目次[隠す][見せる]
- 1. ビジネス インテリジェンスをどのように定義しますか?
- 2. ビジネス アナリストとデータ アナリストの違いは何ですか?
- 3. ビジネス アナリストが使用する最も一般的なビジネス インテリジェンス (BI) ツールは何ですか?
- 4. ビジネス分析ユニバースは何で構成されていますか?
- 5. BI システムを実装するためにどのような専門的な戦略を使用しますか?
- 6. 実現可能性調査とは正確には何ですか?
- 7. データ ウェアハウスについて説明する。
- 8. OLAP とは正確には何ですか?
- 9. 投資 – それは何ですか?
- 10. オンライン トランザクション処理 (OLTP) – それは何ですか?
- 11. 事実と次元の表: それらは何ですか?
- 12. データ ウェアハウスの特徴は何ですか?
- 13. データ正規化の目的は何ですか?
- 14. 集計とは正確には何ですか?
- 15. SQL JOIN 関数には何種類ありますか?
- 16. ピボット テーブルについて説明します。
- 17. MoSCoW や SWOT などの代替方法論について知っていますか?
- 18. UML の機能は何ですか?
- 19. ビジネス インテリジェンスで ERP を定義します。
- 20. ビジネス インテリジェンスに関して、SCM をどのように説明しますか?
- 21. SRS とその主な構成要素について説明できますか?
- 22. BRD について説明します。 SRSとの違いは何ですか?
- 23. ビジネス インテリジェンスの観点から、電子商取引の概念を説明してください。
- 24. RUP 方法論とは正確には何ですか?
- 25. RAD 方法論とは正確には何ですか?
- 26. 要件とは正確には何を意味しますか? ニーズと要件の違いがわかりますか?
- 27. データドリルについて説明してください。
- 28. 要件が完璧または優れているとどのように説明できますか?
- 29. エグゼクティブ情報システム (EIS) とは正確には何ですか?
- 30. スコープ クリープとは何ですか? どうすれば回避できますか?
- 31. 次元モデリング (DM) – それは何ですか?
- 32. 要件の優先順位付けとは正確には何ですか?
- 33. テストにはビジネス アナリストを関与させるべきだと思いますか?
- 34.ヒエラルキーにはどのような形態がありますか?
- 35. パレート分析について説明してください。
- 36. カノの分析を説明してください。
- 37. アジャイルマニフェスト: それは何ですか?
- 38. ギャップ分析: それは何ですか?
- まとめ
ビジネス インテリジェンスとは、ビジネスまたはビジネスに関連する重要な問題を管理する方法についてユーザーが意思決定を行うのを支援するツールのことです。
ユーザーのビジネスを拡大するための組織の管理が容易になります。
あらゆる組織の関連レポートとデータの助けを借りて、BI はユーザーが会社の成長につながる選択を行うのを支援します。これは非常に重要です。
あなたは、ビジネス インテリジェンスの分野で働きたいと思っていて、そうしたいという願望や目標を持っていますが、ビジネス インテリジェンスの面接に合格する方法や、どのような質問を受ける可能性があるのかわかりません。
すべての面接は独自のものであり、すべての仕事には独自の一連の要件があります。 面接を成功させるために、よくある質問とそれぞれの回答のリストを作成しました。
これらのビジネス インテリジェンス インタビューの質問にすばやく簡単に答えることができます。
1. ビジネス インテリジェンスをどのように定義しますか?
ビジネス インテリジェンスは、データ分析と、データの収集、保存、および管理のプロセスを統合したものとして定義できます。
生データと情報を分析し、実用的で有用な洞察に変換することを目指しています。
これらの洞察は、組織のさまざまな種類のビジネス上の意思決定に好影響を与えます。 簡単に言えば、ビジネス インテリジェンスの定義は、データ ツール、データ視覚化、データ マイニング、インフラストラクチャ、データ分析などを包括する包括的なものを指し、組織がデータを作成するのを支援できるシンプルでわかりやすい要約を提供します。主導的な決定。
2. ビジネス アナリストとデータ アナリストの違いは何ですか?
