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

The SAP BW durante il test 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: Capacità di eseguire la modellazione dei dati in SAP BW Competenza nell'architettura e nella tecnologia SAP HANA Esperienza con i processi ETL in SAP BW Conoscenza dei concetti e delle tecniche di modellazione dei dati Comprensione di SAP BW sull'integrazione HANA Capacità di progettare e implementare i processi di estrazione dei dati Competenza nel caricamento dei dati e nella trasformazione in SAP BW Competenza nell'integrazione dei dati utilizzando SAP BW Esperienza nell'analisi dei dati con SAP BW su HANA Comprensione delle capacità di reporting in SAP BW

SAP BW On HANA Test Online Test

About the test:

Il test SAP BW su HANA valuta la competenza di un candidato in SAP BW (Business Warehouse) e HANA per la modellazione dei dati, i processi ETL, il reporting, l'estrazione dei dati, il caricamento, la trasformazione, l'integrazione e l'analisi.

Covered skills:

SAP BW
Modellazione dei dati
Reporting
Caricamento dei dati
Integrazione dei dati

Hana
Processi ETL
Estrazione dati
Trasformazione dei dati
Analisi dei dati

Try practice test

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9 reasons why

Adaface SAP BW On HANA Test Test is the most accurate way to shortlist SAP BW/4HANA Application Developers

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:

In grado di progettare e implementare soluzioni SAP BW
Competente nell'uso di SAP HANA per la modellazione e l'analisi dei dati
Abile nei processi ETL per l'estrazione, il caricamento e la trasformazione dei dati
In grado di integrare i dati da più fonti in un sistema unificato
Capacità di analizzare e riferire sugli approfondimenti sui dati
Forte comprensione dell'integrazione e della trasformazione dei dati
Ottima conoscenza delle migliori pratiche di SAP BW e HANA
Capacità di risoluzione dei problemi efficaci negli ambienti SAP BW e HANA
Capacità di ottimizzare i processi di caricamento e trasformazione dei dati
Competente nell'analisi dei dati utilizzando strumenti SAP BW e 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

Questi sono solo un piccolo campione della nostra biblioteca di oltre 10.000 domande. Le domande reali su questo SAP BW durante il test HANA sarà non googleabile.

🧐 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 siamo stati in grado di ottimizzare il nostro processo di screening iniziale fino al 75%, liberando tempo prezioso sia per i responsabili delle assunzioni che per il nostro team di acquisizione dei talenti!

Brandon Lee, Capo del Popolo, Love, Bonito

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Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment SAP BW durante il test 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 durante il test 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 durante il test 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:

Capacità di eseguire la modellazione dei dati in SAP BW
Competenza nell'architettura e nella tecnologia SAP HANA
Esperienza con i processi ETL in SAP BW
Conoscenza dei concetti e delle tecniche di modellazione dei dati
Comprensione di SAP BW sull'integrazione HANA
Capacità di progettare e implementare i processi di estrazione dei dati
Competenza nel caricamento dei dati e nella trasformazione in SAP BW
Competenza nell'integrazione dei dati utilizzando SAP BW
Esperienza nell'analisi dei dati con SAP BW su HANA
Comprensione delle capacità di reporting in 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) è un prodotto software che consente alle aziende di analizzare e riferire su grandi volumi di dati. Viene utilizzato per la modellazione dei dati, l'estrazione dei dati e il caricamento dei dati, consentendo alle aziende di trasformare i dati grezzi in approfondimenti significativi per il processo decisionale.
HANA:
HANA (analitica ad alte prestazioni Appliance) è un sistema di gestione del database in memoria sviluppato da SAP. Fornisce funzionalità di analisi e elaborazione dei dati in tempo reale, accelerando il recupero dei dati e riducendo la necessità di un'archiviazione tradizionale basata su disco. La misurazione delle competenze HANA in questo test garantisce che i candidati possano sfruttare la velocità e l'efficienza di questa tecnologia nel contesto di SAP BW.
Modellazione dei dati:
La modellazione dei dati comporta la progettazione della struttura e delle relazioni di un database o un data warehouse. Aiuta le organizzazioni a organizzare e comprendere i propri dati, consentendo un'analisi efficace dei dati e l'implementazione delle regole aziendali. La valutazione delle capacità di modellazione dei dati dei candidati garantisce che possano creare modelli di dati efficienti e scalabili per SAP BW su HANA.
Processi ETL:
ETL (estratto, trasformazione, carico) Vengono utilizzati Estrai dati da varie fonti, trasformarli in un formato coerente e caricarli in un sistema di destinazione come un data warehouse. La misurazione delle competenze ETL in questo test garantisce che i candidati possano gestire efficacemente il processo end-to-end di acquisizione, pulizia e integrazione dei dati in SAP BW su HANA.
Reporting:
Il reporting comporta Generare approfondimenti significativi e visualizzazioni dai dati a fini decisionali. SAP BW su HANA fornisce varie capacità di reporting, tra cui report ad hoc, report multidimensionali e dashboarding. La misurazione delle capacità di reporting dei candidati garantisce di poter progettare, sviluppare e fornire report accurati e intuitivi utilizzando le funzionalità e le funzionalità di SAP BW su HANA.
Estrazione dei dati:
L'estrazione dei dati si riferisce Il processo di recupero di dati pertinenti da varie fonti, come database, API o file flat. È un passo cruciale nell'integrazione dei dati e consente alle organizzazioni di raccogliere le informazioni necessarie per l'analisi. La valutazione delle capacità di estrazione dei dati dei candidati garantisce che possano estrarre in modo efficiente i dati da diverse fonti e caricarli in SAP BW su HANA per ulteriori elaborazioni. Fonti esterne in un sistema target, come un data warehouse. Include processi come la convalida dei dati, la trasformazione e l'integrazione per garantire la qualità e l'accuratezza dei dati caricati. La valutazione delle capacità di caricamento dei dati dei candidati garantisce che possano gestire efficacemente il trasferimento e l'integrazione dei dati in SAP BW su HANA mantenendo l'integrità e la coerenza dei dati. Il processo di conversione e manipolazione dei dati per soddisfare requisiti specifici per l'analisi e il reporting. Implica compiti come la pulizia dei dati, l'aggregazione e l'arricchimento. Testare le capacità di trasformazione dei dati dei candidati assicurano che possano eseguire trasformazioni di dati complesse all'interno di SAP BW su HANA per generare approfondimenti affidabili e significativi. in una visione o una rappresentazione unificata. Garantisce la coerenza dei dati e fornisce una comprensione olistica delle risorse di dati dell'organizzazione. La misurazione delle capacità di integrazione dei dati dei candidati in questo test assicura che possano integrare perfettamente i dati da diversi sistemi in SAP BW su HANA, consentendo un'analisi e reporting completi dei dati. implica l'esplorazione, l'interpretazione e la derivazione di approfondimenti dai dati per supportare il processo decisionale. Include tecniche come l'analisi statistica, il data mining e la modellazione predittiva. La valutazione delle capacità di analisi dei dati dei candidati garantisce che possano applicare tecniche e strumenti analitici appropriati all'interno di SAP BW su HANA per derivare preziose approfondimenti aziendali.
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 durante il test HANA to be based on.
SAP BW
Hana
Modellazione dei dati
Processi ETL
Reporting
Estrazione dati
Caricamento dei dati
Trasformazione dei dati
Integrazione dei dati
Analisi dei dati
Architettura SAP BW
Tecniche di modellazione HANA
Creazione di oggetti BW
Tecniche di estrazione dei dati
Best practice di caricamento dei dati
Strumenti e metodologie ETL
Strumenti di reporting in SAP BW
Analisi dei dati in HANA
Funzioni di trasformazione dei dati
Approcci di integrazione dei dati
Ottimizzazione delle prestazioni in SAP BW
Modellazione dei dati HANA
Estrazione dei dati dai sistemi SAP
Caricamento dei dati da diverse fonti
Trasformare i dati utilizzando i processi ETL
Tecniche di analisi dei dati in BW
Tipi di dati SAP HANA
Rapporti avanzati in SAP BW
Replica dei dati in HANA
Caricamento dei dati in HANA
Migliorare la qualità dei dati in BW
Sfide di integrazione dei dati
Sicurezza e autorizzazione in HANA
Modellazione dimensionale in BW
Estrazione dei dati da sistemi non SAP
Tuning delle prestazioni di caricamento dei dati
Gestione dei dati master in SAP BW
Sviluppo nativo HANA
SAP BW sulla migrazione di Hana
Trasformazione dei dati con ABAP
Analisi dei dati utilizzando le visualizzazioni HANA
Replicazione dei dati in tempo reale
Catene di processo in SAP BW
SAP HANA Modellazione spaziale
Caricamento dei dati delle transazioni in BW
Tecniche di estrazione delta
Migrazione dei dati verso HANA
Modellazione dei dati in BEX
Best practice di modellazione dei dati
Privilegi analitici in HANA
Analisi dei dati utilizzando BW Query Designer
SAP BW e HANA Sicurezza
Automazione del processo ETL
Ottimizzazione delle prestazioni in HANA
Monitoraggio del carico dei dati in BW
Domande nidificate in HANA
Infoproviders in SAP BW
Archiviazione dei dati in BW

