Why you should use SAP BW On HANA Test Online Test?

The SAP BW en la prueba HANA 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: Capacidad para realizar el modelado de datos en SAP BW Competencia en arquitectura y tecnología de SAP HANA Experiencia con procesos ETL en SAP BW Conocimiento de conceptos y técnicas de modelado de datos Comprensión de SAP BW en Hana Integration Capacidad para diseñar e implementar procesos de extracción de datos Experiencia en carga y transformación de datos en SAP BW Competencia en la integración de datos utilizando SAP BW Experiencia en análisis de datos con SAP BW en HANA Comprensión de las capacidades de informes en SAP BW

SAP BW On HANA Test Online Test

About the test:

El SAP BW en la prueba HANA evalúa la competencia de un candidato en SAP BW (almacén de negocios) y HANA para modelado de datos, procesos ETL, informes, extracción de datos, carga, transformación, integración y análisis.

Covered skills:

SAP BW
Modelado de datos
Informes
Carga de datos
Integración de datos

Hana
Procesos ETL
Extracción de datos
Transformación de datos
Análisis de los datos

Try practice test

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9 reasons why

Adaface SAP BW On HANA Test Test is the most accurate way to shortlist Desarrollador de aplicaciones SAP BW/4HANAs

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The SAP BW On HANA Test 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:

Capaz de diseñar e implementar soluciones de SAP BW
Competente en el uso de SAP HANA para el modelado y el análisis de datos
Experto en procesos ETL para extracción de datos, carga y transformación
Capaz de integrar datos de múltiples fuentes en un sistema unificado
Capacidad para analizar e informar sobre información de datos
Fuerte comprensión de la integración y transformación de datos
Excelente conocimiento de las mejores prácticas de SAP BW y HANA
Habilidades efectivas de resolución de problemas en entornos SAP BW y HANA
Capacidad para optimizar los procesos de carga y transformación de datos
Competente en análisis de datos utilizando herramientas SAP BW y HANA

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

Try practice test

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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

Estas son solo una pequeña muestra de nuestra biblioteca de más de 10,000 preguntas. Las preguntas reales sobre esto SAP BW en la prueba HANA no se puede obtener.

🧐 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

Con Adaface, pudimos optimizar nuestro proceso de selección inicial en más de un 75 %, liberando un tiempo precioso tanto para los gerentes de contratación como para nuestro equipo de adquisición de talentos.

Brandon Lee, jefe de personas, Love, Bonito

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Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment SAP BW en la prueba HANA 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 SAP BW en la prueba HANA 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 SAP BW On HANA Test Assessment Test

Why you should use Pre-employment SAP BW On HANA Test Online Test?

The SAP BW en la prueba HANA 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:

Capacidad para realizar el modelado de datos en SAP BW
Competencia en arquitectura y tecnología de SAP HANA
Experiencia con procesos ETL en SAP BW
Conocimiento de conceptos y técnicas de modelado de datos
Comprensión de SAP BW en Hana Integration
Capacidad para diseñar e implementar procesos de extracción de datos
Experiencia en carga y transformación de datos en SAP BW
Competencia en la integración de datos utilizando SAP BW
Experiencia en análisis de datos con SAP BW en HANA
Comprensión de las capacidades de informes en SAP BW

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 SAP BW On HANA Test Online Test?

