Top 30+ Big Data Interview Fragen: Ein umfassender Praxisleitfaden

Allgemeine Big Data Interviewfragen

Beginnen wir mit der allgemeinsten Art von Fragen.

1. Erkläre die 5 Vs von Big Data.

Die 5 Vs von Big Data sind:

• Das Volumen ist die Größe der täglich erzeugten Daten. Dazu gehören die verschiedenen Medien wie soziale Medien, IoT-Geräte und alles andere.
• Geschwindigkeit: Gibt die Geschwindigkeit an, mit der Daten erstellt werden, z. B. Live-Streaming-Daten oder Transaktionsdaten. Er betont auch die Geschwindigkeit, mit der diese Daten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit verarbeitet werden.
• Variety: Hebt die Vielfalt der Datentypen hervor, darunter strukturierte (Datenbanken), halbstrukturierte (XML, JSON) und unstrukturierte (Videos, Bilder). 
• Wahrhaftigkeit: Befasst sich mit der Qualität und Zuverlässigkeit von Daten, z. B. mit der Bereinigung von Daten, um Unstimmigkeiten zu beseitigen. 
• Wert: Stellt die umsetzbaren Erkenntnisse dar, die aus der Analyse der Daten gewonnen werden. Dadurch wird die Datenkomponente mit der Geschäftskomponente integriert. 

2. Was sind gängige Big Data-Anwendungen?

Big Data löst komplexe Probleme und treibt Innovationen in verschiedenen Bereichen voran, z. B:

• Gesundheitswesen: Prädiktive Analytik und die Zusammenführung von Patientendaten verbessern Diagnose und Behandlungspläne
• Finanzen: Betrugserkennung anhand von Transaktionsmustern; und personalisierte Bankdienstleistungen.
• E-Commerce: E-Commerce-Plattformen wie Amazon nutzen Big Data für Aufgaben wie den Aufbau von Empfehlungssystemen, die Bestandsverwaltung und die Analyse des Kundenverhaltens für personalisierte Einkaufserlebnisse.
• Transport: Vorhersage, Echtzeit-Verkehrsmanagement und mathematische Optimierung.
• Social Media: Stimmungsanalyse, um die öffentliche Meinung zu verstehen.

3. Wie kann Big Data die Herausforderungen der Industrie lösen?

Big Data ist die Antwort auf viele kritische Herausforderungen, wie z.B. die Verwaltung und Analyse von unstrukturierten Daten. Ich denke dabei an Dinge wie Textdokumente und Videos. Außerdem hilft sie Unternehmen bei der Verarbeitung großer Datenmengen mit Hilfe von verteilten Computing-Frameworks, nämlich Hadoop und Spark, die die Skalierbarkeit von Speicher- und Rechenressourcen gewährleisten.

4. Was ist verteiltes Rechnen, und warum ist es für Big Data unerlässlich?

Beim verteilten Rechnen wird eine rechenintensive Aufgabe in kleinere Teilaufgaben aufgeteilt, die zur gleichen Zeit auf mehreren Rechnern laufen. MapReduce von Hadoop zum Beispiel verarbeitet große Datensätze auf vielen Servern, um Petabytes an Daten effizient zu verarbeiten. Dieser Ansatz ist für Big Data unverzichtbar, da er eine schnellere Verarbeitung ermöglicht, mit Ausfällen umgehen kann und leicht skalierbar ist, um Daten zu verwalten, die ein einzelner Rechner nicht bewältigen kann.

5. Was ist der Unterschied zwischen strukturierten, unstrukturierten und halbstrukturierten Daten?

Daten lassen sich grob in drei Typen einteilen:

• Strukturierte Daten: Das sind in Zeilen und Spalten organisierte Daten, die oft in relationalen Datenbanken gespeichert und mit SQL leicht durchsuchbar sind.
• Semi-strukturierte Daten: Dazu gehören Formate wie XML, JSON und YAML, bei denen die Daten mit Tags versehen sind, aber kein strenges Schema haben.
• Unstrukturierte Daten: Daten wie Audio, Video und Text, die keiner vordefinierten Struktur folgen.

Das Verständnis dieser Datentypen hilft Unternehmen, geeignete Speicher- und Analysemethoden zu wählen, um den Wert zu maximieren.

