Les 51 questions et réponses les plus fréquentes lors d'entretiens d'embauche dans le domaine des entrepôts de données pour 2026

Questions d'entretien pour débutants dans le domaine des entrepôts de données

Toutes les entretiens que j'ai menés ont débuté par quelques questions fondamentales, même lorsqu'il s'agissait de postes de haut niveau. Il est recommandé de guider progressivement le candidat depuis les bases jusqu'aux notions plus avancées. Par conséquent, assurez-vous que vos fondations sont en excellent état.

1. Qu'est-ce qu'un entrepôt de données et à quoi sert-il ?

Un entrepôt de données est un référentiel centralisé qui stocke des données structurées provenant de diverses sources. Il est principalement utilisé pour la création de rapports et l'analyse de données, offrant une vue unifiée et historique des données d'une entreprise.

Pour en savoir plus, veuillez consulter l'article de blog intitulé « Qu'est-ce qu'un entrepôt de données ? ».

2. Pourriez-vous expliquer les différences entre OLAP et OLTP ?

Il est essentiel de comprendre la différence entre OLAP et OLTP, car ces deux technologies ont des objectifs distincts dans les systèmes de données.

• L'OLAP (traitement analytique en ligne) est optimisée pour les requêtes complexes et l'analyse des données historiques. Il est conçu pour les opérations nécessitant de nombreuses lectures, telles que la génération de rapports, les visualisations et les analyses de tendances.
• OLTP (traitement des transactions en ligne) Se concentresur la gestion des transactions en temps réel, telles que le traitement des commandes ou l'enregistrement des paiements des clients. Il est optimisé pour les opérations rapides et à forte intensité d'écriture.

Pour en savoir plus, veuillez consulter l'article de blog intitulé « Qu'est-ce que l'OLAP ? ».

3. Qu'est-ce qu'une table de dimensions et une table de faits ?

Les tableaux de dimensions et les tables de faits constituent les éléments fondamentaux d'un schéma d'entrepôt de données. Ils collaborent pour organiser et représenter les données afin de faciliter une analyse pertinente.

• Les tableaux de dimensions contiennent des attributs descriptifs, tels que les noms des clients ou les catégories de produits, qui fournissent un contexte aux données. Ils permettent de répondre à des questions telles que « qui », « quoi », « où » et « quand ».
• Les tableaux de faits ( ) contiennent des données quantitatives, telles que les chiffres de vente ou les montants des transactions, qui constituent le cœur de l'analyse. Les tableaux de faits font souvent référence à des tableaux de dimensions afin de fournir une compréhension plus approfondie des métriques.

4. Quelles sont les étapes du processus ETL dans le stockage des données ?

Le processus ETL est essentiel à tout projet d'entrepôt de données. Il transforme les données brutes en un format structuré et prêt à être analysé, et est indispensable pour garantir l'exactitude et la fiabilité de l'entrepôt de données.

• Extrait : Les données sont collectées à partir de plusieurs sources, telles que des bases de données relationnelles, des API ou des fichiers plats.
• Transformer : Les données sont nettoyées, formatées et remodelées afin de correspondre au schéma de l'entrepôt de données. Cette étape peut inclure la suppression des doublons, le calcul de nouveaux champs ou l'application de règles métier.
• Charge : Les données traitées sont chargées dans l'entrepôt de données, où elles deviennent accessibles pour les requêtes et les analyses.

Une approche plus récente est l'ELT, où les données brutes sont chargées telles quelles et où le processus de transformation s'effectue dans l'entrepôt de données. 

Pour acquérir une expérience pratique des processus ETL et ELT, veuillez consulter ETL et ELT en Python, qui vous guide dans la mise en œuvre de ces étapes par programmation.

5. Veuillez décrire le schéma en étoile et le schéma en flocon de neige. Lequel est préférable et pourquoi ?

Les schémas fournissent un cadre pour organiser les données dans un entrepôt de données.

• Schéma en étoile : Dans cette conception, une table de faits centrale est entourée de tableaux de dimensions dénormalisées. Il est simple, intuitif et optimisé pour les requêtes rapides, ce qui le rend adapté à la plupart des cas d'utilisation de la veille économique.
• Schéma Snowflake : Version normalisée du schéma star, dans laquelle les tableaux de dimensions sont divisées en tableaux supplémentaires afin de réduire la redondance. Bien que cela permette d'économiser de l'espace de stockage, cela peut compliquer les requêtes et ralentir les performances.

Le choix dépend du cas d'utilisation. Les schémas en étoile sont préférables pour leur simplicité etla rapidité des requêtes, tandis que les schémas Snowflake sont idéaux dans les situations où il est essentiel de minimiser la redondance.

Questions d'entretien de niveau intermédiaire sur les entrepôts de données

Une fois que l'examinateur s'est assuré que vous possédez des bases solides en matière d'entreposage de données, il peut passer à des questions de niveau intermédiaire. C'est là que les choses commencent à devenir intéressantes. 

6. Que sont les dimensions à évolution lente (SCD) et comment les gérez-vous ?

Les dimensions à évolution lente (SCD) désignent les données des tableaux de dimensions qui évoluent progressivement au fil du temps. Par exemple, l'adresse d'un client peut changer, mais les données historiques doivent être conservées pour garantir l'exactitude des rapports.

Il existe trois principaux types de SCD :

• Type 1 : Veuillez remplacer les anciennes données par les nouvelles (par exemple, mettre à jour l'adresse directement).
• Type 2 : Veuillez conserver les données historiques en ajoutant un nouvel enregistrement avec une date de début et une date de fin.
• Type 3 : Conservez des données historiques limitées en ajoutant de nouveaux champs pour les anciennes et les valeurs actuelles.

Il est important de comprendre ces types pour concevoir un entrepôt de données qui réponde aux besoins actuels et passés en matière de reporting.

