Top 51 Data Warehouse Interview Fragen und Antworten für 2025

Data-Warehouse-Interview-Fragen für Anfänger

Alle Vorstellungsgespräche, die ich geführt habe, begannen mit ein paar grundlegenden Fragen, auch wenn es sich um eine höhere Position handelte. Es ist eine gute Praxis, den Kandidaten schrittweise von den Grundlagen aufwärts zu führen. Sorge also dafür, dass dein Fundament in bester Verfassung ist.

1. Was ist ein Data Warehouse und warum wird es verwendet?

Ein Data Warehouse ist ein zentraler Speicher, der strukturierte Daten aus verschiedenen Quellen speichert. Es wird vor allem für Berichte und Datenanalysen verwendet und bietet eine einheitliche, historische Sicht auf die Daten eines Unternehmens.

Mehr dazu erfährst du in dem Blogbeitrag Was ist ein Data Warehouse?

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

Es ist sehr wichtig, den Unterschied zwischen OLAP und OLTP zu verstehen, denn sie dienen unterschiedlichen Zwecken in Datensystemen.

• OLAP (Online Analytical Processing) ist für komplexe Abfragen und historische Datenanalysen optimiert. Sie ist für leseintensive Vorgänge wie die Erstellung von Berichten, Visualisierungen und Trendanalysen konzipiert.
• OLTP (Online Transaction Processing) Konzentriert sichauf die Verwaltung von Transaktionen in Echtzeit, z. B. die Bearbeitung von Bestellungen oder die Erfassung von Kundenzahlungen. Sie ist für schnelle, schreibintensive Operationen optimiert.

Mehr dazu findest du im Blogbeitrag Was ist OLAP?

3. Was ist eine Dimensionstabelle und was eine Faktentabelle?

Dimensionstabellen und Faktentabellen sind die Bausteine eines Data Warehouse-Schemas. Sie arbeiten zusammen, um Daten zu organisieren und darzustellen und so eine sinnvolle Analyse zu ermöglichen.

• Dimensionstabellen enthalten beschreibende Attribute, wie z. B. Kundennamen oder Produktkategorien, die den Daten einen Kontext geben. Sie helfen dabei, Fragen wie "wer", "was", "wo" und "wann" zu beantworten.
• Faktentabellen enthalten quantitative Daten, wie z.B. Verkaufszahlen oder Transaktionsbeträge, die im Mittelpunkt der Analyse stehen. Faktentabellen verweisen oft auf Dimensionstabellen, um ein tieferes Verständnis der Metriken zu ermöglichen.

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

Der ETL-Prozess ist die Grundlage für jedes Data Warehouse-Projekt. Sie wandelt Rohdaten in ein strukturiertes, analysierbares Format um und ist notwendig, um sicherzustellen, dass das Data Warehouse genau und zuverlässig ist.

• Auszug: Die Daten werden aus verschiedenen Quellen gesammelt, z. B. aus relationalen Datenbanken, APIs oder Flat Files.
• Verwandeln: Die Daten werden bereinigt, formatiert und umgestaltet, damit sie in das Data Warehouse-Schema passen. Dieser Schritt kann das Entfernen von Duplikaten, das Berechnen neuer Felder oder die Anwendung von Geschäftsregeln beinhalten.
• Last: Die verarbeiteten Daten werden in das Data Warehouse geladen, wo sie für Abfragen und Analysen zugänglich sind.

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

Um praktische Erfahrungen mit ETL- und ELT-Prozessen zu sammeln, solltest du dir ETL und ELT in Python ansehen, das dich durch die programmatische Umsetzung dieser Schritte führt.

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

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

• Sternschema: Bei diesem Entwurf wird eine zentrale Faktentabelle von denormalisierten Tabellen umgeben. Sie ist einfach, intuitiv und für schnelle Abfragen optimiert, sodass sie für die meisten Business Intelligence-Anwendungen geeignet ist.
• Snowflake Schema: Eine normalisierte Version des Schemas star, bei der die Dimensionstabellen in zusätzliche Tabellen aufgeteilt sind, um Redundanzen zu vermeiden. Das spart zwar Speicherplatz, kann aber Abfragen erschweren und die Leistung verringern.

Die Wahl hängt vom jeweiligen Anwendungsfall ab. Sternschemata sind besser für einfache undschnellere Abfragen geeignet, während Snowflake-Schemata ideal für Situationen sind, in denen die Minimierung von Redundanzen entscheidend ist.

Data-Warehouse-Interview-Fragen auf mittlerem Niveau

Nachdem sich der Interviewer vergewissert hat, dass du eine solide Grundlage in Data Warehousing hast, kann er zu Fragen auf mittlerem Niveau übergehen. Hier fangen die Dinge an, interessant zu werden. 

6. Was sind langsam wechselnde Dimensionen (SCD), und wie gehst du damit um?

Langsam wechselnde Bemaßungen (SCD) beziehen sich auf Daten in Tabellen, die sich im Laufe der Zeit allmählich entwickeln. Zum Beispiel kann sich die Adresse eines Kunden ändern, aber die historischen Daten müssen für eine genaue Berichterstattung erhalten bleiben.

Es gibt drei Haupttypen von SCD:

• Typ 1: Überschreibe die alten Daten mit neuen Daten (z.B. aktualisiere die Adresse direkt).
• Typ 2: Pflege historische Daten, indem du einen neuen Datensatz mit einem Start- und Enddatum hinzufügst.
• Typ 3: Halte eine begrenzte Anzahl historischerta, indem du neue Felder für die alten und aktuellen Werte hinzufügst.

Die Kenntnis dieser Typen ist wichtig für die Entwicklung eines Data Warehouse, das aktuelle und historische Berichtsanforderungen unterstützt.

Mehr dazu findest du im Blogbeitrag Mastering Slowly Changing Dimensions.