Big Data Speicherung und Infrastruktur Interviewfragen

Nachdem wir uns nun mit den allgemeinen Konzepten beschäftigt haben, wollen wir uns nun den Fragen zuwenden, die für die Speicherung und Verwaltung von Big Data relevant sind.

6. Was ist HDFS, und warum ist es wichtig?

Das Hadoop Distributed File System (HDFS) ist ein zentraler Bestandteil von Big-Data-Systemen und dient der Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen auf mehreren Knotenpunkten. Dabei werden große Datensätze in kleinere Blöcke aufgeteilt und auf einen Cluster von Knotenpunkten verteilt. Es stellt die Datenverfügbarkeit sicher, indem es Datenblöcke auf verschiedenen Knotenpunkten repliziert, selbst wenn die Hardware ausfällt. HDFS ist skalierbar, d.h. du kannst einfach Knoten hinzufügen, wenn die Daten wachsen.

7. Was sind die wichtigsten Unterschiede zwischen On-Premises- und Cloud-basierten Big-Data-Lösungen?

Unternehmen sollten die Unterschiede zwischen On-Premise- und Cloud-basierten Datenlösungen verstehen. Die Entscheidung zwischen beiden hängt von Faktoren wie Kosten, Skalierbarkeit und Datensensibilität ab.

• Vor-Ort: Erfordert eine eigene Infrastruktur und ist ideal für Unternehmen, die eine vollständige Kontrolle über ihre Daten benötigen, oft aus rechtlichen Gründen. Wenn du also mit sensiblen Daten arbeitest, können dir On-Premises-Lösungen mehr Kontrolle und Sicherheit bieten. 
• Cloud-based: Dienste wie AWS, Azure und Google Cloud bieten kostenpflichtige Skalierbarkeit und die Integration von Big Data-Tools wie Spark und Hadoop. Diese Lösungen ermöglichen es Unternehmen, Petabytes an Daten zu verarbeiten und zu speichern, ohne in eine physische Infrastruktur zu investieren.

8. Erkläre das Konzept der Datenreplikation im HDFS.

In HDFS sorgt die Datenreplikation für Zuverlässigkeit, indem sie jeden Datenblock auf mehrere Knoten, normalerweise drei, dupliziert. Das heißt, selbst wenn ein oder zwei Knoten ausfallen, sind die Daten immer noch zugänglich. Dieser Mechanismus der Fehlertoleranz ist wichtig und einer der Hauptgründe, die HDFS zu einer zuverlässigen Wahl für die Speicherung von Big Data machen.

Außerdem kann der Replikationsfaktor je nach Wichtigkeit der Daten angepasst werden; kritische Datensätze können aus Sicherheitsgründen höher repliziert werden, während weniger kritische Daten weniger repliziert werden können, um Speicherplatz zu sparen. Diese Flexibilität verbessert sowohl die Leistung als auch die Ressourcennutzung in Big-Data-Umgebungen.

9. Was ist Datenpartitionierung, und warum ist sie wichtig?

Bei der Datenpartitionierung werden große Datensätze anhand von Attributen wie Datum oder Region in kleinere, logische Teile unterteilt. Wenn du zum Beispiel einen Umsatzdatensatz nach Jahr aufteilst, beschleunigt das die Abfragen für ein bestimmtes Jahr. Die Partitionierung verbessert die Abfrageleistung, reduziert die Belastung der Ressourcen und ist für verteilte Systeme wie Hadoop und Spark unerlässlich.

10. Erkläre die Fehlertoleranz in verteilten Systemen.

Fehlertoleranz bedeutet, dass das System auch dann noch funktioniert, wenn einige Komponenten ausfallen. Bei Big Data werden die Daten und Aufgaben auf mehrere Knoten kopiert, so dass bei einem Ausfall eines Knotens andere die Aufgaben übernehmen können.

Techniken wie Leader-Follower-Setups, Checkpointing und Datenreplikation machen dies möglich. In HDFS zum Beispiel wird jeder Datenblock in der Regel dreimal in den Cluster kopiert, damit keine Daten verloren gehen, wenn ein Knoten ausfällt. Dank dieser Funktionen können sich die Systeme bei unerwarteten Ausfällen schnell wiederherstellen und die Datenintegrität aufrechterhalten.