Pour en savoir plus, veuillez consulter l'article de blog intitulé « Maîtriser les dimensions à évolution lente ».

7. Pourriez-vous décrire votre expérience avec des outils ETL tels qu'Informatica, Talend ou AWS Glue ?

Les recruteurs recherchent souvent une expérience pratique des outils ETL, car ceux-ci jouent un rôle important dans les projets d'entreposage de données. Veuillez partager des exemples spécifiques, tels que :

• Comment avez-vous utilisé AWS Glue pourautomatiser les pipelines ETL et traiter de grands volumes de données depuis S3 vers Redshift ?
• Un projet dans lequel vous avez utilisé Talend pour extraire et transformer des données provenant de sources disparates, en garantissant la cohérence des formats.
• Votre expérience avec Informatica dans la création de workflows réutilisables et la surveillance des tâches ETL pour les systèmes de données à l'échelle de l'entreprise.

C'est l'occasion pour vous de vous distinguer en partageant votre expérience concrète.

8. Veuillez expliquer le concept de partitionnement dans le stockage de données.

Le partitionnement est une technique qui améliore les performances des requêtes et la facilité de gestion dans un entrepôt de données en divisant les grands ensembles de données en segments plus petits et plus faciles à gérer.

Il existe deux types courants de partitionnement :

• Partitionnement horizontal : Divise les données entre les lignes, par exemple en répartissant les données de vente par région ou par date.
• Partitionnement vertical : Divise les données entre plusieurs colonnes, généralement en fonction des modèles d'utilisation.

Le partitionnement réduit le temps de traitement des requêtes et améliore l'efficacité des ressources, en particulier pour les grands ensembles de données.

Le partitionnement peut être associé à l'indexation. Voici leurs différences :

9. Qu'est-ce qu'une clé de substitution et pourquoi est-elle utilisée ?

Une clé de substitution est un identifiant unique pour chaque enregistrement d'un tableau, généralement un numéro généré de manière séquentielle. Il est utilisé dans les tableaux de dimensions en remplacement des clés naturelles (telles que l'identifiant client ou le code produit) pour :

• Garantir l'unicité, même si les clés naturelles changent.
• Maintenez des relations cohérentes entre les tableaux de faits et les tableaux de dimensions.
• Simplifiez les opérations de jointure et améliorez les performances des requêtes.

Les clés de substitution sont utiles lorsque l'on traite des schémas complexes, où la stabilité des relations est importante.

Questions d'entretien de niveau avancé sur les entrepôts de données

Lorsque l'on passe à des questions de niveau plus avancé, l'intervieweur souhaite évaluer vos connaissances théoriques et votre expérience antérieure dans la gestion de scénarios plus complexes. Veuillez vous appuyer sur votre propre expertise pour répondre à ces questions, car la situation pourrait devenir plus ambiguë.

10. Comment concevriez-vous un entrepôt de données pour une organisation de grande envergure ?

La conception d'un entrepôt de données pour une grande organisation nécessite une planification minutieuse afin de répondre aux exigences en matière d'évolutivité, de performances et aux besoins spécifiques de l'entreprise. Le processus comprend généralement :

• Recueil des exigences : Compréhension des objectifs commerciaux, des indicateurs clés de performance (KPI) et des sources de données.
• Modélisation des données : Sélectionner une conception de schéma (par exemple, en étoile, en Snowflake) en fonction des besoins en matière de rapports et des relations entre les données.
• Pile technologique : Sélectionner des outils et des plateformes, tels que Snowflake, Redshift ou BigQuery, qui répondent aux exigences en matière d'évolutivité et de budget.
• Processus ETL/ELT : Concevoir des pipelines capables de traiter de grands volumes de données tout en garantissant la qualité des données.
• Optimisation des performances : Mise en œuvre de stratégies d'indexation, de partitionnement et de mise en cache pour une exécution rapide des requêtes.

Cette question évalue votre capacité à gérer la conceptioncomplète d'un entrepôt de données.

11. Comment assurez-vous la qualité des données dans un entrepôt de données ?

Une mauvaise qualité des données peut entraîner des analyses et des décisions erronées. Il est donc essentiel de mettre en œuvre des mesures appropriées, notamment :

• Vérification des données pendant le processus ETL afin de détecter les erreurs ou les incohérences.
• Mettre en œuvre le profilage des données afin de comprendre les modèles de données et d'identifier les anomalies.
• Mise en place d'une surveillance et d'alertes automatisées pour les divergences de données.
• Nettoyer et dédupliquer régulièrement les données afin d'améliorer leur précision et leur cohérence.

La qualité des données est un sujet complexe à traiter et est parfois négligée dans la pratique. Pour mieux appréhender ces concepts, je vous recommande de suivre le cours « Introduction à la qualité des données » sur. 

12. Est-il possible d'optimiser les performances des requêtes dans un entrepôt de données ? Comment ?

L'optimisation des performances des requêtes est une tâche courante visant à accroître l'efficacité et la convivialité d'un entrepôt de données. Certaines techniques efficaces comprennent :

• Indexation : Créez des index sur les colonnes fréquemment interrogées afin d'accélérer les recherches.
• Partitionnement : Divisez les grands ensembles de données en segments plus petits pour accélérer la récupération des données.
• Vues matérialisées : Précalculer et stocker les résultats des requêtes afin de réduire le temps d'exécution des requêtes répétitives.
• Dénormalisation : Réduisez les jointures en consolidant les tableaux, en particulier dans les couches de reporting.
• Optimisation des requêtes : Réécrivez les requêtes complexes pour obtenir de meilleurs plans d'exécution, en tirant parti des fonctionnalités spécifiques à la base de données.

Je vous recommande de fournir des exemples concrets illustrant comment vous avez appliqué ces techniques afin de renforcer votre réponse.