SAP BW:
SAP BW (Business Warehouse) es un producto de software que permite a las empresas analizar e informar sobre grandes volúmenes de datos. Se utiliza para el modelado de datos, la extracción de datos y la carga de datos, lo que permite a las empresas transformar datos sin procesar en ideas significativas para la toma de decisiones.
hana:
hana (analítico de alto rendimiento El dispositivo) es un sistema de gestión de bases de datos en memoria desarrollado por SAP. Proporciona capacidades de procesamiento de datos y análisis en tiempo real, acelerando la recuperación de datos y reduciendo la necesidad de almacenamiento tradicional basado en disco. La medición de las habilidades de HANA en esta prueba asegura que los candidatos puedan aprovechar la velocidad y la eficiencia de esta tecnología en el contexto de SAP BW.
Modelado de datos:
El modelado de datos implica el diseño de la estructura y las relaciones de una base de datos o almacén de datos. Ayuda a las organizaciones a organizar y comprender sus datos, permitiendo un análisis efectivo de datos e implementación de las reglas comerciales. La evaluación de las habilidades de modelado de datos de los candidatos garantiza que puedan crear modelos de datos eficientes y escalables para SAP BW en HANA.
ETL Procesos:
ETL (extracto, transformación, carga) Los procesos se utilizan para Extraiga datos de varias fuentes, transforma en un formato consistente y cárguelos en un sistema de destino, como un almacén de datos. La medición de las habilidades de ETL en esta prueba asegura que los candidatos puedan manejar efectivamente el proceso de extremo a extremo de adquirir, limpiar e integrar datos en SAP BW en HANA.
Informes:
Informes implica Generación de ideas y visualizaciones significativas a partir de datos para fines de toma de decisiones. SAP BW en HANA proporciona varias capacidades de informes, incluidos informes ad hoc, informes multidimensionales y tablero. La medición de las habilidades de informes de los candidatos asegura que puedan diseñar, desarrollar y ofrecer informes precisos e intuitivos utilizando las características y funcionalidades de SAP BW en Hana.
Extracción de datos:
La extracción de datos se refiere a El proceso de recuperación de datos relevantes de varias fuentes, como bases de datos, API o archivos planos. Es un paso crucial en la integración de datos y permite a las organizaciones recopilar la información necesaria para el análisis. La evaluación de las habilidades de extracción de datos de los candidatos garantiza que puedan extraer eficientemente datos de diferentes fuentes y cargarlos en SAP BW en HANA para su posterior procesamiento.
Carga de datos:
La carga de datos implica transferir datos desde Fuentes externas en un sistema objetivo, como un almacén de datos. Incluye procesos como validación de datos, transformación e integración para garantizar la calidad y precisión de los datos cargados. La evaluación de las habilidades de carga de datos de los candidatos garantiza que puedan manejar de manera efectiva la transferencia e integración de datos en SAP BW en HANA mientras se mantiene la integridad y la consistencia de los datos.
Transformación de datos:
La transformación de datos se refiere a El proceso de conversión y manipulación de datos para cumplir con requisitos específicos para análisis e informes. Implica tareas como la limpieza de datos, la agregación y el enriquecimiento. Prueba de las habilidades de transformación de datos de los candidatos asegura que puedan realizar transformaciones de datos complejas dentro de SAP BW en HANA para generar información confiable y significativa.
Integración de datos:
La integración de datos implica combinar datos de varias fuentes de varias fuentes en una vista o representación unificada. Asegura la consistencia de los datos y proporciona una comprensión holística de los activos de datos de la organización. La medición de las habilidades de integración de datos de los candidatos en esta prueba garantiza que puedan integrar a la perfección los datos de diferentes sistemas en SAP BW en HANA, permitiendo un análisis e informes de datos completos.
Análisis de datos:
Análisis de datos implica explorar, interpretar y obtener información de los datos para apoyar la toma de decisiones. Incluye técnicas como análisis estadístico, minería de datos y modelado predictivo. La evaluación de las habilidades de análisis de datos de los candidatos garantiza que puedan aplicar técnicas y herramientas analíticas apropiadas dentro de SAP BW en HANA para obtener valiosas ideas comerciales.
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 SAP BW en la prueba HANA to be based on.
SAP BW
Hana
Modelado de datos
Procesos ETL
Informes
Extracción de datos
Carga de datos
Transformación de datos
Integración de datos
Análisis de los datos
Arquitectura de SAP BW
Técnicas de modelado de HANA
Creación de objetos BW
Técnicas de extracción de datos
Las mejores prácticas de carga de datos
Herramientas y metodologías de ETL
Herramientas de informes en SAP BW
Análisis de datos en HANA
Funciones de transformación de datos
Enfoques de integración de datos
Optimización del rendimiento en SAP BW
Modelado de datos de HANA
Extracción de datos de SAP Systems
Carga de datos de diferentes fuentes
Transformar datos utilizando procesos ETL
Técnicas de análisis de datos en BW
Tipos de datos de SAP HANA
Informes avanzados en SAP BW
Replicación de datos en HANA
Cargando datos en HANA
Mejorar la calidad de los datos en BW
Desafíos de integración de datos
Seguridad y autorización en Hana
Modelado dimensional en BW
Extracción de datos de sistemas que no son SAP
Ajuste de rendimiento de carga de datos
Gestión de datos maestros en SAP BW
Desarrollo nativo de Hana
SAP BW en la migración de HANA
Transformación de datos con ABAP
Análisis de datos utilizando vistas de HANA
Replicación de datos en tiempo real
Cadenas de proceso en SAP BW
Modelado espacial de SAP HANA
Carga de datos de transacción en BW
Técnicas de extracción delta
Migración de datos a HANA
Modelado de datos en BEX
Las mejores prácticas de modelado de datos
Privilegios analíticos en Hana
Análisis de datos utilizando BW Consulter Designer
SAP BW y HANA SEGURIDAD
Automatización de procesos ETL
Optimización del rendimiento en HANA
Monitoreo de carga de datos en BW
Consultas anidadas en Hana
InfoProviders en SAP BW
Archivado de datos en BW