Big Data Modeling Interview Fragen

Nachdem wir uns nun mit der Speicherung von Big Data befasst haben, kommen wir zu den Fragen, wie diese Daten effektiv organisiert und strukturiert werden können.

11. Was sind die drei Arten von Datenmodellen?

Die Datenmodellierung organisiert und definiert, wie Daten in Big-Data-Systemen gespeichert, abgerufen und in Beziehung gesetzt werden. Die drei Arten von Datenmodellen sind:

• Konzeptuelles Modell: Bietet einen Überblick über die Daten und ihre Beziehungen und konzentriert sich dabei auf die Geschäftsanforderungen.
• Logisches Modell: Beschreibt Datenstrukturen ohne Berücksichtigung von Implementierungsspezifika, wie z. B. Datenattribute und Beziehungen.
• Physikalisches Modell: Legt fest, wie Daten gespeichert und abgerufen werden, einschließlich Dateiformaten und Indizes. Sie setzt den logischen Entwurf in Datenbankstrukturen um, einschließlich Tabellen, Indizes und Speichertechniken. 

Jedes Modell hilft dabei, einen systematischen Ansatz zum Organisieren und Abrufen von Daten zu entwickeln. Sieh dir unseren Code für Datenmodellierung in SQL an, um dich auf den neuesten Stand zu bringen, wenn du mit der Idee nicht vertraut bist.

12. Vergleiche relationale Datenbanken und NoSQL-Datenbanken.

Relationale Datenbanken wie MySQL verwenden strukturierte Schemata und SQL-Abfragen und eignen sich daher für Anwendungen, die eine strenge Datenintegrität erfordern, z. B. im Bankwesen. Sie haben jedoch mit der Skalierbarkeit und unstrukturierten Daten zu kämpfen. 

NoSQL-Datenbanken wie MongoDB und Cassandra setzen an diesen Grenzen an, da sie halb- oder unstrukturierte Daten verarbeiten und horizontal skalieren können. Genauer gesagt bieten sie Schema-Flexibilität und horizontale Skalierung.

Ich würde auch sagen, dass, während relationale Datenbanken ideal für traditionelle transaktionsbasierte Systeme sind, wird NoSQL für Big-Data-Anwendungen bevorzugt, die hohe Leistung und Skalierbarkeit über verteilte Systeme hinweg erfordern.

13. Was ist Schema-on-read und wie unterscheidet es sich von Schema-on-write?

Schema-on-Read definiert das Schema bei der Abfrage der Daten und ermöglicht so Flexibilität bei halbstrukturierten und unstrukturierten Daten. Schema-on-Write hingegen legt das Schema fest, wenn die Daten gespeichert werden, und gewährleistet so eine konsistente Struktur für strukturierte Datensätze.

14. Was ist Sharding, und wie verbessert es die Leistung?

Beim Sharding wird eine Datenbank in kleinere, überschaubare Teile, sogenannte Shards, aufgeteilt, die auf mehrere Server verteilt werden. Diese Technik verbessert die Abfrageleistung und sorgt dafür, dass Big-Data-Systeme skalierbar sind.

Jeder Shard arbeitet als unabhängige Datenbank, aber zusammen funktionieren sie wie eine einzige Einheit. Sharding reduziert die Serverlast, was zu einer schnelleren Datenextraktion und -aktualisierung führt. Bei einer globalen E-Commerce-Anwendung zum Beispiel sorgt das Sharding nach Regionen für einen latenzarmen Zugang für Nutzer an verschiedenen geografischen Standorten.

15. Was ist Denormalisierung und warum wird sie in Big Data verwendet?

Bei der Denormalisierung werden redundante Daten gespeichert, um die Notwendigkeit von Joins in Datenbankabfragen zu verringern. Dies verbessert die Leseleistung, was besonders in NoSQL-Datenbanken wichtig ist, die für Aufgaben wie Empfehlungssysteme verwendet werden, bei denen Geschwindigkeit eine Priorität ist. Unser Kurs Datenbankdesign ist eine beliebte Option, um Dinge wie Denormalisierung zu lernen. 

Big Data Machine Learning Interview Fragen

Wenden wir uns den Fragen des maschinellen Lernens zu, denn nur so können wir das volle Potenzial von Big Data ausschöpfen.

