数据仓库面试题及答案

数据仓库基础问题

1. 什么是数据仓库？

数据仓库是一个用于支持企业决策制定的集成、主题、稳定、不易改变的数据集合系统。它可以将多个不同来源的数据整合起来，方便企业内部对数据进行分析、报告、预测等操作，帮助企业快速了解、决策和预测自身业务状态。

2. 什么是数据仓库的好处？

数据仓库可以将企业内部多个不同来源的数据整合起来，尤其是以历史数据为主的数据集合系统，不仅有利于提升数据分析的速度和准确度，更有助于企业决策，在预测、规划等方面有很大作用。此外，数据仓库可以将处理结果反馈到数据源，帮助企业实时调整经营方向，提高企业业务竞争力。

数据仓库体系结构问题

1. 什么是ETL？

ETL(Extract-Transform-Load)是指将数据从源系统中提取出来，对其进行清洗、转换、整合等操作，然后加载到目标数据仓库系统中的过程。ETL是数据仓库构建的关键步骤之一，能帮助企业完成数据集成、数据清洗、数据转换等工作。

2. 什么是多维数据模型？

多维数据模型是数据仓库中应用最频繁的一种数据模型，也是OLAP(Online Analytical Processing)技术的基础。多维数据模型是以一个或多个事实表为主体，通过多个维度表形成的关系型结构，在不同维度上对事实数据进行统计、分析和查询。

数据仓库技能问题

1. 你具备哪些数据仓库技能？

需要具备以下技能： - 熟练掌握SQL语言，能够编写查询语句 - 熟练掌握ETL工具，如Talend、Kettle等 - 熟悉数据建模，有经验，理解多维模型和星型模型 - 熟悉OLAP工具，例如MicroStrategy、Cognos等 - 熟悉数据仓库的开发方法和技术，例如维度建模等

2. 如何保障数据仓库的数据质量？

保障数据仓库的数据质量需要全面的控制和治理。具体的操作包括： - 认真清洗数据，去除脏数据 - 检查数据的格式和规范性 - 确保更改操作是可追溯的，写入日志记录 - 建立数据字典，并保持更新 - 确保数据的一致性，如字典码、元数据等 总之，在数据仓库建设的整个过程中，数据质量始终占据核心地位，需要秉着科学、正确的态度建立数据质量意识，才能提高整个数据仓库的建设和管理的水平。