차례[숨다][보여 주다]
- 1. 비즈니스 인텔리전스를 어떻게 정의합니까?
- 2. 비즈니스 분석가와 데이터 분석가의 차이점은 무엇입니까?
- 3. 비즈니스 분석가가 사용하는 가장 일반적인 BI(비즈니스 인텔리전스) 도구는 무엇입니까?
- 4. 비즈니스 분석 유니버스는 무엇으로 구성되어 있습니까?
- 5. BI 시스템을 구현하기 위해 어떤 전문 전략을 사용할 것입니까?
- 6. 타당성 조사가 정확히 무엇인가요?
- 7. 데이터 웨어하우징에 대해 설명합니다.
- 8. OLAP이 정확히 무엇인가요?
- 9. 투자 – 무엇입니까?
- 10. OLTP(온라인 거래 처리) – 무엇입니까?
- 11. 사실과 차원의 표: 그것들은 무엇입니까?
- 12. 데이터 웨어하우스의 특징은 무엇입니까?
- 13. 데이터 정규화의 목적은 무엇입니까?
- 14. 집계란 정확히 무엇입니까?
- 15. SQL JOIN 함수에는 몇 가지 유형이 있습니까?
- 16. 피벗 테이블을 설명하십시오.
- 17. MoSCoW 및 SWOT과 같은 대체 방법론에 대해 알고 있습니까?
- 18. UML의 기능은 무엇입니까?
- 19. 비즈니스 인텔리전스에서 ERP를 정의합니다.
- 20. 비즈니스 인텔리전스 측면에서 SCM을 어떻게 설명하시겠습니까?
- 21. SRS와 그 주요 구성요소를 설명할 수 있습니까?
- 22. BRD를 설명하십시오. SRS와 무엇이 다른가요?
- 23. 비즈니스 인텔리전스 측면에서 전자 상거래의 개념을 설명합니다.
- 24. RUP 방법론은 정확히 무엇입니까?
- 25. RAD 방법론이란 정확히 무엇입니까?
- 26. 요구 사항이란 정확히 무엇을 의미합니까? 필요와 요구 사항의 차이점을 말할 수 있습니까?
- 27. 데이터 드릴링에 대해 설명합니다.
- 28. 요구 사항이 완벽하거나 좋은 것으로 어떻게 설명할 수 있습니까?
- 29. EIS(Executive Information System)란 정확히 무엇입니까?
- 30. 스코프 크립이란 무엇이며 어떻게 피할 수 있습니까?
- 31. 차원 모델링(DM) – 무엇입니까?
- 32. 요구 사항 우선 순위가 정확히 무엇입니까?
- 33. 테스트에 비즈니스 분석가가 포함되어야 한다고 생각하십니까?
- 34. 여러 형태의 계층 구조는 무엇입니까?
- 35. 파레토 분석을 설명합니다.
- 36. Kano의 분석을 설명하십시오.
- 37. 애자일 선언문: 무엇입니까?
- 38. 갭 분석: 무엇입니까?
- 결론
비즈니스 인텔리전스는 사용자가 비즈니스 또는 중요한 비즈니스 관련 문제를 관리하는 방법에 대한 결정을 내리는 데 도움이 되는 도구에 대한 단순한 문구입니다.
사용자의 비즈니스 확장을 위한 모든 조직의 관리가 더 쉬워집니다.
모든 조직의 관련 보고서 및 데이터를 통해 BI는 사용자가 회사의 성장으로 이어지는 선택을 하는 데 도움이 되며 이는 매우 중요합니다.
따라서 비즈니스 인텔리전스 분야에서 일하고 싶고 그렇게 하려는 열망이나 목표가 있지만 비즈니스 인텔리전스 인터뷰를 통과하는 방법이나 예상되는 질문이 무엇인지 확신할 수 없습니다.
모든 면접은 고유하며 모든 직업에는 고유한 요구 사항이 있습니다. 성공적인 인터뷰를 돕기 위해 가장 자주 묻는 질문과 그에 대한 답변 목록을 만들었습니다.
이러한 비즈니스 인텔리전스 인터뷰 질문에 빠르고 간단하게 답변할 수 있습니다.
1. 비즈니스 인텔리전스를 어떻게 정의합니까?
