52 Preguntas de Entrevista para Desarrolladores de Inteligencia de Negocios para Contratar a los Mejores Talentos

En el vertiginoso mundo empresarial actual, contratar al Business Intelligence Developer adecuado puede marcar la diferencia al transformar datos sin procesar en información valiosa. Asegurarse de que sus candidatos posean las habilidades necesarias de Business Intelligence Developer no es tarea fácil durante la contratación.

Esta publicación de blog tiene como objetivo equipar a los entrevistadores con una lista completa de preguntas adaptadas a diferentes niveles, desde desarrolladores junior hasta de nivel medio, centrándose en aspectos centrales como el modelado de datos y los procesos ETL. Al examinar nuestras preguntas y respuestas detalladas, estará preparado para evaluar a los candidatos de manera efectiva y tomar decisiones de contratación informadas.

Usando estas preguntas específicas, puede mejorar el proceso de contratación identificando a los candidatos que se alinean con los objetivos de su empresa. Además, considere evaluar a los candidatos con anticipación con nuestro test de Business Intelligence Developer para optimizar el proceso de entrevista.

Tabla de contenido

15 preguntas y respuestas básicas para la entrevista de Business Intelligence Developer para evaluar a los candidatos

8 preguntas y respuestas para la entrevista de Business Intelligence Developer para evaluar a los desarrolladores junior

12 preguntas y respuestas para la entrevista de Business Intelligence Developer de nivel intermedio para preguntar a los desarrolladores de nivel medio.

7 preguntas y respuestas para la entrevista de Business Intelligence Developer relacionadas con el modelado de datos

10 preguntas de Business Intelligence Developer relacionadas con los procesos ETL

¿Qué habilidades de Business Intelligence Developer debe evaluar durante la fase de la entrevista?

3 consejos efectivos para usar preguntas de la entrevista de Business Intelligence Developer

Evalúe las habilidades de Business Intelligence Developer con preguntas y pruebas específicas

Descargue la plantilla de preguntas para la entrevista de Business Intelligence Developer en múltiples formatos

15 preguntas y respuestas básicas para entrevistas de desarrolladores de inteligencia empresarial para evaluar a los candidatos. Para evaluar eficazmente a los candidatos para los puestos de Desarrollador de Inteligencia Empresarial, utilice estas preguntas fundamentales para la entrevista. Cubren habilidades y conocimientos esenciales, lo que le ayuda a identificar a los mejores talentos de manera eficiente durante el proceso de contratación.

1. ¿Puede explicar la diferencia entre una tabla de hechos y una tabla de dimensiones en un almacén de datos? 2. ¿Cuál es el propósito de ETL en inteligencia empresarial y puede describir un proceso ETL simple? 3. ¿Cómo abordaría la limpieza y preparación de datos para un proyecto de BI? 4. ¿Cuáles son algunas consideraciones clave al diseñar un panel para usuarios de nivel ejecutivo? 5. ¿Puede explicar el concepto de un esquema de estrella y cuándo podría usarlo? 6. ¿Qué herramientas ha usado para la visualización de datos y cuál es su preferida? ¿Por qué? 7. ¿Cómo asegura la precisión e integridad de los datos en sus soluciones de BI? 8. ¿Cuál es la diferencia entre los sistemas OLAP y OLTP? 9. ¿Puede describir una situación en la que tuvo que optimizar una consulta SQL de ejecución lenta? 10. ¿Cómo maneja los valores faltantes o nulos en su análisis de datos? 11. ¿Cuál es la importancia del modelado de datos en BI y qué enfoques ha utilizado? 12. ¿Cómo determina qué KPI incluir en un informe de inteligencia empresarial? 13. ¿Puede explicar el concepto de granularidad de datos y su importancia en BI? 14. ¿Qué pasos tomaría para implementar una nueva solución de BI en una organización? 15. ¿Cómo se mantiene actualizado con las últimas tendencias y tecnologías en inteligencia empresarial?