データアナリスト:
- このポジションには、より多くの問題解決能力とデータ分析能力が必要です。
- 組織では、それはより大きな運用機能を果たします。
- データ マイニング、SQL、統計、およびその他のスキルが必要です。
ビジネスアナリスト:
- データの視覚化と意思決定の能力を向上させる必要があります。
- 組織では、より戦略的な機能を果たします。
- このポジションでは、ビジネス インテリジェンス、データ ウェアハウジング、分析などの知識が必要です。
3. ビジネス アナリストが使用する最も一般的なビジネス インテリジェンス (BI) ツールは何ですか?
- タブロー
- SAS
- Pentahoの
- ビジネスのこと
- OBIEE
- QlikView
- ハイペリオン
- マイクロソフトの BI
- コグノス
- ダンダスBI
- Google Analytics
- MicroStrategy
4. ビジネス分析ユニバースは何で構成されていますか?
データベースとユーザー インターフェイスの間には、ユニバースと呼ばれるセマンティック レイヤーの形式があります。 これは実際には、クライアント (ビジネス ユーザー) をデータ ウェアハウスに接続するインターフェイス レイヤーの XNUMX つです。
データ ウェアハウス内の異なるテーブル間の関係全体を定義します。
5. BI システムを実装するためにどのような専門的な戦略を使用しますか?
会社のデータベースから生データを取り出します。 データにアクセスできる複数の異種データベースが存在する場合があります。
次に、テーブルを結合してデータ キューブを作成することにより、データをデータ ウェアハウスに配置するためにクレンジングします。
ビジネス アナリストが最後にできることは、BI システムを利用してクリーンなデータセットからビジネス インサイトを抽出し、アドホック レポートを要求し、それらを評価して、ビジネス上の選択肢を予測することです。
6. 実現可能性調査とは正確には何ですか?
BA は、課題の範囲を設定する前に、ビジネスまたはプロジェクトのニーズと問題を調査して理解する必要があります。
ビジネス上の問題の提案された解決策の実行可能性 (成功の可能性) は、実現可能性調査によって決定されます。 プロジェクトの焦点と新たな機会の特定をサポートします。
7. データ ウェアハウスについて説明する。
データ ウェアハウスは、複数の異種ソースからのデータを格納、整理、およびレポートするためのリポジトリとして使用されるシステムと見なすことができます。
これらのデータは、基本的に SQL Server、Excel シート、Oracle データベース、または Postgres データベースにあります。 ビジネス アナリストは、データ ウェアハウスが使用するリポジトリ メソッドを使用して、そのデータに関する以前のレポートをすべて取得できます。
8. OLAP とは正確には何ですか?
Online Analytical Processing (OLAP) は、多くの BI ツールやアプリケーションで使用されるテクノロジを表すために使用される技術用語です。 これにより、困難な解析計算の完了が容易になります。
さらに、傾向を分析し、複雑な計算 (合計、カウント、平均、最小、最大) を完了し、BI システムで高度なデータ モデリングを適用します。 さらに、主な目標は、レポートの計算を高速化し、質問への回答にかかる時間を短縮することです。
9. 投資 – それは何ですか?
独立、交渉可能、価値あり、評価可能、適切な規模、およびテスト可能は、INVEST と呼ばれます。 プロジェクト マネージャーとビジネス アナリストはどちらも、このフレーズを使用して、高品質のサービスと商品を提供することを指します。
10. オンライン トランザクション処理 (OLTP) – それは何ですか?
OLTP システムは、小さなデータ トランザクションの挿入、削除、更新の大規模な集合体と考えることができます。 これらのデータベースは機能しており、クエリをすばやく処理できます。
データの一貫性と完全性もその管理下にあります。 また、OLTP システムが XNUMX 秒あたりに処理するトランザクションの数によってどの程度効果的であるかを測定する方法としても機能します。
11. 事実と次元の表: それらは何ですか?
データ ウェアハウジングのファクト テーブルは、ビジネス プロセスの数値とディメンション キーで構成されます。 分析に使用される定量データは、ファクト テーブルに表示されます。
定量的なディクショナリ テーブルであるファクト テーブルとは対照的に、ディメンション テーブルには、ファクト テーブル内の情報を調べることができるさまざまな方法に関する詳細が含まれています。
12. データ ウェアハウスの特徴は何ですか?
