Les 51 meilleures questions et réponses d'entretien sur l'entrepôt de données pour 2025

Questions d'entretien sur l'entrepôt de données pour débutants

Tous les entretiens que j'ai menés ont commencé par quelques questions de base, même s'il s'agissait d'un poste à responsabilité. C'est une bonne pratique que d'amener le candidat progressivement à partir des principes de base. Veillez donc à ce que vos fondations soient en bon état.

1. Qu'est-ce qu'un entrepôt de données et pourquoi est-il utilisé ?

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

Pour en savoir plus, consultez l'article de blog Qu'est-ce qu'un entrepôt de données ?

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

Il est très important de comprendre la différence entre OLAP et OLTP, car ils ont des objectifs distincts dans les systèmes de données.

• OLAP (online analytical processing) est optimisé pour les requêtes complexes et l'analyse de données historiques. Il est conçu pour les opérations nécessitant une lecture intensive, telles que la génération de rapports, la visualisation et l'analyse des tendances.
• OLTP (online transaction processing) Se concentre surla gestion des transactions en temps réel, comme le traitement des commandes ou l'enregistrement des paiements des clients. Il est optimisé pour les opérations rapides et gourmandes en écriture.

Pour en savoir plus, consultez l'article de blog Qu'est-ce que l'OLAP.

3. Qu'est-ce qu'un tableau de dimensions et un tableau de faits ?

Les tableaux de dimensions et les tableaux de faits sont les éléments constitutifs du schéma d'un entrepôt de données. Ils travaillent ensemble pour organiser et représenter les données afin de faciliter une analyse pertinente.

• Les tableaux de dimensions contiennent des attributs descriptifs, tels que des noms de clients ou des 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 d'information contiennent des données quantitatives, telles que des chiffres de vente ou des montants de transactions, qui font l'objet d'une analyse. Les tableaux de faits font souvent référence aux tableaux de dimensions pour permettre une compréhension plus approfondie des métriques.

4. Quelles sont les étapes de l'ETL dans l'entreposage de données ?

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

• Extrait : Les données sont collectées à partir de sources multiples, telles que des bases de données relationnelles, des API ou des fichiers plats.
• Transformer : Les données sont nettoyées, formatées et remodelées pour correspondre au schéma de l'entrepôt de données. Cette étape peut consister à supprimer les doublons, à calculer de nouveaux champs ou à appliquer des règles de gestion.
• Chargement : Les données traitées sont chargées dans l'entrepôt de données, où elles peuvent être interrogées et analysées.

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

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

5. Décrivez le schéma en étoile et le schéma Snowflake. Laquelle est la meilleure, et pourquoi ?

Les schémas fournissent un cadre pour l'organisation des données dans un entrepôt de données.

• Schéma en étoile : Dans ce modèle, un tableau de faits central est entouré 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 l'informatique décisionnelle.
• Schéma de Snowflake : Version normalisée du schéma star, où les tableaux de dimensions sont divisés en tableaux supplémentaires pour 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 meilleurs pour la simplicité et larapidité des requêtes, tandis que les schémas Snowflake sont idéaux pour les situations où il est essentiel de minimiser la redondance.

Questions d'entretien sur l'entrepôt de données de niveau intermédiaire

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

6. Qu'est-ce qu'une dimension à évolution lente (DAL) et comment la gérer ?

Les dimensions à évolution lente (SCD) font référence aux données des tableaux de dimensions qui évoluent progressivement dans le temps. Par exemple, l'adresse d'un client peut changer, mais les données historiques doivent être conservées pour permettre l'établissement de rapports précis.

Il existe trois types principaux de SCD :

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

Il est important de comprendre ces types de données pour concevoir un entrepôt de données qui réponde aux besoins de rapports actuels et historiques.

Pour en savoir plus, consultez l'article de blog Maîtriser des dimensions qui évoluent lentement.