7. Kannst du deine Erfahrungen mit ETL-Tools wie Informatica, Talend oder AWS Glue beschreiben?

Interviewer achten oft auf praktische Erfahrungen mit ETL-Tools, da diese eine wichtige Rolle bei Data-Warehousing-Projekten spielen. Nenne konkrete Beispiele, wie z. B.:

• Wie du AWS Glue verwendet hast, umETL-Pipelines zu automatisierenund große Datenmengen von S3 zu Redshift zu verarbeiten.
• Ein Projekt, bei dem du Talend eingesetzt hast, um Daten aus unterschiedlichen Quellen zu extrahieren und umzuwandeln und dabei einheitliche Formate sicherzustellen.
• Deine Erfahrung mit Informatica bei der Erstellung wiederverwendbarer Workflows und der Überwachung von ETL-Jobs für Datensysteme im Unternehmensmaßstab.

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

8. Erkläre das Konzept der Partitionierung im Data Warehousing.

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

Es gibt zwei gängige Arten der Partitionierung:

• Horizontale Unterteilung: Teilt Daten über Zeilen auf, z. B. Verkaufsdaten nach Region oder Datum.
• Vertikale Unterteilung: Teilt Daten auf Spalten auf, oft basierend auf Nutzungsmustern.

Die Partitionierung verkürzt die Bearbeitungszeit von Abfragen und verbessert die Ressourceneffizienz, insbesondere bei großen Datensätzen.

Die Partitionierung kann mit der Indexierung verbunden sein. Hier sind ihre Unterschiede:

9. Was ist ein Surrogatschlüssel und warum wird er verwendet?

Ein Ersatzschlüssel ist ein eindeutiger Bezeichner für jeden Datensatz in einer Tabelle, in der Regel eine fortlaufend generierte Nummer. Er wird in Dimensionstabellen als Ersatz für natürliche Schlüssel (wie Kunden-ID oder Produktcode) verwendet, um:

• Stelle die Einzigartigkeit sicher, auch wenn sich die natürlichen Schlüssel ändern.
• Pflegen Sie konsistente Beziehungen zwischen Fakten- und Dimensionstabellen.
• Vereinfache Join-Operationen und verbessere die Abfrageleistung.

Ersatzschlüssel sind praktisch, wenn du mit komplexen Schemata arbeitest, bei denen stabile Beziehungen wichtig sind.

Data-Warehouse-Interview-Fragen für Fortgeschrittene

Wenn du zu den Fragen für Fortgeschrittene übergehst, erwartet der Interviewer, dass er dein theoretisches Wissen und deine Erfahrung im Umgang mit komplexeren Szenarien überprüft. Ziehe dein eigenes Fachwissen heran, um diese Fragen zu beantworten, denn die Dinge können unklarer werden.

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

Die Entwicklung eines Data Warehouse für ein großes Unternehmen erfordert eine sorgfältige Planung, um Skalierbarkeit, Leistung und spezifische Geschäftsanforderungen zu berücksichtigen. Der Prozess umfasst in der Regel Folgendes:

• Erfassen von Anforderungen: Verstehen von Geschäftszielen, wichtigen Leistungsindikatoren (KPIs) und Datenquellen.
• Datenmodellierung: Auswahl eines Schemas (z. B. Stern, Snowflake) auf der Grundlage der Berichtsanforderungen und Datenbeziehungen.
• Technologie-Stack: Auswahl von Tools und Plattformen wie Snowflake, Redshift oder BigQuery, die mit den Anforderungen an Skalierbarkeit und Budget übereinstimmen.
• ETL/ELT-Prozesse: Entwerfen von Pipelines zur Verarbeitung großer Datenmengen bei gleichzeitiger Sicherstellung der Datenqualität.
• Leistungsoptimierung: Implementierung von Indizierungs-, Partitionierungs- und Caching-Strategien für eine schnelle Abfrageausführung.

Diese Frage bewertet deine Fähigkeit, ein End-to-End-Data Warehouse zu entwerfen.

11. Wie erhält man die Datenqualität in einem Data Warehouse?

Eine schlechte Datenqualität kann zu falschen Analysen und Entscheidungen führen, deshalb ist es wichtig, gute Maßnahmen zu ergreifen:

• Validierung der Daten während des ETL-Prozesses, um sie auf Fehler oder Inkonsistenzen zu prüfen.
• Implementierung von Datenprofilen, um Datenmuster zu verstehen und Anomalien zu erkennen.
• Einrichtung einer automatischen Überwachung und von Warnmeldungen bei Datenabweichungen.
• Regelmäßiges Bereinigen und Entfernen von Duplikaten, um die Genauigkeit und Konsistenz der Daten zu erhöhen.

Datenqualität ist ein schwieriges Thema und wird in der Praxis manchmal übersehen. Um diese Konzepte besser zu verstehen, empfehle ich taking den Kurs Einführung in die Datenqualität. 

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

Die Optimierung der Abfrageleistung ist eine häufige Aufgabe, um die Effizienz und Benutzerfreundlichkeit in einem Data Warehouse zu erhöhen. Einige effektive Techniken sind:

• Indizierung: Erstelle Indizes für häufig abgefragte Spalten, um die Suchvorgänge zu beschleunigen.
• Partitionierung: Teile große Datensätze in kleinere Segmente auf, um Daten schneller abrufen zu können.
• Materialisierte Ansichten: Vorberechnung und Speicherung von Abfrageergebnissen, um die Ausführungszeit für sich wiederholende Abfragen zu reduzieren.
• Denormalisierung: Reduziere Joins durch die Konsolidierung von Tabellen, insbesondere in Berichtsebenen.
• Abfrageoptimierung: Schreibe komplexe Abfragen für bessere Ausführungspläne um, indem du datenbankspezifische Funktionen nutzt.

Ich empfehle dir, deine Antwort mit Beispielen aus der Praxis zu untermauern, wie du diese Techniken angewendet hast.

