Die 51 wichtigsten Fragen und Antworten zum Thema Data Warehouse für 2026

Fragen für Vorstellungsgespräche zum Thema Data Warehouse für Anfänger

Alle Interviews, die ich gemacht habe, haben mit ein paar grundlegenden Fragen angefangen, auch wenn es um eine leitende Position ging. Es ist eine gute Idee, den Kandidaten schrittweise von den Grundlagen aus weiterzubringen. Also, stell sicher, dass deine Grundlagen top sind.

1. Was ist ein Data Warehouse und wozu wird es benutzt?

Ein Data Warehouse ist ein zentraler Speicherplatz, wo strukturierte Daten aus verschiedenen Quellen gespeichert werden. Es wird hauptsächlich für Berichte und Datenanalysen genutzt und gibt einen einheitlichen Überblick über die Daten eines Unternehmens im Laufe der Zeit.

Mehr dazu findest du im Blogbeitrag „Was ist ein Data Warehouse?“.

2. Kannst du mir mal die Unterschiede zwischen OLAP und OLTP erklären?

Es ist echt wichtig, den Unterschied zwischen OLAP und OLTP zu verstehen, weil sie in Datensystemen ganz unterschiedliche Aufgaben haben.

• OLAP (Online Analytical Processing) ist super für komplizierte Abfragen und die Analyse von historischen Daten. Es ist für leseintensive Aufgaben wie das Erstellen von Berichten, Visualisierungen und Trendanalysen gedacht.
• OLTP (Online Transaction Processing) Das istfür Echtzeit-Transaktionsmanagement, wie zum Beispiel die Bearbeitung von Bestellungen oder die Erfassung von Kundenzahlungen. Es ist für schnelle, schreibintensive Vorgänge optimiert.

Mehr dazu erfährst du im Blogbeitrag „Was ist OLAP?“.

3. Was ist eine Dimensionstabelle und eine Faktentabelle?

Dimensionstabellen und Faktentabellen sind die Bausteine eines Data-Warehouse-Schemas. Sie arbeiten zusammen, um Daten zu organisieren und darzustellen, damit man sie besser analysieren kann.

• Dimensionen-Tabellen haben beschreibende Attribute wie Kundennamen oder Produktkategorien, die den Kontext für die Daten liefern. Sie helfen dabei, Fragen wie „wer“, „was“, „wo“ und „wann“ zu beantworten.
• Faktotum-Tabellen haben quantitative Daten wie Verkaufszahlen oder Transaktionsbeträge, die im Mittelpunkt der Analyse stehen. Faktentabellen beziehen sich oft auf Dimensionstabellen, um ein besseres Verständnis der Metriken zu ermöglichen.

4. Was sind die Phasen von ETL im Data Warehousing?

Der ETL-Prozess ist echt wichtig für jedes Data-Warehouse-Projekt. Es macht aus den Rohdaten ein strukturiertes, analysierbares Format und ist wichtig, damit das Data Warehouse genau und zuverlässig ist.

• Auszug: Die Daten kommen aus verschiedenen Quellen, wie relationalen Datenbanken, APIs oder Flatfiles.
• Verwandeln: Die Daten werden bereinigt, formatiert und so umgestaltet, dass sie zum Schema des Data Warehouse passen. Dieser Schritt kann das Entfernen von Duplikaten, das Berechnen neuer Felder oder das Anwenden von Geschäftsregeln beinhalten.
• Belastung: Die verarbeiteten Daten werden ins Data Warehouse geladen, wo sie für Abfragen und Analysen bereitstehen.

Ein modernerer Ansatz ist ELT, bei dem die Rohdaten so wie sie sind geladen werden und die Umwandlung im Data Warehouse passiert. 

Um praktische Erfahrungen mit ETL- und ELT-Prozessen zu sammeln, schaudir „ETL und ELT in Python” an, wo du durch die programmgesteuerte Umsetzung dieser Schritte geführt wirst.

5. Erkläre das Sternschema und das Snowflake-Schema. Was ist besser und warum?

Schemas bieten einen Rahmen für die Organisation von Daten in einem Data Warehouse.

• Sternschema: Bei diesem Design ist eine zentrale Faktentabelle von denormalisierten Dimensionstabellen umgeben. Es ist einfach, intuitiv und für schnelle Abfragen optimiert, sodass es für die meisten Business-Intelligence-Anwendungen gut passt.
• Snowflake-Schema: Eine vereinfachte Version des Schemas „“, bei der die Dimensionstabellen in weitere Tabellen aufgeteilt wurden, um Redundanzen zu vermeiden. Das spart zwar Speicherplatz, kann aber Abfragen komplizieren und die Leistung verlangsamen.

Die Entscheidung hängt davon ab, wofür du es brauchst. Sternschemata sind besser, wenn es um Einfachheit undschnellere Abfragen geht, während Snowflake-Schemata ideal sind, wenn es darum geht, Redundanzen zu minimieren.

Fragen für Vorstellungsgespräche zum Thema Data Warehouse für Fortgeschrittene

Nachdem der Interviewer sich vergewissert hat, dass du über solide Grundkenntnisse im Bereich Data Warehousing verfügst, geht er möglicherweise zu Fragen für Fortgeschrittene über. Jetzt wird's spannend. 

6. Was sind langsam sich ändernde Dimensionen (SCD) und wie geht man damit um?

Langsam sich ändernde Dimensionen (SCD) sind Daten in Dimensionstabellen, die sich mit der Zeit langsam verändern. Zum Beispiel kann sich die Adresse eines Kunden ändern, aber die alten Daten müssen für eine genaue Berichterstattung aufbewahrt werden.

Es gibt drei Haupttypen von SCD:

• Typ 1: Überschreib die alten Daten mit den neuen (z. B. die Adresse direkt aktualisieren).
• Typ 2: Bewahr alte Daten auf, indem du einen neuen Eintrag mit Start- und Enddatum hinzufügst.
• Typ 3: Bewahr begrenzte historische Daten auf, indem du neue Felder für die alten und aktuellen Werte hinzufügst.

Das Verständnis dieser Typen ist wichtig, um ein Data Warehouse zu entwickeln, das aktuelle und historische Berichtsanforderungen unterstützt.

Mehr dazu findest du im Blogbeitrag „Mastering Slowly Changing Dimensions” (Langsam veränderliche Dimensionen meistern).

