Introducción a las preguntas y respuestas de la entrevista SSAS
SQL Server Analysis Services (SSAS) es una herramienta de minería de datos desarrollada por Microsoft que se utiliza para el procesamiento analítico y de transacciones en línea y también para la minería de datos en Microsoft SQL Server. SQL Server Analysis Services (SSAS) es una tecnología de Microsoft Corporation de su unidad de Business Intelligence. Esta es una herramienta poderosa utilizada en el área de un almacén de datos.
Entonces, si está buscando un trabajo relacionado con SSAS, debe prepararse para las preguntas de la entrevista SSAS 2019. Aunque cada entrevista de SSAS es diferente y el alcance de un trabajo también es diferente, podemos ayudarlo con las principales preguntas y respuestas de la entrevista de SSAS, que lo ayudarán a dar el salto y lograr el éxito en su entrevista de SSAS. Teniendo esto en cuenta, hemos diseñado las preguntas y respuestas de la entrevista SSAS más comunes para ayudarlo a tener éxito en su entrevista.
A continuación se muestra la lista de preguntas de la entrevista SSAS 2019 que se hacen principalmente:
1. ¿Qué es SQL Server Analysis Services (SSAS)?
Responder:
SQL Server Analysis Services (SSAS) es un componente de procesamiento analítico en línea (OLAP) en SQL Server. El procesamiento analítico en línea (OLAP) tiene un concepto llamado cubos que se lanzó en Microsoft System Center 2012 Service Manager Version. Un cubo OLAP es una estructura de datos que se utiliza para analizar los datos rápidamente y que supera los inconvenientes del modelo de base de datos relacional. Estos cubos pueden proporcionar un mecanismo de búsqueda eficiente para grandes volúmenes de datos y también pueden resumir grandes cantidades de datos y recuperar cualquier punto de datos.
Los cubos OLAP generalmente se almacenan en SQL Server Analysis Services (SSAS) y también el procesamiento de transacciones en línea (OLTP) permite a las empresas almacenar todas las transacciones y registros en bases de datos OLTP, que también es la característica de SQL Server Analysis Services (SSAS). Los registros en estas bases de datos se almacenan normalmente uno a la vez que mantiene una gran cantidad de registros en ellos. Un cubo de procesamiento analítico en línea (OLAP) también se denomina hipercubo o cubo multidimensional.
2. ¿Cuáles son las características de SQL Server Analysis Services (SSAS)?
Responder:
SQL Server Analysis Services (SSAS) proporciona diferentes formas y varios enfoques para crear un modelo de inteligencia empresarial. Los diferentes modelos son multidimensionales, tabulares o fundamentales. El modelo diferente permite a los usuarios cumplir con los diferentes requisitos para una variedad de requisitos comerciales en el entorno competitivo. Multidimensional es el modelo más reciente y maduro que se construyó sobre estándares abiertos y es compatible con varios proveedores de software de inteligencia empresarial.
Todos los modelos desarrollados o construidos en la instancia del servidor de SQL Server Analysis Services que da acceso a diferentes proveedores de datos y proveedores externos que acceden a través de diferentes controladores de datos y visualiza los datos en sus interfaces o analiza los datos para sus requisitos o propósitos según sea necesario a las aplicaciones requeridas. Los diferentes modelos compatibles son modelos tabulares, multidimensionales y fundamentales en Excel. El modelo tabular es para construcciones de modelos relacionales que tienen modelos, tablas y columnas, mientras que multidimensional es para construcciones de modelado OLAP / OLTP que tienen dimensiones y medidas de cubos, mientras que un modelo fundamental es para modelado visual que se integró en Excel.
3. ¿Qué es una vista de fuente de datos?