13. Erkläre die Rolle der materialisierten Ansichten im Data Warehousing.

Materialisierte Ansichten sind vorberechnete Abfrageergebnisse, die für die spätere Verwendung gespeichert werden, was die Leistung bei wiederkehrenden und komplexen Abfragen erheblich verbessert. Im Gegensatz zu normalen Ansichten sind materialisierte Ansichten:

• Speichere die Ergebnisse physisch, damit sie nicht jedes Mal neu berechnet werden müssen.
• Kann schrittweise oder regelmäßig aktualisiert werden, um aktuelle Daten zu erhalten.
• Reduziere die Belastung der zugrunde liegenden Tabellen und Datenbanken.

Eine materialisierte Ansicht kann zum Beispiel die täglichen Verkaufsdaten in einem Verkaufsberichtssystem voraggregieren und so eine schnellere Analyse während der Hauptgeschäftszeiten ermöglichen.

14. Wie gehst du beim inkrementellen Laden in ETL-Prozessen vor?

Inkrementelles Laden ist eine Technik zur Aktualisierung eines Data Warehouse, bei der nur neue oder geänderte Daten geladen werden, um die Verarbeitungszeit und den Ressourcenverbrauch zu reduzieren. Zu den gängigen Ansätzen gehören:

• Zeitstempel: Verwende eine Spalte mit dem Zeitstempel "letzte Änderung", um neue oder aktualisierte Datensätze zu identifizieren.
• Datenerfassung ändern (CDC): Erkenne und extrahiere Änderungen direkt aus den Quellsystemen, oft über Datenbankprotokolle oder Trigger.
• Schnappschuss-Vergleich: Vergleiche aktuelle Daten mit zuvor geladenen Daten, um Änderungen zu erkennen.

Inkrementelles Laden ist besonders in großen Data Warehouses wichtig, in denen ein vollständiges Neuladen unpraktisch wäre.

15. Diskutiere Best Practices für Skalierbarkeit in einem Data Warehouse.

Skalierbarkeit stellt sicher, dass ein Data Warehouse wachsende Datenmengen und Nutzeranforderungen ohne Leistungseinbußen bewältigen kann. Zu den besten Praktiken gehören:

• Cloud-native Lösungen: Nutze Plattformen wiee Snowflake, Redshift oder BigQuery, die automatische Skalierungsfunktionen bieten.
• Datenpartitionierung: Teile Daten nach Kriterien wie Zeit oder Region auf, um eine parallele Verarbeitung zu ermöglichen.
• Säulenförmige Lagerung: Nutze die spaltenbasierte Datenspeicherung für schnellere Analysen und geringere Speicherkosten.
• Management der Arbeitsbelastung: Priorisierung und Zuweisung von Ressourcen auf der Grundlage der Komplexität der Abfrage und der Benutzerrollen.
• Regelmäßige Wartung: Optimiere die Datenbankleistung durch regelmäßigen Indexneuaufbau, Statistik-Updates und Abfrage-Audits.

Wenn du Beispiele für die Umsetzung dieser Praktiken in deinen früheren Positionen anführst, beweist das deine Erfahrung im Umgang mit großen Systemen.

16. Wie geht man mit Schemaänderungen in einem Data Warehouse um?

Schemaänderungen sind beim Data Warehousing unvermeidlich! Ein effizienter Umgang mit ihnen minimiert Störungen und verbessert die Datenintegrität. Zu den Strategien gehören:

• Schema-Versionierung: Verwalte mehrere Schemaversionen und migriere Daten schrittweise, um den laufenden Betrieb nicht zu beeinträchtigen.
• Abwärtskompatibilität: Stelle sicher, dass neue Schemaänderungen keine bestehenden Abfragen zerstören, indem du alte Felder beibehältst oder Ansichten erstellst.
• Automatisierungswerkzeuge: Nutzeols wie dbt oder Liquibase, um Schemamigrationen und Rollback-Prozesse zu automatisieren.
• Wirkungsanalyse: Identifiziere Abhängigkeiten wie Abfragen, Berichte oder nachgelagerte Systeme, die von Schemaänderungen betroffen sein könnten, und aktualisiere sie entsprechend.
• Testen: Validiere Schemaänderungen in einer Staging-Umgebung, bevor du sie in die Produktion überführst.

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

Codebasierte Data Warehouse Interviewfragen (SQL)

Ein Vorstellungsgespräch für eine Datenfunktion beinhaltet fast immer eine SQL-Phase. Das war auf jeden Fall Teil aller Interviews, die ich geführt habe, denn seien wir ehrlich: Daten- und Analytik-Ingenieure müssen ein fortgeschrittenes Verständnis davon haben. Diese SQL-Fragen sind speziell auf Data Warehousing zugeschnitten.

17. Schreibe eine SQL-Abfrage, um die Gesamtverkäufe für jede Produktkategorie im letzten Monat zu berechnen.

Diese Frage bewertet deine SQL-Kenntnisse und dein Verständnis von zeitbasierten Filtern. Hier ist eine Beispiellösung:

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;

Bei den Folgefragen geht es darum, diese Abfrage für einen großen Datensatz zu optimieren oder zu erklären, wie Indizes die Leistung verbessern können.

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

Diese Frage prüft dein Verständnis von ETL/ELT-Prozessen. Gib eine ausführliche Erklärung und einen Code an, falls relevant:

• Identifiziere neue oder geänderte Daten: Verwende Zeitstempel oder Änderungsdatenerfassung (CDC).
• Extrahiere neue Daten: Verwende zum Beispiel eine SQL-Abfrage:

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

• Lade in den Bereitstellungsraum: Schreibe die Daten zur Überprüfung in eine Staging Tabelle.
• Zusammenführen in eine Faktentabelle: Verwende eine UPSERT oder MERGE Operation, um neue Zeilen hinzuzufügen und bestehende 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. Schreibe eine Abfrage, um die 3 umsatzstärksten Kunden für jede Produktkategorie zu finden.