7. Pouvez-vous décrire votre expérience avec des outils ETL comme Informatica, Talend ou AWS Glue ?

Les enquêteurs recherchent souvent une expérience pratique des outils ETL, qui jouent un rôle important dans les projets d'entreposage de données. Donnez des exemples concrets, tels que

• Comment vous avez utilisé AWS Glue pour automatiser lespipelines ETL et traiter de gros volumes de données de S3 à Redshift.
• Un projet dans lequel vous avez utilisé Talend pour extraire et transformer des données à partir de sources disparates, en garantissant des formats cohérents.
• Votre expérience avec Informatica dans la création de workflows réutilisables et le suivi de travaux ETL pour des systèmes de données à l'échelle de l'entreprise.

C'est l'occasion pour vous de briller en partageant votre expérience de la vie réelle.

8. Expliquez le concept de partitionnement dans l'entreposage de données.

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

Il existe deux types de cloisonnement :

• Cloisonnement horizontal : Fractionne les données sur plusieurs lignes, par exemple en divisant les données de vente par région ou par date.
• Cloisonnement vertical : Répartit les données entre les colonnes, souvent sur la base de schémas 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 lié 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 comme substitut aux clés naturelles (comme l'identifiant du client ou le code du produit) pour :

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

Les clés de substitution sont pratiques lorsqu'il s'agit de schémas complexes, pour lesquels des relations stables sont importantes.

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

Lorsque vous passez à des questions de niveau plus avancé, l'examinateur s'attend à ce que vous vérifiiez vos connaissances théoriques et votre expérience antérieure dans la gestion de scénarios plus complexes. Faites appel à votre propre expertise pour répondre à ces questions, car les choses peuvent devenir plus ambiguës.

10. Comment concevez-vous un entrepôt de données pour une organisation à grande échelle ?

La conception d'un entrepôt de données pour une grande entreprise nécessite une planification minutieuse pour tenir compte de l'évolutivité, des performances et des besoins spécifiques de l'entreprise. Le processus implique généralement

• Recueil des besoins : Comprendre les objectifs de l'entreprise, les indicateurs clés de performance (KPI) et les sources de données.
• Modélisation des données : Choisir un schéma (par exemple, étoile, 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 s'alignent sur les exigences en matière d'évolutivité et de budget.
• Processus ETL/ELT : Concevoir des pipelines pour traiter de gros 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 conception d'un entrepôt de données debout en bout.

11. Comment maintenir 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 important de mettre en œuvre de bonnes mesures, notamment

• Valider les données pendant le processus ETL pour vérifier les erreurs ou les incohérences.
• Mettre en œuvre le profilage des données pour comprendre les schémas de données et identifier les anomalies.
• Mise en place d'un suivi automatisé et d'alertes en cas de divergences de données.
• Nettoyer et dédoublonner régulièrement les données afin d'en améliorer la précision et la cohérence.

La qualité des données est difficile à aborder et parfois négligée dans la pratique. Pour mieux comprendre ces concepts, je vous recommande de suivre le cours Introduction à la qualité des données ( king). 

12. Pouvez-vous optimiser les performances des requêtes dans un entrepôt de données ? Comment ?

L'optimisation des performances des requêtes est une tâche courante pour accroître l'efficacité et la convivialité d'un entrepôt de données. Voici quelques techniques efficaces :

• 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 une récupération plus rapide des données.
• Vues matérialisées : Précalculer et stocker les résultats des requêtes pour 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 des requêtes complexes pour obtenir de meilleurs plans d'exécution, en tirant parti des fonctionnalités propres aux bases de données.

Je vous recommande de fournir des exemples concrets de la manière dont vous avez appliqué ces techniques pour renforcer votre réponse.

13. Expliquez le rôle des vues matérialisées dans l'entreposage de données.

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

• Stockez les résultats physiquement, ce qui élimine la nécessité de les recalculer à chaque fois.
• Peut être actualisé de manière incrémentielle ou périodique pour maintenir les données à jour.
• Réduire la charge sur les tableaux et les bases de données sous-jacents.

Par exemple, une vue matérialisée peut préagréger 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. Comment abordez-vous le chargement incrémental dans les processus ETL ?