13. Veuillez expliquer le rôle des vues matérialisées dans le stockage des données.

Les vues matérialisées sont des résultats de requêtes précalculés et stockés pour une utilisation ultérieure, ce qui améliore considérablement les performances des requêtes récurrentes et complexes. Contrairement aux vues classiques, les vues matérialisées :

• Enregistrez les résultats physiquement, ce qui évite d'avoir à les recalculer à chaque fois.
• Peut être actualisé de manière incrémentielle ou périodique afin de maintenir les données à jour.
• Réduisez la charge sur les tables et bases de données sous-jacentes.

Par exemple, une vue matérialisée peut pré-agréger les données de ventes quotidiennes dans un système de reporting des ventes, ce qui permet une analyse plus rapide pendant les heures de pointe.

14. Quelle est votre approche concernant le chargement incrémentiel dans les processus ETL ?

Le chargement incrémentiel est une technique permettant de mettre à jour un entrepôt de données en ne chargeant que les données nouvelles ou modifiées, ce qui réduit le temps de traitement et l'utilisation des ressources. Les approches courantes comprennent :

• Horodatages : Veuillez utiliser une colonne d'horodatage « dernière modification » pour identifier les enregistrements nouveaux ou mis à jour.
• Capture des données modifiées (CDC) : Détectez et extrayez les modifications directement à partir des systèmes sources, généralement via les journaux ou les déclencheurs de la base de données.
• Comparaison instantanée : Veuillez comparer les données actuelles avec les données précédemment chargées afin d'identifier les modifications.

Le chargement incrémentiel est particulièrement important dans les entrepôts de données à grande échelle où les rechargements complets seraient peu pratiques.

15. Veuillez discuter des meilleures pratiques en matière d'évolutivité dans un entrepôt de données.

L'évolutivité garantit qu'un entrepôt de données peut gérer des volumes de données et des demandes utilisateur croissants sans dégradation des performances. Les meilleures pratiques comprennent :

• Solutions natives du cloud : Veuillez utiliser des plateformes telles qu', Snowflake, Redshift ou BigQuery,qui offrent des fonctionnalités d'auto-scaling.
• Partitionnement des données : Divisez les données en fonction de critères tels que l'heure ou la région afin de permettre un traitement parallèle.
• Stockage en colonnes : Tirez parti du stockage de données en colonnes pour accélérer les analyses et réduire les coûts de stockage.
• Gestion de la charge de travail : Veuillez établir des priorités et allouer les ressources en fonction de la complexité des requêtes et des rôles des utilisateurs.
• Entretien régulier : Optimisez les performances de la base de données grâce à la reconstruction périodique des index, à la mise à jour des statistiques et à l'audit des requêtes.

Fournir des exemples de mise en œuvre de ces pratiques dans vos fonctions précédentes démontre votre expertise dans la gestion de systèmes à grande échelle.

16. Comment gérez-vous les modifications de schéma dans un entrepôt de données ?

Les modifications de schéma sont inévitables dans le stockage de données. Une gestion efficace de ces données minimise les perturbations et améliore l'intégrité des données. Les stratégies comprennent :

• Gestion des versions du schéma : Maintenez plusieurs versions de schéma et migrez les données de manière incrémentielle afin d'éviter tout impact sur les opérations en cours.
• Compatibilité ascendante : Veuillez vous assurer que les modifications apportées au nouveau schéma n'affectent pas les requêtes existantes en conservant les champs hérités ou en créant des vues.
• Outils d'automatisation : Veuillez utiliser des outils tels que dbt ouLiquibase pour automatiser les processus de migration et de restauration des schémas.
• Analyse d'impact : Veuillez identifier les dépendances telles que les requêtes, les rapports ou les systèmes en aval qui pourraient être affectés par les modifications du schéma et les mettre à jour en conséquence.
• Test : Veuillez valider les modifications apportées au schéma dans un environnement de test avant de les déployer en production.

Par exemple, lorsque vous ajoutez une nouvelle colonne à une table de faits, vous pouvez initialement la remplir avec des valeurs par défaut afin d'éviter des erreurs dans les requêtes existantes.

Questions d'entretien sur les entrepôts de données basés sur le code (SQL)

Un entretien pour un poste dans le domaine des données comprendra presque toujours une étape consacrée au langage SQL. Cela a certainement fait partie de tous les entretiens que j'ai menés, car, soyons honnêtes, les ingénieurs en données et en analyse doivent avoir une compréhension approfondie de ce sujet. Ces questions SQL sont spécialement adaptées au stockage de données.

17. Veuillez rédiger une requête SQL afin de calculer le total des ventes pour chaque catégorie de produits au cours du mois dernier.

Cette question évalue vos compétences en SQL et votre compréhension des filtres basés sur le temps. Voici un exemple de solution :

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;

Les questions complémentaires peuvent porter sur l'optimisation de cette requête pour un ensemble de données volumineux ou sur la manière dont les index peuvent améliorer les performances.

18. Comment mettriez-vous en œuvre le chargement incrémentiel des données pour un tableau de faits ?

Cette question évalue votre compréhension des processus ETL/ELT. Veuillez fournir une explication de haut niveau et du code si pertinent :

• Identifier les données nouvelles ou modifiées : Veuillez utiliser des horodatages ou la capture des données modifiées (CDC).
• Extraire de nouvelles données : Par exemple, veuillez utiliser une requête SQL :

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

• Chargement dans la zone de transit : Veuillez enregistrer les données dans un tableau intermédiaire pour validation.
• Fusionner dans la table des faits : Veuillez utiliser une opération UPSERT ou MERGE pour ajouter de nouvelles lignes et mettre à jour celles qui existent déjà :

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. Veuillez rédiger une requête pour identifier les trois principaux clients en termes de chiffre d'affaires pour chaque catégorie de produits.

Cette question évalue votre capacité à utiliser les fonctions de fenêtre. Exemple :

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. Comment optimiseriez-vous une requête dont l'exécution prend trop de temps ?