Diese Frage prüft deine Fähigkeit, Fensterfunktionen zu verwenden. 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, deren Ausführung zu lange dauert?

Diese Frage kombiniert Kodierung und Problemlösung. Schritte zur Optimierung:

• Schreibe die Abfrage um: Verwende effiziente Joins, vermeide unnötige Unterabfragen und wende die richtige Indizierung an.
• Verwende den EXPLAIN-Plan: Analysiere den Abfrageausführungsplan, um Engpässe zu identifizieren.
• Partitionierung: Wenn die Tabelle groß ist, verwende die Partitionierung, um die gescannten Daten zu reduzieren.
• Materialisierte Ansichten: Teure Operationen vorberechnen und zwischenspeichern.

Beispiel Abfrageverbesserung: 

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 sie weiter verbessern, indem du nur die notwendigen Spalten auswählst. 

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

Bei dieser Frage geht es um die konzeptionelle Gestaltung und die Details der Umsetzung. Verschaffe dir einen Überblick auf höchster Ebene:

• Tabelle der Fakten: Enthält quantitative Daten (z. B. Verkaufsbetrag, 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
	);

Tabellen mit Abmessungen: 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. Schreibe eine Abfrage, um doppelte Datensätze in einer Tabelle zu erkennen.

Diese Frage prüft die Fähigkeiten zur Validierung der Datenqualität.

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

Nachbereitung: 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 verändernde Dimension (SCD) des Typs 2 umsetzen?

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

Prüfe, ob es bereits Aufzeichnungen gibt:

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

Füge einen neuen Datensatz ein und lösche den alten:

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, solltest du dir diese hoch bewerteten Kurse ansehen, um eine solide Grundlage zu schaffen und dein Wissen zu erweitern:

• Einführung in SQL: Dieser Kurs ist perfekt für Anfänger und behandelt die Grundlagen der SQL-Syntax und der Abfrage von Datenbanken.
• SQL für Fortgeschrittene: Vertiefe deine Kenntnisse mit fortgeschrittenen Techniken wie Joins, Unterabfragen und Fensterfunktionen.
• Datenbearbeitung in SQL: Lerne, wie du Daten direkt in SQL bereinigst, aggregierst und analysierst.

Szenariobasierte Data Warehouse Interviewfragen

Dein Vorstellungsgespräch kann auch ein paar szenariobasierte Fragen enthalten. Zum Beispiel könnte eine ganze Etappe für dich reserviert sein, um ein bestimmtes Designproblem zu lösen. Das Wichtigste dabei ist, dass es keine richtigen oder falschen Antworten gibt, sondern nur Richtlinien, wie du diese Fragen effektiv angehen kannst. 

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

Dieses Szenario testet deine Fähigkeit, ein Data Warehouse auf einen bestimmten Geschäftsbereich zuzuschneiden. Für ein E-Commerce-Unternehmen könnte das Design Folgendes beinhalten:

• Datenquellen: Integriere Daten aus Transaktionsdatenbanken, Webanalyseplattformen, Customer Relationship Management (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 inkrementelles Laden für Transaktionsaktualisierungen.
• Leistungsoptimierung: Unterteile die Tabelle mit den Verkaufsdaten nach Datum, um die Abfrageleistung zu verbessern, und verwende materialisierte Ansichten für häufig verwendete Aggregationen wie den täglichen Umsatz oder die meistverkauften Produkte.
• Analysen und Berichte: Stelle sicher, dass das Lager Dashboards für Metriken wie Verkaufstrends, Kundenbindung und Lagerbestände unterstützt.

Diese Frage bewertet deine Fähigkeit, ganzheitlich über Datenmodellierung, ETL und Geschäftsanforderungen nachzudenken. 

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

Dieses Szenario prüft deine Fähigkeit, Herausforderungen der Skalierbarkeit zu bewältigen. Die Schritte könnten umfassen:

• Skalierung der Infrastruktur: Bei Cloud-basierten Systemen wie Snowflake oder Redshift musst du die Rechenressourcen anpassen, um die erhöhte Last zu bewältigen. Achte bei Systemen vor Ort auf eine ausreichende Speicher- und Verarbeitungskapazität.
• Partitionierung und Indizierung: Überprüfe die Partitionierungs- und Indizierungsstrategien, um die Leistung für größere Datensätze zu optimieren.
• ETL-Optimierung: Überprüfe ETL-Jobs, um Engpässe zu erkennen und die Effizienz zu verbessern, z.B. durch Umstellung auf inkrementelles Laden oder parallele Verarbeitung.
• Abfrageoptimierung: Arbeite mit Analysten zusammen, um umfangreiche Abfragen umzuschreiben und materialisierte Ansichten oder Voraggregationen zu verwenden.

Diese Situationen kommen häufig vor, daher kann ein Beispiel für eine ähnliche Situation, die du in der Vergangenheit gemeistert hast, deine Antwort noch überzeugender machen.

26. Was würdest du tun, wenn du Datenabweichungen im Lager entdeckst?

Dieses Szenario testet deine Fähigkeiten zur Fehlersuche und deine Aufmerksamkeit für Details. Folgende Schritte sind denkbar:

• Identifiziere die Quelle: Verfolge die Daten durch die ETL-Pipeline zurück, um herauszufinden, woher die Diskrepanz stammt.
• Überprüfe die Daten: Vergleiche die Lagerdaten mit den Quellsystemen, um die Genauigkeit zu überprüfen.
• Behebe das Problem: Aktualisiere den ETL-Prozess, um die Ursache zu beheben, z. B. eine falsche Transformationslogik oder fehlende Daten.
• Kommuniziere: Informiere die Interessengruppen über das Problem und die unternommenen Schritte, um es zu lösen.
• Monitor: Implementiere automatische Datenvalidierungsprüfungen, um ähnliche Probleme in Zukunft zu vermeiden.