Le chargement incrémental est une technique qui permet 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 les plus courantes sont les suivantes :

• Horodatage : Utilisez une colonne d'horodatage "dernière modification" pour identifier les enregistrements nouveaux ou mis à jour.
• Saisie des données de changement (CDC) : Détecter et extraire les changements directement à partir des systèmes sources, souvent par le biais de journaux de base de données ou de déclencheurs.
• Comparaison instantanée : Comparer les données actuelles avec les données précédemment chargées pour identifier les changements.

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

15. Discutez des meilleures pratiques en matière d'évolutivité d'un entrepôt de données.

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

• Solutions basées sur le cloud : Utilisez des plateformes telles quee Snowflake, Redshift ou BigQueryqui offrent des fonctionnalités de mise à l'échelle automatique.
• Partitionnement des données : Divisez les données en fonction de critères tels que l'heure ou la région pour 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 : Hiérarchiser 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 en reconstruisant périodiquement les index, en mettant à jour les statistiques et en procédant à des audits de requêtes.

En donnant des exemples de mise en œuvre de ces pratiques dans vos fonctions précédentes, vous démontrez votre expertise dans la gestion de systèmes à grande échelle.

16. Comment gérer les modifications de schéma dans un entrepôt de données ?

Les changements de schéma sont inévitables dans l'entreposage de données ! Leur traitement efficace permet de minimiser les perturbations et d'améliorer l'intégrité des données. Les stratégies sont les suivantes :

• Version du schéma : Maintenez plusieurs versions de schémas et migrez les données de manière incrémentale afin d'éviter tout impact sur les opérations en cours.
• Rétrocompatibilité : Veillez à ce que les nouvelles modifications du schéma n'interrompent pas les requêtes existantes en conservant les champs hérités ou en créant des vues.
• Outils d'automatisation : Utilisezols comme dbt ouLiquibase pour automatiser la migration des schémas et les processus de retour en arrière.
• Analyse d'impact : Identifiez les dépendances telles que les requêtes, les rapports ou les systèmes en aval susceptibles d'être affectés par les modifications de schéma et mettez-les à jour en conséquence.
• Test : Validez les modifications apportées aux schémas dans un environnement d'essai avant de les déployer en production.

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

Questions d'entretien sur l'entrepôt de données basé sur le code (SQL)

Un entretien pour un poste dans le domaine des données comprendra presque toujours une étape SQL. Cette question a été abordée dans tous les entretiens que j'ai menés car, soyons honnêtes, les ingénieurs spécialisés dans les données et l'analyse doivent en avoir une connaissance approfondie. Ces questions SQL sont spécialement adaptées à l'entreposage de données.

17. Écrivez une requête SQL pour calculer les ventes totales de chaque catégorie de produits au cours du dernier mois.

Cette question évalue vos compétences SQL et votre compréhension des filtres temporels. 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 suivantes portent sur l'optimisation de cette requête pour un grand ensemble de données ou sur la manière dont les index peuvent améliorer les performances.

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

Cette question vérifie votre compréhension des processus ETL/ELT. Fournissez une explication de haut niveau et un code si nécessaire :

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

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

• Chargez dans la zone de transit : Inscrivez les données dans un tableau d'attente pour validation.
• Fusionner dans le tableau des faits : Utilisez une opération UPSERT ou MERGE pour ajouter de nouvelles lignes et mettre à jour les lignes existantes :

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. Ecrivez une requête pour trouver les 3 premiers clients par chiffre d'affaires pour chaque catégorie de produit.

Cette question teste votre capacité à utiliser les fonctions de la 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 optimiser une requête dont l'exécution est trop longue ?

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

• Réécrire la requête : Utilisez des jointures efficaces, évitez les sous-requêtes inutiles et appliquez une indexation appropriée.
• Utilisez le plan EXPLAIN : Analysez le plan d'exécution de la requête pour identifier les goulets d'étranglement.
• Partitionnement : Si le tableau est volumineux, utilisez le partitionnement pour réduire les 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 encore l'améliorer en ne sélectionnant que les colonnes nécessaires. 

