Why you should use Teradata MDM Online Test?

The Teradata MDM -Test makes use of scenario-based questions to test for on-the-job skills as opposed to theoretical knowledge, ensuring that candidates who do well on this screening test have the relavant skills. The questions are designed to covered following on-the-job aspects: ETL -Konzepte und -techniken Teradata MDM Architektur und Funktionalität Datenmanagement Best Practices und Methoden Datenregierungsgrundsätze und Umsetzung Stammdatenmanagementtechniken und Arbeitsabläufe Datenintegrationsstrategien und Tools Datenqualitätsbewertung und Verbesserungstechniken Datenmodellierungsprinzipien und -techniken Data Warehousing -Konzepte und Design Datensicherheit und Datenschutzpraktiken in MDM

Teradata MDM Online Test

Q: What topics are covered in the Teradata MDM Online Test?

Teradata Mdm Datenmanagement Datenamt Stammdatenverwaltung Datenintegration Datenqualität Datenmodellierung Data Warehousing

About the test:

Der Teradata MDM -Online -Test bewertet das Wissen und die Fähigkeiten eines Kandidaten im Teradata Master Data Management (MDM). Das Verständnis von Datenverwaltung, Datenverwaltung, Datenintegration, Datenqualität, Datenmodellierung, Data Warehousing, Datenanalyse und Datensicherheit.

Covered skills:

Teradata Mdm
Datenamt
Datenintegration
Datenmodellierung

Datenmanagement
Stammdatenverwaltung
Datenqualität
Data Warehousing

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9 reasons why

Adaface Teradata MDM Test is the most accurate way to shortlist Teradata MDM -Entwicklers

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Teradata MDM Online Test helps recruiters and hiring managers identify qualified candidates from a pool of resumes, and helps in taking objective hiring decisions. It reduces the administrative overhead of interviewing too many candidates and saves time by filtering out unqualified candidates at the first step of the hiring process.

The test screens for the following skills that hiring managers look for in candidates:

Fähigkeit, Teradata -MDM -Prinzipien und Best Practices zu verstehen und umzusetzen
Fähigkeit zur Entwurf und Implementierung von Richtlinien und Verfahren zur Datenverwaltung und implementieren
Fähigkeit, Daten aus verschiedenen Quellen in ein Teradata -MDM -System zu integrieren
Fähigkeit, Datenqualität und Genauigkeit in einer Teradata -MDM -Umgebung sicherzustellen
Fähigkeit, Daten in einer Teradata -MDM -Lösung zu modellieren und zu strukturieren
Fähigkeit, Data Warehousing -Lösungen mit teradata mdm zu entwickeln und zu warten
Fähigkeit zur Fehlerbehebung und Lösung von Problemen im Zusammenhang mit der Implementierung von Teradata MDM
Fähigkeit, mit den Stakeholdern zusammenzuarbeiten, um Stammdatenanforderungen zu definieren und zu priorisieren
Fähigkeit, Stammdaten in einem Teradata -MDM -System zu verwalten und zu verwalten
Fähigkeit, Datenanalyse durchzuführen und Datenmuster und -trends in einer Teradata -MDM -Umgebung zu identifizieren

Reason #2

No trick questions

Traditional assessment tools use trick questions and puzzles for the screening, which creates a lot of frustration among candidates about having to go through irrelevant screening assessments.

View sample questions

The main reason we started Adaface is that traditional pre-employment assessment platforms are not a fair way for companies to evaluate candidates. At Adaface, our mission is to help companies find great candidates by assessing on-the-job skills required for a role.

Why we started Adaface

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Reason #3

Non-googleable questions

We have a very high focus on the quality of questions that test for on-the-job skills. Every question is non-googleable and we have a very high bar for the level of subject matter experts we onboard to create these questions. We have crawlers to check if any of the questions are leaked online. If/ when a question gets leaked, we get an alert. We change the question for you & let you know.