- 意思決定者は、データ ウェアハウスからの処理および分析されたデータを利用して、戦術的および戦略的な判断を下します。
- これは、運用データベースとは別に保管され、情報記録を保管する義務を負っている別個のデータベースです。
- 企業のアナリストは、ウェアハウスに格納されたデータを分析することで、現在のビジネス トレンドを観察できます。
- また、過去のデータ分析の編集も担当しています。
13. データ正規化の目的は何ですか?
データの正規化は、すべてのレコードとフィールドが一貫した外観を持つようにデータを配置および構造化する手法です。 データの正規化には多くの利点があります。
たとえば、この手順は、参照整合性の維持と重複データの削除に役立ちます。 さらに、企業がデータを編成する方法にすでに精通しているため、アナリストはさまざまなデータセットをすばやく参照できます。
14. 集計とは正確には何ですか?
集計は、集計テーブルにあるデータの一種と考えることができます。 これらの集計の計算には、さまざまな集計関数が適用されます。
これらは、最大値と最小値、および平均カウントとその他の値で構成されます。
15. SQL JOIN 関数には何種類ありますか?
SQL 結合は、よく話題になります。 INNER JOIN、RIGHT JOIN、LEFT JOIN、および OUTER JOIN は、名前を付けることができる最も重要なものの一部です。
16. ピボット テーブルについて説明します。
データを処理するための最も一般的な方法の XNUMX つは、ピボット テーブルです。 この方法を使用して、大量のデータを XNUMX 次元のテーブルにまとめます。
データの表示方法をすばやく変更できることは、ピボット テーブルの主な利点の XNUMX つであり、ビジネス インテリジェンス アナリストが膨大なデータセットから意味のある情報を抽出するプロセスを高速化することもできます。
17. MoSCoW や SWOT などの代替方法論について知っていますか?
MoSCoW は、「Must、Should、Could、Wold」を意味する頭字語です。 フレームワークの要件に優先順位を付けるために、ビジネス アナリストは、各要求を他の要求と対比して、この戦略を実践する必要があります。
たとえば、この基準は必須ですか、それとも必須ですか?
企業でリソースを効果的に割り当てるための最も一般的な方法は、強み、弱み、機会、および脅威を表す SWOT 分析です。
ビジネス アナリストは、企業のフレームワークの長所と短所を特定できる必要があります。ビジネス アナリストは、それらの調査結果を機会と脅威に変換できます。
18. UML の機能は何ですか?
統一モデリング言語 (UML とも呼ばれる) は、システムを概念化するための統一されたアプローチを提供する、汎用の開発モデリング言語です。
障害やボトルネックを特定して取り除くために、システムの動作を正当化するために使用されます。
19. ビジネス インテリジェンスで ERP を定義します。
エンタープライズ リソース プランニング (ERP) が正式名称です。 ビジネスインテリジェンスの分野では、これは非常に重要です。 別の言い方をすれば、組織のデータとプロセスを単一のシステムに結合するために使用されます。
ハードウェア、ソフトウェア、およびデータベースの組み合わせは、組織の部門やニーズに合わせてさまざまな方法でデータを格納するためのメカニズムと見なすこともできます。
20. ビジネス インテリジェンスに関して、SCM をどのように説明しますか?
競争の激しい市場では、小売業はすでに、製品需要の増加と限定的な価格上昇という困難に直面していました。 このため、製造会社に限定されない供給変更管理 (SCM) は、製造会社の成功の鍵となります。
事業運営と戦略は、SCM を使用して定義されます。 ただし、SCM 製造会社と協力することで、顧客との強い絆を築き、適切なコストで時間通りに高品質の納品を提供できるようになります。