7. Kannst du uns was über deine Erfahrungen mit ETL-Tools wie Informatica, Talend oder AWS Glue erzählen?

Interviewer suchen oft nach praktischer Erfahrung mit ETL-Tools, weil die bei Data-Warehousing-Projekten echt wichtig sind. Gib mal ein paar konkrete Beispiele, wie zum Beispiel:

• Wie du AWS Glue benutzt hast , umETL-Pipelines zu automatisieren und große Datenmengen von S3 nach Redshift zu verarbeiten.
• Ein Projekt, bei dem du Talend benutzt hast, um Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren und umzuwandeln, damit die Formate einheitlich bleiben.
• Deine Erfahrung mit Informatica beim Erstellen wiederverwendbarer Workflows und beim Überwachen von ETL-Jobs für Unternehmensdatensysteme.

Das ist deine Chance, zu glänzen, indem du deine Erfahrungen aus dem echten Leben teilst.

8. Erkläre mal das Konzept der Partitionierung im Data Warehousing.

Partitionierung ist eine Technik, die die Abfrageleistung und Verwaltbarkeit in einem Data Warehouse verbessert, indem große Datensätze in kleinere, besser verwaltbare Segmente aufgeteilt werden.

Es gibt zwei gängige Arten der Partitionierung:

• Horizontale Aufteilung: Teilt Daten auf mehrere Zeilen auf, z. B. indem Verkaufsdaten nach Region oder Datum aufgeteilt werden.
• Vertikale Unterteilung: Teilt Daten auf mehrere Spalten auf, meistens nach Nutzungsmustern.

Partitionierung verkürzt die Abfragezeit und macht die Ressourcennutzung effizienter, vor allem bei großen Datensätzen.

Partitionierung kann mit Indizierung zusammenhängen. Hier sind die Unterschiede:

9. Was ist ein Ersatzschlüssel und wozu wird er benutzt?

Ein Ersatzschlüssel ist eine eindeutige Kennung für jeden Datensatz in einer Tabelle, meistens eine fortlaufend generierte Nummer. Es wird in Dimension-Tabellen als Ersatz für natürliche Schlüssel (wie Kunden-ID oder Produktcode) verwendet, um:

• Mach sicher, dass alles einzigartig bleibt, auch wenn sich natürliche Schlüssel ändern.
• Halte die Beziehungen zwischen Faktentabellen und Dimensionstabellen konsistent.
• Mach Join-Operationen einfacher und verbessere die Abfrageleistung.

Surrogate Keys sind super praktisch, wenn man mit komplizierten Schemata arbeitet, bei denen stabile Beziehungen wichtig sind.

Fragen für Vorstellungsgespräche zum Thema Data Warehouse für Fortgeschrittene

Wenn es um schwierigere Fragen geht, will der Interviewer dein theoretisches Wissen und deine bisherigen Erfahrungen mit komplexeren Situationen checken. Nutze dein eigenes Fachwissen, um diese Fragen zu beantworten, da die Dinge etwas unklarer werden könnten.

10. Wie würdest du ein Data Warehouse für ein großes Unternehmen aufbauen?

Ein Data Warehouse für ein großes Unternehmen zu entwerfen, braucht eine sorgfältige Planung, um Skalierbarkeit, Leistung und bestimmte Geschäftsanforderungen zu berücksichtigen. Der Prozess läuft normalerweise so ab:

• Anforderungserfassung: Verstehen, was die Geschäftsziele, die wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) und die Datenquellen sind.
• Datenmodellierung: Auswahl eines Schema-Designs (z. B. Stern, Snowflake) basierend auf den Berichtsanforderungen und Datenbeziehungen.
• Technologie-Stack: Auswahl von Tools und Plattformen wie Snowflake, Redshift oder BigQuery, die zu den Anforderungen an Skalierbarkeit und Budget passen.
• ETL-/ELT-Prozesse: Entwickle Pipelines, die mit großen Datenmengen klarkommen und gleichzeitig die Datenqualität sichern.
• Leistungsoptimierung: Indexierungs-, Partitionierungs- und Caching-Strategien für schnelle Abfrageausführung einrichten.

Diese Frage checkt, wie gut du mit demkompletten Design von Data Warehousesklarkommst.

11. Wie hältst du die Datenqualität in einem Data Warehouse aufrecht?

Schlechte Datenqualität kann zu falschen Analysen und Entscheidungen führen. Deshalb ist es wichtig, gute Maßnahmen zu ergreifen, darunter:

• Überprüfen der Daten während des ETL-Prozesses, um Fehler oder Unstimmigkeiten zu finden.
• Datenprofilierung einsetzen, um Datenmuster zu verstehen und Anomalien zu erkennen.
• Einrichten von automatischer Überwachung und Warnmeldungen bei Datenabweichungen.
• Regelmäßige Reinigung und Deduplizierung von Daten, um die Genauigkeit und Konsistenz zu verbessern.

Die Datenqualität ist ein schwieriges Thema und wird in der Praxis manchmal übersehen. Um diese Konzepte besser zu verstehen, empfehle ich dir, den Kurs „Einführung in die Datenqualität“ zu besuchen:. 

12. Kannst du die Abfrageleistung in einem Data Warehouse verbessern? Wie?

Die Optimierung der Abfrageleistung ist eine gängige Aufgabe, um die Effizienz und Benutzerfreundlichkeit in einem Data Warehouse zu steigern. Ein paar gute Techniken sind:

• Indexierung: Erstell Indizes für oft abgefragte Spalten, um die Suche zu beschleunigen.
• Partitionierung: Teile große Datensätze in kleinere Teile auf, damit du die Daten schneller finden kannst.
• Materialisierte Ansichten: Berechne die Abfrageergebnisse im Voraus und speichere sie, um die Ausführungszeit für sich wiederholende Abfragen zu verkürzen.
• Denormalisierung: Reduzier die Anzahl der Verknüpfungen, indem du Tabellen zusammenlegst, vor allem in den Berichtsebenen.
• Abfrageoptimierung: Schreib komplexe Abfragen neu, um bessere Ausführungspläne zu kriegen, und nutze dabei die speziellen Funktionen der Datenbank.

Ich empfehle dir, Beispiele aus der Praxis zu nennen, wie du diese Techniken angewendet hast, um deine Antwort zu untermauern.

13. Erkläre mal, welche Rolle materialisierte Ansichten beim Data Warehousing spielen.

Materialisierte Ansichten sind vorab berechnete Abfrageergebnisse, die für die spätere Verwendung gespeichert werden und die Leistung bei wiederkehrenden und komplexen Abfragen deutlich verbessern. Im Gegensatz zu normalen Ansichten haben materialisierte Ansichten:

• Speichere die Ergebnisse physisch, damit du sie nicht jedes Mal neu berechnen musst.
• Kann schrittweise oder regelmäßig aktualisiert werden, um die Daten auf dem neuesten Stand zu halten.
• Verringere die Belastung der zugrunde liegenden Tabellen und Datenbanken.