How we design questions

Dies sind nur ein kleines Beispiel aus unserer Bibliothek mit mehr als 10.000 Fragen. Die tatsächlichen Fragen dazu Teradata MDM -Test wird nichtgänger sein.

🧐 Question
Medium Data Merging Data Merging Conditional Logic	Try practice test
A data engineer is tasked with merging and transforming data from two sources for a business analytics report. Source 1 is a SQL database 'Employee' with fields EmployeeID (int), Name (varchar), DepartmentID (int), and JoinDate (date). Source 2 is a CSV file 'Department' with fields DepartmentID (int), DepartmentName (varchar), and Budget (float). The objective is to create a summary table that lists EmployeeID, Name, DepartmentName, and YearsInCompany. The YearsInCompany should be calculated based on the JoinDate and the current date, rounded down to the nearest whole number. Consider the following initial SQL query: Which of the following modifications ensures accurate data transformation as per the requirements? A: Change FLOOR to CEILING in the calculation of YearsInCompany. B: Add WHERE e.JoinDate IS NOT NULL before the JOIN clause. C: Replace JOIN with LEFT JOIN and use COALESCE(d.DepartmentName, 'Unknown'). D: Change the YearsInCompany calculation to YEAR(CURRENT_DATE) - YEAR(e.JoinDate). E: Use DATEDIFF(YEAR, e.JoinDate, CURRENT_DATE) for YearsInCompany calculation.
Medium Data Updates Staging Data Warehouse	Try practice test
Jaylo is hired as Data warehouse engineer at Affflex Inc. Jaylo is tasked with designing an ETL process for loading data from SQL server database into a large fact table. Here are the specifications of the system: 1. Orders data from SQL to be stored in fact table in the warehouse each day with prior day’s order data 2. Loading new data must take as less time as possible 3. Remove data that is more then 2 years old 4. Ensure the data loads correctly 5. Minimize record locking and impact on transaction log Which of the following should be part of Jaylo’s ETL design? A: Partition the destination fact table by date B: Partition the destination fact table by customer C: Insert new data directly into fact table D: Delete old data directly from fact table E: Use partition switching and staging table to load new data F: Use partition switching and staging table to remove old data
Medium SQL in ETL Process SQL Code Interpretation Data Transformation SQL Functions	Try practice test
In an ETL process designed for a retail company, a complex SQL transformation is applied to the 'Sales' table. The 'Sales' table has fields SaleID, ProductID, Quantity, SaleDate, and Price. The goal is to generate a report that shows the total sales amount and average sale amount per product, aggregated monthly. The following SQL code snippet is used in the transformation step: What specific function does this SQL code perform in the context of the ETL process, and how does it contribute to the reporting goal? A: The code calculates the total and average sales amount for each product annually. B: It aggregates sales data by month and product, computing total and average sales amounts. C: This query generates a daily breakdown of sales, both total and average, for each product. D: The code is designed to identify the best-selling products on a monthly basis by sales amount. E: It calculates the overall sales and average price per product, without considering the time dimension.
Medium Trade Index Index	Try practice test
Silverman Sachs is a trading firm and deals with daily trade data for various stocks. They have the following fact table in their data warehouse: Table: Trades Indexes: None Columns: TradeID, TradeDate, Open, Close, High, Low, Volume Here are three common queries that are run on the data: Dhavid Polomon is hired as an ETL Developer and is tasked with implementing an indexing strategy for the Trades fact table. Here are the specifications of the indexing strategy: - All three common queries must use a columnstore index - Minimize number of indexes - Minimize size of indexes Which of the following strategies should Dhavid pick: A: Create three columnstore indexes: 1. Containing TradeDate and Close 2. Containing TradeDate, High and Low 3. Container TradeDate and Volume B: Create two columnstore indexes: 1. Containing TradeID, TradeDate, Volume and Close 2. Containing TradeID, TradeDate, High and Low C: Create one columnstore index that contains TradeDate, Close, High, Low and Volume D: Create one columnstore index that contains TradeID, Close, High, Low, Volume and Trade Date