16. Wie hängt das maschinelle Lernen mit Big Data zusammen?

Maschinelles Lernen nutzt Algorithmen, um Muster zu finden, Vorhersagen zu treffen und bei der Entscheidungsfindung zu helfen. Um hochwertige Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, ist die wichtigste Voraussetzung die Qualität und Vollständigkeit der Daten. Hier spielt Big Data eine wichtige Rolle, denn es liefert die riesigen Datensätze, die zum effektiven Trainieren dieser Modelle benötigt werden, insbesondere in Unternehmen, die große Datenmengen erzeugen.

Verschiedene Branchen wie E-Commerce, Finanzwesen, Logistik und andere nutzen maschinelles Lernen, um verschiedene Geschäftsprobleme zu lösen. Die Skalierbarkeit von Big-Data-Plattformen ermöglicht ein effizientes Training dieser ML-Modelle auf verteilten Systemen, was für Aufgaben wie natürliche Sprachverarbeitung, Bilderkennung und prädiktive Analysen entscheidend ist.

17. Was ist Spark MLlib und was sind ihre wichtigsten Funktionen?

Spark MLlib ist die Bibliothek für maschinelles Lernen von Apache Spark, die für die verteilte Datenverarbeitung entwickelt wurde.  Es unterstützt Aufgaben wie Klassifizierung, Regression, Clustering und kollaboratives Filtern. 

Spark MLlib unterscheidet sich von den meisten anderen Bibliotheken dadurch, dass sie für die Verarbeitung von Big Data optimiert ist und sich nahtlos in andere Spark-Komponenten wie Spark SQL und DataFrames integrieren lässt. Seine verteilte Struktur sorgt für schnelles Modelltraining, selbst bei großen Datensätzen. 

18. Was ist die Merkmalsauswahl und warum ist sie bei Big Data wichtig?

Bei der Merkmalsauswahl geht es darum, die relevantesten Variablen für ein Modell auszuwählen und irrelevante Variablen zu verwerfen. Das reduziert die Dimensionalität, beschleunigt das Training und verbessert die Modellgenauigkeit, was bei Big-Data-ML-Projekten von entscheidender Bedeutung ist. Bei der Vorhersage der Kundenabwanderung zum Beispiel hilft die Auswahl von Schlüsselmerkmalen wie Nutzungsverhalten und Kundenfeedback, genauere Modelle zu erstellen, ohne das System zu überlasten.

19. Welche Herausforderungen entstehen bei der Skalierung von maschinellem Lernen für Big Data?

Die Skalierung von Machine-Learning-Modellen bringt eine Reihe von Herausforderungen mit sich, wie z. B. die Handhabung der verteilten Datenspeicherung, die Sicherstellung einer effizienten Kommunikation zwischen den Knoten und die Gewährleistung einer konstanten Modellleistung. 

Wenn du zum Beispiel mit Terabytes an Daten trainierst, musst du sicherstellen, dass die Aktualisierungen zwischen den Knotenpunkten schnell und ohne Verzögerungen erfolgen. Tools wie Apache Spark und TensorFlow Distributed gehen diese Herausforderungen an, indem sie den Datenfluss und die Berechnungen optimieren.

20. Was sind die gängigen Tools für maschinelles Lernen in Big Data?

Zu den gängigen Tools gehören:

• Spark MLlib: Für verteilte Datenverarbeitung und Modelltraining.
• H2O.ai: Für skalierbares maschinelles Lernen und KI-Anwendungen.
• TensorFlow und PyTorch: Für Deep Learning mit GPU/TPU-Unterstützung.
• Scikit-learn: Für kleinere Datensätze, die in größere Pipelines integriert sind.

Diese Tools sind in Big Data- und ML-Anwendungen weit verbreitet, da sie Skalierung und Komplexität bewältigen können.

Big Data Testing Interview Fragen

Beim Big-Data-Testing geht es darum, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Big-Data-Prozessen sicherzustellen.