Try practice test

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

SAP BW/4HANA Application Developer
SAP BW Hana Lead
SAP - consulente BW/BI su HANA
SAP BI/BW Consulente
SAP Bi Hana Consulente

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

Capacità di ottimizzare l'estrazione dei dati e il caricamento delle prestazioni
Competenza nella progettazione di modelli di dati efficienti in SAP BW
Conoscenza delle tecniche di ottimizzazione delle prestazioni SAP HANA
Comprensione della trasformazione dei dati mediante SAP BW
Esperienza con il caricamento dei dati da varie fonti di dati
Competenza nella governance dei dati e nella qualità dei dati
Capacità di risolvere e eseguire il debug di SAP BW su questioni HANA
Conoscenza della sicurezza e dell'autorizzazione di SAP Hana
Comprensione della replicazione e della distribuzione dei dati in SAP HANA
Esperienza nell'analisi dei dati utilizzando SAP HANA

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I responsabili delle assunzioni hanno ritenuto che, attraverso le domande tecniche poste durante le interviste del panel, erano in grado di individuare quali candidati avevano ottenuto i punteggi migliori e di differenziarli da quelli che non avevano ottenuto altrettanto punteggio. Sono altamente soddisfatto con la qualità dei candidati selezionati con lo screening Adaface.

85%

Riduzione del tempo di screening

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SAP BW On HANA Test Hiring Test Domande frequenti

Posso combinare più competenze in una valutazione personalizzata?

Si assolutamente. Le valutazioni personalizzate sono impostate in base alla descrizione del tuo lavoro e includeranno domande su tutte le competenze indispensabili che specificate.

Hai in atto delle caratteristiche anti-cheat o procuratore?

Abbiamo in atto le seguenti caratteristiche anti-cheat:

Domande non googiche
Proctoring IP
procuratore web
Proctor di webcam
Rilevamento del plagio
Sicuro browser

Leggi di più sulle caratteristiche di procuratore.

Come interpreto i punteggi dei test?

La cosa principale da tenere a mente è che una valutazione è uno strumento di eliminazione, non uno strumento di selezione. Una valutazione delle competenze è ottimizzata per aiutarti a eliminare i candidati che non sono tecnicamente qualificati per il ruolo, non è ottimizzato per aiutarti a trovare il miglior candidato per il ruolo. Quindi il modo ideale per utilizzare una valutazione è decidere un punteggio di soglia (in genere il 55%, ti aiutiamo a benchmark) e invitiamo tutti i candidati che segnano al di sopra della soglia per i prossimi round di intervista.

Per quale livello di esperienza posso usare questo test?

Ogni valutazione di Adaface è personalizzata per la descrizione del tuo lavoro/ personaggio del candidato ideale (i nostri esperti in materia sceglieranno le domande giuste per la tua valutazione dalla nostra biblioteca di oltre 10000 domande). Questa valutazione può essere personalizzata per qualsiasi livello di esperienza.

Ogni candidato riceve le stesse domande?

Sì, ti rende molto più facile confrontare i candidati. Le opzioni per le domande MCQ e l'ordine delle domande sono randomizzate. Abbiamo anti-cheatri/procuratore in atto. Nel nostro piano aziendale, abbiamo anche la possibilità di creare più versioni della stessa valutazione con questioni di difficoltà simili.