25 Fragen und Antworten zu Interviews mit ETL-Entwickleren- für Recruiteren

In der datengesteuerten Geschäftswelt von heute gibt es nur wenige Aufgaben, die wichtiger sind als die von ETL-Entwickleren. Diese Softwarespezialisten sind für die Entwicklung komplexer Datenspeichersysteme verantwortlich, die für Business Intelligence entscheidend sind. Kurz gesagt: Sie verwandeln Big Data in Big Wins.

ETL steht für „Extract“, „Transform“ und „Load“ und bezeichnet das allgemeine Verfahren zur Übertragung von Daten aus verschiedenen Quellen in ein einziges Data Warehouse. Die Daten werden dann von Analysten genutzt, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Wenn du ETL-Entwickleren brauchst, ist es natürlich wichtig, die Person zu finden, die zu deinem Unternehmen passt. Es ist kein Geheimnis, dass datenaffine Unternehmen leistungsfähiger sind als ihre Konkurrenten.

Recruiteren sollten sich darüber im Klaren sein, dass ETL-Tools sehr unterschiedlich sein können. Deshalb musst du den Recruiting-Prozess so weit wie möglich auf die spezifischen ETL-Anforderungen deines Unternehmens abstimmen.

Wir empfehlen, vor dem Vorstellungsgespräch eine Kompetenzbewertung durchzuführen, um eine Shortlist der besten Kandidaten zu erstellen und sich nur auf diese zu konzentrieren statt Zeit mit ungeeigneten Bewerberen zu verbringen.

Stell diese Fragen im Interview für ETL-Entwickleren, damit du die besten Bewerberen einstellen kannst

Im Folgenden findest du 25 der wichtigsten ETL-Interview-Fragen, die dir helfen, die beste Wahl zu treffen. Wir haben die Fragen für unterschiedliche Erfahrungsstufen in drei Stufen unterteilt – Einsteiger, Fortgeschrittene und Profis.

Hier findest du auch Beispielantworten, damit du die Fähigkeiten von Bewerberen sicher bewerten kannst, auch wenn du selbst keine ETL-Entwicklungskenntnisse hast.

8 Interviewfragen für ETL-Entwickleren auf Einsteigerniveau

Wenn du ETL-Entwickleren auf Einsteigerniveau mit bis zu 2 Jahren Erfahrung einstellst, solltest du diese Einsteiger-Fragen im Interview verwenden.

1. Was sind die wichtigsten Schritte des ETL-Prozesses?

Musterantwort:

Während die Abkürzung einen übersichtlichen, dreistufigen Prozess impliziert, umfasst ETL in Wirklichkeit mehr Schritte. ETL bezieht sich auf die Extraktion von Daten aus verschiedenen Quellen, ihre Umwandlung und das Laden in ein Data Warehouse sowie die abschließende Analyse der Warehouse-Daten.

Kurz gesagt, umfasst ETL den Transport von Daten in allen vier Bereichen: Extraktion, Transformation, Laden und Analyse.

2. Warum ist Data Warehousing wichtig?

Musterantwort:

Data Warehousing ist eine Kernkomponente von Business Intelligence. Durch die Zusammenführung verschiedener Datenquellen in einer einzigen, vereinheitlichten Bibliothek können Analysten effizienter arbeiten, tiefere Einblicke gewinnen und Muster in verschiedenen Datensätzen erkennen.

Letztendlich hilft es den Unternehmen, wettbewerbsfähiger zu sein, indem es ihren Entscheidungsprozess verbessert.

3. Was sind die wichtigsten Unterschiede zwischen ETL und ELT?

Musterantwort:

ETL wandelt Daten um, bevor sie in das Zielsystem geladen werden, während ELT die Daten innerhalb des Data Warehouse umwandelt. ELT wird im Allgemeinen als die bessere Lösung für große Datenmengen angesehen, da es eine flexiblere und agilere Art der Datenverarbeitung bietet.

4. Was versteht man unter Partitionierung in ETL?

Musterantwort:

Unter Partitionierung versteht man die Aufteilung großer Datenmengen in kleinere, besser zu verwaltende Bereiche auf der Grundlage gemeinsamer Merkmale. Sie soll die Navigation im Data Warehouse erleichtern und die Leistung der Abfrageverarbeitung verbessern.