8 preguntas y respuestas de entrevista para desarrolladores de inteligencia empresarial para evaluar a los desarrolladores junior

Para evaluar si los candidatos junior poseen las habilidades fundamentales y la comprensión necesarias para un puesto de Desarrollador de Inteligencia Empresarial, considere usar estas preguntas específicas. Diseñadas para revelar tanto la aptitud técnica como las habilidades de resolución de problemas, estas preguntas están estructuradas para facilitar discusiones perspicaces durante las entrevistas.

1. ¿Cuál es el papel de un desarrollador de inteligencia empresarial en una organización?

Un desarrollador de inteligencia empresarial es responsable de transformar datos en información procesable que informa la toma de decisiones estratégicas. Trabajan con múltiples fuentes de datos para construir, implementar y mantener soluciones de BI como paneles e informes.

Los candidatos sólidos deben enfatizar la importancia de la visualización de datos y las habilidades de comunicación, ya que son cruciales para transmitir información a las partes interesadas. También deben discutir su experiencia con herramientas relevantes y cómo gestionan la calidad de los datos.

2. ¿Cómo prioriza las tareas al gestionar múltiples proyectos de BI?

Priorizar las tareas en los proyectos de BI implica evaluar el impacto y la urgencia de cada tarea. Los desarrolladores a menudo utilizan técnicas como la Matriz de Eisenhower o metodologías ágiles para gestionar eficazmente su carga de trabajo.

Los candidatos deben demostrar su capacidad para equilibrar las demandas a corto plazo con los objetivos del proyecto a largo plazo. Busque respuestas que destaquen las habilidades organizativas y la capacidad de comunicar las prioridades a los miembros del equipo y a las partes interesadas.

3. ¿Puede explicar cómo manejaría una situación en la que las partes interesadas tienen requisitos contradictorios?

En situaciones con requisitos contradictorios de las partes interesadas, es importante facilitar la comunicación abierta y encontrar un punto en común. Esto puede implicar la organización de reuniones para comprender las prioridades y restricciones de cada parte.

Un candidato ideal mencionará la importancia de la negociación y el compromiso. Deben destacar la experiencia en la gestión de las partes interesadas y demostrar cómo se aseguran de que todas las voces sean escuchadas y alineadas con los objetivos de la organización.

4. ¿Qué pasos tomaría para solucionar problemas de un informe que no muestra los datos correctamente?

La solución de problemas de un informe implica verificar las fuentes de datos, verificar los filtros y cálculos, y asegurar que no haya problemas de conectividad. También puede requerir revisar cualquier cambio reciente que pueda haber afectado al informe.

Los candidatos deben demostrar un enfoque sistemático para la resolución de problemas y mencionar cualquier herramienta específica que utilicen para la depuración. Busque respuestas que muestren atención al detalle y una actitud proactiva hacia la identificación y resolución de problemas.

5. ¿Cómo integraría datos de múltiples fuentes para un proyecto de BI?

La integración de datos de múltiples fuentes implica el uso de procesos ETL para extraer, transformar y cargar datos en un repositorio central como un data warehouse. Esto garantiza la coherencia y la precisión de los datos utilizados para las aplicaciones de BI.

Los candidatos fuertes deben discutir su experiencia con herramientas y metodologías ETL. Busque respuestas que destaquen su capacidad para garantizar la calidad de los datos y abordar cualquier desafío asociado con la integración de datos.

6. Describa su enfoque para mantener la seguridad de los datos en un entorno de inteligencia empresarial (BI).

Mantener la seguridad de los datos en un entorno de BI implica configurar controles de acceso, cifrar datos confidenciales y auditar periódicamente el uso de datos y los patrones de acceso. Es esencial cumplir con las regulaciones y estándares relevantes.

El candidato ideal enfatizará su conocimiento de las mejores prácticas de seguridad y su experiencia en la implementación de medidas de seguridad. También deben demostrar una comprensión del equilibrio entre accesibilidad y protección de datos.

7. ¿Puede hablar de una ocasión en la que mejoró un proceso o solución de BI?

Mejorar un proceso de BI podría implicar optimizar las consultas de datos para un rendimiento más rápido, mejorar la usabilidad de un panel de control o automatizar un proceso de informes manual. Esto resulta en operaciones más eficientes y una mejor toma de decisiones.