	🧐 Question	🔧 Skill
	Medium Data Merging Data Merging Conditional Logic	2 mins ETL	Try practice test
A data engineer is tasked with merging and transforming data from two sources for a business analytics report. Source 1 is a SQL database 'Employee' with fields EmployeeID (int), Name (varchar), DepartmentID (int), and JoinDate (date). Source 2 is a CSV file 'Department' with fields DepartmentID (int), DepartmentName (varchar), and Budget (float). The objective is to create a summary table that lists EmployeeID, Name, DepartmentName, and YearsInCompany. The YearsInCompany should be calculated based on the JoinDate and the current date, rounded down to the nearest whole number. Consider the following initial SQL query: Which of the following modifications ensures accurate data transformation as per the requirements? A: Change FLOOR to CEILING in the calculation of YearsInCompany. B: Add WHERE e.JoinDate IS NOT NULL before the JOIN clause. C: Replace JOIN with LEFT JOIN and use COALESCE(d.DepartmentName, 'Unknown'). D: Change the YearsInCompany calculation to YEAR(CURRENT_DATE) - YEAR(e.JoinDate). E: Use DATEDIFF(YEAR, e.JoinDate, CURRENT_DATE) for YearsInCompany calculation.
	Medium Data Updates Staging Data Warehouse	2 mins ETL	Try practice test
Jaylo is hired as Data warehouse engineer at Affflex Inc. Jaylo is tasked with designing an ETL process for loading data from SQL server database into a large fact table. Here are the specifications of the system: 1. Orders data from SQL to be stored in fact table in the warehouse each day with prior day’s order data 2. Loading new data must take as less time as possible 3. Remove data that is more then 2 years old 4. Ensure the data loads correctly 5. Minimize record locking and impact on transaction log Which of the following should be part of Jaylo’s ETL design? A: Partition the destination fact table by date B: Partition the destination fact table by customer C: Insert new data directly into fact table D: Delete old data directly from fact table E: Use partition switching and staging table to load new data F: Use partition switching and staging table to remove old data
	Medium SQL in ETL Process SQL Code Interpretation Data Transformation SQL Functions	3 mins ETL	Try practice test
In an ETL process designed for a retail company, a complex SQL transformation is applied to the 'Sales' table. The 'Sales' table has fields SaleID, ProductID, Quantity, SaleDate, and Price. The goal is to generate a report that shows the total sales amount and average sale amount per product, aggregated monthly. The following SQL code snippet is used in the transformation step: What specific function does this SQL code perform in the context of the ETL process, and how does it contribute to the reporting goal? A: The code calculates the total and average sales amount for each product annually. B: It aggregates sales data by month and product, computing total and average sales amounts. C: This query generates a daily breakdown of sales, both total and average, for each product. D: The code is designed to identify the best-selling products on a monthly basis by sales amount. E: It calculates the overall sales and average price per product, without considering the time dimension.
	Medium Trade Index Index	3 mins ETL	Try practice test
Silverman Sachs is a trading firm and deals with daily trade data for various stocks. They have the following fact table in their data warehouse: Table: Trades Indexes: None Columns: TradeID, TradeDate, Open, Close, High, Low, Volume Here are three common queries that are run on the data: Dhavid Polomon is hired as an ETL Developer and is tasked with implementing an indexing strategy for the Trades fact table. Here are the specifications of the indexing strategy: - All three common queries must use a columnstore index - Minimize number of indexes - Minimize size of indexes Which of the following strategies should Dhavid pick: A: Create three columnstore indexes: 1. Containing TradeDate and Close 2. Containing TradeDate, High and Low 3. Container TradeDate and Volume B: Create two columnstore indexes: 1. Containing TradeID, TradeDate, Volume and Close 2. Containing TradeID, TradeDate, High and Low C: Create one columnstore index that contains TradeDate, Close, High, Low and Volume D: Create one columnstore index that contains TradeID, Close, High, Low, Volume and Trade Date

