni sull'origine del database di destinazione e sulle sue proprietà.
È responsabile dell'effettiva implementazione dei dati archiviati nel database.	Un modello di dati fisici consente di creare un nuovo modello di database esistente e di applicare il vincolo di integrità referenziale.
Contiene un'entità, attributi della chiave primaria, chiavi di inversione, chiave alternativa, regola, relazione commerciale, definizione, ecc.	Un modello di dati fisici contiene una tabella, vincoli di chiave, chiave univoca, colonne, chiave esterna, indici, valori predefiniti, ecc.

45) Quali sono le diverse tipologie di vincoli?

Un diverso tipo di vincolo potrebbe essere univoco, valori nulli, chiavi esterne, chiave composita o vincolo di controllo, ecc.

46) Cos'è uno strumento di modellazione dei dati?

Strumento di modellazione dei dati è un software che aiuta a costruire il flusso di dati e la relazione tra i dati. Esempi di tali strumenti sono Borland Together, Altova Database Spy, casewise, Case Studio 2, ecc.

47) Che cosa è un DBMS gerarchico?

Nel database gerarchico, i dati del modello sono organizzati in una struttura ad albero. I dati sono archiviati in un formato gerarchico. I dati sono rappresentati utilizzando una relazione padre-figlio. Nel DBMS gerarchico, il padre può avere molti figli, i figli hanno un solo padre.

48) Quali sono gli svantaggi del modello di dati gerarchico?

Gli svantaggi del modello di dati gerarchico sono:

Non è flessibile in quanto richiede tempo per adattarsi alle mutevoli esigenze del business.
La struttura pone la questione nella comunicazione interdipartimentale, nella comunicazione verticale e nella comunicazione tra agenzie.
Il modello di dati gerarchico può creare problemi di disunione.

49) Spiegare l'approccio guidato dai processi della modellazione dei dati

L'approccio basato sui processi utilizzato nella modellazione dei dati segue un metodo passo passo sulla relazione tra il modello entità-relazione e il processo organizzativo.

50) Quali sono i vantaggi dell'utilizzo della modellazione dei dati?

I vantaggi derivanti dall’utilizzo della modellazione dei dati nel data warehousing sono:

Ti aiuta a gestire i dati aziendali normalizzandoli e definendone gli attributi.
La modellazione dei dati integra i dati di vari sistemi per ridurre la ridondanza dei dati.
Consente di creare una progettazione efficiente del database.
La modellazione dei dati aiuta il reparto organizzazione a funzionare come una squadra.
Facilita l'accesso ai dati con facilità.

51) Quali sono gli svantaggi dell'utilizzo della modellazione dei dati?

Gli svantaggi dell’utilizzo della modellazione dei dati sono:

Ha meno indipendenza strutturale
Può rendere il sistema complesso.

52) Cos'è l'indice?

L'indice viene utilizzato per una colonna o un gruppo di colonne per recuperare rapidamente i dati.

53) Quali sono le caratteristiche di un modello logico di dati?

Le caratteristiche del modello logico dei dati sono:

Descrive le esigenze di dati per un singolo progetto ma potrebbe integrarsi con altri modelli di dati logici in base all'ambito del progetto.
Progettato e sviluppato indipendentemente dal DBMS.
Gli attributi dei dati avranno tipi di dati con precisione e lunghezza esatte.
I processi di normalizzazione del modello, che generalmente vengono applicati tipicamente fino a 3NF.

54) Quali sono le caratteristiche del modello fisico dei dati?

Le caratteristiche del modello fisico dei dati sono:

Il modello fisico dei dati descrive la necessità di dati per un singolo progetto o applicazione. Può essere integrato con altri modelli di dati fisici in base all'ambito del progetto.
Il modello di dati contiene relazioni tra tabelle che affrontano la cardinalità e il nullability delle relazioni.
Sviluppato per una versione specifica di un DBMS, posizione, archiviazione dati o tecnologia da utilizzare nel progetto.
Le colonne devono avere tipi di dati, lunghezze assegnate e valori predefiniti esatti.
Vengono definite chiavi primarie ed esterne, viste, indici, profili di accesso, autorizzazioni, ecc.

55) Quali sono i due tipi di tecniche di modellazione dei dati?

Due tipi di tecniche di modellazione dei dati sono: 1) modello entità-relazione (ER) e 2) UML (Linguaggio di modellazione unificato).

56) Cos'è l'UML?

UML (Unified Modeling Language) è un linguaggio di modellazione per lo sviluppo di database di uso generale nel campo dell'ingegneria del software. L'intento principale è fornire un modo generalizzato per visualizzare la progettazione del sistema.

57) Spiegare il modello di database orientato agli oggetti

Il modello di database orientato agli oggetti è una raccolta di oggetti. A questi oggetti possono essere associate funzionalità e metodi.

58) Cos'è un modello di rete?