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What roles can I use the SAP BW On HANA Test Online Test for?

Desarrollador de aplicaciones SAP BW/4HANA
SAP BW HANA PLEAD
SAP - Consultor BW/BI en HANA
Consultor de SAP BI/BW
Consultor de SAP BI HANA

How is the SAP BW On HANA Test 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

Capacidad para optimizar la extracción de datos y el rendimiento de la carga
Experiencia en el diseño de modelos de datos eficientes en SAP BW
Conocimiento de las técnicas de optimización del rendimiento de SAP HANA
Comprensión de la transformación de datos utilizando SAP BW
Experiencia con la carga de datos de varias fuentes de datos
Competencia en la gobernanza de datos y la calidad de los datos
Capacidad para solucionar problemas y depurar SAP BW en cuestiones de HANA
Conocimiento de seguridad y autorización de SAP HANA
Comprensión de la replicación y distribución de datos en SAP HANA
Experiencia en análisis de datos utilizando SAP HANA

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Los gerentes de contratación sintieron que a través de las preguntas técnicas que hicieron durante las entrevistas del panel, pudieron decir qué candidatos tenían mejores puntajes y diferenciarse de aquellos que no obtuvieron tan buenos puntajes. Ellos son altamente satisfecho con la calidad de los candidatos preseleccionados con la selección de Adaface.

85%

Reducción en el tiempo de detección

Ver estudio de caso completo

SAP BW On HANA Test Hiring Test Preguntas frecuentes

¿Puedo combinar múltiples habilidades en una evaluación personalizada?

Si, absolutamente. Las evaluaciones personalizadas se configuran en función de la descripción de su trabajo e incluirán preguntas sobre todas las habilidades imprescindibles que especifique.

¿Tiene alguna característica anti-trato o procuración en su lugar?

Tenemos las siguientes características anti-trate en su lugar:

Preguntas no postradas
Procuración de IP
Procedor web
Procedores de cámara web
Detección de plagio
navegador seguro

Lea más sobre las funciones de procuración.

¿Cómo interpreto los puntajes de las pruebas?

Lo principal a tener en cuenta es que una evaluación es una herramienta de eliminación, no una herramienta de selección. Una evaluación de habilidades está optimizada para ayudarlo a eliminar a los candidatos que no están técnicamente calificados para el rol, no está optimizado para ayudarlo a encontrar el mejor candidato para el papel. Por lo tanto, la forma ideal de usar una evaluación es decidir un puntaje umbral (generalmente del 55%, lo ayudamos a comparar) e invitar a todos los candidatos que obtienen un puntaje por encima del umbral para las próximas rondas de la entrevista.

¿Para qué nivel de experiencia puedo usar esta prueba?

Cada evaluación de AdaFace está personalizada para su descripción de trabajo/ persona candidata ideal (nuestros expertos en la materia elegirán las preguntas correctas para su evaluación de nuestra biblioteca de más de 10000 preguntas). Esta evaluación se puede personalizar para cualquier nivel de experiencia.

¿Cada candidato tiene las mismas preguntas?

Sí, te hace mucho más fácil comparar los candidatos. Las opciones para las preguntas de MCQ y el orden de las preguntas son aleatorizados. Tenemos características anti-trato/procuración en su lugar. En nuestro plan empresarial, también tenemos la opción de crear múltiples versiones de la misma evaluación con cuestiones de niveles de dificultad similares.