	🧐 Question	🔧 Skill	💪 Difficulty	⌛ Time
	Data Merging Data Merging Conditional Logic	ETL	Medium	2 mins	Try practice test
A data engineer is tasked with merging and transforming data from two sources for a business analytics report. Source 1 is a SQL database 'Employee' with fields EmployeeID (int), Name (varchar), DepartmentID (int), and JoinDate (date). Source 2 is a CSV file 'Department' with fields DepartmentID (int), DepartmentName (varchar), and Budget (float). The objective is to create a summary table that lists EmployeeID, Name, DepartmentName, and YearsInCompany. The YearsInCompany should be calculated based on the JoinDate and the current date, rounded down to the nearest whole number. Consider the following initial SQL query: Which of the following modifications ensures accurate data transformation as per the requirements? A: Change FLOOR to CEILING in the calculation of YearsInCompany. B: Add WHERE e.JoinDate IS NOT NULL before the JOIN clause. C: Replace JOIN with LEFT JOIN and use COALESCE(d.DepartmentName, 'Unknown'). D: Change the YearsInCompany calculation to YEAR(CURRENT_DATE) - YEAR(e.JoinDate). E: Use DATEDIFF(YEAR, e.JoinDate, CURRENT_DATE) for YearsInCompany calculation.
	Data Updates Staging Data Warehouse	ETL	Medium	2 mins	Try practice test
Jaylo is hired as Data warehouse engineer at Affflex Inc. Jaylo is tasked with designing an ETL process for loading data from SQL server database into a large fact table. Here are the specifications of the system: 1. Orders data from SQL to be stored in fact table in the warehouse each day with prior day’s order data 2. Loading new data must take as less time as possible 3. Remove data that is more then 2 years old 4. Ensure the data loads correctly 5. Minimize record locking and impact on transaction log Which of the following should be part of Jaylo’s ETL design? A: Partition the destination fact table by date B: Partition the destination fact table by customer C: Insert new data directly into fact table D: Delete old data directly from fact table E: Use partition switching and staging table to load new data F: Use partition switching and staging table to remove old data
	SQL in ETL Process SQL Code Interpretation Data Transformation SQL Functions	ETL	Medium	3 mins	Try practice test
In an ETL process designed for a retail company, a complex SQL transformation is applied to the 'Sales' table. The 'Sales' table has fields SaleID, ProductID, Quantity, SaleDate, and Price. The goal is to generate a report that shows the total sales amount and average sale amount per product, aggregated monthly. The following SQL code snippet is used in the transformation step: What specific function does this SQL code perform in the context of the ETL process, and how does it contribute to the reporting goal? A: The code calculates the total and average sales amount for each product annually. B: It aggregates sales data by month and product, computing total and average sales amounts. C: This query generates a daily breakdown of sales, both total and average, for each product. D: The code is designed to identify the best-selling products on a monthly basis by sales amount. E: It calculates the overall sales and average price per product, without considering the time dimension.
	Trade Index Index	ETL	Medium	3 mins	Try practice test
Silverman Sachs is a trading firm and deals with daily trade data for various stocks. They have the following fact table in their data warehouse: Table: Trades Indexes: None Columns: TradeID, TradeDate, Open, Close, High, Low, Volume Here are three common queries that are run on the data: Dhavid Polomon is hired as an ETL Developer and is tasked with implementing an indexing strategy for the Trades fact table. Here are the specifications of the indexing strategy: - All three common queries must use a columnstore index - Minimize number of indexes - Minimize size of indexes Which of the following strategies should Dhavid pick: A: Create three columnstore indexes: 1. Containing TradeDate and Close 2. Containing TradeDate, High and Low 3. Container TradeDate and Volume B: Create two columnstore indexes: 1. Containing TradeID, TradeDate, Volume and Close 2. Containing TradeID, TradeDate, High and Low C: Create one columnstore index that contains TradeDate, Close, High, Low and Volume D: Create one columnstore index that contains TradeID, Close, High, Low, Volume and Trade Date

Reason #4

1200+ customers in 75 countries

Mit Adaface konnten wir unseren Erstauswahlprozess um mehr als 75 % optimieren und so wertvolle Zeit sowohl für Personalmanager als auch für unser Talentakquiseteam gewinnen!