21. Was sind die wichtigsten Herausforderungen beim Testen von Big-Data-Systemen?

Das Testen von Big-Data-Systemen ist eine Herausforderung, denn die schiere Größe der Daten macht es schwierig, große Datensätze auf Qualität und Genauigkeit zu überprüfen, da dies ressourcenintensiv sein kann. Auch derUmgang mit unterschiedlichen Datenformaten wie strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten bringt Herausforderungen mit sich, z. B. die Sicherstellung der Datenkonsistenz zwischen den Knotenpunkten und die Replikation von Testumgebungen. Schließlich würde ich denken, dass Echtzeitsysteme Tests erfordern, um Live-Datenströme zu simulieren, was die Komplexität erhöht .

22. Was sind ETL-Tests, und warum sind sie für Big Data so wichtig?

ETL bezieht sich auf die drei wichtigsten Schritte beim Aufbau einer Datenpipeline: Extraktion, Transformation und Laden. Die ETL-Prüfung stellt sicher, dass die Daten in allen drei wichtigen Schritten korrekt verschoben und verarbeitet werden. 

In einer Einzelhandelskette zum Beispiel müssen die Verkaufsdaten aus mehreren Filialen genau extrahiert, aufbereitet und kombiniert werden, um zuverlässige Berichte zu erstellen. Jeder Fehler bei diesen Schritten kann zu einer falschen Analyse und falschen Entscheidungen führen.

Daher sind ETL-Tests bei Big-Data-Projekten aufgrund des Umfangs und der Komplexität der Daten umso wichtiger. Bei einer Vielzahl von Daten, die aus unterschiedlichen Quellen stammen, können schon kleine Unstimmigkeiten zu erheblichen Problemen führen. Deshalb sind ETL-Tests so wichtig, denn sie stellen sicher, dass die Daten über die gesamte Pipeline hinweg konsistent, genau und zuverlässig bleiben.

23. Welche Tools werden üblicherweise für Big Data-Tests verwendet?

Einige der wichtigsten Tools sind:

• Apache NiFi: Zur Vereinfachung der Automatisierung von Datenflüssen und Validierungen.
• Terasort: Für das Benchmarking der Leistung in verteilten Umgebungen.
• JUnit: Für Unit-Tests in Hadoop-Anwendungen.
• Databricks: Für End-to-End-Tests für Spark-basierte Workflows.
• Talend und Informatica: Für ETL-Tests und Datenintegration.

Diese Tools vereinfachen den Validierungsprozess für große Datensätze in verteilten Systemen.

24. Wie testet man die Datenkonsistenz in Big-Data-Systemen?

Das Testen der Datenkonsistenz beinhaltet:

• Validierung auf Zeilenebene um sicherzustellen, dass Ein- und Ausgabe der Datensätze übereinstimmen.
• Mit Prüfsummen um Datenverfälschungen während der Übertragung zu erkennen.
• Schema-Validierung um sicherzustellen, dass die Daten den erwarteten Formaten entsprechen.

Big Data Engineer Interview Fragen

Jetzt stellen wir ein paar Fragen, die rollenspezifisch sind. In diesem Abschnitt geht es um die Tools und Workflows, die Big Data Engineering effizient und skalierbar machen.

25. Was ist eine Datenpipeline, und warum ist sie wichtig?

Eine Datenpipeline automatisiert den Datenfluss von den Quellsystemen zu den Speicher- und Verarbeitungsebenen. Es stellt sicher, dass die Daten sauber, konsistent und bereit für die Analyse sind. Datenpipelines sind wichtig, um die Datenqualität aufrechtzuerhalten und Echtzeit-Analysen in Big-Data-Umgebungen zu ermöglichen. Eine E-Commerce-Plattform kann zum Beispiel eine Pipeline verwenden, um Clickstream-Daten zu verarbeiten und sie mit Metadaten der Nutzer/innen anzureichern, bevor sie in eine Empfehlungsmaschine eingespeist werden.

26. Was ist Apache Airflow und wie wird er eingesetzt?

Apache Airflow ist ein Werkzeug zur Verwaltung und Organisation komplexer Daten-Workflows. Es plant nicht nur die Aufgaben, sondern überwacht auch deren Fortschritt und sorgt dafür, dass alles reibungslos läuft. Es verwendet gerichtete azyklische Graphen (DAGs), um Arbeitsabläufe darzustellen. Eine DAG zeigt Aufgaben als Schritte und ihre Abhängigkeiten an, damit du die Reihenfolge und die Verbindungen zwischen ihnen klar erkennen kannst. So kannst du leicht erkennen, was läuft, was ansteht und welche Fehler es gibt.