Zum Beispiel kann eine materialisierte Ansicht die täglichen Verkaufsdaten in einem Verkaufsberichtssystem vorab zusammenfassen, was eine schnellere Analyse während der Spitzenzeiten der Berichterstellung ermöglicht.

14. Wie gehst du mit inkrementellem Laden in ETL-Prozessen um?

Inkrementelles Laden ist eine Technik, um ein Data Warehouse zu aktualisieren, indem nur neue oder geänderte Daten geladen werden, was die Verarbeitungszeit und den Ressourcenverbrauch reduziert. Zu den gängigen Ansätzen gehören:

• Zeitstempel: Benutz eine Spalte mit dem Zeitstempel „Zuletzt geändert“, um neue oder aktualisierte Datensätze zu erkennen.
• Änderungsdatenerfassung (CDC): Änderungen direkt aus Quellsystemen erkennen und extrahieren, oft über Datenbankprotokolle oder Trigger.
• Schnellvergleich: Vergleich die aktuellen Daten mit den vorher geladenen, um Änderungen zu erkennen.

Inkrementelles Laden ist besonders wichtig bei großen Data Warehouses, wo ein komplettes Neuladen echt unpraktisch wäre.

15. Sag mal, was sind die besten Methoden für die Skalierbarkeit in einem Data Warehouse?

Skalierbarkeit sorgt dafür, dass ein Data Warehouse mit wachsenden Datenmengen und Nutzeranforderungen klarkommt, ohne dass die Leistung darunter leidet. Zu den bewährten Methoden gehören:

• Cloud-native Lösungen: Nutze Plattformen wie, Snowflake, Redshift oder BigQuery,die automatische Skalierungsfunktionen bieten.
• Datenaufteilung: Teile die Daten nach Kriterien wie Zeit oder Region auf, damit sie parallel verarbeitet werden können.
• Säulenspeicher: Nutze die Vorteile der spaltenorientierten Datenspeicherung für schnellere Analysen und geringere Speicherkosten.
• Arbeitslastmanagement: Priorisiere und verteile Ressourcen nach der Komplexität der Abfragen und den Rollen der Nutzer.
• Regelmäßige Wartung: Mach die Datenbankleistung besser, indem du regelmäßig Indizes neu aufbaust, Statistiken aktualisierst und Abfragen überprüfst.

Wenn du Beispiele dafür gibst, wie du diese Praktiken in deinen früheren Jobs umgesetzt hast, zeigst du, dass du Erfahrung im Umgang mit großen Systemen hast.

16. Wie gehst du mit Schemaänderungen in einem Data Warehouse um?

Schemaänderungen sind beim Data Warehousing einfach nicht zu vermeiden! Wenn man effizient damit umgeht, kann man Störungen minimieren und die Datenintegrität verbessern. Strategien umfassen:

• Schema-Versionierung: Manage mehrere Schemaversionen und migriere Daten schrittweise, um den laufenden Betrieb nicht zu stören.
• Rückwärtskompatibilität: Stell sicher, dass neue Schemaänderungen bestehende Abfragen nicht beeinträchtigen, indem du alte Felder behältst oder Ansichten erstellst.
• Automatisierungstools: Nutze Tools wie dbt oderLiquibase, um Schemamigrations- und Rollback-Prozesse zu automatisieren.
• Auswirkungsanalyse: Finde Abhängigkeiten wie Abfragen, Berichte oder nachgelagerte Systeme, die von Schemaänderungen betroffen sein könnten, und passe sie entsprechend an.
• Testen: Überprüfe Schemaänderungen in einer Staging-Umgebung, bevor du sie in der Produktion einsetzt.

Wenn du zum Beispiel eine neue Spalte zu einer Tabelle hinzufügst, kannst du sie zunächst mit Standardwerten füllen, um Fehler in bestehenden Abfragen zu vermeiden.

Fragen zum Thema codebasierte Data Warehouses (SQL)

Ein Vorstellungsgespräch für einen Job im Datenbereich hat meistens eine SQL-Phase. Das war auf jeden Fall ein Thema in allen meinen Interviews, denn mal ehrlich: Daten- und Analyseingenieure müssen sich damit richtig gut auskennen. Diese SQL-Fragen sind extra auf Data Warehousing zugeschnitten.

17. Schreib eine SQL-Abfrage, um den Gesamtumsatz für jede Produktkategorie im letzten Monat zu berechnen.

Diese Frage checkt deine SQL-Kenntnisse und wie gut du zeitbasierte Filter verstehst. Hier ist eine Beispiel-Lösung:

SELECT 
    category_name,
    SUM(sales_amount) AS total_sales
FROM 
    sales_fact_table
JOIN 
    category_dimension_table
ON 
    sales_fact_table.category_id = category_dimension_table.category_id
WHERE 
    sales_date >= DATEADD(MONTH, -1, GETDATE())
GROUP BY 
    category_name;

Weiterführende Fragen sind zum Beispiel, wie man diese Abfrage für einen großen Datensatz optimieren kann oder wie Indizes die Leistung verbessern können.

18. Wie würdest du das inkrementelle Laden von Daten für eine Faktentabelle machen?

Diese Frage testet, ob du ETL-/ELT-Prozesse verstehst. Gib eine allgemeine Erklärung und, falls nötig, den Code:

• Neue oder geänderte Daten erkennen: Benutze Zeitstempel oder Change Data Capture (CDC).
• Neue Daten extrahieren: Verwende zum Beispiel eine SQL-Abfrage:

SELECT * 
FROM source_table
WHERE last_modified >= (SELECT MAX(last_loaded_time) FROM load_metadata);

• In den Staging-Bereich laden: Schreib die Daten zur Überprüfung in eine Staging-Tabelle.
• In die Faktentabelle einfügen: Benutz die Funktionen „ UPSERT “ oder „ MERGE “, um neue Zeilen hinzuzufügen und vorhandene zu aktualisieren:

MERGE INTO fact_table AS target
USING staging_table AS source
ON target.id = source.id
WHEN MATCHED THEN 
    UPDATE SET target.value = source.value
WHEN NOT MATCHED THEN 
    INSERT (id, value) VALUES (source.id, source.value);

19. Schreib eine Abfrage, um die drei umsatzstärksten Kunden für jede Produktkategorie zu finden.

Diese Frage testet, wie gut du mit Fensterfunktionen umgehen kannst. Beispiel:

WITH ranked_customers AS (
    SELECT 
        category_name,
        customer_id,
        SUM(sales_amount) AS total_revenue,
        RANK() OVER (PARTITION BY category_name ORDER BY SUM(sales_amount) DESC) AS rank
    FROM 
        sales_fact_table
    JOIN 
        category_dimension_table
    ON 
        sales_fact_table.category_id = category_dimension_table.category_id
    GROUP BY 
        category_name, customer_id
)
SELECT 
    category_name, customer_id, total_revenue
FROM 
    ranked_customers
WHERE 
    rank <= 3;

20. Wie würdest du eine Abfrage optimieren, die zu lange dauert?

Diese Frage geht um Programmieren und Problemlösen. Schritte zur Optimierung:

• Abfrage umschreiben: Benutz effiziente Verknüpfungen, vermeid unnötige Unterabfragen und setz die richtige Indizierung ein.
• Verwende den EXPLAIN-Plan: Schau dir den Plan für die Abfrageausführung an, um Engpässe zu finden.
• Partitionierung: Wenn die Tabelle groß ist, kannst du Partitionierung nutzen, um die gescannten Daten zu reduzieren.
• Materialisierte Ansichten: Berechne aufwendige Operationen im Voraus und speichere sie im Cache.