Brandon Lee, Leiter der Menschen, Love, Bonito

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Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Teradata MDM -Test in your hiring process is that it is an elimination tool, not a selection tool. In other words: you want to use the test to eliminate the candidates who do poorly on the test, not to select the candidates who come out at the top. While they are super valuable, pre-employment tests do not paint the entire picture of a candidate’s abilities, knowledge, and motivations. Multiple easy questions are more predictive of a candidate's ability than fewer hard questions. Harder questions are often "trick" based questions, which do not provide any meaningful signal about the candidate's skillset.

Science behind Adaface tests

Reason #6

1 click candidate invites

Email invites: You can send candidates an email invite to the Teradata MDM -Test from your dashboard by entering their email address.

Public link: You can create a public link for each test that you can share with candidates.

API or integrations: You can invite candidates directly from your ATS by using our pre-built integrations with popular ATS systems or building a custom integration with your in-house ATS.

Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

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Reason #8

High completion rate

Adaface tests are conversational, low-stress, and take just 25-40 mins to complete.

This is why Adaface has the highest test-completion rate (86%), which is more than 2x better than traditional assessments.

Reason #9

Advanced Proctoring

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About the Teradata MDM Assessment Test

Why you should use Pre-employment Teradata MDM Online Test?

The Teradata MDM -Test makes use of scenario-based questions to test for on-the-job skills as opposed to theoretical knowledge, ensuring that candidates who do well on this screening test have the relavant skills. The questions are designed to covered following on-the-job aspects:

ETL -Konzepte und -techniken
Teradata MDM Architektur und Funktionalität
Datenmanagement Best Practices und Methoden
Datenregierungsgrundsätze und Umsetzung
Stammdatenmanagementtechniken und Arbeitsabläufe
Datenintegrationsstrategien und Tools
Datenqualitätsbewertung und Verbesserungstechniken
Datenmodellierungsprinzipien und -techniken
Data Warehousing -Konzepte und Design
Datensicherheit und Datenschutzpraktiken in MDM

Once the test is sent to a candidate, the candidate receives a link in email to take the test. For each candidate, you will receive a detailed report with skills breakdown and benchmarks to shortlist the top candidates from your pool.

What topics are covered in the Teradata MDM Online Test?