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

Cette question porte sur la conception et les détails de la mise en œuvre. Fournissez une vue d'ensemble de haut niveau :

• Tableau des faits : Contient des données quantitatives (par exemple, le montant des ventes, la quantité vendue) avec des clés étrangères vers les 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 de dimensions : Contiennent 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. Écrivez une requête pour détecter les enregistrements en double dans un tableau.

Cette question permet de tester 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 : Expliquez 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 (DAL) de type 2 ?

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

Vérifiez les dossiers existants :

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

Insérez un nouvel enregistrement et supprimez 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, consultez ces cours très appréciés afin d'acquérir des bases solides et d'approfondir vos connaissances :

• Introduction à SQL: Parfait pour les débutants, ce cours couvre l'essentiel de la syntaxe SQL et de l'interrogation des 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 de données en SQL: Apprenez à nettoyer, agréger et analyser des données directement en SQL.

Questions d'entretien sur l'entrepôt de données basées sur des scénarios

Votre entretien peut également comporter quelques questions basées sur des scénarios. Par exemple, une scène entière peut vous être réservée pour résoudre un problème de conception spécifique. L'essentiel est qu'il n'y a pas de bonnes ou de mauvaises réponses, mais seulement des lignes directrices pour aborder ces questions de manière efficace. 

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

Ce scénario teste votre capacité à adapter un entrepôt de données à un domaine d'activité spécifique. Dans le cas d'une entreprise de commerce électronique, la conception peut comprendre les éléments suivants :

• Sources des données : Intégrer des données provenant de bases de données transactionnelles, de plateformes d'analyse web, de systèmes de gestion de la relation client (CRM) et de systèmes d'inventaire.
• Conception de schémas : Utilisez un schéma en étoile avec des tableaux de faits pour les transactions de vente et des dimensions pour les clients, les produits et le temps.
• Processus ETL : Développer des pipelines pour traiter de grands volumes de données, y compris le chargement incrémental pour les mises à jour des transactions.
• Optimisation des performances : Partitionnez le tableau des faits des ventes par date pour améliorer les performances des requêtes et utilisez des vues matérialisées pour les agrégations couramment utilisées, telles que les revenus quotidiens ou les produits les plus vendus.
• Analyses et rapports : Veillez à ce que l'entrepôt prenne en charge les tableaux de bord pour les indicateurs tels que les tendances des ventes, la fidélisation de la clientèle et les niveaux de stock.

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

25. Comment gérer une situation où le volume de données augmente soudainement de manière significative ?

Ce scénario permet de vérifier votre capacité à gérer les problèmes d'évolutivité. Les étapes peuvent inclure

• Mise à l'échelle de l'infrastructure : Pour les systèmes basés sur le cloud comme Snowflake ou Redshift, ajustez les ressources de calcul pour gérer l'augmentation de la charge. Pour les systèmes sur site, veillez à ce que la capacité de stockage et de traitement soit suffisante.
• Partitionnement et indexation : Réévaluez les stratégies de partitionnement et d'indexation afin d'optimiser les performances pour les grands ensembles de données.
• Optimisation ETL : Examinez les travaux ETL pour identifier les goulets d'étranglement et améliorer l'efficacité, par exemple en passant à un chargement incrémentiel ou à un traitement parallèle.
• Optimisation des requêtes : Travaillez avec des analystes pour réécrire des requêtes lourdes et utiliser des vues matérialisées ou des pré-agrégations.

Ces situations étant courantes, le fait de donner un exemple de situation similaire que vous avez gérée dans le passé peut rendre votre réponse plus convaincante.

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

Ce scénario met à l'épreuve vos compétences en matière de dépannage et votre sens du détail. Les étapes peuvent être les suivantes :

• Identifiez la source : Remontez les données à travers le pipeline ETL pour déterminer l'origine de l'anomalie.
• Vérifier les données : Comparez les données de l'entrepôt avec les systèmes sources pour en valider l'exactitude.
• Corrigez le problème : Mettez à jour le processus ETL pour résoudre la cause première, telle qu'une logique de transformation incorrecte ou des données manquantes.
• Communiquez : Informer les parties prenantes du problème et des mesures prises pour y remédier.
• Moniteur : Mettez en œuvre des contrôles automatisés de validation des données afin d'éviter que des problèmes similaires ne se reproduisent à l'avenir.