Beispiel für eine verbesserte Suchanfrage: 

Vorher:

SELECT * 
FROM orders 
WHERE YEAR(order_date) = 2023;

Optimiert:

SELECT * 
FROM orders 
WHERE order_date >= '2023-01-01' AND order_date < '2024-01-01';

Du kannst es noch weiter verbessern, indem du nur die benötigten Spalten auswählst. 

21. Wie würdest du ein Schema für ein Sternschema-Data-Warehouse mit Verkaufsdaten entwerfen?

Diese Frage betrifft das Konzeptdesign und die Details der Umsetzung. Gib einen Überblick auf hoher Ebene:

• Faktentabelle: Enthält quantitative Daten (z. B. Verkaufssumme, verkaufte Menge) mit Fremdschlüsseln zu Dimensionstabellen. Beispiel:

CREATE TABLE sales_fact (
	    sale_id INT PRIMARY KEY,
	    product_id INT,
	    customer_id INT,
	    store_id INT,
	    time_id INT,
	    sales_amount DECIMAL(10, 2),
	    quantity_sold INT
	);

Maß-Tabellen: Enthält beschreibende Attribute für die Analyse. Beispiel:

CREATE TABLE product_dimension (
    product_id INT PRIMARY KEY,
    product_name VARCHAR(100),
    category_name VARCHAR(50)
);

22. Schreib eine Abfrage, um doppelte Datensätze in einer Tabelle zu finden.

Diese Frage checkt, wie gut du Datenqualität überprüfen kannst.

SELECT 
    id, COUNT(*) AS duplicate_count
FROM 
    some_table
GROUP BY 
    id
HAVING 
    COUNT(*) > 1;

Weiterverfolgung: Erkläre, wie man Duplikate entfernt:

DELETE 
FROM some_table
WHERE id IN (
    SELECT id 
    FROM (
        SELECT id, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY id ORDER BY created_at) AS row_num 
        FROM some_table
    ) AS duplicates
    WHERE row_num > 1
);

23. Wie würdest du eine sich langsam ändernde Dimension (SCD) vom Typ 2 umsetzen?

Typ 2 SCD verfolgt historische Änderungen, indem für jede Änderung eine neue Zeile hinzugefügt wird. Beispiel für die Umsetzung:

Schau mal nach, ob es schon Einträge gibt:

SELECT * 
FROM dimension_table
WHERE business_key = 'some_key' AND current_flag = TRUE;

Neuen Datensatz einfügen und alten löschen:

UPDATE dimension_table
SET current_flag = FALSE, end_date = GETDATE()
WHERE business_key = 'some_key' AND current_flag = TRUE;

INSERT INTO dimension_table (business_key, attribute, current_flag, start_date, end_date)
VALUES ('some_key', 'new_value', TRUE, GETDATE(), NULL);

Um dich auf diese Phase des Vorstellungsgesprächs vorzubereiten, schau dir diese super bewerteten Kurse an, um eine solide Grundlage zu schaffen und dein Wissen zu erweitern:

• Einführung in SQL: Dieser Kurs ist super für Anfänger und geht auf die Grundlagen der SQL-Syntax und das Abfragen von Datenbanken ein.
• SQL für Fortgeschrittene: Mach deine Fähigkeiten mit fortgeschrittenen Techniken wie Verknüpfungen, Unterabfragen und Fensterfunktionen noch besser.
• Datenbearbeitung in SQL: Lerne, wie du Daten direkt in SQL bereinigen, zusammenfassen und analysieren kannst.

Szenariobasierte Fragen zum Thema Data Warehouse

Dein Vorstellungsgespräch kann auch ein paar Fragen zu bestimmten Szenarien beinhalten. Zum Beispiel könnte eine ganze Phase nur dafür reserviert sein, dass du ein bestimmtes Designproblem löst. Der springende Punkt ist, dass es keine richtigen oder falschen Antworten gibt, sondern nur Tipps, wie man diese Fragen am besten angeht. 

24. Wie würdest du ein Data Warehouse für ein E-Commerce-Unternehmen aufbauen?

Dieses Szenario checkt, wie gut du ein Data Warehouse auf einen bestimmten Geschäftsbereich zuschneiden kannst. Für ein E-Commerce-Unternehmen könnte das Design Folgendes beinhalten:

• Datenquellen: Integrier Daten aus Transaktionsdatenbanken, Webanalyseplattformen, CRM-Systemen und Inventarsystemen.
• Schema design: Verwende ein Sternschema mit Faktentabellen für Verkaufstransaktionen und Dimensionen für Kunden, Produkte und Zeit.
• ETL-Prozess: Entwickle Pipelines, um große Datenmengen zu verarbeiten, einschließlich inkrementeller Ladevorgänge für Transaktionsaktualisierungen.
• Leistungsoptimierung: Teile die Verkaufsfaktotabel nach Datum auf, um die Abfrageleistung zu verbessern, und nutze materialisierte Ansichten für häufig verwendete Aggregationen wie Tagesumsatz oder meistverkaufte Produkte.
• Analysen und Berichte: Stell sicher, dass das Lager Dashboards für Kennzahlen wie Verkaufstrends, Kundenbindung und Lagerbestände unterstützt.

Diese Frage checkt, wie gut du Datenmodellierung, ETL und Geschäftsanforderungen ganzheitlich durchdenken kannst. 

25. Wie würdest du mit einer Situation umgehen, in der das Datenvolumen plötzlich stark ansteigt?

Dieses Szenario testet, wie du mit Herausforderungen bei der Skalierbarkeit umgehen kannst. Schritte könnten sein:

• Skalierung der Infrastruktur: Bei Cloud-basierten Systemen wie Snowflake oder Redshift solltest du die Rechenressourcen anpassen, um die erhöhte Auslastung zu bewältigen. Für lokale Systeme solltest du für genug Speicher- und Rechenleistung sorgen.
• Partitionierung und Indizierung: Überdenk mal die Strategien für Partitionierung und Indizierung, um die Leistung bei größeren Datensätzen zu verbessern.
• ETL-Optimierung: Schau dir die ETL-Jobs an, um Probleme zu finden und die Effizienz zu verbessern, zum Beispiel durch inkrementelles Laden oder parallele Verarbeitung.
• Abfrageoptimierung: Arbeite mit Analysten zusammen, um komplexe Abfragen umzuschreiben und materialisierte Ansichten oder Voraggregationen zu nutzen.