Ein strukturierter Ansatz wie dieser zeigt, dass du in der Lage bist, die Datenqualität zu erhalten und Vertrauen in deine Data-Warehousing-Prozesse zu schaffen.

27. Wie migrierst du ein Data Warehouse von einer On-Premises-Lösung in die Cloud?

Die Migration in die Cloud ist eine häufige Herausforderung im modernen Data Warehousing. Deine Antwort könnte Folgendes beinhalten:

• Bewertung: Evaluiere das aktuelle lokale System und ermittle Datenvolumen, Abhängigkeiten und Anwendungsfälle.
• Auswahl der Cloud-Plattform: Je nach Skalierbarkeit, Kosten und Leistungsanforderungen wählst du eine Plattform wie Snowflake, Redshift oder BigQuery.
• Datenmigration: Verwende Tools für den Massendatentransfer, wie AWS DMS oder Snowpipe, und implementiere inkrementelles Laden, um die Daten aktuell zu halten.
• Schema- und Abfrageoptimierung: Passe Schemata und Abfragen an, um Cloud-native Funktionen wie Columnar Storage und Serverless Computing zu nutzen.
• Prüfung und Validierung: Überprüfe die Datenintegrität und Leistung in der Cloud-Umgebung, bevor du das lokale System außer Betrieb nimmst.

Diese Frage bewertet deine Fähigkeit, komplexe Migrationsprojekte zu managen und dabei Ausfallzeiten und Datenverluste zu minimieren.

28. Welche Strategien würdest du anwenden, um hohe Datenlatenzzeiten in einem Data Warehouse zu bewältigen?

Eine hohe Datenlatenz kann sich auf die Entscheidungsfindung auswirken, da die Verfügbarkeit aktueller Daten verzögert wird. Um dies anzugehen:

• Optimiere ETL-Pipelines: Reduziere die Latenzzeit durch den Wechsel zu ELT-Prozessen, bei denen die Transformationen direkt im Data Warehouse stattfinden.
• Stream-Verarbeitung: Integration von Streaming-Lösungen like Apache Kafka oder AWS Kinesis fürFast-Echtzeit-Daten.
• Batch-Fenstertuning: Passe die Zeitpläne für die Stapelverarbeitung an, um die Verzögerung bei der Datenverfügbarkeit zu verringern.
• Datenbankoptimierung: Nutze Partitionierung, Indizierung und materialisierte Ansichten, um den Datenzugriff und die Verarbeitung zu beschleunigen.
• Hybride Architektur: Implementiere eine Mischung aus Echtzeit- und Stapelverarbeitung für unterschiedliche Datenanforderungen, um sicherzustellen, dass wichtige Daten häufiger aktualisiert werden.

Diese Antworten zeigen, dass du in der Lage bist, mit Leistungsanforderungen in dynamischen Datenumgebungen umzugehen.

Technologie-spezifische Data Warehouse Interview Fragen

Jedes Datenteam hat einen bestimmten Stack, mit dem es arbeitet, und normalerweise werden die Interviews so gestaltet, dass sie nach diesen speziellen Technologien fragen. Ich denke aber, dass es wichtig ist, die verschiedenen Stacks und Tools zumindest zu kennen. Es kann also nicht schaden, sie auf hohem Niveau durchzugehen.Wenn die Stelle, auf die du dich bewirbst, spezielle Kenntnisse erfordert, musst du dich vielleicht weiter informieren.

Snowflake

29. Wodurch unterscheidet sich Snowflake von herkömmlichen Data Warehouses?

Snowflake zeichnet sich durch seine einzigartige Architektur und Ausstattung aus:

• Trennung von Datenverarbeitung und Speicherung: Rechenleistung und Speicherplatz sind unabhängig voneinander skalierbar, was eine Kostenoptimierung und Flexibilität ermöglicht.
• Eingebaute Leistungsmerkmale: Verwaltet automatisch Aufgaben wie Clustering, Indexierung und Abfrageoptimierung.
• Zeitreisen: Ermöglicht es den Nutzern, historische Daten abzufragen und gelöschte Daten bis zu 90 Tage lang wiederherzustellen.
• Null-Kopie-Klonen: Ermöglicht die sofortige Erstellung von Datenbankklonen, ohne Daten zu duplizieren.

30. Wie geht Snowflake mit Gleichzeitigkeitsproblemen um?

Die Multi-Cluster-Architektur von Snowflake unterstützt hohe Gleichzeitigkeit, indem sie bei Bedarfsspitzen automatisch zusätzliche Compute-Cluster hochfährt.

Ich empfehle, den Kurs Einführung in Snowflake zu besuchen, ummehr darüber zu erfahren und praktische Erfahrungen zu sammeln.

Amazon Redshift

31. Wie unterscheidet sich Redshift von herkömmlichen relationalen Datenbanken?

Redshift zeichnet sich vor allem durch die folgenden Gründe aus:

• Säulenförmige Lagerung: 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 Knotenpunkte, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten.
• Materialisierte Ansichten und Ergebnis-Caching: Verbessert die Abfrageleistung durch Vorberechnung und Wiederverwendung von Ergebnissen.

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

Dies sind einige Strategien, die du anwenden solltest, wenn du Redshift nutzt:

• Verwenden Sie Sortierschlüssel und Verteilungsschlüssel um die Datenplatzierung und den Zugriff zu optimieren.
• Analysiere und leere Tabellen, um den Zustand der Tabellen zu erhalten und ungenutzten Speicherplatz zu entfernen.
• Nutze die Komprimierungskodierung, um Speicherplatz zu sparen und die E/A-Effizienz zu verbessern.

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

Snowflake eignet sich oft besser für kleine Teams, weil es ein vollständig verwaltetes, serverloses Modell ist, das nur minimalen Verwaltungsaufwand erfordert. Redshift erfordert zwar mehr Konfigurations- und Abstimmungsaufwand, kann aber bei vorhersehbaren Arbeitslasten kostengünstiger sein.