비즈니스 인텔리전스는 데이터 분석과 데이터 수집, 저장 및 관리 프로세스의 종합으로 정의할 수 있습니다.
원시 데이터와 정보를 분석하고 실행 가능하고 유용한 통찰력으로 변환하려고 합니다.
이러한 통찰력은 조직의 다양한 유형의 비즈니스 결정에 유리한 영향을 미칩니다. 가장 간단한 용어로 비즈니스 인텔리전스 정의는 데이터 도구, 데이터 시각화, 데이터 마이닝, 인프라, 데이터 분석 등을 포괄하는 포괄적인 의미로, 조직에서 데이터를 만드는 데 도움이 될 수 있는 간단하고 이해하기 쉬운 요약을 제공합니다. 주도적인 결정.
2. 비즈니스 분석가와 데이터 분석가의 차이점은 무엇입니까?
데이터 분석가:
- 더 많은 문제 해결 및 데이터 분석 능력이 해당 직책에 필요합니다.
- 조직에서는 더 큰 운영 기능을 수행합니다.
- 데이터 마이닝, SQL, 통계 및 기타 기술이 필요합니다.
비즈니스 분석가:
- 데이터 시각화 및 의사 결정 능력이 향상되어야 합니다.
- 조직에서는 보다 전략적인 기능을 수행합니다.
- 이 직책을 위해서는 비즈니스 인텔리전스, 데이터 웨어하우징, 분석 등에 대한 지식이 있어야 합니다.
3. 비즈니스 분석가가 사용하는 가장 일반적인 BI(비즈니스 인텔리전스) 도구는 무엇입니까?
- Tableau
- SAS
- 펜타 호
- 비즈니스 사물
- 오비에
- Qlik 보기
- 하이퍼 리온
- 마이크로소프트를 위한 BI
- 코 구스
- 던다스 BI
- Google Analytics
- 마이크로전략
4. 비즈니스 분석 유니버스는 무엇으로 구성되어 있습니까?
데이터베이스와 사용자 인터페이스 사이에는 유니버스라고 하는 일종의 의미 계층이 있습니다. 실제로 클라이언트(비즈니스 사용자)와 데이터 웨어하우스를 연결하는 인터페이스 계층 중 하나입니다.
데이터 웨어하우스의 서로 다른 테이블 간의 전체 관계를 정의합니다.
5. BI 시스템을 구현하기 위해 어떤 전문 전략을 사용할 것입니까?
회사 데이터베이스에서 원시 데이터를 가져옵니다. 데이터에 액세스할 수 있는 여러 이기종 데이터베이스가 있을 수 있습니다.
그런 다음 테이블을 조인하고 데이터 큐브를 만들어 데이터 웨어하우스에 배치하기 위해 데이터를 정리합니다.
비즈니스 분석가가 할 수 있는 마지막 일은 BI 시스템을 활용하는 깨끗한 데이터 세트에서 비즈니스 통찰력을 추출하고 임시 보고서를 요청하고 이를 평가하고 비즈니스 선택을 예측하는 것입니다.
6. 타당성 조사가 정확히 무엇인가요?
BA는 도전의 범위를 설정하기 전에 비즈니스 또는 프로젝트의 요구와 문제를 연구하고 이해해야 합니다.
비즈니스 문제의 제안된 솔루션의 실행 가능성(성공 확률)은 타당성 조사를 통해 결정됩니다. 프로젝트 초점과 새로운 기회 식별을 지원합니다.
7. 데이터 웨어하우징에 대해 설명합니다.
데이터 웨어하우징은 여러 이기종 소스의 데이터를 저장, 구성 및 보고하기 위한 저장소로 사용되는 시스템으로 간주할 수 있습니다.
이러한 데이터는 기본적으로 SQL Server, Excel 시트, Oracle 데이터베이스 또는 Postgres 데이터베이스에서 찾을 수 있습니다. 비즈니스 분석가는 데이터 웨어하우스가 사용하는 리포지토리 방법을 사용하여 해당 데이터와 관련된 모든 이전 보고서를 얻을 수 있습니다.
8. OLAP이 정확히 무엇인가요?
온라인 분석 처리(OLAP)는 많은 BI 도구 및 응용 프로그램에서 사용되는 기술을 설명하는 데 사용되는 기술 용어입니다. 이것은 어려운 분석 계산의 완료를 용이하게 합니다.