Solche Situationen kommen oft vor, also kann es deine Antwort überzeugender machen, wenn du ein Beispiel für eine ähnliche Situation gibst, die du schon mal gemeistert hast.

26. Was würdest du machen, wenn du Datenabweichungen im Lager entdecken würdest?

Dieses Szenario testet deine Fähigkeiten zur Fehlerbehebung und deine Liebe zum Detail. Schritte könnten sein:

• Finde die Quelle heraus: Verfolge die Daten durch die ETL-Pipeline zurück, um herauszufinden, wo die Diskrepanz entstanden ist.
• Daten überprüfen: Vergleich die Lagerdaten mit den Quellsystemen, um zu sehen, ob alles stimmt.
• Das Problem beheben: Aktualisiere den ETL-Prozess, um die Ursache zu beheben, wie zum Beispiel falsche Transformationslogik oder fehlende Daten.
• Kommunizieren: Informiere die Beteiligten über das Problem und die Schritte, die unternommen wurden, um es zu lösen.
• Monitor: Mach automatische Datenprüfungen, damit solche Probleme in Zukunft nicht mehr passieren.

So ein strukturierter Ansatz zeigt, dass du die Datenqualität aufrechterhalten kannst und Vertrauen in deine Data-Warehousing-Prozesse schafft.

27. Wie würdest du ein Data Warehouse von einer lokalen Lösung in die Cloud verschieben?

Die Umstellung auf die Cloud ist eine häufige Herausforderung im modernen Data Warehousing. Deine Antwort könnte lauten:

• Bewertung: Schau dir das aktuelle System vor Ort an und finde raus, wie viel Daten es gibt, welche Abhängigkeiten es hat und wofür es genutzt wird.
• Auswahl der Cloud-Plattform: Entscheide dich je nach Skalierbarkeit, Kosten und Leistungsanforderungen für eine Plattform wie Snowflake, Redshift oder BigQuery.
• Datenübernahme: Benutz Tools für die Übertragung großer Datenmengen, wie AWS DMS oder Snowpipe, und mach inkrementelles Laden, damit die Daten immer aktuell sind.
• Schema- und Abfrageoptimierung: Passe Schemata und Abfragen an, um Cloud-native Funktionen wie spaltenorientierte Speicherung und serverloses Computing zu nutzen.
• Testen und Validieren: Überprüfe die Datenintegrität und Leistung in der Cloud, bevor du das lokale System abschaltest.

Diese Frage checkt, wie gut du komplexe Migrationsprojekte managen kannst, ohne dass es zu langen Ausfallzeiten oder Datenverlusten kommt.

28. Welche Strategien würdest du anwenden, um mit hoher Datenlatenz in einem Data Warehouse umzugehen?

Hohe Datenverzögerungen können die Entscheidungsfindung beeinträchtigen, weil sie die Verfügbarkeit aktueller Daten verzögern. Um das anzugehen:

• ETL-Pipelines optimieren: Verringere die Latenz, indem du auf ELT-Prozesse umsteigst, bei denen die Transformationen direkt im Data Warehouse passieren.
• Stream-Verarbeitung: Integration von Streaming-Lösungen wie, Apache Kafka oder AWS Kinesis fürDaten nahezu in Echtzeit.
• Batch-Fensteroptimierung: Passe die Zeitpläne für die Stapelverarbeitung an, um die Verzögerung bei der Datenverfügbarkeit zu reduzieren.
• Datenbankoptimierung: Nutze Partitionierung, Indizierung und materialisierte Ansichten, um den Datenzugriff und die Datenverarbeitung zu beschleunigen.
• Hybride Architektur: Mach eine Mischung aus Echtzeit- und Batch-Verarbeitung für verschiedene Datenanforderungen, damit wichtige Daten öfter aktualisiert werden.

Solche Antworten zeigen, dass du mit Leistungsherausforderungen in dynamischen Datenumgebungen gut klarkommst.

Technologiespezifische Fragen für Vorstellungsgespräche zum Thema Data Warehouse

Jedes Datenteam hat einen bestimmten Stack, mit dem es arbeitet, und normalerweise passen sie ihre Vorstellungsgespräche so an, dass sie nach diesen spezifischen Technologien fragen. Ich finde es aber wichtig, zumindest die verschiedenen Stacks und Tools zu kennen, also kann es nicht schaden,sich einen Überblick zu verschaffen.Wenn der Job, auf den du dich bewirbst, bestimmte Kenntnisse erfordert, musst du dich vielleicht noch weiter informieren.

Snowflake

29. Was macht Snowflake anders als normale Data Warehouses?

Snowflake ist echt cool wegen seiner einzigartigen Architektur und Funktionen:

• Trennung von Rechenleistung und Speicher: Rechenleistung und Speicher lassen sich unabhängig voneinander skalieren, was Kostenoptimierung und Flexibilität ermöglicht.
• Integrierte Leistungsmerkmale: Kümmert sich automatisch um Sachen wie Clustering, Indexierung und Abfrageoptimierung.
• Zeitreise: Lässt Leute alte Daten abfragen und gelöschte Daten bis zu 90 Tage lang wiederherstellen.
• Zero-Copy-Klonen: Ermöglicht das schnelle Erstellen von Datenbank-Klonen, ohne dass Daten doppelt gespeichert werden müssen.

30. Wie geht Snowflake mit Parallelitätsproblemen um?

Die Multi-Cluster-Architektur von Snowflake macht es möglich, viele Anfragen gleichzeitig zu bearbeiten, indem bei hohem Bedarf automatisch mehr Rechencluster hochgefahren werden.

Ich empfehle dir, den Kurs „Einführung in Snowflake“ zu machen, ummehr darüber zu erfahren und praktische Erfahrungen zu sammeln.

Amazon Redshift

31. Was ist der Unterschied zwischen Redshift und normalen relationalen Datenbanken?

Redshift sticht vor allem aus folgenden Gründen raus:

• Säulenspeicher: Optimiert für analytische Abfragen, indem Daten in Spalten statt in Zeilen gespeichert werden, was die E/A reduziert.
• Massiv-parallele Verarbeitung (MPP): Verteilt Abfragen auf mehrere Knoten, um große Datensätze effizient zu verarbeiten.
• Materialisierte Ansichten und Ergebnis-Caching: Verbessert die Abfrageleistung, indem Ergebnisse im Voraus berechnet und wiederverwendet werden.