Ich empfehle,den Kurs Einführung in Redshift zu besuchen, um praktische Erfahrungen mit dieser leistungsstarken Data-Warehousing-Lösung zu sammeln.

Google BigQuery

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

BigQuery zeichnet sich durch die folgenden Funktionen aus:

• Serverlose Architektur: Übernimmt automatisch die Ressourcenzuweisung und Skalierung, sodass sich die Nutzer auf die Abfragen und nicht auf die Infrastruktur konzentrieren können.
• Abfrage des Preismodells: Die Gebühren basieren auf der Menge der verarbeiteten Daten und nicht auf der genutzten Infrastruktur.
• Integriertes maschinelles Lernen (BigQuery ML): Ermöglicht es Nutzern, ML-Modelle mit SQL zu erstellen und einzusetzen.

35. Wie geht BigQuery mit Partitionierung und Clustering um?

BigQuery funktioniert folgendermaßen:

• Partitionierung: Unterteilt Tabellen anhand von Kriterien wie dem Datum in Segmente und optimiert so die Abfrageleistung.
• Clustering: Organisiert Daten innerhalb einer Partition auf der Basis von Spalten und verbessert so die Abfrageleistung für bestimmte Zugriffsmuster.

Ich empfehle dir,denKurs Einführung in BigQuery zu besuchen, um praktische Erfahrungen zu sammeln.

Databricks

36. Wie unterscheidet sich Databricks von herkömmlichen Data Warehouses?

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

• Einheitliche Datenspeicherung für strukturierte und unstrukturierte Daten.
• Integrierte Unterstützung für erweiterte Analysen, einschließlich maschinelles Lernen und KI.
• Delta Lake, eine Speicherschicht, die die Zuverlässigkeit der Daten mit ACID-Transaktionen gewährleistet.

37. Was ist der Deltasee und warum ist er so wichtig?

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

• Sichert die Datenkonsistenz mit ACID-Transaktionen.
• Unterstützt die Durchsetzung und Weiterentwicklung von Schemata.
• Ermöglicht die Versionierung von Daten und erleichtert so die Überprüfung und das Rollback von Änderungen.

Ich empfehle, den Kurs Einführung in Databricks zu besuchen , um herauszufinden, wie man Data Engineering, Analytik und maschinelles Lernen auf einer Plattform vereint.

dbt (Data Build Tool)

38. Was ist dbt und wie wird es im Data Warehousing eingesetzt?

dbt (Data Build Tool) ist ein Transformationswerkzeug, mit dem Analysten und Ingenieure Datentransformationen direkt in SQL schreiben, testen und dokumentieren können. Es lässt sich mit modernen Data Warehouses wie Snowflake, Redshift und BigQuery integrieren. Zu seinen Funktionen gehören:

• Modellieren: Wiederverwendbare SQL-Transformationen mit modularen Modellen schreiben.
• Versionskontrolle: Integration mit Git für Versionierung und Zusammenarbeit.
• Testen: Durchführung von Tests zur Sicherstellung der Datenintegrität.
• Dokumentation: Erstellung einer interaktiven Dokumentation zum besseren Verständnis der Datenabfolge.

39. Wie geht dbt mit Abhängigkeiten zwischen Modellen um?

dbt verwendet einen DAG (Directed Acyclic Graph), um Abhängigkeiten zwischen Modellen zu verwalten. Beim Ausführen einer Transformation stellt dbt sicher, dass abhängige Modelle in der richtigen Reihenfolge ausgeführt werden. Dies trägt zur Datenkonsistenz bei und macht die manuelle Verwaltung von Abhängigkeiten überflüssig.

40. Welche Vorteile hat die Verwendung von dbt für Datentransformationen im Data Warehousing?

dbt hat die folgenden Vorteile:

• Vereinfachte Umwandlung: Ermöglicht SQL-basierte Datentransformationen und reduziert so den Bedarf an komplexen ETL-Pipelines.
• Kollaboration: Ermöglicht Teams die Zusammenarbeit mit Versionskontrolle und standardisiertem SQL.
• Automatisierung: Automatisiert die Verwaltung und Ausführung von Abhängigkeiten und macht Arbeitsabläufe effizienter.
• Integration: Arbeitet nativ mit modernen Data Warehouses und nutzt deren Rechenleistung.

Ich empfehle dirden Kurs Einführung in dbt , damit du die Modellierungsmöglichkeiten beherrschst, denn dbt wird von immer mehr Datenteams eingesetzt.

Apache Airflow

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

Apache Airflow ist ein Orchestrierungstool, mit dem Workflows programmatisch erstellt, geplant und überwacht werden können. Damit ist es für die Verwaltung von ETL/ELT-Prozessen im Data Warehousing unerlässlich. Typische Anwendungsfälle sind:

• Automatisierung von Dateneingabe-Pipelines.
• Verwaltung komplexer Abhängigkeiten in ETL-Prozessen.
• Planen von regelmäßigen Aktualisierungen der Datenmodelle in einem Data Warehouse.

42. Wie geht Airflow mit Abhängigkeiten in Arbeitsabläufen um?

Airflow verwendet einen DAG (Directed Acyclic Graph), um Arbeitsabläufe zu definieren. Jede Aufgabe in der DAG steht für einen Vorgang (z. B. das Laden von Daten oder die Durchführung von Transformationen), und die Abhängigkeiten zwischen den Aufgaben werden explizit definiert.

• Airflow sorgt dafür, dass die Aufgaben in der richtigen Reihenfolge ausgeführt werden, basierend auf diesen Abhängigkeiten.
• Außerdem unterstützt es Wiederholungen, Backfilling und das bedingte Auslösen von Workflows.