또한 추세를 분석하고 복잡한 계산(합계, 개수, 평균, 최소값, 최대값)을 완료하고 BI 시스템에서 고급 데이터 모델링을 적용합니다. 또한 주요 목표는 보고서 계산 속도를 높이고 질문에 답변하는 데 걸리는 시간을 줄이는 것입니다.
9. 투자 – 무엇입니까?
독립적이고, 협상 가능하고, 가치 있고, 추정 가능하고, 적절한 규모이며, 테스트 가능한 것을 INVEST라고 합니다. 프로젝트 관리자와 비즈니스 분석가는 모두 이 문구를 사용하여 고품질 서비스와 제품을 제공하는 것을 나타냅니다.
10. OLTP(온라인 거래 처리) – 무엇입니까?
OLTP 시스템은 아주 작은 데이터 트랜잭션을 삽입, 제거 및 업데이트하는 대규모 집합체로 생각할 수 있습니다. 이러한 데이터베이스는 작동하며 쿼리를 빠르게 처리할 수 있습니다.
데이터의 일관성과 무결성도 제어됩니다. 또한 초당 처리하는 트랜잭션 수로 OLTP 시스템이 얼마나 효과적인지 측정하는 방법으로 기능합니다.
11. 사실과 차원의 표: 그것들은 무엇입니까?
데이터 웨어하우징의 팩트 테이블은 비즈니스 프로세스의 숫자 값과 차원 키로 구성됩니다. 분석에 사용된 정량적 데이터는 팩트 테이블에 표시됩니다.
정량적 사전 테이블인 팩트 테이블과 달리 차원 테이블에는 팩트 테이블의 정보를 조사할 수 있는 다양한 방법에 대한 세부 정보가 포함됩니다.
12. 데이터 웨어하우스의 특징은 무엇입니까?
- 의사 결정자는 데이터 웨어하우스에서 처리 및 분석된 데이터를 활용하여 전술적 및 전략적 판단을 내립니다.
- 운영 중인 데이터베이스와 별도로 보관하는 별개의 데이터베이스로 정보 기록을 보관하는 업무를 담당합니다.
- 회사 분석가는 창고에 저장된 데이터를 분석하여 현재 비즈니스 동향을 관찰할 수 있습니다.
- 또한 이력 데이터 분석을 컴파일하는 업무를 담당합니다.
13. 데이터 정규화의 목적은 무엇입니까?
데이터 정규화는 모든 레코드와 필드가 일관된 모양을 갖도록 데이터를 정렬하고 구조화하는 기술입니다. 데이터 정규화에는 많은 이점이 있습니다.
예를 들어 이 절차는 참조 무결성을 유지하고 중복 데이터를 제거하는 데 도움이 됩니다. 또한 비즈니스에서 데이터를 구성하는 방식에 이미 익숙하기 때문에 분석가는 다양한 데이터 세트를 빠르게 탐색할 수 있습니다.
14. 집계란 정확히 무엇입니까?
집계를 집계 테이블에서 찾을 수 있는 데이터 유형으로 생각할 수 있습니다. 이러한 집계 계산에는 다른 집계 함수가 적용됩니다.
이는 최대값과 최소값, 평균 개수 및 기타 값으로 구성됩니다.
15. SQL JOIN 함수에는 몇 가지 유형이 있습니까?
SQL 조인은 자주 논의되는 주제입니다. INNER JOIN, RIGHT JOIN, LEFT JOIN 및 OUTER JOIN은 이름을 지정할 수 있는 가장 중요한 항목 중 일부입니다.
16. 피벗 테이블을 설명하십시오.
데이터 처리에 가장 널리 사용되는 방법 중 하나는 피벗 테이블입니다. 이 방법을 사용하여 많은 양의 데이터를 XNUMX차원 테이블로 컴파일합니다.
데이터가 표시되는 방식을 신속하게 변경할 수 있는 기능은 피벗 테이블의 주요 이점 중 하나이며, 이는 비즈니스 인텔리전스 분석가가 방대한 데이터 세트에서 의미 있는 정보를 추출할 수 있는 프로세스의 속도를 높일 수도 있습니다.