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

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

La migration vers le cloud est un défi courant dans l'entreposage de données moderne. Votre réponse pourrait être la suivante :

• Évaluation : Évaluez 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 termes d'évolutivité, de coûts et de performances, choisissez une plateforme comme Snowflake, Redshift ou BigQuery.
• Migration des données : Utilisez des outils de transfert de données en masse, tels que AWS DMS ou Snowpipe, et mettez en œuvre un chargement incrémentiel pour maintenir les données à jour.
• Optimisation des schémas et des requêtes : Adaptez les schémas et les requêtes pour utiliser les fonctionnalités cloud-native comme le stockage en colonne et l'informatique sans serveur.
• Essais et validation : Validez l'intégrité des données et les performances 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 utiliseriez-vous pour gérer une latence élevée des données dans un entrepôt de données ?

Une latence élevée des données peut avoir un impact sur la prise de décision en retardant la disponibilité de données actualisées. Pour y remédier :

• Optimisez les pipelines ETL : Réduire le temps de latence en passant à des processus ELT où les transformations se produisent directement dans l'entrepôt de données.
• Traitement des flux : Intégrer des solutions de streaming like Apache Kafka ou AWS Kinesis pour desdonnées en temps quasi réel.
• Réglage de la fenêtre par lots : Ajustez les programmes de traitement par lots afin de réduire le délai de 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 : Mettez en œuvre une combinaison de traitement en temps réel et de traitement par lots pour répondre aux 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 relever les défis en matière de performance dans des environnements de données dynamiques.

Questions d'entretien sur les entrepôts de données spécifiques à la technologie

Chaque équipe de données a une pile spécifique avec laquelle elle travaille, et normalement, elle adapte ses entretiens pour poser des questions sur ces technologies spécifiques. Cependant, je pense qu'il est important d'être au moins conscient des différentes piles et outils, donc cela ne fait pas de mal de les passer en revue à un niveau élevé.Si le poste pour lequel vous postulez exige des connaissances spécifiques, il se peut que vous deviez faire des recherches plus approfondies.

Snowflake

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

Snowflake se distingue par son architecture et ses caractéristiques uniques :

• Séparation du calcul et du stockage : Le calcul et le stockage évoluent indépendamment, ce qui permet d'optimiser les coûts et la flexibilité.
• Caractéristiques de performance intégrées : Gère automatiquement des tâches telles que la mise en grappe, l'indexation et l'optimisation des requêtes.
• Voyage dans le temps : Permet aux utilisateurs d'interroger les données historiques et de récupérer les données supprimées jusqu'à 90 jours.
• Clonage sans copie : Permet de créer instantanément des clones de bases de données sans dupliquer les données.

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

L'architecture multi-clusters de Snowflake prend en charge une concurrence élevée en faisant tourner automatiquement des clusters de calcul supplémentaires lors des pics de demande.

Je vous recommande de suivre le cours d'introduction à Snowflake pouren savoir plus et obtenir une pratique concrète.

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 en colonnes plutôt qu'en lignes, ce qui réduit les E/S.
• Traitement massivement parallèle (MPP) : Distribue les requêtes sur plusieurs nœuds pour traiter efficacement les grands ensembles de données.
• Vues matérialisées et mise en cache des résultats : Améliore les performances des requêtes en pré-calculant et en réutilisant les résultats.

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

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

• Utiliser trier les clés et clés de répartition pour optimiser le placement et l'accès aux données.
• Analysez et videz les tableaux afin de préserver leur santé et de supprimer l'espace disque inutilisé.
• Utilisez l'encodage de compression pour réduire le stockage et améliorer l'efficacité des E/S.

33. Redshift vs. Snowflake : Lequel recommanderiez-vous pour une petite équipe disposant de ressources limitées ?

Snowflake est souvent mieux adapté aux petites équipes, car c'est un modèle entièrement géré, sans serveur, qui nécessite un minimum de frais administratifs. Redshift peut nécessiter plus de configuration et de réglage, mais peut être plus rentable pour les charges de travail prévisibles.

