数据仓库面试题集锦（附答案和数仓知识体系(1)

5、数据中台、数据仓库、大数据平台、数据湖的关键区别是什么？

6、大数据有哪些相关的系统？

7、如何建设数据中台？

8、数据仓库最重要的是什么？

9、概念模型、逻辑模型、物理模型分别介绍一下？

10、SCD常用的处理方式有哪些？

11、怎么理解元数据？

12、数仓如何确定主题域？

13、如何控制数据质量？

14、模型设计的思路？业务驱动？数据驱动？

15、为什么需要数据仓库建模？

16、数据仓库建模方法有哪些？

17、数仓架构为什么要分层？

光阴似箭，岁月如刀。小编已经从刚毕业时堤上看风的白衣少年，变成了一个有五年开发经验的半老程序员。五年——是一个非常重要的时间节点，意味你见过很多套技术构架，学过很多技术组件，写过很多行代码，有了自己的技术理解、知识体系和编码风格。这个时候我们对待技术的态度已经从扩宽广度，慢慢转变成沉淀深度为主了。

也是刚刚面试了北京各大厂，顺利拿到4个offer，趁热打铁，呕（dao）心（chu）沥（fu）血（zhi）总结了一些数据仓库的面试基础知识，希望能帮到大家，有需要内推的小伙伴加文末微信。

数据仓库面试基础知识

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1、什么是数据仓库？

权威定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。

1）数据仓库是用于支持决策、面向分析型数据处理；

2）对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改