5. Welche Arten von Anwendungen und Tools werden bei ETL eingesetzt?

Musterantwort:

Es gibt eine Reihe verschiedener ETL-Software-Tools auf dem Markt, die aber alle den gleichen Zweck der Datenintegration erfüllen. Einige der beliebtesten ETL-Tools sind:

• Informatica PowerCenter

• IBM InfoSphere DataStage

• Oracle Data Integrator

• Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)

• Xplenty

6. Was sind die verschiedenen Arten von Fakten in ETL?

Musterantwort:

Fakten sind quantitative Informationen über ein Unternehmen, wie z. B. Verkaufszahlen oder Kontostände. Sie werden in einer Faktentabelle gespeichert. Es gibt drei verschiedene Arten von Fakten:

1. Nicht additive Fakten können nicht über eine Dimension in der Faktentabelle summiert werden, z. B. ein Prozentsatz

2. Semi-additive Fakten können für einige, aber nicht alle Dimensionen in der Faktentabelle summiert werden, z. B. eine Mitarbeiterzahl

3. Additive Fakten können über alle Dimensionen in der Faktentabelle summiert werden, z. B. Umsatz

7. Was ist die Aufgabe einer Dimensionstabelle und wie unterscheidet sie sich von einer Faktentabelle?

Musterantwort:

Faktentabellen enthalten Messwerte und Metriken über ein Unternehmen. Dimensionstabellen sind mit Faktentabellen durch einen Fremdschlüssel verbunden und zeigen die beschreibenden Merkmale der enthaltenen Fakten. Faktentabellen sind granular, Dimensionstabellen hingegen wortreich und detailliert.

8. Warum sind ETL-Tests wichtig und wie können sie durchgeführt werden?

Musterantwort:

Regelmäßige Tests sind ein wesentlicher Bestandteil des ETL-Prozesses und stellen sicher, dass die Daten reibungslos und genau im Analytics Warehouse ankommen.

ETL-Tests können auf folgende Weise durchgeführt werden:

• Überprüfung der Primärquellen, um sicherzustellen, dass sie ohne Datenverlust extrahiert wurden

• Prüfen, ob die Daten in den passenden Datentyp für das Warehouse umgewandelt wurden

• Prüfen, ob das Warehouse Fälle von ungültigen Daten korrekt meldet

• Dokumentieren aller Fehler, die während des ETL-Prozesses auftreten

8 Interviewfragen für fortgeschrittene ETL-Entwickler

Im Folgenden findest du einige Fragen für fortgeschrittene ETL-Entwickler. Verwende diese Fragen, wenn du eine Stelle auf mittlerer Ebene suchst, bei der die Bewerberen bereits über praktische Erfahrungen mit ETL verfügen.

9. Wie werden die Daten in ETL analysiert?

Musterantwort:

Sobald die Daten erfolgreich in das Data Warehouse übertragen wurden, verwenden Analysten in der Regel Business Intelligence(BI)-Anwendungen von Drittanbietern wie Tableau, um die Rohdaten in Grafiken und Diagramme umzuwandeln, auf deren Grundlage Geschäftsentscheidungen getroffen werden können.

Einige der neuesten ETL-Tools sind mit eigenen Datenanalysemechanismen ausgestattet.

10. Was sind die häufigsten Arten von ETL-Tests?

Musterantwort:

Es gibt verschiedene ETL-Prüfmethoden, von denen jede an verschiedenen Stellen des ETL-Prozesses einen bestimmten Zweck erfüllt. Einige der gängigsten Arten von ETL-Tests sind:

• Produktionsvalidierung: Die Daten im Zielsystem werden zur Validierung mit den Quellen verglichen

• Prüfung der Anzahl der Datensätze zwischen Quelle und Ziel: Die Anzahl der geladenen Datensätze im Data Warehouse wird auf Konsistenz mit der erwarteten Datensatzanzahl überprüft

• Leistungstests: Der Ladevorgang wird getestet, um sicherzustellen, dass er innerhalb des erwarteten Zeitrahmens abläuft

• Testen der Datenumwandlung: Die Daten im Zielsystem werden überprüft, um sicherzustellen, dass sie entsprechend den Geschäftsanforderungen korrekt umgewandelt wurden

11. Was sind Snapshots in ETL?

Musterantwort:

Snapshots sind schreibgeschützte Kopien von Daten aus der Master-Tabelle. Bevor eine Änderung am Data Warehouse vorgenommen wird, wird ein Snapshot erstellt und lokal als Referenz gespeichert. Auf diese Weise bleiben die Datensätze so erhalten, wie sie vor der Änderung waren.