Je vous recommande de suivrele cours Introduction à Redshift pour acquérir une expérience pratique de cette puissante solution d'entreposage de données.

Google BigQuery

34. En quoi l'architecture de BigQuery est-elle unique ?

BigQuery se distingue par les caractéristiques suivantes :

• Architecture sans serveur : Gère automatiquement l'allocation des ressources et la mise à l'échelle, ce qui permet aux utilisateurs de se concentrer sur les requêtes plutôt que sur l'infrastructure.
• Modèle de tarification des requêtes : Tarifs basés sur la quantité de données traitées plutôt que sur 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 regroupement ?

BigQuery fonctionne comme suit :

• Partitionnement : Divise les tableaux en segments sur la base 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 schémas d'accès spécifiques.

Je vous recommande d'explorer lecours Introduction à BigQuerypour des exercices pratiques.

Les banques de données

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

Databricks combine les capacités d'entreposage de données et de lac de données avec son architecture architecture Lakehousequi fournit :

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

37. Qu'est-ce que le lac Delta et pourquoi est-il important ?

Delta Lake est une couche de stockage open-source qui :

• Assure la cohérence des données grâce aux transactions ACID.
• Prise en charge de l'application et de l'évolution des schémas.
• Gère la version des données, ce qui facilite l'audit et le retour en arrière des modifications.

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

dbt (Data Build Tool)

38. Qu'est-ce que le dbt et comment est-il utilisé dans l'entreposage de données ?

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

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

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

dbt utilise un DAG (Directed Acyclic Graph) pour gérer les dépendances entre les modèles. Lors de l'exécution d'une transformation, dbt s'assure que les modèles dépendants sont exécutés dans le bon ordre. Cela favorise la cohérence des données et élimine la nécessité d'une gestion manuelle des dépendances.

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

dbt présente les avantages suivants :

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

Je vous recommandele cours Introduction à dbt pour vous aider à maîtriser ses capacités de modélisation, dbt étant adopté par de plus en plus d'équipes chargées des données.

Airflow Apache

41. Qu'est-ce qu'Apache Airflow et comment est-il utilisé dans l'entreposage 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 l'entreposage de données. Les cas d'utilisation typiques sont les suivants :

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

42. Comment Airflow gère-t-il les dépendances dans les flux de travail ?

Airflow utilise un DAG (Directed Acyclic Graph) pour définir les flux de travail. Chaque tâche du DAG représente une opération (par exemple, le chargement de données, l'exécution de transformations), et les dépendances entre les tâches sont définies explicitement.

• Airflow veille à ce que les tâches soient exécutées dans le bon ordre en fonction de ces dépendances.
• Il prend également en charge les nouvelles tentatives, le remplissage et le déclenchement conditionnel des flux de travail.

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

Voici quelques bonnes pratiques en matière d'Airflow :

• Utilisez des noms de tâches clairs : Veillez à ce que les tâches soient nommées de manière descriptive afin de faciliter la compréhension des DAG.
• Optimisez la granularité des tâches : Évitez de créer des tâches trop granulaires qui pourraient ralentir l'exécution ou compliquer le débogage.
• Tirez parti de XComs : Utilisez XComs (cross-communication) pour transmettre de petites quantités de données entre les tâches.
• Contrôler les performances : Utilisez les fonctions de surveillance d'Airflow pour identifier les goulets d'étranglement et y remédier.
• Modulariser les DAG : Veillez à ce que les définitions des DAG soient modulaires et réutilisables afin de réduire les coûts de maintenance.

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

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

• Utilisez Airflow pour planifier et déclencher des exécutions de dbt dans le cadre de flux de travail plus importants.
• Airflow peut gérer les processus en amont comme l'ingestion de données et les processus en aval comme la génération de rapports, tandis que dbt s'occupe de la logique de transformation au sein de l'entrepôt de données.