teradata mdm
teradata MDM (Master Data Management) bezieht sich auf die Prozesse, Governance und Tools und Anwendungen. Diese Fähigkeit wird im Test gemessen, um das Verständnis eines Kandidaten für die Implementierung und Verwaltung von Teradata -MDM -Lösungen zu bewerten, die eine konsolidierte, zuverlässige und einzelne Ansicht von Stammdaten bieten. > Datenverwaltung umfasst die Prozesse, Richtlinien und Tools, die zum Verarbeiten, Speichern und Schutz von Daten im gesamten Lebenszyklus verwendet werden. Diese Fähigkeit wird im Test gemessen, um die Fähigkeit eines Kandidaten zu bewerten, Datenvermögen effektiv zu verwalten und zu regieren, um Datenqualität, Sicherheit und Einhaltung der Branchenstandards und regulatorischen Anforderungen zu gewährleisten. > Data Governance bezieht sich auf das Gesamtmanagement und die Kontrolle des Datenvermögens einer Organisation, einschließlich Datenrichtlinien, Standards und Prozesse. Diese Fähigkeit wird im Test gemessen </h4> <p> Stammdatenmanagement (MDM) ist ein umfassender Ansatz, um die kritischsten Dateneinrichtungen eines Unternehmens wie Kunden, Produkte und Lieferanten zu identifizieren, zu definieren und zu verwalten, um Konsistenz und Genauigkeit über mehrere Systeme und Anwendungen hinweg sicherzustellen . Diese Fähigkeit wird im Test gemessen, um das Verständnis eines Kandidaten für MDM -Konzepte, -Methoden und -Technologien sowie deren Fähigkeit zur Entwurf und Implementierung effektiver MDM -Lösungen zu bewerten. Beinhaltet die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten in eine einheitliche Sicht auf die Analyse, Berichterstattung und Entscheidungsfindung. Diese Fähigkeit wird im Test gemessen, um das Wissen eines Kandidaten über Datenintegrationstechniken, Tools und Technologien sowie deren Fähigkeit, Datenintegrationslösungen zu entwerfen und zu implementieren, die einen nahtlosen Datenfluss und die Interoperabilität zwischen verschiedenen Systemen ermöglichen.
Datenqualität
Die Datenqualität bezieht sich auf die Genauigkeit, Konsistenz, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit von Daten. Diese Fähigkeit wird im Test gemessen, um das Verständnis des Kandidaten für die Datenqualitätsbewertung, die Datenprofilierung und die Datenreinigungstechniken sowie deren Fähigkeit, Datenqualitätsrahmen und -prozesse zu implementieren . Diese Fähigkeit wird im Test gemessen, um die Fähigkeit eines Kandidaten zu bewerten, Datenmodelle zu entwerfen und zu entwickeln, die den Geschäftsanforderungen entsprechen, die Datenintegrität sicherstellen und eine effiziente Datenspeicherung, Abruf und Manipulation erleichtern. H4> <p> Data Warehousing beinhaltet die Sammlung, Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen für Analyse- und Berichtszwecke. Diese Fähigkeit wird im Test gemessen, um das Verständnis des Kandidaten für Data Warehousing -Konzepte, Architektur und Designprinzipien sowie deren Fähigkeit zur Entwicklung und Implementierung von Data Warehousing -Lösungen zu bewerten, die eine effiziente Speicherung, Abruf und Analyse für verbesserte Entscheidungsfindung ermöglichen.
Full list of covered topics
The actual topics of the questions in the final test will depend on your job description and requirements. However, here's a list of topics you can expect the questions for Teradata MDM -Test to be based on.
Teradata MDM Architektur
Datenregierungsgrundsätze
Datenregierungsrichtlinien und -verfahren
Datenintegrationstechniken
Datenqualitätsmanagement
Datenmodellierungstechniken
Dimensionsmodellierung
Normalisierung
Sternschema
Schneeflockenschema
Data Warehousing -Konzepte
ETL -Prozesse (Extrakt, Transformation, Last)
Datenprofilerstellung
Datenzuordnung
Datenbereinigung
Datenanreicherung
Datenverantwortung
Datenlinie
Datenvalidierung
Datenmigration
Datenanpassung
Datendingung
Datenstandardisierung
Datensynchronisation
Data Governance -Tools
Datenschutz und Sicherheit
Zusammenarbeit und Teilen von Daten
Datenanalyse
Datenvisualisierung
Stammdatenmanagementstrategien
Stammdatendomänen
Stammdaten -Governance
Stammdatenmodellierung
Stammdatenintegration
Stammdatenqualität
Stammdaten -Governance -Tools stammen
Teradata MDM -Verwaltung
Teradata MDM -Konfiguration
Teradata MDM -Bereitstellung
Teradata MDM -Fehlerbehebung
Teradata MDM -Sicherheit
Teradata MDM -Leistungsstimmung
Teradata MDM Skalierbarkeit
Teradata MDM -Datenmigration
Teradata MDM -Datensynchronisation
Teradata MDM -Datenmodellierung
Teradata MDM -Datenvalidierung
Teradata MDM -Datenlinie
Teradata MDM Data Governance
Teradata MDM -Datenintegration
Teradata MDM -Datenqualität

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What roles can I use the Teradata MDM Online Test for?

Teradata MDM -Entwickler
Sr. Teradata MDM -Entwickler
SR MDM -Entwickler
MDM -Anwendungen

How is the Teradata MDM Online Test customized for senior candidates?