Cette question combine le codage et la résolution de problèmes. Étapes d'optimisation :

• Réécrire la requête : Utilisez des jointures efficaces, évitez les sous-requêtes inutiles et appliquez un indexage approprié.
• Veuillez utiliser le plan EXPLAIN : Veuillez analyser le plan d'exécution de la requête afin d'identifier les goulots d'étranglement.
• Partitionnement : Si le tableau est volumineux, veuillez utiliser le partitionnement afin de réduire la quantité de données analysées.
• Vues matérialisées : Précalculer et mettre en cache les opérations coûteuses.

Exemple d'amélioration d'une requête : 

Avant :

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

Optimisé :

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

Vous pouvez l'améliorer davantage en ne sélectionnant que les colonnes nécessaires. 

21. Comment concevriez-vous un schéma pour un entrepôt de données en étoile contenant des données de ventes ?

Cette question concerne la conception conceptuelle et les détails de mise en œuvre. Veuillez fournir une vue d'ensemble de haut niveau :

• Tableau des faits : Contient des données quantitatives (par exemple, montant des ventes, quantité vendue) avec des clés étrangères vers des tableaux de dimensions. Exemple :

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
	);

Tableaux des dimensions : Contient des attributs descriptifs pour l'analyse. Exemple :

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

22. Veuillez rédiger une requête pour détecter les enregistrements en double dans une table.

Cette question évalue les compétences en matière de validation de la qualité des données.

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

Suivi : Veuillez expliquer comment supprimer les doublons :

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. Comment mettriez-vous en œuvre une dimension à évolution lente (SCD) de type 2 ?

Le type 2 SCD suit les cours historiques en ajoutant une nouvelle ligne pour chaque modification. Exemple de mise en œuvre :

Veuillez vérifier les dossiers existants :

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

Insérer un nouvel enregistrement et supprimer l'ancien :

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);

Pour vous préparer à cette étape de l'entretien, veuillez consulter ces cours très bien notés afin d'acquérir des bases solides et d'approfondir vos connaissances :

• Introduction au langage SQL: Idéal pour les débutants, ce cours couvre les bases de la syntaxe SQL et des requêtes de bases de données.
• SQL intermédiaire: Améliorez vos compétences grâce à des techniques avancées telles que les jointures, les sous-requêtes et les fonctions de fenêtre.
• Manipulation des données dans SQL: Apprenez à nettoyer, agréger et analyser des données directement dans SQL.

Questions d'entretien sur les entrepôts de données basés sur des scénarios

Votre entretien pourrait également inclure quelques questions basées sur des scénarios. Par exemple, une étape entière pourrait être réservée pour vous permettre de résoudre un problème de conception spécifique. Il est important de noter qu'il n'existe pas de bonnes ou de mauvaises réponses, mais seulement des lignes directrices pour aborder efficacement ces questions. 

24. Comment concevriez-vous un entrepôt de données pour une entreprise de commerce électronique ?

Ce scénario évalue votre capacité à adapter un entrepôt de données à un domaine d'activité spécifique. Pour une entreprise de commerce électronique, la conception peut inclure :

• Sources des données : Intégrez les données provenant des bases de données transactionnelles, des plateformes d'analyse Web, des systèmes de gestion de la relation client (CRM) et des systèmes d'inventaire.
• Conception du schéma : Veuillez utiliser un schéma en étoile avec des tableaux de faits pour les transactions commerciales et des tableaux de dimensions pour les clients, les produits et le temps.
• Processus ETL : Développez des pipelines pour traiter de grands volumes de données, y compris le chargement incrémentiel pour les mises à jour des transactions.
• Optimisation des performances : Veuillez partitionner la table des faits de vente par date afin d'améliorer les performances des requêtes et utiliser des vues matérialisées pour les agrégations couramment utilisées, telles que le chiffre d'affaires quotidien ou les produits les plus vendus.
• Analyses et rapports : Veuillez vous assurer que l'entrepôt prend en charge les tableaux de bord pour les indicateurs tels que les tendances des ventes, la fidélisation des clients et les niveaux de stock.

Cette question évalue votre capacité à réfléchir de manière globale à la modélisation des données, à l'ETL et aux besoins de l'entreprise. 

25. Comment géreriez-vous une situation où le volume de données augmenterait soudainement de manière significative ?

Ce scénario évalue votre capacité à gérer les défis liés à l'évolutivité. Les étapes pourraient inclure :

• Infrastructure évolutive : Pour les systèmes basés sur le cloud tels que Snowflake ou Redshift, veuillez ajuster les ressources informatiques afin de gérer l'augmentation de la charge. Pour les systèmes sur site, veuillez vous assurer que la capacité de stockage et de traitement est suffisante.
• Partitionnement et indexation : Réévaluez les stratégies de partitionnement et d'indexation afin d'optimiser les performances pour les ensembles de données volumineux.
• Optimisation ETL : Veuillez examiner les tâches ETL afin d'identifier les goulots d'étranglement et d'améliorer l'efficacité, par exemple en passant au chargement incrémentiel ou au traitement parallèle.
• Optimisation des requêtes : Collaborez avec des analystes pour réécrire les requêtes lourdes et utiliser des vues matérialisées ou des pré-agrégations.

Ces situations sont courantes, donc donner un exemple d'une situation similaire que vous avez déjà gérée dans le passé peut rendre votre réponse plus convaincante.

26. Que feriez-vous si vous constatiez des divergences dans les données de l'entrepôt ?

Ce scénario évalue vos compétences en matière de dépannage et votre souci du détail. Les étapes peuvent inclure :

• Veuillez identifier la source : Veuillez remonter la piste des données à travers le pipeline ETL afin d'identifier précisément l'origine de la divergence.
• Vérifier les données : Veuillez comparer les données de l'entrepôt avec celles des systèmes sources afin de valider leur exactitude.
• Veuillez résoudre le problème : Veuillez mettre à jour le processus ETL afin de résoudre la cause principale, telle qu'une logique de transformation incorrecte ou des données manquantes.
• Communiquer : Veuillez informer les parties prenantes du problème et des mesures prises pour y remédier.
• Moniteur : Mettre en place des contrôles automatisés de validation des données afin d'éviter que des problèmes similaires ne se reproduisent à l'avenir.