È un modello che si basa su un modello gerarchico. Consente a più di una relazione di collegare i record, il che indica che ha più record. È possibile costruire un set di record padre e record figlio. Ogni record può appartenere a più set che consentono di eseguire relazioni di tabella complesse.

59) Cos'è l'hashing?

L'hashing è una tecnica utilizzata per cercare tutto il valore dell'indice e recuperare i dati desiderati. Aiuta a calcolare la posizione diretta dei dati, che vengono registrati su disco senza utilizzare la struttura dell'indice.

60) Cosa sono le chiavi aziendali o naturali?

business o chiavi naturali è un campo che identifica in modo univoco un'entità. Ad esempio, ID cliente, numero dipendente, e-mail ecc.

61) Cos'è la chiave composta?

Quando si utilizza più di un campo per rappresentare una chiave, si parla di chiave composta.

62) Cos'è la prima forma normale?

La prima forma normale o 1NF è una proprietà di una relazione disponibile in un sistema di gestione di database relazionali. Qualsiasi relazione è chiamata prima forma normale se il dominio di ogni attributo contiene valori atomici. Contiene un valore da quel dominio.

63) Qual è la differenza tra chiave primaria e chiave esterna?

Chiave primaria	Chiave esterna
La chiave primaria ti aiuta a identificare in modo univoco un record nella tabella.	La chiave esterna è un campo nella tabella che rappresenta la chiave primaria di un'altra tabella.
La chiave primaria non accetta mai valori null.	Una chiave esterna può accettare più valori null.
La chiave primaria è un indice cluster e i dati nella tabella DBMS sono organizzati fisicamente nella sequenza dell'indice cluster.	Una chiave esterna non può creare automaticamente un indice, in cluster o non in cluster. Tuttavia, puoi creare manualmente un indice sulla chiave esterna.
Puoi avere la singola chiave primaria in una tabella.	Puoi avere più chiavi esterne in una tabella.

64) Quali sono i requisiti della seconda forma normale?

I requisiti della seconda forma normale sono:

Dovrebbe essere nella prima forma normale.
Non contiene alcun attributo non primario, che dipende funzionalmente da qualsiasi sottoinsieme di chiavi candidate della relazione della tabella.

65) Quali sono le regole per la terza forma normale?

Le regole per la terza forma normale sono:

Dovrebbe essere nella seconda forma normale
Non ha dipendenze funzionali transitive.

66) Qual è l'importanza dell'uso delle chiavi?

Le chiavi ti aiutano a identificare qualsiasi riga di dati in una tabella. In un'applicazione reale, una tabella potrebbe contenere migliaia di record.
Le chiavi garantiscono che sia possibile identificare in modo univoco un record di tabella nonostante queste sfide.
Consente di stabilire una relazione e identificare la relazione tra tabelle
Aiutarti a rafforzare l’identità e l’integrità nella relazione.

67) Cos'è una chiave surrogata?

Una chiave artificiale che mira a identificare in modo univoco ciascun record è chiamata chiave surrogata. Questi tipi di chiavi sono unici perché vengono creati quando non si dispone di alcuna chiave primaria naturale. Non danno alcun significato ai dati della tabella. La chiave surrogata è solitamente un numero intero.

68) Spiegare dettagliatamente la chiave alternativa

La chiave alternativa è una colonna o un gruppo di colonne in una tabella che identifica in modo univoco ogni riga della tabella. Una tabella può avere più scelte per una chiave primaria, ma solo una può essere impostata come chiave primaria. Tutte le chiavi che non sono chiavi primarie sono chiamate chiavi alternative.

69) Cos'è la quarta forma normale nei DBMS?

La quarta forma normale è un livello di normalizzazione del database in cui non deve esserci alcuna dipendenza non banale diversa dalla chiave candidata.

70) Cos'è un sistema di gestione di database?

Sistema di gestione del database o DBMS è un software per l'archiviazione e il recupero dei dati dell'utente. Consiste in un gruppo di programmi che manipolano il database.

71) Qual è la regola della quinta forma normale?

Una tabella è in 5^th forma normale solo se è in 4^th forma normale e non può essere scomposto in un numero qualsiasi di tabelle più piccole senza perdita di dati.

72) Cos'è la normalizzazione?

Normalizzazione è una tecnica di progettazione di database che organizza le tabelle in modo da ridurre la ridondanza e la dipendenza dei dati. Divide le tabelle più grandi in tabelle più piccole e le collega utilizzando le relazioni.

73) Spiegare le caratteristiche di un sistema di gestione di database

Fornisce sicurezza e rimuove la ridondanza
Natura autodescrittiva del sistema di database
Isolamento tra programmi ed estrazione dati
Supporto di più visualizzazioni di dati.
Condivisione dei dati ed elaborazione delle transazioni multiutente
Il DBMS consente alle entità e alle relazioni tra loro di formare tabelle.
Segue il concetto di ACIDO (AtomICità, Coerenza, Isolamento e Durabilità).
DBMS supporta un ambiente multiutente che consente agli utenti di accedere, accedere e manipolare i dati in parallelo.