17. MoSCoW 및 SWOT과 같은 대체 방법론에 대해 알고 있습니까?
MoSCoW는 "Must, Should, could, would"의 약자입니다. 프레임워크 요구 사항의 우선 순위를 지정하려면 비즈니스 분석가가 각 요구 사항을 다른 요구 사항과 대조하여 이 전략을 실행해야 합니다.
예를 들어, 이 기준은 필수품입니까 아니면 필수품입니까?
기업에서 자원을 효과적으로 할당하는 가장 보편적인 방법은 강점, 약점, 기회 및 위협을 나타내는 SWOT 분석입니다.
모든 기업 프레임워크의 강점과 약점은 비즈니스 분석가가 식별할 수 있어야 하며, 비즈니스 분석가는 이러한 결과를 기회와 위협으로 전환할 수 있습니다.
18. UML의 기능은 무엇입니까?
UML이라고도 하는 통합 모델링 언어는 시스템 개념화에 대한 통일된 접근 방식을 제공하며 범용 개발 모델링 언어입니다.
결함과 병목 현상을 식별하고 제거하기 위해 시스템 작동 방식을 정당화하는 데 사용됩니다.
19. 비즈니스 인텔리전스에서 ERP를 정의합니다.
ERP(Enterprise Resource Planning)는 공식 이름입니다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서는 이것이 중요합니다. 조직의 데이터와 프로세스를 단일 시스템으로 결합하여 다른 방식으로 사용하는 데 사용됩니다.
하드웨어, 소프트웨어 및 데이터베이스의 조합은 조직의 구분 및 요구 사항에 따라 다양한 방식으로 데이터를 저장하는 메커니즘으로도 볼 수 있습니다.
20. 비즈니스 인텔리전스 측면에서 SCM을 어떻게 설명하시겠습니까?
경쟁이 치열한 시장에서 유통업체는 이미 제품 수요 증가와 제한된 가격 인상으로 어려움을 겪었습니다. 이 때문에 제조 회사에만 국한되지 않는 공급 변경 관리(SCM)는 성공적인 제조 회사의 성공의 열쇠입니다.
비즈니스 운영 및 전략은 SCM을 사용하여 정의됩니다. 그러나 SCM 제조 회사와 협력하면 고객과 강력한 유대감을 형성하여 적절한 비용으로 정시에 고품질의 배송을 제공할 수 있습니다.
또한 성능 일관성을 지원합니다.
21. SRS와 그 주요 구성요소를 설명할 수 있습니까?
시스템 또는 소프트웨어 요구 사항 사양을 SRS라고 합니다. 소프트웨어 또는 시스템의 특성을 설명하는 문서 모음입니다.
소비자와 이해 관계자가 최종 사용자를 설득하기 위해 필요한 다양한 구성 요소가 포함되어 있습니다.
SRS의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.
- 일의 범위
- 종속성
- 가정과 제약
- 수락 기준
- 데이터 모델
- 비 기능 및 기능 요구 사항
22. BRD를 설명하십시오. SRS와 무엇이 다른가요?
비즈니스 요구 사항 문서를 BRD라고 합니다. 특정 제품을 만들기 위한 회사와 클라이언트 간의 공식적인 계약입니다.
SRS는 BRD의 후손입니다.
BRD는 기능적 소프트웨어 사양이지만 SRS는 두 BA가 직접 클라이언트와 접촉한 후 작성하는 것입니다.
기술과 요구 사항에 따라 생산되는 SRS와 달리 BRD는 비즈니스 분석가가 고객과 직접 연결하여 개발합니다.
23. 비즈니스 인텔리전스 측면에서 전자 상거래의 개념을 설명합니다.
"전자상거래"라 함은 인터넷 등 전자적 경로를 이용하여 재화 또는 용역을 구매 및 재판매하는 행위를 말합니다. 온라인 거래 프로세스, 공급망 관리 시스템, 재고 관리 시스템, EDI 시스템, 온라인 뱅킹 시스템 및 데이터 수집 시스템의 조합이 전자 상거래 시스템을 구성합니다. World Wide Web은 주요 전자 상거래 채널(www) 역할을 합니다. 그러나 전자 상거래 웹 사이트에서 사용되는 비즈니스 인텔리전스는 매출 증대에 도움이 됩니다. 이를 통해 단일 위치에서 제품 가용성, 사용자 친화적인 인터페이스, 유연한 지불 방법, 매력적인 공급업체 프로그램 등에 대한 모든 정보를 제공할 수 있습니다.