For intermediate/ experienced candidates, we customize the assessment questions to include advanced topics and increase the difficulty level of the questions. This might include adding questions on topics like

Eingehende Kenntnisse der MDM-Funktionen und Merkmale von Teradata
Fähigkeit, komplexe Datentransformationsszenarien zu entwerfen und zu implementieren
Erfahrung mit Data Governance Frameworks und Richtlinien
Kompetenz bei der Verwendung von ETL -Tools für die Datenintegration
Starkes Verständnis der Datenqualitätsprofilerstellung und Reinigungstechniken
Expertise in der dimensionalen Modellierung und Schemadesign
Kenntnis der ETL -Planungs- und Überwachungsprozesse
Erfahrung beim Aufbau skalierbarer und effizienter Data Warehouses
Verständnis der Datenschutzbestimmungen und der Einhaltung
Behinderung bei der Fehlerbehebung mit MDM -verwandten Problemen

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Ansicht der Probe Scorecard

Die Personalmanager hatten das Gefühl, dass sie durch die technischen Fragen, die sie während der Panel-Interviews stellten, erkennen konnten, welche Kandidaten bessere Ergebnisse erzielten, und sie von denen unterscheiden konnten, die nicht so gut abschnitten. Sie sind Sehr zufrieden mit der Qualität der Kandidaten, die beim Adaface-Screening in die engere Auswahl kommen.

85%

Verringerung der Screening -Zeit

Volle Fallstudie anzeigen

Teradata MDM Hiring Test FAQs

Kann ich mehrere Fähigkeiten zu einer benutzerdefinierten Bewertung kombinieren?

Ja absolut. Basierend auf Ihrer Stellenbeschreibung werden benutzerdefinierte Bewertungen eingerichtet und enthalten Fragen zu allen von Ihnen angegebenen Must-Have-Fähigkeiten.

Haben Sie Anti-Cheating- oder Proctoring-Funktionen?

Wir haben die folgenden Anti-Cheating-Funktionen:

Nicht-Googling-Fragen
IP -Verbreitung
Web -Verbreitung
Webcam -Proctoring
Plagiaterkennung
sicherer Browser

Lesen Sie mehr über die Proctoring -Funktionen.

Wie interpretiere ich die Testergebnisse?

Die wichtigste Sache, die Sie beachten sollten, ist, dass eine Bewertung ein Eliminierungswerkzeug ist, kein Auswahlwerkzeug. Eine Bewertung der Qualifikationsbewertung wird optimiert, um Ihnen zu helfen, Kandidaten zu beseitigen, die technisch nicht für die Rolle qualifiziert sind. Sie ist nicht optimiert, um Ihnen dabei zu helfen, den besten Kandidaten für die Rolle zu finden. Die ideale Möglichkeit, eine Bewertung zu verwenden, besteht also darin, einen Schwellenwert zu entscheiden (in der Regel 55%, wir helfen Ihnen bei der Benchmark) und alle Kandidaten einladen, die für die nächsten Interviewrunden über dem Schwellenwert punkten.

Für welche Erfahrung kann ich diesen Test verwenden?

Jede Adaface -Bewertung ist an Ihre Stellenbeschreibung/ ideale Kandidatenpersönlichkeit angepasst (unsere Experten für Fache werden die richtigen Fragen für Ihre Bewertung aus unserer Bibliothek mit über 10000 Fragen auswählen). Diese Einschätzung kann für jede Erfahrungsstufe angepasst werden.

Bekommt jeder Kandidat die gleichen Fragen?

Ja, es macht es Ihnen viel einfacher, Kandidaten zu vergleichen. Optionen für MCQ -Fragen und die Reihenfolge der Fragen werden randomisiert. Wir haben Anti-Cheating/Proctoring Funktionen. In unserem Unternehmensplan haben wir auch die Möglichkeit, mehrere Versionen derselben Bewertung mit Fragen mit ähnlichen Schwierigkeitsgraden zu erstellen.