数据仓库架构师面试题.docx

数据仓库架构师在面试中可能面临的问题涉及到多个关键领域，如数据仓库的构建、ETL（提取、转换、加载）过程、数据探索和系统起始来源的确定。这些知识点是理解数据仓库架构和商业智能（BI）项目核心的组成部分。 1. 逻辑数据映射（Logical Data Map）是数据仓库项目中至关重要的文档，它描述了源系统数据与目标数据仓库模型之间的关系，包括转换规则和操作方法。它提供了一个清晰的视图，表明如何将源数据转化为适合数据仓库的形式。逻辑数据映射有助于ETL团队规划和执行数据迁移策略，同时也作为元数据的角色，确保数据转换的一致性和准确性。 2. 数据探索阶段（Data Discovery Phase）是数据仓库项目初期的关键步骤，旨在理解源系统的特点和数据性质。这包括收集源系统的文档、用户信息、存储需求，识别数据起始来源（System-of-Record），以及通过数据概况分析（Data Profiling）来理解数据关系。这个阶段的目标是为后续的数据建模和逻辑数据映射提供详实的背景信息，确保数据仓库的构建基于全面理解的源数据。 3. 确定起始来源数据（System-of-Record）是数据仓库项目中的一项重要任务。System-of-Record指的是数据最初产生的地方，它是数据的权威源。在大型企业中，数据可能在多个系统中冗余存储，导致数据差异。找到正确的System-of-Record有助于保持数据的一致性，特别是对于构建一致性的维度至关重要。 4. ETL过程通常包括四个基本步骤：抽取（Extract）、清洗（Clean）、一致性处理（Conform）和交付（Deliver）。抽取阶段涉及获取源数据；清洗阶段处理数据的质量问题，如补充缺失信息、消除错误等；一致性处理阶段确保业务规则和度量的一致性，以及处理重复数据等问题；交付阶段则涉及加载数据到数据仓库，包括加载各种类型的维度表和事实表，处理缓慢变化维度，并创建聚集。 这些面试题揭示了数据仓库架构师需要掌握的专业知识，包括但不限于ETL流程、数据探索、数据质量管理以及理解源数据的重要性。一个优秀的数据仓库架构师不仅要熟悉这些理论概念，还需要能够将其应用于实际项目，设计和实施高效的数据解决方案。