43. Welche Best Practices gibt es für den Einsatz von Airflow in einem Data Warehouse-Projekt?

Einige Best Practices für Airflow sind:

• Verwende klare Aufgabennamen: Achte darauf, dass die Aufgaben aussagekräftig benannt werden, damit die DAGs leichter zu verstehen sind.
• Optimiere die Granularität der Aufgaben: Vermeide es, zu granulare Aufgaben zu erstellen, die die Ausführung verlangsamen oder die Fehlersuche erschweren könnten.
• Nutze die XComs: Verwende XComs (Cross-Communication), um kleine Datenmengen zwischen den Aufgaben zu übertragen.
• Überwache die Leistung: Nutze die Überwachungsfunktionen von Airflow, um Engpässe zu erkennen und zu beseitigen.
• Modularisiere DAGs: Halte 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 ergänzen sich durch die Integration von Orchestrierung und Transformation:

• Nutze Airflow, um dbt-Läufe als Teil größerer Arbeitsabläufe zu planen und auszulösen.
• Airflow kann vorgelagerte Prozesse wie die Datenaufnahme und nachgelagerte Prozesse wie die Berichterstellung verwalten, während dbt die Transformationslogik innerhalb des Data Warehouse übernimmt.

Beispiel: Erstelle einen Airflow DAG, der Rohdaten aufnimmt, die Umwandlung durch dbt auslöst und dann die Beteiligten benachrichtigt, sobald die Daten für die Berichterstattung bereit sind.

Ich empfehle,den Kurs Einführung in Airflow zu besuchen, um zu lernen, wie man Datenpipelines effektiv orchestriert. Das Wissen ist auf andere Orchestrierungstools übertragbar.

Behavioral Data Warehouse Interview Fragen

Verhaltensbezogene Fragen sind oft für Führungspositionen reserviert, aber du kannst sie auf jeder Ebene stellen. Diese Fragen sind weniger technisch und zielen darauf ab, zu prüfen, wie du mit komplexen Situationen, Teamarbeit, Druck usw. umgehst. Das ist der Zeitpunkt, an dem du deine bisherigen Erfahrungen einbringen musst.

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

Diese Frage bewertet deine Problemlösungskompetenz und deine Fähigkeit, mit komplexen Herausforderungen umzugehen. Du könntest deine Antwort mit der STAR-Methode formulieren:Beschreibe zunächst den Projektkontext (z. B. Aufbau eines Data Warehouse für eine neue Produkteinführung mit engen Fristen). Erkläre dann deine Rolle und Verantwortlichkeiten und beschreibe deine Schritte, wie z.B. die Zusammenarbeit mit den Stakeholdern, die Entwicklung des Schemas und die Implementierung von ETL-Pipelines. Hebe schließlich das Ergebnis hervor, z.B. das Einhalten der Frist oder die Ermöglichung umsetzbarer Erkenntnisse.

46. Wie gehst du mit widersprüchlichen Anforderungen der Stakeholder bei der Entwicklung des Data Warehouse um?

In jedem Kooperationsprojekt können widersprüchliche Anforderungen auftreten. Um sie anzugehen, solltest du zunächst Einzelgespräche führen, um Prioritäten und Ziele zu klären. Verwende Frameworks wie MoSCoW (Must Have, Should Have, Could Have, Won't Have), um die Anforderungen zu bewerten. Schlage Kompromisse vor, wie z.B. stufenweise Implementierungen oder Zwischendatenmodelle, und erkläre, wie dein Entwurf mit den Geschäftszielen in Einklang steht. Eine klare und transparente Kommunikation ist unerlässlich, um die Akzeptanz der Interessengruppen zu gewinnen.

47. Beschreibe eine Situation, in der du eine leistungsschwache Datenpipeline optimieren musstest. Was hast du getan?

Beginne damit, den Engpass mit Hilfe von Überwachungstools oder der Analyse von Protokollen zu identifizieren. Ergreife dann konkrete Maßnahmen, wie z.B. das Umschreiben ineffizienter SQL-Abfragen, die Implementierung inkrementeller Ladevorgänge oder die Parallelisierung von Aufgaben. Validiere die Pipeline nach der Optimierung, um eine verbesserte Leistung zu gewährleisten. Teile messbare Verbesserungen mit, wie die Halbierung der Bearbeitungszeit oder die Erhöhung der Zuverlässigkeit der Pipeline.

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

Erkläre, wie du Kommunikationskanäle einrichtest und regelmäßige Treffen einplanst, um die Ziele mit Teams wie Technik, Analytik und Geschäftsbereichen abzustimmen. Dokumentiere dann Prozesse, wie Datenmodelle und ETL-Pipelines, um Transparenz zu schaffen. Verwende Tools wie Jira oder Slack, um den Fortschritt zu verfolgen und Konflikte zu lösen, wenn sie auftreten. Bringe zum Ausdruck, wie du als Vermittler dazu beitragen kannst, die Prioritäten auszugleichen und eine Abstimmung zu gewährleisten.

49. Wie bist du mit einer Situation umgegangen, in der ein wichtiger ETL-Job während der Hauptgeschäftszeit fehlgeschlagen ist?

Beschreibe zunächst die unmittelbare Reaktion: Identifiziere schnell die Ursache des Fehlers mit Hilfe von Überwachungstools und Protokollen. Implementiere eine schnelle Lösung oder führe den ETL-Job erneut aus, um die Funktionalität wiederherzustellen. Kommuniziere mit den Stakeholdern über das Problem, die geschätzte Lösungszeit und die möglichen Auswirkungen. Erläutere schließlich, wie du eine Ursachenanalyse durchgeführt und Präventivmaßnahmen, wie z. B. eine verbesserte Überwachung oder Ausfallsicherungsmechanismen, eingeführt hast, um zukünftige Störungen zu vermeiden.

50. Wie bleibst du auf dem Laufenden über neue Trends und Technologien im Data Warehousing?

Erwähne die Branchenressourcen, die du regelmäßig besuchst, wie Blogs, Webinare oder Zertifizierungen (z. B. AWS, Snowflake). Hebe dein Engagement in den Berufsgruppen hervor, indem du an Meetings teilnimmst, Beiträge in Foren leistest oder LinkedIn-Gruppen beitrittst. Erkläre außerdem, wie du mit neuen Tools und Techniken in Nebenprojekten oder Proof-of-Concept-Implementierungen experimentierst, um auf dem Gebiet vorne zu bleiben.