Exemple : Créez un DAG Airflow qui ingère les données brutes, déclenche dbt pour les transformer, puis notifie les parties prenantes une fois que les données sont prêtes pour le reporting.

Je vous 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 sur l'entrepôt de données comportementales

Les questions comportementales sont souvent réservées aux postes de direction ou d'encadrement, mais vous pouvez y être confronté à n'importe quel niveau. Ces questions ne sont pas aussi techniques et leur objectif est de vérifier comment vous gérez des situations complexes, le travail en équipe, la pression, etc. C'est à ce moment-là que vous devez faire part de vos expériences précédentes.

45. Pouvez-vous nous donner un exemple de projet d'entreposage de données difficile sur lequel vous avez travaillé et la façon dont vous l'avez abordé ?

Cette question évalue vos compétences en matière de résolution de problèmes et votre capacité à relever des défis complexes. Vous pouvez formuler votre réponse en utilisant 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 dans des délais serrés). Expliquez ensuite votre rôle et vos responsabilités, en détaillant vos étapes, telles que la collaboration avec les parties prenantes, la conception du schéma et la mise en œuvre des pipelines ETL. Enfin, mettez en évidence le résultat, comme le respect du délai ou l'obtention d'informations exploitables.

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

Des exigences contradictoires peuvent apparaître dans tout projet de collaboration. Pour y remédier, commencez par organiser des séances individuelles afin de clarifier les priorités et les objectifs. Utilisez 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 comment votre conception s'aligne sur les objectifs de l'entreprise. Une communication claire et transparente est essentielle pour obtenir l'adhésion des parties prenantes.

47. Décrivez une situation dans laquelle vous avez dû optimiser un pipeline de données peu performant. Qu'avez-vous fait ?

Commencez par identifier le goulot d'étranglement à l'aide d'outils de surveillance ou en analysant les journaux. Prenez ensuite des mesures spécifiques, telles que la réécriture de requêtes SQL inefficaces, la mise en œuvre d'un chargement incrémentiel ou la parallélisation des tâches. Validez le pipeline après l'optimisation afin d'en améliorer les performances. Partagez les améliorations mesurables, comme la réduction de moitié du temps de traitement ou l'augmentation de la fiabilité des pipelines.

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

Expliquez comment vous établissez des canaux de communication et planifiez des réunions régulières pour aligner les objectifs avec des 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. Utilisez des outils comme Jira ou Slack pour suivre les progrès et résoudre les conflits lorsqu'ils surviennent. Expliquez comment vous pouvez contribuer à équilibrer les priorités et à garantir l'alignement en jouant le rôle de médiateur.

49. Comment avez-vous géré une situation où un travail ETL critique échouait pendant les heures de pointe ?

Commencez par décrire la réponse immédiate : identifiez rapidement la cause première de la défaillance à l'aide d'outils de surveillance et de journaux. Mettez en œuvre une solution rapide ou réexécutez le travail ETL pour rétablir la fonctionnalité. Communiquez avec les parties prenantes sur le problème, le temps de résolution estimé et l'impact potentiel. Enfin, expliquez comment vous avez procédé à une analyse des causes profondes et mis en œuvre des mesures préventives, telles qu'une surveillance renforcée ou des mécanismes de basculement, afin d'éviter de nouvelles perturbations.

50. Comment vous tenez-vous au courant des nouvelles tendances et technologies en matière d'entreposage de données ?

Mentionnez les ressources du secteur que vous suivez 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 réunions, en contribuant à des forums ou en rejoignant des groupes LinkedIn. En outre, expliquez comment vous expérimentez de nouveaux outils et de nouvelles techniques dans le cadre de projets parallèles ou de mises en œuvre de validation de concept afin de rester à la pointe du progrès.

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

Commencez par identifier le problème, par exemple la lenteur des requêtes ou des problèmes de qualité des données. Ensuite, expliquez votre solution innovante, comme l'introduction de vues matérialisées, l'automatisation des scripts de validation ou l'intégration d'un nouvel outil. Décrivez comment vous avez mis en œuvre et testé l'amélioration avec votre équipe, et partagez les résultats mesurables, tels que la réduction des temps de requête ou l'augmentation de la satisfaction des utilisateurs.