Im Bereich Big Data wird Airflow häufig mit Tools wie Hadoop, Spark und AWS-Diensten integriert. Es kann zum Beispiel die Datenaufnahme aus verschiedenen Quellen planen, ETL-Prozesse automatisieren und die Jobausführung über verteilte Systeme hinweg verwalten. Seine Flexibilität erlaubt es dir, nach Bedarf Plugins hinzuzufügen.

27. Wie optimiert man ETL-Prozesse in Big Data?

Bei der Optimierung von ETL-Prozessen geht es darum, die Effizienz der gesamten Arbeitsabläufe zur Datenextraktion, -transformation und -ladung zu verbessern. Einige der Techniken beinhalten:

• Mit verteilter Verarbeitung große Datenmengen verarbeiten.
• Verringerung der Datenbewegungen durch Verarbeitung der Daten näher am Speicherort.
• Effiziente Formate wie Parquet oder ORC zur Komprimierung und zum schnellen Abruf verwenden.
• Zwischenergebnisse zwischenspeichern, um Berechnungszeit zu sparen.

Big Data Hadoop Interview Fragen

Schauen wir uns nun Hadoop näher an, das ein wichtiger Aspekt vieler Big-Data-Ökosysteme ist.

28. Erkläre MapReduce und seine Bedeutung.

MapReduce ist ein Framework, mit dem große Datenmengen auf mehreren Rechnern verarbeitet und analysiert werden können. Es funktioniert in zwei Hauptschritten: Map und Reduce. In der Phase Map werden die Daten verarbeitet und in Schlüssel-Werte-Paare umgewandelt. In der Reduce-Phase werden diese Paare gruppiert und aggregiert, um ein Endergebnis zu erhalten .

Die Stärke von MapReduce liegt in der Skalierbarkeit, so dass du Petabytes an Daten verarbeiten kannst, und in der Fehlertoleranz, d.h. das System kann sich von Knotenausfällen erholen, ohne Daten zu verlieren. Deshalb wird sie häufig in Big-Data-Umgebungen wie Hadoop eingesetzt, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten.

29. Was sind die Komponenten des Hadoop-Ökosystems?

Das Hadoop-Ökosystem umfasst:

• HDFS: Verteilter Speicher für große Datenmengen.
• YARN: Ressourcenmanagement und Aufgabenplanung.
• MapReduce: Rahmen der Datenverarbeitung.
• Bienenstock: SQL-ähnliche Abfragen für strukturierte Daten.
• Schwein: Scripting für halbstrukturierte Daten.
• HBase: NoSQL-Datenbank für Echtzeit-Analysen.

Diese Komponenten arbeiten zusammen, um eine starke Plattform für Big Data-Anwendungen zu schaffen. Wenn du denkst, dass dein Vorstellungsgespräch in eine sehr Hadoop-bezogene Richtung gehen wird, kannst du dir auch unseren anderen Leitfaden ansehen: Top 24 Hadoop Interview Fragen und Antworten.

30. Was ist YARN und wie verbessert es Hadoop?

YARN (Yet Another Resource Negotiator) ist die Ressourcenverwaltungsschicht von Hadoop, mit der mehrere Anwendungen gleichzeitig auf einem Hadoop-Cluster laufen können. Es entkoppelt die Ressourcenverwaltung von der Datenverarbeitung und ermöglicht so Skalierbarkeit und Clusterauslastung. Außerdem weist YARN Ressourcen dynamisch zu und sorgt so für eine effiziente Ausführung von Aufgaben wie MapReduce, Spark-Jobs und Machine Learning-Anwendungen.

Bonus: Fortgeschrittene Big Data Interview Fragen

31. Was ist eine Lambda-Architektur?

Die Lambda-Architektur ist ein Entwurfsmuster, das sowohl historische als auch Echtzeitdaten verarbeiten kann.  Es besteht aus drei Schichten: der Batch-Schicht, die historische Daten verarbeitet, der Speed-Schicht, die Echtzeit-Datenströme verarbeitet, und der Serving-Schicht, die die Ergebnisse beider Schichten kombiniert und die Daten für Abfragen und Anwendungen bereitstellt. In einem IoT-System könnte die Batch-Ebene beispielsweise vergangene Sensordaten auf Trends hin analysieren, während die Speed-Ebene Live-Sensor-Feeds verarbeitet, um Anomalien zu erkennen und schnell Warnungen zu senden. Dieser Ansatz gewährleistet ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Reaktionsfähigkeit. 