51. Kannst du einen Zeitpunkt beschreiben, an dem du einen Prozess verbessert oder eine Innovation in einem Data-Warehousing-System eingeführt hast?

Beginne damit, das Problem zu identifizieren, z. B. eine langsame Abfrageleistung oder Probleme mit der Datenqualität. Erkläre dann deine innovative Lösung, wie die Einführung von materialisierten Ansichten, die Automatisierung von Validierungsskripten oder die Integration eines neuen Tools. Beschreibe, wie du die Verbesserung mit deinem Team umgesetzt und getestet hast, und nenne messbare Ergebnisse, wie z. B. kürzere Abfragezeiten oder höhere Nutzerzufriedenheit.

Tipps für ein erfolgreiches Data Warehousing-Interview

Die Vorbereitung auf ein Data-Warehousing-Interview erfordert eine Kombination aus technischem Fachwissen, Problemlösungskompetenz und der Fähigkeit, Geschichten zu erzählen. Hier sind einige Tipps, die dir zum Erfolg verhelfen:

Frische deine grundlegenden Konzepte auf

Auch wenn du schon jahrelange Erfahrung hast, kann das Wiederholen der Grundlagen dir helfen, Fragen sicher zu beantworten. Zu den wichtigsten Bereichen, auf die du dich konzentrieren solltest, gehören:

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

Bringe diese Konzepte auf den neuesten Stand, um sicherzustellen, dass du sie klar artikulieren kannst, vor allem bei Fragen auf Anfängerniveau.

Sammle frühere Erfahrungen und erstelle fesselnde Geschichten

Interviewer hören gerne von Beispielen aus der Praxis. Verbringe Zeit damit, über vergangene Projekte und Herausforderungen nachzudenken, die du in deiner Karriere erlebt hast. Strukturiere deine Geschichten nach der STAR-Methode (Situation, Aufgabe, Aktion, Ergebnis), um eine klare und fesselnde Erzählung zu erstellen. Zum Beispiel:

• Eine Zeit, in der 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, in dem du erfolgreich ein Data Warehouse für einen bestimmten Geschäftsfall implementiert hast.

Diese Geschichten zeigen deine praktischen Erfahrungen und Problemlösungsfähigkeiten.

Kodierung und Problemlösung üben

Erwarte Fragen, die das Schreiben von SQL-Abfragen oder das Lösen von technischen Problemen erfordern. Übe auf dem DataCamp und konzentriere dichauf SQL-Herausforderungen. Besinnt euch auf Themen wie:

• Effiziente Joins, Fensterfunktionen und Unterabfragen schreiben.
• Erkennen von Duplikaten oder Ausreißern in Daten.
• Optimieren von Abfragen für große Datensätze.

Praxis mit echten Projekten

Praktische Erfahrung ist für Data Warehousing-Aufgaben entscheidend. Wenn du nichtständig an Projekten arbeitest, kannst du deine eigenen erstellen :

• Aufbau eines kleinen Data Warehouse mit Cloud-Plattformen wie Snowflake, Redshift oder BigQuery.
• Schreiben von SQL-Abfragen zur Lösung gängiger analytischer Probleme.
• Entwerfen einer Datenpipeline, die Batch- und Echtzeitdatenverarbeitung integriert.

Dokumentiere deine Projekte, damit du im Vorstellungsgespräch greifbare Ergebnisse vorweisen kannst, und nutze sie als Diskussionsgrundlage.

Studiere die Interviewfragen gründlich

Gehe häufige Fragen im Vorstellungsgespräch durch, um herauszufinden, wo du dich weiter vorbereiten musst. Dieser Blogbeitrag selbst ist eine hervorragende Ressource! Die Überprüfung eines umfassenden Fragenkatalogs stellt sicher, dass du nicht überrascht wirst.

Halte dich mit Fragen an den Interviewer bereit

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

• "Vor welchen Herausforderungen steht das Team derzeit bei der Verwaltung des Data Warehouse?"
• "Wie geht das Unternehmen mit der Schemaentwicklung und der Datenqualität im großen Maßstab um?"
• "Welche Tools oder Technologien willst du in Zukunft einsetzen?"

So kannst du einschätzen, ob die Stelle zu deinen Karrierezielen passt und einen positiven Eindruck hinterlässt. Als ich ein Interviewer war, habe ich einen Bewerber höher bewertet, wenn er gute Fragen gestellt hat. Vorstellungsgespräche sind ein zweiseitiger Prozess!

Fazit

Die Vorbereitung auf ein Data-Warehousing-Gespräch kann entmutigend wirken, aber mit der richtigen Herangehensweise und den richtigen Ressourcen kannst du es selbstbewusst angehen. Wenn du deine grundlegenden Konzepte auffrischst, mit realen Szenarien übst und die richtigen Fragen lernst (wie die in diesem Blogpost!), bist du gut gerüstet, um deine Fähigkeiten zu präsentieren.

Um deine Vorbereitung weiter zu verbessern, findest du hier einige hervorragende Ressourcen:

• Data Warehousing-Konzepte: Beherrsche die Grundlagen des Data Warehousing.
• Einführung in Snowflake: Erfahre mehr über eine der beliebtesten Cloud-basierten Data-Warehousing-Plattformen.
• Einführung in Databricks: Tauche ein in Databricks und erkunde seine vereinheitlichten Datenanalysefunktionen.
• ETL und ELT in Python: Sammle praktische Erfahrungen beim Aufbau von Datenpipelines mit Python.
• Einführung in das dbt: Lerne, wie du Daten in deinem Warehouse mit den leistungsstarken Modellierungswerkzeugen von dbt transformieren kannst.