Jeder Snapshot besteht aus drei Komponenten:

1. Zeitpunkt der Aufnahme

2. Schlüssel zur Identifizierung des Snapshots

3. Daten zum Schlüssel

12. Was ist Data Profiling in ETL?

Musterantwort:

Data Profiling ist der Prozess der Überprüfung von Quelldaten, zur Ermittlung ihrer Struktur, Qualität und Zusammenhänge.

Data Profiling ist ein wichtiger Vorläufer der Analysephase, da es sicherstellt, dass die richtigen Quelldaten in das Data Warehouse geladen und entsprechend den Geschäftsanforderungen transformiert werden.

13. Was sind die häufigsten ETL-Fehler?

Musterantwort:

ETL-Tests können eine Vielzahl von Problemen aufdecken. Einige davon sind:

• Verlust von Daten zwischen dem Quell- und dem Zielsystem

• Mangelnde Konsistenz zwischen Datensätzen

• Langwierige Bearbeitung von Abfragen

• Systemabstürze aufgrund der Größe des Data Warehouse

• Kosmetische Fehler in Bezug auf Schriftart, Farbe oder Ausrichtung

14. Was versteht man unter der dreistufigen Architektur von ETL?

Musterantwort:

Die meisten Data Warehouses bestehen aus drei verschiedenen Bereichen:

1. Dem Staging-Bereich, in dem Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert und verarbeitet werden

2. Dem Datenintegrationsbereich, in dem die Daten aus dem Staging-Bereich umgewandelt werden (manchmal auch OLAP-Server genannt)

3. Dem Zugriffsbereich, in dem die umgewandelten Daten von den Nutzern zur Analyse abgerufen werden

15. Warum ist der Staging-Bereich in ETL wichtig?

Musterantwort:

Der Staging-Bereich ist die Landezone für die aus den Quellen extrahierten Daten und befindet sich im ETL-Prozess zwischen der Quelle und dem Ziel.

Hier werden die Daten bereinigt und verändert, bevor sie in das Data Warehouse übertragen werden. Dies ist eine effizientere Alternative zur Umwandlung der Daten im Zielsystem selbst.

16. Was ist der Unterschied zwischen erstmaligem und inkrementellem Laden in ETL?

Musterantwort:

Das erstmalige Laden bezieht sich auf den Prozess, bei dem alle Daten aus den Primärquellen zum ersten Mal in das Zielsystem geladen werden. Sobald dies abgeschlossen ist, sind alle nachfolgenden Ladungen in das System inkrementelle Ladungen, bei denen nur neue oder geänderte Datensätze eingebracht werden.

9 Interviewfragen für fortgeschrittene ETL-Entwickleren

Im Folgenden findest du neun Fragen für fortgeschrittene ETL-Entwickleren. Mit ihnen kannst du die Fähigkeiten und Kenntnisse erfahrener ETL-Entwickleren einschätzen, die über viel Erfahrung verfügen.

17. Welche Herausforderungen gibt es bei ETL-Tests?

Musterantwort:

Es ist wichtig, potenzielle Herausforderungen im ETL-Prozess frühzeitig zu erkennen, um Engpässe im weiteren Verlauf der Pipeline zu vermeiden. Einige der häufigsten Probleme und Herausforderungen bei ETL-Tests sind:

• Verlust, Beschädigung oder Vervielfältigung von Daten während des Transports

• Unterdurchschnittliche Leistung aufgrund großer Mengen historischer Daten

• Unerreichbare Unternehmensanforderungen

• Begrenzte Verfügbarkeit von Quelldaten

• Veraltete ETL-Tools

18. Kannst du den ETL-Testprozess von Anfang bis Ende erklären?

Musterantwort:

ETL-Tests sind ein anspruchsvoller Prozess, der in der folgenden Reihenfolge durchgeführt werden sollte:

1. Definition der Geschäftsanforderungen: Zusammenarbeit mit dem Kunden , um seine Berichtsanforderungen zu ermitteln und den Umfang des Projekts zu definieren

2. Validierung der Datenquellen: Durchführung einer Überprüfung der Datenanzahl und Sicherstellen, dass die Prüfschlüssel vorhanden sind

3. Erstellen der ETL-Logik: Erstellen des Mapping Sheets, des SQL-Skripts und der Transformationscodes

4. Extrahieren der Quelldaten: Ermitteln alle Fehler während der Extraktionsphase

5. Umwandlung der Daten: Sicherstellen, dass die Daten konsistent umgewandelt werden

6. Laden der Daten: Überprüfen der Anzahl der Datensätze und der Richtigkeit der geladenen Daten

7. Überprüfen des Prozesses: Überprüfen der Gültigkeit, des Layouts und der Exportfunktionalität des zusammenfassenden Berichts