32. Wie stellt man Data Governance in Big-Data-Systemen sicher?

Bei der Data Governance geht es darum, Regeln aufzustellen und Instrumente zu nutzen, um Daten zu schützen, ihre Qualität zu gewährleisten und rechtliche Anforderungen zu erfüllen. Dazu gehören rollenbasierte Zugriffskontrollen, um zu verwalten, wer Daten sehen oder bearbeiten kann, Metadatenmanagement, um Informationen über die Daten zu organisieren, und Lernpfade, um Änderungen oder Zugriffe zu verfolgen. 

Tools wie Apache Atlas helfen dabei, indem sie aufzeichnen, woher die Daten kommen, wie sie verwendet werden und sicherstellen, dass sie Vorschriften wie GDPR für den Datenschutz oder HIPAA für das Gesundheitswesen einhalten. Eine gute Governance sorgt dafür, dass die Daten genau, zuverlässig und gesetzeskonform sind und verringert das Risiko von Fehlern oder rechtlichen Problemen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Datenkonsistenz und -integrität innerhalb der Organisation. Die Festlegung klarer Definitionen und Standards für Datentypen verhindert beispielsweise, dass Marketing- und Finanzteams denselben Datensatz unterschiedlich interpretieren. Auf diese Weise halten Unternehmen nicht nur die Vorschriften ein, sondern bauen auch ein einheitliches System auf, in dem sich alle bei der Entscheidungsfindung auf Daten verlassen können.

Wenn du mehr über Data Governance erfahren willst, abonniere DataFramed, wo du interessante Episoden wie diese mit dem Data Strategy and Data Governance Lead bei Thoughtworks findest: Data Governance macht Spaß mit Tiankai Feng.

33. Was ist CEP (Complex Event Processing)?

Complex Event Processing (CEP) ist eine Methode, mit der Ereignisströme in Echtzeit analysiert werden können. Sie identifiziert Muster und löst auf der Grundlage vordefinierter Regeln bestimmte Aktionen aus. Beim algorithmischen Handel zum Beispiel überwachen CEP-Systeme Live-Marktdaten, um Ereignisse wie plötzliche Preissprünge zu erkennen und automatisch Geschäfte auszuführen, wenn diese Bedingungen erfüllt sind. Neben dem Handel wird CEP auch bei der Betrugserkennung eingesetzt, wo es verdächtige Transaktionen sofort erkennt, und im IoT, wo es Sensordaten analysiert, um Warnungen auszulösen oder Reaktionen zu automatisieren.

Der Hauptvorteil von CEP ist die Fähigkeit, schnelle Datenströme zu verarbeiten und fast sofort Entscheidungen zu treffen, was für Systeme, die in Echtzeit reagieren müssen, unabdingbar ist. Tools wie Apache Flink und IBM Streams sind darauf ausgelegt, diese Anforderungen zu erfüllen, indem sie Frameworks für die effiziente Implementierung von CEP bereitstellen.

Fazit

Die Vorbereitung auf Big-Data-Interviews erfordert nicht nur ein Verständnis der theoretischen Aspekte, sondern auch die Fähigkeit, reale Anwendungen und technische Lösungen darzustellen. Dieser umfassende Leitfaden mit 30 (+3 Bonus) Big-Data-Interview-Fragen, , bietet dir eine solide Grundlage, um deine Interviews zu bestehen und deine Karriere voranzutreiben. Übe, die Antworten durchzugehen, damit du sie flüssig formulieren kannst.

Wenn du als Führungskraft in einem Unternehmen diesen Leitfaden liest und nach Ideen für Vorstellungsgespräche mit potenziellen Mitarbeitern suchst, solltest du auch andere DataCamp-Ressourcen nutzen und unser gesamtes Angebot an Unternehmenslösungen kennenlernen. Wir können eine ganze Belegschaft auf einmal weiterbilden und gleichzeitig maßgeschneiderte Lernpfade für dein Unternehmen erstellen, und wir können all dies mit individuellen Berichten ergänzen.