Responder:
Una vista de origen de datos tiene un modelo lógico del esquema utilizado en el modelo multidimensional de SQL Server Analysis Services (SSAS). El modelo multidimensional consta de cubos, dimensiones y estructuras de datos de minería. Una vista de origen de datos es una definición de metadatos que se almacenará en formato XML. Una vista de fuente de datos contiene información de metadatos que representa los objetos requeridos de múltiples fuentes de datos existentes. En el proceso de generación de esquemas, se creará un almacén de datos relacionales utilizando la información de metadatos.
Una vista de fuente de datos se puede construir en múltiples fuentes de datos que forman el modelo multidimensional y la estructura de minería de datos que integran datos de múltiples fuentes. Una vista de origen de datos puede contener diferentes relaciones como claves primarias, columnas, identificadores de objeto, etc. Una vista de origen de datos es un componente clave y necesario en un modelo multidimensional de SQL Server Analysis Services (SSAS). La vista del origen de datos se crea principalmente durante las fases iniciales del diseño del modelo de datos.
4. ¿Qué es una tabla de dimensiones?
Responder:
Una tabla de dimensiones es un componente fundamental de un cubo en un modelo multidimensional de SQL Server Analysis Services (SSAS). Una tabla de dimensiones almacena datos con una relación particular, como clientes, tiendas, empleados, proveedores, usuarios comerciales, etc., estableciendo un modelo relacional entre los diferentes campos u objetos de la entidad. Las dimensiones en SQL Server Analysis Services (SSAS) contienen atributos de campo que establecen una relación similar a la de las columnas en un modelo relacional. Una tabla de dimensiones es una colección de objetos relacionados llamados atributos de campo que se utilizarán para proporcionar información utilizando múltiples cubos. Una instancia de dimensión en un cubo se llama dimensión de cubo.
Una dimensión de datos se puede usar varias veces en un cubo y forma relaciones con uno o más grupos. Se puede formar una dimensión basada en diferentes diseños de esquemas o modelos relacionales. Se debe procesar una dimensión antes de usar o acceder a sus campos o atributos. Se debe procesar una dimensión después de realizar cada cambio o actualización de su modelo o construcción. Los modelos de almacenamiento para la tabla de dimensiones pueden ser Procesamiento analítico en línea relacional o multidimensional (OLAP). La tabla de dimensiones también describe los diferentes atributos y sus jerarquías.
5. ¿Cuáles son los diferentes tipos de fuentes de datos compatibles con SSAS?
Responder:
Las fuentes de datos admitidas para SQL Server Analysis Services (SSAS) en el modelo multidimensional son bases de datos de acceso, bases de datos relacionales de SQL Server, bases de datos relacionales de Oracle, bases de datos relacionales de Teradata, bases de datos relacionales de Informix, bases de datos relacionales de IBM DB2, Sybase Adaptive Server Enterprise (ASE) bases de datos relacionales y algunas otras bases de datos relacionales donde las fuentes de datos compatibles con el modelo tabular son bases de datos de acceso, bases de datos relacionales de SQL Server, SQL Server Parallel Data Warehouse (PDW), bases de datos relacionales de Oracle, bases de datos relacionales de Teradata, bases de datos relacionales de Informix, bases de datos relacionales de IBM DB2, Bases de datos relacionales de Sybase, archivos de texto, archivos de Microsoft Excel, libro de PowerPivot, cubo de Analysis Services, diferentes fuentes de datos y archivos de Office Database Connection.
Después de instalar SQL Server Data Tools (SSDT), la configuración requiere controladores adicionales para admitir los diferentes proveedores de fuentes de datos. Algunos proveedores necesitan controladores adicionales para admitir la fuente de datos y otros no requieren según el tipo. Las fuentes de datos de tipo ODBC no son compatibles con los modelos multidimensionales de SQL Server Analysis Services (SSAS). Las fuentes de datos compatibles con los modelos tabulares y multidimensionales son diferentes en función de sus modelos arquitectónicos y la mayoría de ellos son casi similares. También hay pocas fuentes de datos no compatibles, como las bases de datos de Access que ya se publicaron en Share Point y no se pueden importar.
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