32. Welche Strategien kannst du anwenden, um die Abfrageleistung in Redshift zu verbessern?

Hier sind ein paar Strategien, die du bei der Nutzung von Redshift anwenden solltest:

• Sortierschlüssel verwenden Sortierschlüssel und Verteilungsschlüssel , um die Datenplatzierung und den Datenzugriff zu optimieren.
• Analysiere und bereinige Tabellen, um sie in gutem Zustand zu halten und ungenutzten Speicherplatz zu löschen.
• Verwende Komprimierung, um Speicherplatz zu sparen und die I/O-Effizienz zu verbessern.

33. Rotverschiebung vs. Snowflake: Was würdest du für ein kleines Team mit begrenzten Ressourcen empfehlen?

Snowflake ist oft besser für kleine Teams, weil es ein komplett verwaltetes, serverloses Modell ist, das nur wenig Verwaltungsaufwand braucht. Redshift braucht vielleicht mehr Konfiguration und Optimierung, kann aber bei vorhersehbaren Arbeitslasten kostengünstiger sein.

Ich empfehledir, den Kurs „Einführung in Redshift“ zu machen, um praktische Erfahrungen mit dieser leistungsstarken Data-Warehousing-Lösung zu sammeln.

Google BigQuery

34. Was ist das Besondere an der Architektur von BigQuery?

BigQuery sticht durch die folgenden Features raus:

• Serverlose Architektur: Kümmert sich automatisch um die Zuweisung und Skalierung von Ressourcen, sodass sich die Nutzer auf ihre Abfragen konzentrieren können, statt sich um die Infrastruktur zu kümmern.
• Abfrage-Preismodell: Die Gebühren hängen von der Menge der verarbeiteten Daten ab und nicht von der genutzten Infrastruktur.
• Eingebautes maschinelles Lernen (BigQuery ML): Lässt Leute ML-Modelle mit SQL erstellen und einsetzen.

35. Wie geht BigQuery mit Partitionierung und Clustering um?

BigQuery läuft so ab:

• Partitionierung: Teilt Tabellen nach Kriterien wie dem Datum in Segmente auf, um die Abfrageleistung zu verbessern.
• Clustering: Organisiert Daten innerhalb einer Partition nach Spalten und verbessert so die Abfrageleistung für bestimmte Zugriffsmuster.

Ich empfehledir, denKurs „Einführung in BigQuery“ zu checken, um praktische Erfahrungen zu sammeln.

Databricks

36. Was ist der Unterschied zwischen Databricks und normalen Data Warehouses?

Databricks kombiniert Data Warehousing und Data Lake-Funktionen mit seiner Lakehouse-Architekturund bietet damit:

• Einheitlicher Datenspeicher für strukturierte und unstrukturierte Daten.
• Integrierte Unterstützung für erweiterte Analysen, einschließlich maschinellem Lernen und KI.
• Delta Lake, eine Speicherschicht, die mit ACID-Transaktionen für zuverlässige Daten sorgt.

37. Was ist Delta Lake und warum ist es wichtig?

Delta Lake ist eine Open-Source-Speicherschicht, die:

• Sorgt für Datenkonsistenz mit ACID-Transaktionen.
• Unterstützt die Durchsetzung und Weiterentwicklung von Schemata.
• Kümmert sich um die Versionierung von Daten, was die Überprüfung und das Zurücksetzen von Änderungen einfacher macht.

Ich empfehle dir, den Kurs „Einführung in Databricks“ zu machen, um zu lernen, wie du Datenverarbeitung, Analysen und maschinelles Lernen auf einer Plattform zusammenführen kannst.

dbt (Datenerstellungstool)

38. Was ist DBT und wie wird es im Data Warehousing genutzt?

dbt (Data Build Tool) ist ein Tool, mit dem Analysten und Entwickler Datenumwandlungen direkt in SQL schreiben, testen und dokumentieren können. Es lässt sich mit modernen Data Warehouses wie Snowflake, Redshift und BigQuery verbinden. Es kann unter anderem:

• Modellierung: Schreiben von wiederverwendbaren SQL-Transformationen mit modularen Modellen.
• Versionskontrolle: Integration mit Git für Versionierung und Zusammenarbeit.
• Testen: Tests durchführen, um sicherzustellen, dass die Daten stimmen.
• Dokumentation: Erstellen von interaktiven Dokumentationen, damit man die Datenherkunft besser versteht.

39. Wie geht dbt mit Abhängigkeiten zwischen Modellen um?

dbt nutzt einen DAG (Directed Acyclic Graph) zur Verwaltung der Abhängigkeiten zwischen Modellen. Wenn du eine Transformation machst, sorgt dbt dafür, dass abhängige Modelle in der richtigen Reihenfolge laufen. Das sorgt für Datenkonsistenz und macht manuelles Abhängigkeitsmanagement überflüssig.

40. Was sind die Vorteile von dbt für Datenumwandlungen im Data Warehousing?

dbt hat folgende Vorteile:

• Vereinfachte Umwandlung: Macht SQL-basierte Datenumwandlungen möglich und macht komplexe ETL-Pipelines weniger nötig.
• Zusammenarbeit: Ermöglicht Teams die Zusammenarbeit mithilfe von Versionskontrolle und standardisiertem SQL.
• Automatisierung: Automatisiert das Abhängigkeitsmanagement und die Ausführung, wodurch Arbeitsabläufe effizienter werden.
• Integration: Funktioniert direkt mit modernen Data Warehouses und nutzt deren Rechenleistung.

Ich empfehle dirden Kurs „Einführung in dbt“, damit du die Modellierungsfunktionen von dbt besser verstehen kannst, da dbt von immer mehr Datenteams genutzt wird. 

Apache Airflow

41. Was ist Apache Airflow und wie wird es im Data Warehousing genutzt?

Apache Airflow ist ein Tool, mit dem man Workflows programmieren, planen und überwachen kann. Es ist echt wichtig für die Verwaltung von ETL/ELT-Prozessen im Data Warehousing. Typische Anwendungsfälle sind:

• Automatisierung von Datenaufnahmeleitungen.
• Komplexe Abhängigkeiten in ETL-Prozessen verwalten.
• Regelmäßige Aktualisierungen von Datenmodellen in einem Data Warehouse planen.

42. Wie geht Airflow mit Abhängigkeiten in Workflows um?

Airflow nutzt einen DAG (Directed Acyclic Graph) zum Definieren von Workflows. Jede Aufgabe im DAG steht für einen Vorgang (z. B. Daten laden, Transformationen ausführen), und die Abhängigkeiten zwischen den Aufgaben sind klar festgelegt.