Une approche structurée comme celle-ci démontre votre capacité à maintenir la qualité des données et à inspirer confiance dans vos processus d'entreposage de données.

27. Comment procéderiez-vous pour migrer un entrepôt de données d'une solution sur site vers le cloud ?

La migration vers le cloud représente un défi courant dans le domaine du stockage de données moderne. Votre réponse pourrait inclure :

• Évaluation : Veuillez évaluer le système actuel sur site, en identifiant le volume de données, les dépendances et les cas d'utilisation.
• Sélection de la plateforme cloud : En fonction des besoins en matière d'évolutivité, de coût et de performances, veuillez sélectionner une plateforme telle que Snowflake, Redshift ou BigQuery.
• Transfert de données : Veuillez utiliser des outils de transfert de données en masse, tels qu'AWS DMS ou Snowpipe, et mettre en œuvre un chargement incrémentiel afin de maintenir les données à jour.
• Optimisation des schémas et des requêtes : Adaptez les schémas et les requêtes afin d'utiliser les fonctionnalités natives du cloud telles que le stockage en colonnes et le calcul sans serveur.
• Test et validation : Veuillez vérifier l'intégrité et les performances des données dans l'environnement cloud avant de mettre hors service le système sur site.

Cette question évalue votre capacité à gérer des projets de migration complexes tout en minimisant les temps d'arrêt et les pertes de données.

28. Quelles stratégies adopteriez-vous pour gérer une latence élevée des données dans un entrepôt de données ?

Une latence élevée des données peut influencer la prise de décision en retardant la disponibilité des données actualisées. Pour remédier à cela :

• Optimiser les pipelines ETL : Réduisez la latence en adoptant des processus ELT où les transformations s'effectuent directement dans l'entrepôt de données.
• Traitement des flux : Intégration de solutions de streaming telles qu', Apache Kafka ou AWS Kinesis pourdes données en temps quasi réel.
• Réglage de la fenêtre par lots : Veuillez ajuster les calendriers de traitement par lots afin de réduire les délais dans la disponibilité des données.
• Optimisation de la base de données : Utilisez le partitionnement, l'indexation et les vues matérialisées pour accélérer l'accès aux données et leur traitement.
• Architecture hybride : Mettre en œuvre une combinaison de traitements en temps réel et par lots pour répondre à différents besoins en matière de données, en veillant à ce que les données critiques soient mises à jour plus fréquemment.

Ces réponses démontrent votre capacité à gérer les défis liés à la performance dans des environnements de données dynamiques.

Questions d'entretien spécifiques à la technologie des entrepôts de données

Chaque équipe chargée des données dispose d'une pile spécifique avec laquelle elle travaille et, en règle générale, elle adapte ses entretiens afin de poser des questions sur ces technologies spécifiques. Cependant, je pense qu'il est important d'être au moins conscient des différents stacks et outils, il n'y a donc aucun inconvénient à les passer en revue de manière générale.Si le poste auquel vous postulez nécessite des connaissances spécifiques, vous devrez peut-être approfondir vos recherches.

Snowflake

29. Quelles sont les caractéristiques de Snowflake qui le distinguent des entrepôts de données traditionnels ?

Snowflake se distingue par son architecture et ses fonctionnalités uniques :

• Séparation du calcul et du stockage : La puissance de calcul et le stockage évoluent indépendamment, ce qui permet d'optimiser les coûts et d'offrir une grande flexibilité.
• Fonctionnalités de performance intégrées : Gère automatiquement des tâches telles que le regroupement, l'indexation et l'optimisation des requêtes.
• Voyage dans le temps : Permet aux utilisateurs de consulter les données historiques et de récupérer les données supprimées pendant une période maximale de 90 jours.
• Clonage sans copie : Permet la création instantanée de clones de bases de données sans duplication des données.

30. Comment Snowflake gère-t-il les problèmes de concurrence ?

L'architecture multi-clusters de Snowflake prend en charge une forte concurrence en activant automatiquement des clusters de calcul supplémentaires pendant les pics de demande.

Je vous recommande de suivre le cours Introduction à Snowflake pouren savoir plus et acquérir une expérience pratique.

Amazon Redshift

31. En quoi Redshift diffère-t-il des bases de données relationnelles traditionnelles ?

Redshift se distingue particulièrement pour les raisons suivantes :

• Stockage en colonnes : Optimisé pour les requêtes analytiques en stockant les données dans des colonnes plutôt que dans des lignes, ce qui réduit les E/S.
• Traitement massivement parallèle (MPP) : Répartit les requêtes entre plusieurs nœuds afin de traiter efficacement les grands ensembles de données.
• Vues matérialisées et mise en cache des résultats : Améliore les performances des requêtes en précalculant et en réutilisant les résultats.

32. Quelles stratégies pouvez-vous mettre en œuvre pour améliorer les performances des requêtes dans Redshift ?

Voici quelques stratégies que vous devriez appliquer si vous utilisez Redshift :

• Utiliser clés de tri et clés de distribution pour optimiser le placement et l'accès aux données.
• Analysez et nettoyez les tableaux afin de maintenir l'intégrité des tableaux et de supprimer l'espace disque inutilisé.
• Veuillez utiliser le codage par compression afin de réduire l'espace de stockage nécessaire et d'améliorer l'efficacité des opérations d'E/S.

33. Décalage vers le rouge par rapport à Snowflake: Lequel recommanderiez-vous pour une petite équipe disposant de ressources limitées ?