さらに、パフォーマンスの一貫性をサポートします。
21. SRS とその主な構成要素について説明できますか?
システムまたはソフトウェアの要件仕様は、SRS と呼ばれます。 これは、ソフトウェアまたはシステムの特性を概説するドキュメントの集まりです。
エンドユーザーを説得するために消費者と利害関係者が必要とするさまざまなコンポーネントが含まれています。
SRS の主なコンポーネントは次のとおりです。
- 仕事の範囲
- 依存関係
- 仮定と制約
- 受け入れ基準
- データ・モデル
- 非機能要件と機能要件
22. BRD について説明します。 SRSとの違いは何ですか?
ビジネス要件ドキュメントはBRDと呼ばれます。 これは、特定の製品の作成に関する会社とクライアントの間の正式な契約です。
SRS は BRD の子孫です。
BRD は機能的なソフトウェア仕様ですが、SRS は両方の BA がクライアントと直接やり取りした後に作成するものです。
技術的なスキルと要件に基づいて作成される SRS とは対照的に、BRD はクライアントとの直接的なつながりに従ってビジネス アナリストによって開発されます。
23. ビジネス インテリジェンスの観点から、電子商取引の概念を説明してください。
「電子商取引」という用語は、インターネットなどの電子チャネルを使用して商品やサービスを購入および再販する活動を指します。 オンライン トランザクション プロセス、サプライ チェーン管理システム、在庫管理システム、EDI システム、オンライン バンキング システム、およびデータ収集システムの組み合わせが、電子商取引システムを構成します。 World Wide Web は、主要な電子商取引チャネル (www) として機能します。 ただし、e コマース Web サイトで使用されるビジネス インテリジェンスは、売り上げの増加に役立ちます。 これにより、単一の場所での製品の入手可能性、ユーザーフレンドリーなインターフェース、柔軟な支払い方法、魅力的なベンダープログラムなどに関するすべての情報を提供できます.
24. RUP 方法論とは正確には何ですか?
Rational Unified Process (RUP) と呼ばれる製品アプリケーションを改善するための戦略には、この目標を念頭に置いて選択された最新の製品と割り当てのコーディングを支援するいくつかのツールがあります。
RUP は、効果的なプロジェクト管理と高度なソフトウェア作成を保証するオブジェクト指向の方法論です。
25. RAD 方法論とは正確には何ですか?
ラピッド アプリケーション開発 (RAD) パラダイムは、インクリメンタル モデルの一例です。 さまざまなプロジェクト フェーズが、独立して並行して開発されます。
プロジェクトの進歩はタイムボックス化され、配信され、機能モデルを作成するためにまとめられます。
26. 要件とは正確には何を意味しますか? ニーズと要件の違いがわかりますか?
特定の会社の目的を達成するには、集中的な戦略と代表者が必要です。 利害関係者は、指定された基準と要件を使用して、プロジェクトを実行に移す前にプロジェクトを評価します。
各コンポーネントは、リファレンスとして使用できるように完全に文書化されています。 単語と結果の全体的な例が必要です。
たとえば、ビジネス アナリストとしての仕事を見つけなければなりません。 この求人に応募するには、履歴書、学歴、面接経験が必要です。
27. データドリルについて説明してください。
データ ドリルは、さまざまなリレーショナル、表形式、または多次元データ操作を使用して、データを処理し、データベース (またはデータ ウェアハウス) から必要な情報を抽出する方法です。
28. 要件が完璧または優れているとどのように説明できますか?
要件が XNUMX つの SMART 基準 (具体的、測定可能、達成可能、関連性、タイムリー) をすべて満たす場合、それは理想的であると見なされます。
条件の説明には特異性を使用し、すべての成功基準を定量化する必要があります。 プロジェクトに必要なすべてのリソースが利用可能で、適切である必要があります。 すべての利用規約をタイムリーに開示する必要があります。
29. エグゼクティブ情報システム (EIS) とは正確には何ですか?
企業内の現在のビジネス活動に関する統合および要約されたレポートを提供するためのツールは、経営情報システム (EIS) と考えることができます。
さらに、EIS は情報をグラフィカル インターフェイスで表示し、組織の成長を加速するために上位レベルの管理者が利用する戦術の能力を高めるように設計されています。
また、データを取得、処理、変換、およびグラフィカル レポートとして表示するためのメソッドもいくつか含まれています。
30. スコープ クリープとは何ですか? どうすれば回避できますか?