74) Elenca i popolari software DBMS

Bestseller Software DBMS è:

MySQL
Microsoft accesso a
Oracle
PostgreSQL
dbase
FoxPro
SQLite
IBM DB2
Microsoft SQL Server.

75) Spiegare il concetto di RDBMS

Sistema di gestione di database relazionale è un software che viene utilizzato per archiviare dati sotto forma di tabelle. In questo tipo di sistema, i dati vengono gestiti e archiviati in righe e colonne, note come tuple e attributi. RDBMS è un potente sistema di gestione dei dati ed è ampiamente utilizzato in tutto il mondo.

76) Quali sono i vantaggi del modello dati?

I vantaggi del modello dati sono:

L'obiettivo principale della progettazione di un modello di dati è garantire che gli oggetti dati offerti dal team funzionale siano rappresentati accuratamente.
Il modello di dati dovrebbe essere sufficientemente dettagliato da poter essere utilizzato per la creazione del database fisico.
Le informazioni nel modello dati possono essere utilizzate per definire la relazione tra tabelle, chiavi primarie ed esterne e procedure memorizzate.
Data Model aiuta le aziende a comunicare all'interno e tra le organizzazioni.
Il modello di dati aiuta a documentare le mappature dei dati nel processo ETL
Aiutare a riconoscere le origini dati corrette per popolare il modello

77) Quali sono gli svantaggi del Data Model?

Gli svantaggi del modello dati sono:

Per sviluppare il modello dati, è necessario conoscere le caratteristiche fisiche memorizzate dei dati.
Questo è un sistema di navigazione che produce sviluppo e gestione di applicazioni complesse. Pertanto, richiede la conoscenza della verità biografica.
Anche le modifiche più piccole apportate alla struttura richiedono modifiche nell'intera applicazione.
Non esiste un insieme di linguaggi di manipolazione dei dati nel DBMS.

78) Spiegare vari tipi di tabelle dei fatti

Esistono tre tipi di tabelle dei fatti:

additivi: È una misura che si aggiunge a qualsiasi dimensione.
Non additivi: È una misura che non può essere aggiunta a nessuna dimensione.
Semiadditivo: È una misura che può essere sommata a poche dimensioni.

79) Cos'è la tabella aggregata?

La tabella aggregata contiene dati aggregati che possono essere calcolati utilizzando funzioni quali: 1) Media 2) MAX, 3) Conteggio, 4) SOMMA, 5) SOMMA e 6) MIN.

80) Cos'è la dimensione Confermata?

Una dimensione conformata è una dimensione progettata in modo da poter essere utilizzata in molte tabelle dei fatti in varie aree di un data warehouse.

81) Elencare i tipi di gerarchie nella modellazione dei dati

Esistono due tipi di gerarchie: 1) gerarchie basate sui livelli e 2) gerarchie padre-figlio.

82) Qual è la differenza tra un data mart e un data warehouse?

Ecco il principale differenza tra Data Mart e Data Warehouse:

Datamart	Data warehouse
Il data mart si concentra su un'unica area tematica di business.	Il data warehouse si concentra su molteplici aree di business.
Viene utilizzato per prendere decisioni tattiche per la crescita del business.	Aiuta gli imprenditori a prendere una decisione strategica
Il data mart segue il modello bottom-up	Il data warehouse segue un modello top-down
L'origine dati proviene da un'origine dati	La fonte dei dati proviene da più fonti di dati eterogenee.

83) Cos'è XMLA?

XMLA è un'analisi XML considerata come standard per l'accesso ai dati Elaborazione analitica in linea (OLAP).

84) Spiega la dimensione spazzatura

La dimensione spazzatura aiuta a memorizzare i dati. Viene utilizzato quando non è possibile archiviare i dati nello schema.

85) Spiegare la replicazione concatenata dei dati

La situazione in cui un nodo secondario seleziona la destinazione utilizzando il tempo di ping o quando il nodo più vicino è secondario, viene definita replicazione dei dati concatenata.

86) Spiegare il data warehousing virtuale

Un data warehouse virtuale offre una visione collettiva dei dati completati. Un data warehouse virtuale non dispone di dati cronologici. È considerato un modello di dati logico con metadati.

87) Spiegare l'istantanea del data warehouse

Lo snapshot è una visualizzazione completa dei dati nel momento in cui inizia il processo di estrazione dei dati.

88) Cos'è un estratto bidirezionale?

La capacità del sistema di estrarre, pulire e trasferire i dati in due direzioni è chiamata estrazione direzionale.

Queste domande del colloquio ti aiuteranno anche nel tuo viva(orale)

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