Snowflake est souvent plus adapté aux petites équipes, car il s'agit d'un modèle entièrement géré et sans serveur qui nécessite un minimum de frais administratifs. Redshift peut nécessiter davantage de configuration et de réglages, mais peut s'avérer plus rentable pour les charges de travail prévisibles.

Je recommande de suivrele cours Introduction à Redshift afin d'acquérir une expérience pratique de cette solution performante de stockage de données.

Google BigQuery

34. Qu'est-ce qui rend l'architecture de BigQuery unique ?

BigQuery se distingue par les fonctionnalités suivantes :

• Architecture sans serveur : Gère automatiquement l'allocation et la mise à l'échelle des ressources, permettant ainsi aux utilisateurs de se concentrer sur les requêtes plutôt que sur l'infrastructure.
• Modèle de tarification des requêtes : Les frais sont calculés en fonction de la quantité de données traitées plutôt que de l'infrastructure utilisée.
• Apprentissage automatique intégré (BigQuery ML) : Permet aux utilisateurs de créer et de déployer des modèles ML à l'aide de SQL.

35. Comment BigQuery gère-t-il le partitionnement et le clustering ?

BigQuery fonctionne de la manière suivante :

• Partitionnement : Divise les tableaux en segments en fonction de critères tels que la date, optimisant ainsi les performances des requêtes.
• Regroupement : Organise les données au sein d'une partition en fonction des colonnes, améliorant ainsi les performances des requêtes pour des modèles d'accès spécifiques.

Je vous recommande de suivrelecours Introduction à BigQuerypour acquérir une expérience pratique.

Databricks

36. En quoi Databricks se distingue-t-il des entrepôts de données traditionnels ?

Databricks combine des fonctionnalités d'entreposage de données et de lac de données avec son architecture Lakehouse. architecture Lakehouse, offrant ainsi :

• Stockage unifié des données structurées et non structurées.
• Prise en charge intégrée des analyses avancées, y compris l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle.
• Delta Lake, une couche de stockage qui garantit la fiabilité des données grâce aux transactions ACID.

37. Qu'est-ce que Delta Lake et pourquoi est-ce important ?

Delta Lake est une couche de stockage open source qui :

• Garantit la cohérence des données grâce aux transactions ACID.
• Prend en charge l'application et l'évolution des schémas.
• Gère le versionnage des données, facilitant ainsi l'audit et la restauration des modifications.

Je recommande de suivre le cours Introduction à Databricks afin de découvrir comment unifier l'ingénierie des données, l'analyse et l'apprentissage automatique sur une seule plateforme.

dbt (outil de création de données)

38. Qu'est-ce que le DBT et comment est-il utilisé dans le stockage de données ?

dbt (Data Build Tool) est un outil de transformation qui permet aux analystes et aux ingénieurs de rédiger, tester et documenter des transformations de données directement en SQL. Il s'intègre à des entrepôts de données modernes tels que Snowflake, Redshift et BigQuery. Ses fonctionnalités comprennent :

• Modélisation : Écrire des transformations SQL réutilisables à l'aide de modèles modulaires.
• Contrôle de version : Intégration avec Git pour la gestion des versions et la collaboration.
• Test : Mise en œuvre de tests pour garantir l'intégrité des données.
• Documentation : Création d'une documentation interactive pour une meilleure compréhension de la traçabilité des données.

39. Comment DBT gère-t-il les dépendances entre les modèles ?

dbt utilise un DAG (graphe acyclique dirigé) pour gérer les dépendances entre les modèles. Lorsqu'une transformation est exécutée, dbt s'assure que les modèles dépendants sont exécutés dans l'ordre approprié. Cela contribue à la cohérence des données et élimine le besoin de gestion manuelle des dépendances.

40. Quels sont les avantages de l'utilisation de dbt pour les transformations de données dans le stockage de données ?

Le dbt présente les avantages suivants :

• Transformation simplifiée : Permet les transformations de données basées sur SQL, réduisant ainsi le besoin de pipelines ETL complexes.
• Collaboration : Permet aux équipes de collaborer en utilisant le contrôle de version et le langage SQL standardisé.
• Automatisation : Automatise la gestion et l'exécution des dépendances, rendant les flux de travail plus efficaces.
• Intégration : Fonctionne de manière native avec les entrepôts de données modernes, en tirant parti de leur puissance de calcul.

Je recommandele cours « Introduction à dbt » pour vous aider à maîtriser ses capacités de modélisation, car dbt est adopté par un nombre croissant d'équipes de données. 

Apache Airflow

41. Qu'est-ce qu'Apache Airflow, et comment est-il utilisé dans le stockage de données ?

Apache Airflow est un outil d'orchestration utilisé pour créer, planifier et surveiller de manière programmatique des flux de travail, ce qui le rend essentiel pour la gestion des processus ETL/ELT dans le stockage de données. Les cas d'utilisation typiques comprennent :

• Automatisation des pipelines d'ingestion de données.
• Gestion des dépendances complexes dans les processus ETL.
• Planification de mises à jour régulières des modèles de données dans un entrepôt de données.

42. Comment Airflow gère-t-il les dépendances dans les workflows ?

Airflow utilise un DAG (graphe acyclique dirigé) pour définir les flux de travail. Chaque tâche dans le DAG représente une opération (par exemple, chargement de données, exécution de transformations), et les dépendances entre les tâches sont explicitement définies.

• Airflow garantit que les tâches sont exécutées dans l'ordre correct en fonction de ces dépendances.
• Il prend également en charge les nouvelles tentatives, le remplissage et le déclenchement conditionnel des workflows.