• Airflow sorgt dafür, dass Aufgaben in der richtigen Reihenfolge erledigt werden, basierend auf diesen Abhängigkeiten.
• Es unterstützt auch Wiederholungsversuche, Nachfüllen und das bedingte Auslösen von Workflows.

43. Was sind die besten Vorgehensweisen für die Nutzung von Airflow in einem Data-Warehouse-Projekt?

Ein paar bewährte Vorgehensweisen für Airflow sind:

• Benutze klare Aufgabennamen: Mach sicher, dass die Aufgaben aussagekräftig benannt sind, damit die DAGs leichter zu verstehen sind.
• Optimiere die Granularität der Aufgaben: Vermeide es, Aufgaben zu detailliert zu machen, weil das die Ausführung verlangsamen oder die Fehlersuche komplizierter machen könnte.
• Nutze XComs: Benutz XComs (Cross-Communication), um kleine Datenmengen zwischen Aufgaben hin und her zu schicken.
• Leistung überwachen: Nutze die Überwachungsfunktionen von Airflow, um Engpässe zu erkennen und zu beheben.
• DAGs modularisieren: Mach die DAG-Definitionen modular und wiederverwendbar, um den Wartungsaufwand zu reduzieren.

44. Wie würdest du Airflow und dbt zusammen in einem Data-Warehouse-Projekt einsetzen?

Airflow und dbt passen super zusammen, weil sie Orchestrierung und Transformation zusammenbringen:

• Nutze Airflow, um dbt-Läufe als Teil größerer Workflows zu planen und auszulösen.
• Airflow kann die Vorgänge vor der Datenverarbeitung, wie zum Beispiel die Datenerfassung, und die Vorgänge danach, wie zum Beispiel die Berichterstellung, regeln, während dbt sich um die Transformationslogik im Datenlager kümmert.

Beispiel: Erstell ein Airflow DAG, das Rohdaten sammelt, dbt zum Umwandeln der Daten auslöst und dann die Beteiligten benachrichtigt, sobald die Daten für die Berichterstellung bereit sind.

Ich empfehledir, den Kurs „Einführung in Airflow“ zu machen, um zu lernen, wie du Datenpipelines effektiv organisierst. Das Wissen kann auf andere Orchestrierungstools übertragen werden.

Fragen zum Thema „Behavioral Data Warehouse“ im Vorstellungsgespräch

Verhaltensbezogene Fragen sind meistens für leitende oder Führungspositionen gedacht, aber sie können dir auf jeder Ebene begegnen. Diese Fragen sind nicht so technisch und sollen zeigen, wie du mit schwierigen Situationen, Teamarbeit, Druck usw. umgehst. In diesem Fall solltest du deine bisherigen Erfahrungen einbringen.

45. Kannst du uns ein Beispiel für ein anspruchsvolles Data-Warehousing-Projekt nennen, an dem du gearbeitet hast, und uns erzählen, wie du es angegangen bist?

Diese Frage checkt deine Fähigkeiten, Probleme zu lösen und mit schwierigen Herausforderungen umzugehen. Du kannst deine Antwort mit der STAR-Methode aufbauen:Fang damit an, den Projektkontext zu beschreiben (z. B. Aufbau eines Data Warehouse für die Einführung eines neuen Produkts mit engen Terminvorgaben). Erklär dann deine Rolle und Aufgaben und geh dabei ins Detail, wie du mit den Beteiligten zusammenarbeitest, das Schema entwirfst und ETL-Pipelines umsetzt. Zum Schluss solltest du das Ergebnis hervorheben, wie zum Beispiel die Einhaltung der Frist oder die Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse.

46. Wie gehst du mit widersprüchlichen Anforderungen von Stakeholdern beim Entwurf von Data Warehouses um?

In jedem gemeinsamen Projekt kann es zu widersprüchlichen Anforderungen kommen. Um das anzugehen, fang damit an, Einzelgespräche zu führen, um Prioritäten und Ziele zu klären. Benutz Frameworks wie MoSCoW (Must Have, Should Have, Could Have, Won't Have), um die Anforderungen zu bewerten. Schlag Kompromisse vor, wie zum Beispiel schrittweise Implementierungen oder Zwischen-Datenmodelle, und erkläre, wie dein Entwurf mit den Geschäftszielen zusammenpasst. Klare und offene Kommunikation ist super wichtig, um die Zustimmung der Beteiligten zu bekommen.

47. Erzähl mal von einer Situation, in der du eine nicht so gut funktionierende Datenpipeline optimieren musstest. Was hast du gemacht?

Fang damit an, den Engpass mit Überwachungstools oder durch die Analyse von Protokollen zu finden. Dann mach konkrete Schritte, wie zum Beispiel ineffiziente SQL-Abfragen umschreiben, inkrementelles Laden einrichten oder Aufgaben parallelisieren. Überprüfe die Pipeline nach der Optimierung, um sicherzustellen, dass die Leistung besser geworden ist. Teile messbare Verbesserungen, wie zum Beispiel die Halbierung der Bearbeitungszeit oder die Erhöhung der Zuverlässigkeit der Pipeline.

48. Wie kannst du die Zusammenarbeit mit Teams aus verschiedenen Abteilungen bei einem Data-Warehousing-Projekt verbessern?

Erzähl mal, wie du Kommunikationskanäle aufbaust und regelmäßige Meetings planst, um Ziele mit Teams wie Technik, Analytik und Geschäftsbereichen abzustimmen. Dokumentiere dann Prozesse wie Datenmodelle und ETL-Pipelines, um für Transparenz zu sorgen. Benutz Tools wie Jira oder Slack, um den Fortschritt zu verfolgen und Konflikte zu lösen, wenn sie auftauchen. Sag uns, wie du als Vermittler helfen kannst, Prioritäten auszugleichen und für eine einheitliche Ausrichtung zu sorgen.

49. Wie bist du mit einer Situation umgegangen, in der ein wichtiger ETL-Job während der Hauptgeschäftszeiten nicht geklappt hat?

Fang damit an, die unmittelbare Reaktion zu beschreiben: Finde mit Hilfe von Überwachungs-Tools und Protokollen schnell die Ursache des Fehlers heraus. Mach eine schnelle Lösung oder starte den ETL-Job nochmal, um die Funktion wiederherzustellen. Sag den Leuten Bescheid über das Problem, wie lange es wohl dauern wird, bis es behoben ist, und was die möglichen Auswirkungen sind. Sag zum Schluss, wie du eine Ursachenanalyse gemacht und vorbeugende Maßnahmen wie verbesserte Überwachungs- oder Ausweichmechanismen eingeführt hast, um zukünftige Störungen zu vermeiden.