Conseils pour réussir votre entretien sur l'entreposage de données

Pour se préparer à un entretien sur l'entreposage de données, il faut combiner expertise technique, compétences en matière de résolution de problèmes et capacité à raconter des histoires. Voici quelques conseils pratiques pour vous aider à réussir :

Rafraîchir vos connaissances de base

Même si vous avez des années d'expérience, revoir les principes fondamentaux peut vous aider à répondre aux questions en toute confiance. Les domaines clés sur lesquels il convient de se concentrer sont les suivants :

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

Révisez ces concepts pour vous assurer que vous pouvez les exprimer clairement, en particulier dans les questions de niveau débutant.

Recueillir les expériences antérieures et créer des récits convaincants

Les intervieweurs aiment entendre parler d'exemples concrets. Prenez le temps de réfléchir aux projets antérieurs et aux défis que vous avez relevés au cours de votre carrière. Structurez vos histoires en utilisant la méthode STAR (Situation, Tâche, Action, Résultat) afin de fournir une narration claire et engageante. Par exemple :

• La fois où vous avez optimisé une requête ou un pipeline qui tournait lentement.
• Comment vous avez géré une modification de schéma qui a affecté les analyses en aval.
• Un projet dans lequel vous avez réussi à mettre en place un entrepôt de données pour un cas d'entreprise spécifique.

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

S'entraîner au codage et à la résolution de problèmes

Attendez-vous à des questions nécessitant l'écriture de requêtes SQL ou la résolution de problèmes techniques. Pratiquez sur DataCamp, en vous concentrant sur les défis SQL (). Revenez sur des sujets tels que

• Rédiger des jointures, des fonctions de fenêtre et des sous-requêtes efficaces.
• Détecter les doublons ou identifier les valeurs aberrantes dans les données.
• Optimisation des requêtes pour les grands ensembles de données.

Pratique avec des projets réels

L'expérience pratique est cruciale pour les fonctions d'entreposage de données. Si vous ne travaillez pas régulièrement sur des projets(), créez les vôtres:

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

Documentez vos projets pour montrer des résultats tangibles lors de l'entretien et utilisez-les comme points de discussion.

Étudiez soigneusement les questions de l'entretien

Passez en revue les questions d'entretien les plus courantes afin d'identifier les domaines dans lesquels vous devez vous préparer davantage. Cet article de blog est une excellente ressource ! L'examen d'une série complète de questions vous permet de ne pas être pris au dépourvu.

Soyez prêt à poser des questions à votre interlocuteur

Démontrez votre intérêt pour le poste et l'entreprise en posant des questions réfléchies, comme par exemple :

• "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 sont les outils ou les technologies que vous envisagez d'adopter à l'avenir ?

Cela vous permet d'évaluer si le poste correspond à vos objectifs de carrière tout en laissant une impression positive. Lorsque j'étais intervieweur, je donnais une meilleure note à un candidat s'il posait de bonnes questions. L'entretien est un processus à double sens !

Conclusion

La préparation d'un entretien sur l'entreposage de données peut sembler décourageante, mais vous pouvez l'aborder en toute confiance en adoptant la bonne approche et en utilisant les bonnes ressources. En révisant vos concepts de base, en vous entraînant avec des scénarios du monde réel et en étudiant la bonne série de questions (comme celles de cet article de blog !), vous serez bien équipé pour mettre en valeur vos compétences.

Pour améliorer votre préparation, voici d'excellentes ressources :

• Concepts d'entreposage de données: Maîtrisez les principes fondamentaux de l'entreposage de données.
• Introduction à Snowflake: Découvrez l'une des plateformes d'entreposage de données basées sur le cloud les plus populaires.
• Introduction à Databricks: Plongez dans Databricks et explorez ses capacités d'analyse de données unifiées.
• ETL et ELT en Python: Acquérir une expérience pratique de la construction de pipelines de données à l'aide de Python.
• Introduction à dbt : Apprenez à transformer les données de votre entrepôt grâce aux puissants outils de modélisation de dbt.