43. Quelles sont les meilleures pratiques pour l'utilisation d'Airflow dans un projet d'entrepôt de données ?

Voici quelques bonnes pratiques pour Airflow :

• Veuillez utiliser des noms de tâches clairs : Veuillez vous assurer que les tâches sont nommées de manière descriptive afin de faciliter la compréhension des DAG.
• Optimiser la granularité des tâches : Veuillez éviter de créer des tâches trop détaillées qui pourraient ralentir l'exécution ou compliquer le débogage.
• Tirez parti des XComs : Veuillez utiliser les XComs (communications croisées) pour transférer de petites quantités de données entre les tâches.
• Surveiller les performances : Veuillez utiliser les fonctionnalités de surveillance d'Airflow pour identifier et résoudre les goulots d'étranglement.
• Modulariser les DAG : Veuillez veiller à ce que les définitions DAG restent modulaires et réutilisables afin de réduire les coûts de maintenance.

44. Comment utiliseriez-vous Airflow et dbt conjointement dans le cadre d'un projet d'entrepôt de données ?

Airflow et dbt se complètent en intégrant l'orchestration et la transformation :

• Veuillez utiliser Airflow pour planifier et déclencher des exécutions dbt dans le cadre de workflows plus importants.
• Airflow peut gérer les processus en amont, tels que l'ingestion de données, et les processus en aval, tels que la génération de rapports, tandis que dbt gère la logique de transformation au sein de l'entrepôt de données.

Exemple : Veuillez créer un DAG Airflow qui ingère les données brutes, déclenche dbt pour les transformer, puis informe les parties prenantes une fois que les données sont prêtes à être utilisées pour la création de rapports.

Je recommande de suivrele cours « Introduction à Airflow » pour apprendre à orchestrer efficacement les pipelines de données. Ces connaissances sont transférables à d'autres outils d'orchestration.

Questions d'entretien relatives à l'entrepôt de données comportementales

Les questions comportementales sont généralement réservées aux postes de direction ou de cadre supérieur, mais elles peuvent être posées à tous les niveaux hiérarchiques. Ces questions ne sont pas aussi techniques et leur objectif est d'évaluer votre capacité à gérer des situations complexes, le travail d'équipe, la pression, etc. C'est à ce moment-là que vous devez faire appel à vos expériences passées.

45. Pourriez-vous nous donner un exemple d'un projet complexe de stockage de données sur lequel vous avez travaillé et nous expliquer comment vous l'avez abordé ?

Cette question évalue vos compétences en matière de résolution de problèmes et votre capacité à gérer des défis complexes. Vous pourriez structurer votre réponse à l'aide de la méthode STAR :Commencez par décrire le contexte du projet (par exemple, la création d'un entrepôt de données pour le lancement d'un nouveau produit avec des délais serrés). Veuillez ensuite décrire votre rôle et vos responsabilités, en détaillant vos tâches, telles que la collaboration avec les parties prenantes, la conception du schéma et la mise en œuvre des pipelines ETL. Enfin, mettez en avant le résultat, tel que le respect des délais ou la mise en place de mesures concrètes.

46. Comment gérez-vous les exigences contradictoires des parties prenantes lors de la conception d'un entrepôt de données ?

Des exigences contradictoires peuvent survenir dans tout projet collaboratif. Pour y remédier, veuillez commencer par organiser des entretiens individuels afin de clarifier les priorités et les objectifs. Veuillez utiliser des cadres tels que MoSCoW (Must Have, Should Have, Could Have, Won't Have) pour classer les exigences. Proposez des compromis, tels que des mises en œuvre progressives ou des modèles de données intermédiaires, et expliquez en quoi votre conception correspond aux objectifs commerciaux. Une communication claire et transparente est essentielle pour obtenir l'adhésion des parties prenantes.

47. Veuillez décrire une situation dans laquelle vous avez dû optimiser un pipeline de données peu performant. Que faites-vous ?

Commencez par identifier le goulot d'étranglement à l'aide d'outils de surveillance ou en analysant les journaux. Ensuite, veuillez prendre des mesures spécifiques, telles que la réécriture des requêtes SQL inefficaces, la mise en œuvre du chargement incrémentiel ou la parallélisation des tâches. Veuillez vérifier le pipeline après optimisation afin de garantir une amélioration des performances. Veuillez partager les améliorations mesurables, telles que la réduction de moitié du temps de traitement ou l'augmentation de la fiabilité du pipeline.

48. Comment pouvez-vous améliorer la collaboration avec des équipes interfonctionnelles dans le cadre d'un projet d'entreposage de données ?

Veuillez expliquer comment vous établissez des canaux de communication et planifiez des réunions régulières afin d'aligner les objectifs avec les équipes telles que l'ingénierie, l'analyse et les unités commerciales. Ensuite, documentez les processus, tels que les modèles de données et les pipelines ETL, afin d'assurer la transparence. Veuillez utiliser des outils tels que Jira ou Slack pour suivre les progrès et résoudre les conflits lorsqu'ils surviennent. Veuillez expliquer comment vous pouvez contribuer à équilibrer les priorités et à assurer la cohérence en agissant en tant que médiateur.

49. Comment avez-vous géré une situation où une tâche ETL critique a échoué pendant les heures de pointe ?

Commencez par décrire la réponse immédiate : identifiez rapidement la cause profonde de la défaillance à l'aide d'outils de surveillance et de journaux. Veuillez mettre en œuvre une solution rapide ou relancer le travail ETL afin de rétablir la fonctionnalité. Veuillez communiquer avec les parties prenantes au sujet du problème, du délai de résolution estimé et de l'impact potentiel. Enfin, veuillez expliquer comment vous avez procédé à une analyse des causes profondes et mis en œuvre des mesures préventives, telles que des mécanismes de surveillance ou de basculement améliorés, afin d'éviter de nouvelles perturbations à l'avenir.

50. Comment vous tenez-vous informé des dernières tendances et technologies en matière d'entreposage de données ?

Veuillez indiquer les ressources du secteur que vous consultez régulièrement, telles que les blogs, les webinaires ou les certifications (par exemple, AWS, Snowflake). Mettez en avant votre engagement auprès des communautés professionnelles en participant à des rencontres, en contribuant à des forums ou en rejoignant des groupes LinkedIn. De plus, veuillez expliquer comment vous expérimentez de nouveaux outils et techniques dans le cadre de projets parallèles ou de mises en œuvre de preuves de concept afin de rester à la pointe dans votre domaine.