50. Wie bleibst du bei den neuen Trends und Technologien im Bereich Data Warehousing auf dem Laufenden?

Sag mal, welche Branchenressourcen du regelmäßig checkst, wie Blogs, Webinare oder Zertifizierungen (z. B. AWS, Snowflake). Zeig dein Engagement in Fachkreisen, indem du Meetups besuchst, dich in Foren einbringst oder LinkedIn-Gruppen beitrittst. Erzähl uns auch, wie du mit neuen Tools und Techniken in Nebenprojekten oder Proof-of-Concept-Implementierungen experimentierst, um in deinem Bereich immer auf dem neuesten Stand zu bleiben.

51. Kannst du mal erzählen, wie du einen Prozess verbessert oder eine Neuerung in einem Data-Warehousing-System eingeführt hast?

Fang damit an, das Problem zu erkennen, wie zum Beispiel langsame Abfrageperformance oder Probleme mit der Datenqualität. Erkläre dann deine innovative Lösung, wie zum Beispiel die Einführung von materialisierten Ansichten, die Automatisierung von Validierungsskripten oder die Integration eines neuen Tools. Erzähl mal, wie du die Verbesserung mit deinem Team umgesetzt und getestet hast, und teil messbare Ergebnisse, wie zum Beispiel kürzere Abfragezeiten oder eine höhere Nutzerzufriedenheit.

Tipps für ein erfolgreiches Vorstellungsgespräch im Bereich Data Warehousing

Für ein Vorstellungsgespräch im Bereich Data Warehousing muss man technisches Know-how, Problemlösungskompetenz und die Fähigkeit, Geschichten zu erzählen, unter einen Hut bringen. Hier sind ein paar praktische Tipps, die dir zum Erfolg verhelfen:

Frisch deine Grundkonzepte auf

Auch wenn du schon jahrelange Erfahrung hast, kann es helfen, die Grundlagen nochmal durchzugehen, um Fragen sicher beantworten zu können. Wichtige Bereiche, auf die man sich konzentrieren sollte, sind:

• ETL-/ELT-Prozesse verstehen.
• Die Unterschiede zwischen OLAP und OLTP.
• Schema-Designs wie Stern- und Snowflake-Schemata.
• Best Practices für Datenqualität und -konsistenz.

Frisch deine Kenntnisse über diese Konzepte auf, damit du sie klar erklären kannst, vor allem bei Fragen für Anfänger.

Sammle bisherige Erfahrungen und schreib spannende Geschichten

Interviewer hören gerne von Beispielen aus der Praxis. Nimm dir Zeit, um über vergangene Projekte und Herausforderungen in deiner Karriere nachzudenken. Strukturier deine Geschichten mit der STAR-Methode (Situation, Aufgabe, Aktion, Ergebnis), um eine klare und spannende Erzählung zu liefern. Zum Beispiel:

• Ein Mal, als du eine langsam laufende Abfrage oder Pipeline optimiert hast.
• Wie du mit einer Schemaänderung umgegangen bist, die sich auf nachgelagerte Analysen ausgewirkt hat.
• Ein Projekt, bei dem du erfolgreich ein Data Warehouse für einen bestimmten Geschäftsfall eingerichtet hast.

Diese Geschichten zeigen deine praktische Erfahrung und deine Fähigkeiten, Probleme zu lösen.

Übe Programmieren und Problemlösen

Rechne mit Fragen, bei denen du SQL-Abfragen schreiben oder technische Probleme lösen musst. Übe auf DataCamp und konzentrier dich dabei auf SQL-Herausforderungen. Schau dir Themen wie die folgenden nochmal an:

• Effiziente Joins, Fensterfunktionen und Unterabfragen schreiben.
• Duplikate finden oder Ausreißer in Daten erkennen.
• Abfragen für große Datensätze optimieren.

Übe mit echten Projekten

Praktische Erfahrung ist für Jobs im Bereich Data Warehousing echt wichtig. Wenn du gerade nicht an Projekten arbeitest, mach doch einfach dein eigenes, indem du:

• Ein kleines Data Warehouse mit Cloud-Plattformen wie Snowflake, Redshift oder BigQuery aufbauen.
• SQL-Abfragen schreiben, um typische Analyseprobleme zu lösen.
• Entwerfen einer Datenpipeline, die die Verarbeitung von Batch- und Echtzeitdaten zusammenbringt.

Dokumentiere deine Projekte, um im Vorstellungsgespräch konkrete Ergebnisse zu zeigen, und nutze sie als Diskussionspunkte.

Die Interviewfragen gründlich durchgehen

Schau dir die typischen Interviewfragen an, um zu sehen, wo du dich noch besser vorbereiten solltest. Dieser Blogbeitrag ist echt eine super Quelle! Wenn du dir alle Fragen durchliest, bist du auf alles vorbereitet.

Bereite ein paar Fragen für den Interviewer vor.

Zeig dein Interesse an der Stelle und dem Unternehmen, indem du gut durchdachte Fragen stellst, zum Beispiel:

• „Was sind die aktuellen Herausforderungen für das Team beim Verwalten des Data Warehouse?“
• „Wie geht das Unternehmen mit Schema-Entwicklung und Datenqualität in großem Maßstab um?“
• „Welche Tools oder Technologien willst du in Zukunft nutzen?“

So kannst du besser einschätzen, ob die Stelle zu deinen Karrierezielen passt, und gleichzeitig einen guten Eindruck hinterlassen. Als ich noch Interviewer war, hab ich Leute, die gute Fragen gestellt haben, besser bewertet. Ein Vorstellungsgespräch ist ein wechselseitiger Prozess!

Fazit

Die Vorbereitung auf ein Vorstellungsgespräch im Bereich Data Warehousing kann echt einschüchternd sein, aber mit der richtigen Herangehensweise und den richtigen Ressourcen kannst du das selbstbewusst angehen. Wenn du deine Grundkenntnisse auffrischst, mit realistischen Szenarien übst und die richtigen Fragen studierst (wie die in diesem Blogbeitrag!), bist du bestens gerüstet, um deine Fähigkeiten zu zeigen.

Um dich noch besser vorzubereiten, findest du hier ein paar super Ressourcen:

• Konzepte des Data Warehousing: Lerne die Grundlagen des Data Warehousing.
• Einführung in Snowflake: Lerne eine der beliebtesten Cloud-basierten Data-Warehousing-Plattformen kennen.
• Einführung in Databricks: Tauch ein in Databricks und schau dir die einheitlichen Datenanalysefunktionen an.
• ETL und ELT in Python: Sammle praktische Erfahrungen beim Aufbau von Datenpipelines mit Python.
• Einführung in dbt: Lerne, wie du mit den coolen Modellierungstools von dbt Daten in deinem Warehouse umwandeln kannst.