Busque candidatos que puedan proporcionar ejemplos específicos de mejoras que hayan realizado. Deben resaltar el impacto de su trabajo y discutir cualquier métrica o comentario que demuestre el éxito de sus iniciativas.

8. ¿Qué métodos utiliza para validar la exactitud de sus informes de BI?

Validar los informes de BI implica verificar los datos con los sistemas de origen, confirmar los cálculos y la lógica y buscar comentarios de los usuarios finales para garantizar que los informes satisfagan sus necesidades. Las revisiones por pares y las pruebas automatizadas también pueden desempeñar un papel.

Los candidatos deben describir un enfoque sistemático para la validación y discutir cualquier herramienta que utilicen para apoyar este proceso. Busque respuestas que muestren atención al detalle y un compromiso para ofrecer información de alta calidad.

12 preguntas y respuestas intermedias de la entrevista de Desarrollador de Inteligencia Empresarial para hacer a desarrolladores de nivel medio.

Para evaluar si sus candidatos poseen las habilidades necesarias para los roles de Inteligencia Empresarial de nivel medio, utilice esta lista de preguntas específicas. Estas preguntas ayudarán a descubrir su experiencia técnica y habilidades de resolución de problemas, asegurando que se alineen con las necesidades de su organización. Para obtener más información sobre el rol, consulte nuestra descripción del puesto de Desarrollador de Inteligencia Empresarial.

1. ¿Cómo aborda la optimización del rendimiento en aplicaciones de Inteligencia de Negocios (BI) y qué herramientas utiliza? 2. ¿Puede guiarnos a través de su experiencia con el diseño y la arquitectura de almacenes de datos? 3. Describa una ocasión en la que tuvo que presentar información compleja de datos a partes interesadas no técnicas. ¿Cómo se aseguró de que entendieran la información? 4. ¿Cuál es su experiencia con diferentes herramientas de informes de BI y cómo decide cuál usar para un proyecto? 5. ¿Cómo aborda los problemas de rendimiento al tratar con grandes conjuntos de datos en soluciones de BI? 6. ¿Puede explicar la importancia del linaje de datos y cómo se asegura de que se mantenga en sus proyectos de BI? 7. ¿Qué estrategias emplea para recopilar requisitos de los usuarios comerciales para proyectos de BI? 8. ¿Cómo se asegura de que sus soluciones de BI sean escalables para adaptarse al crecimiento futuro? 9. Describa una situación en la que tuvo que colaborar con equipos multifuncionales para lograr un objetivo de BI. 10. ¿Qué métodos utiliza para documentar sus procesos de BI y garantizar la transferencia de conocimientos dentro de su equipo? 11. ¿Cómo equilibra la entrega de información rápida versus el análisis exhaustivo en sus proyectos de BI? 12. ¿Puede discutir su experiencia con las tecnologías de big data y cómo se relacionan con BI?

7 preguntas y respuestas de entrevista para desarrolladores de inteligencia empresarial relacionadas con el modelado de datos

Al entrevistar para un puesto de desarrollador de inteligencia empresarial, es crucial evaluar las habilidades de modelado de datos de los candidatos. Estas preguntas le ayudarán a evaluar su comprensión de los conceptos clave y su capacidad para aplicarlos en escenarios del mundo real. Use esta lista para evaluar a los candidatos de manera efectiva y encontrar la persona adecuada para su equipo.

1. ¿Puede explicar el concepto de modelado dimensional y su importancia en BI?

El modelado dimensional es una técnica de estructura de datos optimizada para sistemas de data warehouse e inteligencia empresarial (BI). Implica organizar datos en hechos (eventos medibles) y dimensiones (contexto para esos eventos). Este modelo tiene como objetivo mejorar el rendimiento de las consultas y hacer que los datos sean más intuitivos para los usuarios de negocios.