プロジェクトのスコープが意図した範囲を超えて着実に侵入すると、スコープ クリープとして知られる問題が発生する可能性があります。
これは、プロジェクトの基準や目標の変更など、さまざまな要因が原因で発生する場合もあれば、単に準備が不十分なために発生する場合もあります。
難しいかもしれませんが、スコープ クリープを防止することは、プロジェクトをスケジュールどおりに進めるために重要です。
. これを行うための XNUMX つのアプローチは、プロジェクトの範囲が最初から明確かつ簡潔に定義され、すべての利害関係者がこの定義に同意するようにすることです。
スコープの変更がすべての関係者によって徹底的に評価され、同意されるようにするためには、明確に定義された変更管理手順を整備することも重要です。
最後になりましたが、関係するすべての関係者と継続的に連絡を取り合うことで、プロジェクトの現在の制約と目標を全員が確実に認識できるようになります。
31. 次元モデリング (DM) – それは何ですか?
DM は、エンド ユーザーのクエリを容易にし、データ ウェアハウスを作成するために使用されます。 DM には XNUMX つの重要な概念があります。XNUMX つ目は「FACT」、XNUMX つ目は「Dimensions」です。
このステートメントには、多くの場合数値で表される測定値も含まれます。 また、「次元」とは、事実を説明するために使用される一連の用語を意味します。
ディメンション モデリング プロセスのすべてのステップで、データ ウェアハウスに何が含まれているかを正確に特定するために使用できる情報が生成されます。
32. 要件の優先順位付けとは正確には何ですか?
要件収集プロセスの重要なステップは、ニーズに優先順位を付けることです。 最も差し迫った要求に優先順位を設定することで、リソースが効率的に使用されることを保証します。
特定の順序で需要に優先順位を付けるには、利害関係者分析、費用便益分析、価値に基づく優先順位付けなど、さまざまな手法を利用できます。
33. テストにはビジネス アナリストを関与させるべきだと思いますか?
ビジネス アナリストのテストへの関与のレベルは、特定のプロジェクトや企業によって異なるため、この質問に対する一般的に適用できる唯一の答えはありません。
ただし、一般に、ビジネス アナリストはテストに参加する必要があります。ビジネス アナリストは要件の洞察に満ちた分析を提供し、最終製品が会社の要求を満たすことを保証できるからです。
34.ヒエラルキーにはどのような形態がありますか?
階層には次の XNUMX 種類があります。
- デフォルトの階層: クラスでディメンション オブジェクトが提供される順序は、その内容に反映されます。
- カスタマイズされた階層: デフォルトの階層から、カスタムの階層が作成されます。
35. パレート分析について説明してください。
問題や目的に寄与する要素がいくつかある場合、パレート分析が適用されることがあります。
これは、ビジネスおよび品質管理のコンテキストで特に有益であり、最大の改善を達成するために集中すべき重要な領域を特定するのに役立ちます。
パレート分析を行う前に、まず関連するすべてのコンポーネントを特定し、関連性の観点からそれらをランク付けする必要があります。
次に、最も重要な側面が処理され、次に最も重要な側面が処理されます。
36. カノの分析を説明してください。
カノ分析と呼ばれる品質管理手法は、企業がクライアントの要望とニーズを判断するのに役立ちます。 マーケティング戦略、消費者の幸福、および製品開発を強化するために適用できます。
37. アジャイルマニフェスト: それは何ですか?
アジャイル マニフェストは、手順やツールよりも人を優先し、契約交渉よりも顧客の参加を優先し、スケジュールに固執するのではなく変化に適応するソフトウェア開発ガイドラインの集まりです。
38. ギャップ分析: それは何ですか?
ビジネス分析の一般的なアプローチはギャップ分析です。これは、ターゲット システムと現在のシステムの機能の間のギャップを特定して評価するために使用されます。
また、ターゲット機能と現在の機能のパフォーマンス レベルの比較と見なすこともできます。
まとめ
これらすべての重要なビジネスインテリジェンス面接の質問と回答を使用することで、ビジネスアナリストの就職面接で成功することができます. 前述の質問への回答を練習すれば、面接に問題なく合格できるはずです。
次のステップは、目標に沿って行動することです。 面接の準備については、こちらをご覧ください Hashdorkのインタビューシリーズ.
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