8. Archivieren des Testberichts: Teilen der Testergebnisse mit den entsprechenden Stakeholdern

19. Welches sind die besten ETL-Funktionen für unser Unternehmen?

Musterantwort:

Ein gutes ETL-Tool macht den Datenintegrationsprozess effizienter und benutzerfreundlicher. Einige besonders nützliche ETL-Funktionen sind:

• Cloud-Kompatibilität, ermöglicht größere Flexibilität und bessere Handhabung großer Datensätze

• Drittanbietern-Integration zur Verbindung mit ERP-Plattformen und BI-Tools

• Automatische Codegenerierung zur Verringerung des Risikos menschlicher Fehler und Beschleunigung der Entwicklung

• Intuitive Oberfläche zur Verbesserung der Benutzerführung

• Hochentwickelte Debugging-Tools, die die Unterbrechung des Datenflusses reduzieren

20. Welche Rolle spielt ETL im Data-Mining-Prozess?

Musterantwort:

ETL ist eine wichtige frühe Phase des Data-Mining-Prozesses. Nachdem die Datenquellen identifiziert und die Geschäftsanforderungen festgelegt wurden, wird ETL durchgeführt, um alle historischen Daten in ein einziges, einheitliches System zu bringen.

Von hier aus werden die Daten mit BI-Tools analysiert und modelliert. Data Scientists sind dann in der Lage, die Daten auszuwerten und daraus Schlüsse für Geschäftsentscheidungen zu ziehen.

21. Was sind die verschiedenen Arten der Partitionierung in ETL und wann sollten sie eingesetzt werden?

Musterantwort:

Die zwei wichtigsten Arten der Partitionierung in ETL sind:

• Hash-Partitionierung: Die Zeilen werden mithilfe eines Hash-Schlüssels zugewiesen, d. h. die Partitionen hängen von dem festgelegten Hash-Algorithmus ab

• Round-Robin-Partitionierung: Die Zeilen werden nach dem Round-Robin-Prinzip zugewiesen, d. h. jede Partition enthält ungefähr die gleiche Anzahl von Zeilen

22. Was versteht man unter Regressionstests in ETL?

Musterantwort:

Regressionstests werden nach der Entwicklung funktionaler Reparaturen am Data Warehouse durchgeführt. Damit soll überprüft werden, ob die Reparaturen andere Bereiche des ETL-Prozesses beeinträchtigt haben.

Regressionstests sollten immer nach Systemänderungen durchgeführt werden, um festzustellen, ob sie neue Fehler verursacht haben.

23. Was ist der Zweck der Datenbereinigung und -archivierung?

Musterantwort:

Die Datenbereinigung ist der Prozess, bei dem veraltete Daten dauerhaft aus dem Data Warehouse gelöscht werden. Daten können zum Beispiel gelöscht werden, wenn sie zehn Jahre alt sind. Das geschieht, um Platz auf dem Server freizugeben und die Leistung zu verbessern.

Die Datenbereinigung geht in der Regel mit einer Archivierung einher, bei der die Daten für eine langfristige Aufbewahrung auf ein separates Speichermedium verschoben werden, in der Regel für rechtliche Zwecke.

24. Was sind die wichtigsten Unterschiede zwischen verbundenen und unverbundenen Lookups in ETL?

Musterantwort:

Es gibt einige wichtige Unterschiede zwischen verbundenen und unverbundenen Lookups:

• Verbundene Lookups geben mehrere Spalten aus derselben Zeile zurück, während unverbundene Lookups eine Spalte aus jeder Zeile zurückgeben

• Verbundene Lookups erhalten Werte direkt aus der Mapping-Pipeline, während unverbundene Lookups Werte aus einer separaten Transformation erhalten

• Verbundene Lookups verwenden einen dynamischen oder statischen Cache, während unverbundene Lookups nur einen statischen Cache verwenden

25. Wann würden Sie eine Lookup-Transformation in ETL durchführen?

Musterantwort:

Die Lookup-Transformation wird verwendet, um Werte aus einer Datenquelle abzurufen, die auf bestimmten Lookup-Bedingungen basieren. Es gibt einige Szenarien, in denen dies notwendig sein kann, z. B. für folgende Zwecke:

• Aktualisieren einer Dimensionstabelle

• Prüfen, ob bereits Datensätze in einer Tabelle existieren

• Finden eines bestimmten Werts in einer Tabelle

In welcher Phase des Einstellungsprozesses solltest du Interviewfragen für ETL-Entwickleren verwenden?