Aspectos clave del modelado dimensional incluyen:

• Tablas de hechos: Contienen datos cuantitativos sobre eventos de negocios

• Tablas de dimensiones: Proporcionan atributos descriptivos sobre los datos en las tablas de hechos

• Esquema estrella: Una estructura simple con una tabla de hechos rodeada de tablas de dimensiones

• Esquema copo de nieve: Una extensión del esquema estrella con tablas de dimensiones normalizadas

Busque candidatos que puedan explicar cómo el modelado dimensional mejora el análisis de datos, mejora la velocidad de las consultas y facilita la creación de informes. Las respuestas sólidas también abordarán las compensaciones entre los modelos normalizados y desnormalizados en los contextos de BI.

2. ¿Cómo abordaría la creación de un modelo de datos para una empresa minorista multidepartamental?

Al crear un modelo de datos para una empresa minorista multidepartamental, seguiría estos pasos:

1. Identificar los procesos clave del negocio (por ejemplo, ventas, inventario, gestión de clientes)

2. Determinar hechos (por ejemplo, cantidad de ventas, cantidad vendida) y dimensiones (por ejemplo, producto, tienda, tiempo)

3. Crear un esquema estrella de alto nivel para cada proceso de negocio

4. Definir granularidad para las tablas de hechos (por ejemplo, nivel de transacción individual)

5. Diseñar tablas de dimensiones con los atributos apropiados

6. Considerar dimensiones de cambio lento (por ejemplo, categorías de productos que pueden cambiar con el tiempo)

7. Implementar dimensiones conformadas para la consistencia entre departamentos.

Un candidato ideal debería enfatizar la importancia de colaborar con las partes interesadas de diferentes departamentos para garantizar que el modelo satisfaga las diversas necesidades de informes. También deberían mencionar la consideración de la escalabilidad futura y la posible integración con fuentes de datos externas.

3. ¿Qué es una dimensión de cambio lento (SCD) y cómo la implementaría?

Una dimensión de cambio lento (SCD) es una dimensión que cambia gradualmente con el tiempo, en lugar de cambiar según un cronograma basado en el tiempo. En el almacenamiento de datos, las SCD se utilizan para rastrear los cambios históricos en los atributos de las dimensiones.

Existen varios tipos de SCD, siendo los más comunes:

• Tipo 1: Sobrescribir el valor anterior con el valor nuevo

• Tipo 2: Agregar una nueva fila con los datos modificados y una nueva clave sustituta

• Tipo 3: Agregar un nuevo atributo para preservar el valor anterior junto con el valor actual

Para implementar una SCD, yo:

1. Identificaría qué atributos necesitan seguimiento histórico

2. Elegiría el tipo de SCD apropiado en función de los requisitos del negocio

3. Modificaría la estructura de la tabla de dimensiones si fuera necesario (por ejemplo, agregando fecha de inicio y fecha de finalización para el Tipo 2)

4. Actualizaría los procesos ETL para manejar el tipo de SCD elegido

Buscaría candidatos que puedan explicar las compensaciones entre los diferentes tipos de SCD y proporcionar ejemplos de cuándo cada tipo podría ser apropiado. Las respuestas sólidas también abordarán el impacto de las SCD en los requisitos de almacenamiento y el rendimiento de las consultas.

4. ¿Cómo se asegura la consistencia de los datos en diferentes modelos de datos en un entorno de BI?

Asegurar la consistencia de los datos en diferentes modelos de datos en un entorno de BI es crucial para obtener informes y análisis precisos. Aquí hay algunas estrategias clave:

1. Implementar un diccionario de datos centralizado o repositorio de metadatos

2. Utilizar dimensiones conformadas en diferentes data marts o áreas temáticas

3. Establecer convenciones de nomenclatura y adherirse a ellas consistentemente

4. Implementar verificaciones de calidad de datos y reglas de validación en los procesos ETL

5. Utilizar técnicas de gestión de datos maestros (MDM) para entidades clave

6. Auditar y reconciliar datos regularmente en diferentes modelos

7. Implementar políticas y procedimientos de gobernanza de datos

Un candidato fuerte debería enfatizar la importancia de la colaboración entre los desarrolladores de BI, los arquitectos de datos y las partes interesadas del negocio para mantener la consistencia. También podrían mencionar herramientas o técnicas que hayan utilizado para automatizar las comprobaciones de consistencia o para visualizar el linaje de datos entre modelos.