24. RUP 방법론은 정확히 무엇입니까?
RUP(Rational Unified Process)라고 하는 제품 응용 프로그램을 개선하기 위한 전략에는 이 목표를 염두에 두고 선택한 가장 최근 제품 및 할당을 코딩하는 데 도움이 되는 여러 도구가 있습니다.
RUP는 효과적인 프로젝트 관리와 높은 수준의 소프트웨어 생성을 보장하는 객체 지향 방법론입니다.
25. RAD 방법론이란 정확히 무엇입니까?
RAD(Rapid Application Development) 패러다임은 증분 모델의 한 예입니다. 다양한 프로젝트 단계가 동시에 독립적으로 개발됩니다.
프로젝트의 발전은 타임박스가 지정되고 전달된 다음 기능적 모델을 만들기 위해 결합됩니다.
26. 요구 사항이란 정확히 무엇을 의미합니까? 필요와 요구 사항의 차이점을 말할 수 있습니까?
특정 회사 목표를 달성하려면 집중된 전략과 대표가 필요합니다. 이해 관계자는 지정된 표준 및 요구 사항을 사용하여 프로젝트를 실행하기 전에 프로젝트를 평가합니다.
각 구성 요소는 참조용으로 완전히 문서화되어 있습니다. 단어의 전체적인 예와 결과가 필요합니다.
예를 들어, 비즈니스 분석가로 일해야 합니다. 이 직책에 지원하려면 이력서, 학력 및 면접 경험이 필요합니다.
27. 데이터 드릴링에 대해 설명합니다.
데이터 드릴은 다양한 관계형, 테이블 형식 또는 다차원 데이터 작업을 사용하여 데이터를 처리하고 데이터베이스(또는 데이터 웨어하우스)에서 필요한 정보를 추출하는 방법입니다.
28. 요구 사항이 완벽하거나 좋은 것으로 어떻게 설명할 수 있습니까?
요구 사항이 세 가지 SMART 기준(구체적, 측정 가능, 달성 가능, 관련성 및 적시)을 모두 충족하면 이상적인 것으로 간주됩니다.
조건에 대한 설명에는 특이성을 사용해야 하며 모든 성공 기준을 정량화해야 합니다. 프로젝트에 필요한 모든 리소스는 사용 가능하고 적절해야 합니다. 모든 이용 약관을 적시에 공개해야 합니다.
29. EIS(Executive Information System)란 정확히 무엇입니까?
회사 내부의 현재 비즈니스 활동에 대한 통합 및 요약 보고서를 제공하는 도구는 EIS(경영진 정보 시스템)로 생각할 수 있습니다.
또한 EIS는 정보를 그래픽 인터페이스로 제공하며 조직의 성장을 가속화하기 위해 고위 경영진이 활용하는 전술의 범위를 향상시키도록 설계되었습니다.
또한 그래픽 보고서로 데이터를 얻고, 처리하고, 변환하고, 표시하는 여러 방법이 포함됩니다.
30. 스코프 크립이란 무엇이며 어떻게 피할 수 있습니까?
프로젝트의 범위가 의도한 범위를 지속적으로 초과하면 문제가 될 수 있으며, 이를 범위 크리프라고 하는 상황이 발생할 수 있습니다.
이는 프로젝트 기준이나 목표의 수정과 같은 여러 요인으로 인해 발생할 수도 있고 단순히 준비가 불충분한 결과로 발생할 수도 있습니다.
어려울 수 있지만 범위 이동을 방지하는 것은 프로젝트를 일정에 맞게 유지하는 데 중요합니다.
. 이를 위한 한 가지 접근 방식은 프로젝트 범위가 처음부터 명확하고 간결하게 정의되고 모든 이해 관계자가 이 정의에 동의하도록 하는 것입니다.
범위에 대한 모든 수정 사항을 철저히 평가하고 모든 관련 이해 관계자가 동의하도록 하려면 잘 정의된 변경 관리 절차를 마련하는 것도 중요합니다.