Interviews sind nur ein Teil eines strengen, mehrstufigen Auswahlprozesses für Kandidaten. Es ist wichtig, bei der Einstellung der nächsten ELT-Entwickleren auch andere Recruiting Tools und -Techniken zu nutzen, damit du dir ein umfassenderes Bild von den Fähigkeiten der einzelnen Kandidaten machen kannst.

Interviews funktionieren am besten am Ende des Auswahlprozesses – wenn du im Vorfeld Kompetenzbewertungen durchführst, kannst du unterqualifizierte Bewerber in einem früheren Stadium aussortieren. Du interviewst nur die besten Kandidaten uns sparts so Zeit.

Hier ein Überblick über ein effektives ETL-Einstellungsverfahren:

1. Stellenausschreibung: Achte darauf, dass du in der Stellenausschreibung die ETL-Tools auflistest, die dein Unternehmen einsetzt, und die mit der Stelle verbundenen Aufgaben angibst

2. Lebensläufe sichten: Sichtung von Lebensläufen, um die Kandidaten in die engere Auswahl zu nehmen, die die richtigen ETL-Fähigkeiten für die Stelle haben könnten

3. Bewertung der Fähigkeiten: Bitten Sie Kandidaten, die in die engere Wahl kommen, eine Online-Beurteilung von bis zu fünf verschiedenen Tests auszufüllen – Sie können ihre ETL-Fähigkeiten, ihre kognitiven Fähigkeiten oder sogar ihre Persönlichkeitsmerkmale oder ihr kulturförderndes Potenzial beurteilen.

4. Screening-Gespräch: Führe ein informelles Gespräch mit den Kandidaten, um herauszufinden, ob eure Erwartungen und Ziele übereinstimmen

5. Stellenspezifische Aufgabe: Präsentiere den Kandidaten eine ETL-Aufgabe, die einer ähnelt, die sie bei der Stelle ausführen würden, z. B. die Erstellung eines automatisierten Datenbereinigungsprozesses

6. Interview: Beziehe dich auf die oben genannten Interviewfragen, aber vergiss nicht, auch die Soft Skills der Kandidaten zu bewerten

7. Referenzprüfung: Überprüfe den Hintergrund und die Referenzen der Kandidaten

8. Endgültige Entscheidung und Stellenangebot: Triff deine endgültige Entscheidung auf der Grundlage von Fähigkeiten, Persönlichkeit und Culture-Add-Potenzial, bevor du ein Stellenangebot machst

Aufgrund des hochspezialisierten Charakters von ETL ist es umso wichtiger, praktische Bewertungen von Programmierkenntnissen und stellenspezifische Aufgaben als Teil des Auswahlverfahrens zu berücksichtigen.

Arbeitsproben gehören zu den effektivsten Prädiktoren für die wahrscheinliche Leistung von Kandidaten und werden von vielen der größten Unternehmen der Welt z. B. Google, verwendet. Strukturierte Interviews, bei denen du allen Gesprächspartneren die gleichen Fragen in der gleichen Reihenfolge stellst, helfen dir, ihre Leistung genau zu bewerten und Voreingenommenheit weitgehend zu vermeiden.

Wenn du zum Zeitpunkt der Interviews bereits eine gute Vorstellung von den ETL-Kenntnissen der Kandidaten hast, kannst du ein paar spezifische ETL-Fragen stellen und dich auf die Soft Skills und die Persönlichkeit der Kandidaten konzentrieren. Bei jeder Personalentscheidung sollte die Einstellung genauso berücksichtigt werden wie die Eignung.

Finde deine nächsten ETL-Entwickleren

Durch die Verwendung von Interviewfragen und stellenspezifischen Beurteilungen kannst du einen kugelsicheren Auswahlprozess erstellen, mit dem du die besten ETL-Entwickleren für dein Unternehmen finden kannst.

Denke daran, den Einstellungsprozess auf die ETL-Bedürfnisse deines Unternehmens und die spezifischen Anforderungen der Stelle abzustimmen. So findest du einen Kandidat/eine Kandidatin mit den richtigen Fähigkeiten und maximierst letztlich deine Chancen auf eine für beide Seiten vorteilhafte langfristige Einstellung.

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