5. ¿Qué factores consideras al decidir entre un esquema estrella y un esquema copo de nieve?

Al decidir entre un esquema estrella y un esquema copo de nieve, entran en juego varios factores:

1. Rendimiento de las consultas: Los esquemas estrella generalmente ofrecen un mejor rendimiento de las consultas debido a menos joins.

2. Integridad de los datos: Los esquemas copo de nieve pueden imponer una mejor integridad de los datos a través de la normalización.

3. Eficiencia del almacenamiento: Los esquemas copo de nieve pueden usar menos almacenamiento debido a la reducción de la redundancia de datos.

4. Facilidad de comprensión: Los esquemas estrella son a menudo más fáciles de entender para los usuarios de negocios.

5. Complejidad del mantenimiento: Los esquemas copo de nieve pueden ser más complejos de mantener y actualizar.

6. Flexibilidad para los cambios: Los esquemas copo de nieve podrían ser más flexibles para ciertos tipos de cambios de dimensión.

7. Complejidad del proceso ETL: Los esquemas estrella a menudo tienen procesos ETL más simples.

Un candidato ideal debería ser capaz de sopesar estos factores en función de los requisitos específicos del proyecto. También deberían mencionar que a veces se utilizan enfoques híbridos, donde algunas dimensiones son copo de nieve mientras que otras permanecen desnormalizadas. Busque respuestas que demuestren una comprensión de las compensaciones del mundo real y la capacidad de tomar decisiones de diseño basadas en las necesidades del negocio en lugar de consideraciones puramente teóricas.

6. ¿Cómo manejas las relaciones de muchos a muchos en un modelo dimensional?

Manejar las relaciones de muchos a muchos en un modelo dimensional típicamente implica la creación de una tabla puente o una tabla de hechos sin hechos. Así es como lo abordaría:

1. Identificar la relación de muchos a muchos entre las dimensiones.

2. Crear una tabla puente que contenga las claves de ambas dimensiones.

3. Si es aplicable, agregar cualquier atributo específico de la relación.

4. Considerar agregar un factor de ponderación si es necesario para agregaciones precisas.

5. Asegurar que la granularidad de la tabla puente coincida con la relación.

6. Actualizar los procesos ETL para poblar y mantener la tabla puente.

7. Modificar las consultas para usar la tabla puente al unir las dimensiones relacionadas.

Un candidato sólido debería ser capaz de proporcionar ejemplos de cuándo ha utilizado este enfoque, como el manejo de paquetes de productos o relaciones cliente-cuenta en la banca. También podría discutir enfoques alternativos como dimensiones de extensión o dimensiones basura para casos más simples. Busque respuestas que demuestren una comprensión del impacto en el rendimiento de las consultas y la capacidad de equilibrar la complejidad del modelo con los requisitos analíticos.

10 preguntas para desarrolladores de inteligencia empresarial relacionadas con los procesos ETL

Para evaluar la competencia de un candidato en procesos ETL, esenciales para cualquier puesto de Desarrollador de Inteligencia Empresarial, considere utilizar estas 10 preguntas de entrevista. Estas preguntas le ayudarán a medir el conocimiento práctico y las habilidades de resolución de problemas del solicitante en escenarios de extracción, transformación y carga de datos.

1. ¿Puede describir un proceso ETL complejo que haya diseñado e implementado? ¿Qué desafíos enfrentó y cómo los superó?
2. ¿Cómo aborda los problemas de calidad de datos durante el proceso ETL?
3. Explique su enfoque para optimizar el rendimiento de ETL para conjuntos de datos grandes.
4. ¿Qué estrategias utiliza para el manejo de errores y el registro en los procesos ETL?
5. ¿Cómo diseñaría un proceso ETL para manejar la transmisión de datos en tiempo real?
6. ¿Puede explicar el concepto de carga incremental y cuándo lo usaría?
7. ¿Qué herramientas o marcos ha utilizado para ETL y cuáles son sus fortalezas y debilidades?
8. ¿Cómo asegura la consistencia de los datos cuando trabaja con múltiples sistemas de origen en un proceso ETL?
9. Describa su experiencia con las pruebas ETL y los procedimientos de validación.
10. ¿Cómo abordaría el control de versiones y la gestión de cambios para los procesos ETL?