51. Pourriez-vous décrire une situation où vous avez amélioré un processus ou introduit une innovation dans un système d'entreposage de données ?

Commencez par identifier le problème, tel qu'une lenteur dans les performances des requêtes ou des problèmes de qualité des données. Ensuite, veuillez expliquer votre solution innovante, telle que l'introduction de vues matérialisées, l'automatisation des scripts de validation ou l'intégration d'un nouvel outil. Veuillez décrire comment vous avez mis en œuvre et testé l'amélioration avec votre équipe, et partager les résultats mesurables, tels que la réduction des temps de requête ou l'augmentation de la satisfaction des utilisateurs.

Conseils pour réussir votre entretien d'embauche dans le domaine du stockage de données

La préparation à un entretien dans le domaine du stockage de données nécessite de combiner expertise technique, aptitude à résoudre des problèmes et capacité à présenter des scénarios. Voici quelques conseils pratiques pour vous aider à réussir :

Veuillez rafraîchir vos concepts fondamentaux.

Même si vous possédez plusieurs années d'expérience, revoir les principes fondamentaux peut vous aider à répondre aux questions avec assurance. Les domaines clés sur lesquels il convient de se concentrer sont les suivants :

• Comprendre les processus ETL/ELT.
• Les différences entre OLAP et OLTP.
• Conceptions de schémas tels que les schémas en étoile et en flocon de neige.
• Meilleures pratiques en matière de qualité et de cohérence des données.

Veuillez réviser ces concepts afin de pouvoir les expliquer clairement, en particulier dans les questions de niveau débutant.

Recueillez vos expériences passées et créez des récits captivants.

Les recruteurs apprécient particulièrement les exemples concrets. Consacrez du temps à réfléchir aux projets passés et aux défis auxquels vous avez été confronté au cours de votre carrière. Structurez vos récits à l'aide de la méthode STAR (Situation, Tâche, Action, Résultat) afin de fournir un récit clair et captivant. Par exemple :

• Une occasion où vous avez optimisé une requête ou un pipeline lent.
• Comment avez-vous géré un changement de schéma qui a affecté les analyses en aval ?
• Un projet dans lequel vous avez mis en œuvre avec succès un entrepôt de données pour un cas d'utilisation spécifique.

Ces récits démontrent votre expérience pratique et vos compétences en matière de résolution de problèmes.

Pratiquez le codage et la résolution de problèmes

Veuillez vous attendre à des questions nécessitant la rédaction de requêtes SQL ou la résolution de problèmes techniques. Entraînez-vous sur DataCamp, en mettant l'accent sur les défis SQL. Veuillez revoir les sujets suivants :

• Écrire des jointures, des fonctions de fenêtre et des sous-requêtes efficaces.
• Détection des doublons ou identification des valeurs aberrantes dans les données.
• Optimisation des requêtes pour les ensembles de données volumineux.

Exercez-vous sur des projets concrets

Une expérience pratique est essentielle pour les postes liés au stockage de données. Si vous ne travaillez pas actuellement sur des projets, veuillez créer les vôtres en suivant les étapes suivantes :

• Création d'un petit entrepôt de données à l'aide de plateformes cloud telles que Snowflake, Redshift ou BigQuery.
• Rédaction de requêtes SQL pour résoudre des problèmes analytiques courants.
• Concevoir un pipeline de données qui intègre le traitement des données par lots et en temps réel.

Veuillez documenter vos projets afin de présenter des résultats concrets lors de l'entretien et utilisez-les comme points de discussion.

Veuillez étudier attentivement les questions de l'entretien.

Passez en revue les questions d'entretien courantes afin d'identifier les domaines nécessitant une préparation supplémentaire. Cet article de blog constitue en soi une excellente ressource. En passant en revue un ensemble complet de questions, vous vous assurez de ne pas être pris au dépourvu.

Préparez des questions à poser à l'intervieweur.

Montrez votre intérêt pour le poste et l'entreprise en posant des questions pertinentes, telles que :

• Quels sont les défis auxquels l'équipe est actuellement confrontée dans la gestion de l'entrepôt de données ?
• Comment l'entreprise gère-t-elle l'évolution des schémas et la qualité des données à grande échelle ?
• Quels outils ou technologies envisagez-vous d'adopter à l'avenir ?

Cela vous permet de déterminer si le poste correspond à vos objectifs de carrière tout en laissant une impression favorable. Lorsque j'étais recruteur, j'accordais une note plus élevée aux candidats qui posaient des questions pertinentes. L'entretien est un processus bilatéral.

Conclusion

Se préparer à un entretien d'embauche dans le domaine du stockage de données peut sembler intimidant, mais vous pouvez l'aborder en toute confiance avec la bonne approche et les bonnes ressources. En rafraîchissant vos connaissances fondamentales, en vous entraînant à partir de scénarios concrets et en étudiant les bonnes questions (comme celles présentées dans cet article), vous serez parfaitement préparé pour démontrer vos compétences.

Afin de renforcer votre préparation, voici quelques excellentes ressources :

• Concepts liés au stockage des données: Maîtrisez les principes fondamentaux du stockage de données.
• Présentation de Snowflake: Découvrez l'une des plateformes de stockage de données dans le cloud les plus populaires.
• Introduction à Databricks: Découvrez Databricks et explorez ses capacités d'analyse de données unifiées.
• ETL et ELT en Python: Acquérez une expérience pratique dans la création de pipelines de données à l'aide de Python.
• Introduction à dbt: Découvrez comment transformer les données de votre entrepôt grâce aux puissants outils de modélisation de dbt.