마지막으로, 관련된 모든 당사자와 지속적으로 연락을 유지하면 모든 사람이 프로젝트의 현재 제약 조건과 목표를 인식하도록 보장할 수 있습니다.
31. 차원 모델링(DM) – 무엇입니까?
DM은 최종 사용자 쿼리를 용이하게 하고 데이터 웨어하우스를 생성하는 데 사용됩니다. DM은 두 가지 핵심 개념을 사용합니다. 첫 번째는 "FACT"이고 두 번째는 "Dimensions"입니다.
이 명령문에는 종종 숫자로 표시되는 측정값도 포함됩니다. 그리고 "차원"이란 사실을 설명하는 데 사용되는 일련의 용어를 의미합니다.
차원 모델링 프로세스의 모든 단계는 데이터 웨어하우스에 포함된 내용을 정확히 찾아내는 데 사용할 수 있는 일부 정보를 생성합니다.
32. 요구 사항 우선 순위가 정확히 무엇입니까?
요구 사항 수집 프로세스의 필수 단계는 요구 사항의 우선 순위를 지정하는 것입니다. 가장 시급한 요구 사항에 대한 우선 순위를 설정하여 리소스가 효율적으로 사용되도록 보장합니다.
특정 순서로 수요의 우선 순위를 지정하기 위해 이해 관계자 분석, 비용 편익 분석 및 가치 기반 우선 순위 지정을 포함한 다양한 기술을 활용할 수 있습니다.
33. 테스트에 비즈니스 분석가가 포함되어야 한다고 생각하십니까?
테스트에 대한 비즈니스 분석가의 참여 수준은 특정 프로젝트와 회사에 따라 다르므로 이 질문에 일반적으로 적용할 수 있는 단일 답변은 없습니다.
그러나 일반적으로 비즈니스 분석가는 요구 사항에 대한 통찰력 있는 분석을 제공하고 완성된 제품이 회사의 요구 사항을 충족하는지 확인할 수 있으므로 테스트에 참여해야 합니다.
34. 여러 형태의 계층 구조는 무엇입니까?
두 가지 다른 종류의 계층이 있습니다.
- 기본 계층: 차원 개체가 클래스에서 제공되는 순서가 해당 콘텐츠에 반영됩니다.
- 사용자 정의 계층: 기본 계층에서 사용자 정의 계층이 생성됩니다.
35. 파레토 분석을 설명합니다.
이슈나 목적에 기여하는 여러 요소가 있는 경우 파레토 분석이 적용될 수 있습니다.
이는 비즈니스 및 품질 관리 컨텍스트에서 특히 유용하며, 가장 큰 개선을 달성하기 위해 집중해야 할 핵심 영역을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
파레토 분석을 수행하기 전에 먼저 모든 관련 구성 요소를 식별한 다음 관련성 측면에서 순위를 매길 필요가 있습니다.
그런 다음 가장 중요한 측면이 처리되고 그 다음으로 가장 중요한 측면이 처리됩니다.
36. Kano의 분석을 설명하십시오.
kano 분석이라고 하는 품질 관리 방법은 기업이 고객의 필요와 요구를 결정하는 데 도움이 됩니다. 마케팅 전술, 소비자 행복, 제품 개발 향상에 적용할 수 있습니다.
37. 애자일 선언문: 무엇입니까?
Agile Manifesto는 절차와 도구보다 사람을 우선시하고 계약 협상보다 고객 참여를 우선시하며 일정에 얽매이지 않고 변화에 적응하는 소프트웨어 개발 지침 모음입니다.
38. 갭 분석: 무엇입니까?
비즈니스 분석의 일반적인 접근 방식은 대상 시스템과 현재 시스템 기능 간의 격차를 식별하고 평가하는 데 사용되는 격차 분석입니다.
또한 대상 기능과 현재 기능의 성능 수준을 비교하는 것으로 볼 수도 있습니다.
결론
이 모든 중요한 비즈니스 인텔리전스 인터뷰 질문과 답변을 사용하여 비즈니스 분석가를 위한 면접에서 성공할 수 있습니다. 위의 질문에 대한 답변을 연습하면 면접에 통과하는데 문제가 없을 것입니다.
다음 단계는 목표에 따라 행동하는 것입니다. 면접 준비, 확인하세요 해시독의 인터뷰 시리즈.
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