¿Qué habilidades de un desarrollador de inteligencia empresarial (BI) debería evaluar durante la fase de entrevista?

Si bien es imposible evaluar todos los aspectos de las habilidades de un candidato en una sola entrevista, es crucial centrarse en las habilidades principales de un desarrollador de inteligencia empresarial. Estas competencias clave forman la base del éxito en el puesto.

SQL

SQL es una habilidad fundamental para los desarrolladores de inteligencia empresarial. Les permite consultar y manipular eficientemente grandes conjuntos de datos, lo cual es esencial para el análisis y la generación de informes de datos.

Para evaluar el dominio de SQL, considere usar una prueba de evaluación con preguntas de opción múltiple relevantes. Esto puede ayudar a filtrar a los candidatos en función de sus conocimientos de SQL.

Durante la entrevista, puede hacer preguntas específicas para evaluar la experiencia de SQL del candidato. Aquí hay un ejemplo:

¿Puede explicar la diferencia entre INNER JOIN y LEFT JOIN en SQL, y proporcionar un escenario en el que usaría cada uno?

Busque respuestas que demuestren una clara comprensión de los tipos de unión y sus aplicaciones prácticas en el análisis de datos. Los candidatos fuertes proporcionarán ejemplos específicos de cuándo usar cada tipo de unión.

Modelado de datos

Las habilidades de modelado de datos son vitales para los desarrolladores de Business Intelligence. Necesitan comprender cómo estructurar los datos de manera eficiente para fines de análisis y generación de informes.

Considere usar una prueba de modelado de datos para evaluar el conocimiento de los candidatos en esta área. Esto puede ayudarlo a identificar a aquellos con sólidas habilidades de modelado de datos.

Para evaluar aún más las habilidades de modelado de datos durante la entrevista, puede hacer una pregunta como:

Describa una situación en la que tuvo que diseñar un esquema de estrella. ¿Qué factores consideró y cómo mejoró el rendimiento de las consultas?

Busque respuestas que muestren experiencia en modelado dimensional, comprensión de las tablas de hechos y dimensiones, y conocimiento de las técnicas de optimización del rendimiento.

Visualización de datos

La visualización de datos es clave para presentar información de manera efectiva. Los desarrolladores de Business Intelligence deben ser capaces de crear visualizaciones claras e informativas que comuniquen historias de datos.

Si bien no hay una prueba específica para esto en nuestra biblioteca, puede evaluar esta habilidad a través de revisiones de portafolios y ejercicios prácticos.

Durante la entrevista, puede hacer una pregunta para evaluar el enfoque del candidato hacia la visualización de datos:

Describa un conjunto de datos complejo con el que haya trabajado y cómo eligió visualizarlo. ¿Qué herramientas usó y por qué?

Busque respuestas que demuestren comprensión de los diferentes tipos de gráficos, la capacidad de relacionar las visualizaciones con los tipos de datos y el conocimiento de herramientas de BI populares como Tableau o Power BI.

3 Consejos efectivos para usar preguntas de entrevista para desarrolladores de Business Intelligence

Antes de poner en práctica lo que ha aprendido, aquí hay algunos consejos para mejorar su proceso de entrevista.

1. Utilice pruebas de habilidades para la evaluación previa a la entrevista

Incorporar pruebas de habilidades antes de las entrevistas puede mejorar significativamente la calidad de su grupo de candidatos. Al evaluar las habilidades relevantes desde el principio, puede identificar qué candidatos tienen la experiencia necesaria para el puesto.

Para los desarrolladores de Business Intelligence, considere usar pruebas como el Business Intelligence Developer Test o el SQL Online Test. Estas evaluaciones le proporcionarán información más profunda sobre las capacidades de cada candidato.

Emplear estas pruebas antes de las entrevistas agiliza el proceso, lo que le permite concentrarse en los candidatos que realmente cumplen con los requisitos. Este enfoque no solo ahorra tiempo sino que también mejora la calidad de sus selecciones finales.

2. Compile Preguntas de Entrevista Dirigidas

Es importante seleccionar cuidadosamente las preguntas de la entrevista, ya que el tiempo durante las entrevistas suele ser limitado. Centrarse en un conjunto conciso de preguntas relevantes le ayudará a evaluar a los candidatos de manera efectiva.

Además de preguntas específicas de Business Intelligence, considere incluir preguntas sobre habilidades blandas que midan las habilidades de comunicación y trabajo en equipo. Las preguntas relacionadas con el análisis de datos o los procesos ETL pueden complementarse con preguntas sobre la experiencia del candidato con herramientas como Tableau o Power BI.

Tener una lista completa que cubra las habilidades técnicas esenciales y la efectividad interpersonal maximizará sus posibilidades de encontrar la opción adecuada para su equipo.

3. Incorpore Preguntas de Seguimiento

Simplemente confiar en las preguntas iniciales de la entrevista puede no proporcionar una comprensión completa de la experiencia de un candidato. Las preguntas de seguimiento son esenciales para descubrir información más profunda sobre su experiencia y habilidades para resolver problemas.

Por ejemplo, si un candidato discute su experiencia con el modelado de datos, una pregunta de seguimiento pertinente podría ser: '¿Puede describir un problema desafiante de modelado de datos que haya encontrado y cómo lo resolvió?' Esto le permitirá medir su nivel de comprensión y aplicación práctica.

Evalúe las habilidades de un Desarrollador de Inteligencia Empresarial con preguntas y pruebas específicas

Al contratar a un Desarrollador de Inteligencia Empresarial, es importante evaluar con precisión sus habilidades. La forma más efectiva de hacerlo es utilizando pruebas de habilidades. Considere usar nuestra Prueba para Desarrolladores de Inteligencia Empresarial para evaluar la competencia de los candidatos en áreas clave.

Después de usar la prueba para preseleccionar a los mejores solicitantes, puede continuar con las entrevistas. Para optimizar su proceso de contratación y encontrar el mejor talento, explore nuestra plataforma de evaluación en línea para obtener más herramientas y recursos.

Prueba para Desarrollador de BI

60 minutos | 24 preguntas de opción múltiple y 1 pregunta de codificación

La prueba para desarrolladores de Business Intelligence utiliza preguntas de opción múltiple basadas en escenarios para evaluar el conocimiento y las habilidades de un candidato relacionadas con el modelado de datos y los procesos ETL, el almacenamiento y la minería de datos, la generación de informes y la visualización de BI, el análisis de datos y el modelado predictivo, y la gestión de proyectos de BI. Los candidatos también serán evaluados en su capacidad para utilizar herramientas y tecnologías de BI como SQL Server, Power BI, Tableau y otras herramientas relacionadas, y su competencia en la aplicación de técnicas de análisis de datos y inteligencia empresarial para resolver problemas empresariales complejos.

Intentar la prueba para desarrolladores de BI

Descargar la plantilla de preguntas para la entrevista de desarrollador de Business Intelligence en múltiples formatos

Preguntas frecuentes sobre la entrevista de desarrollador de Business Intelligence

Un desarrollador de BI debe tener sólidos conocimientos de SQL, experiencia en modelado de datos, dominio de los procesos ETL, familiaridad con las herramientas de BI y buenas habilidades para la resolución de problemas.

Haga preguntas sobre modelado dimensional, esquemas de estrella y su experiencia con herramientas específicas de modelado de datos. Proporcione escenarios del mundo real para evaluar su enfoque.

Concéntrese en los métodos de extracción de datos, las técnicas de transformación, las estrategias de carga y la gestión de errores en los procesos ETL. Pregunte sobre su experiencia con herramientas ETL específicas.

Presente escenarios de inteligencia empresarial (BI) hipotéticos y pida a los candidatos que expliquen su enfoque. Busque pensamiento lógico, creatividad y la capacidad de desglosar problemas complejos.

Las habilidades técnicas clave incluyen SQL, conceptos de almacenamiento de datos, herramientas de informes de BI, técnicas de visualización de datos y familiaridad con plataformas en la nube para BI.