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

The SAP BW på HANA -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: Evne til å utføre datamodellering i SAP BW Kompetanse i SAP HANA -arkitektur og teknologi Erfaring med ETL -prosesser i SAP BW Kunnskap om datamodelleringskonsepter og teknikker Forståelse av SAP BW på HANA -integrasjon Evne til å designe og implementere datautvinningsprosesser Ekspertise innen datalasting og transformasjon i SAP BW Kompetanse i dataintegrasjon ved bruk av SAP BW Erfaring med dataanalyse med SAP BW på HANA Forståelse av rapporteringsevner i SAP BW

SAP BW On HANA Test Online Test

About the test:

SAP BW på HANA -test evaluerer en kandidats ferdighet i SAP BW (Business Warehouse) og HANA for datamodellering, ETL -prosesser, rapportering, datautvinning, lasting, transformasjon, integrasjon og analyse.

Covered skills:

SAP BW
Datamodellering
Rapportering
Databelastning
Dataintegrasjon

Hana
ETL -prosesser
Datautvinning
Datatransformasjon
Dataanalyse

Preview this test

Vis eksempler på scorecard

9 reasons why

Adaface SAP BW On HANA Test Test is the most accurate way to shortlist SAP BW/4HANA -applikasjonsutviklers

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:

I stand til å designe og implementere SAP BW -løsninger
Dyktig til å bruke SAP HANA for datamodellering og analyse
Dyktig i ETL -prosesser for datautvinning, lasting og transformasjon
I stand til å integrere data fra flere kilder i et enhetlig system
Evne til å analysere og rapportere om datainnsikt
Sterk forståelse av dataintegrasjon og transformasjon
Utmerket kunnskap om SAP BW og HANA beste praksis
Effektive ferdigheter i problemløsning i SAP BW og HANA-miljøer
Evne til å optimalisere datalasting og transformasjonsprosesser
Dyktig i dataanalyse ved bruk av SAP BW og HANA -verktøy

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

Preview this test

Vis eksempler på scorecard

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

Dette er bare en liten prøve fra biblioteket vårt med 10.000+ spørsmål. De faktiske spørsmålene om dette SAP BW på HANA -test vil være ikke-googlable.

🧐 Question
Medium Data Merging Data Merging Conditional Logic	Solve
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	Solve
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	Solve
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	Solve
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	Solve
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	Solve
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	Solve
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	Solve
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	Solve
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	Solve
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	Solve
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	Solve
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

Med Adaface var vi i stand til å optimalisere den første screeningsprosessen vår med oppover 75 %, og frigjorde dyrebar tid for både ansettelsesledere og vårt talentanskaffelsesteam!

Brandon Lee, Leder for mennesker, Love, Bonito

Preview this test

Vis eksempler på scorecard

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment SAP BW på HANA -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 SAP BW på HANA -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

Vis eksempler på scorecard

Preview this test

Vis eksempler på scorecard

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

Learn more

Preview this test

Vis eksempler på scorecard

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 på HANA -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:

Evne til å utføre datamodellering i SAP BW
Kompetanse i SAP HANA -arkitektur og teknologi
Erfaring med ETL -prosesser i SAP BW
Kunnskap om datamodelleringskonsepter og teknikker
Forståelse av SAP BW på HANA -integrasjon
Evne til å designe og implementere datautvinningsprosesser
Ekspertise innen datalasting og transformasjon i SAP BW
Kompetanse i dataintegrasjon ved bruk av SAP BW
Erfaring med dataanalyse med SAP BW på HANA
Forståelse av rapporteringsevner i 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) er et programvareprodukt som gjør det mulig for virksomheter å analysere og rapportere om store datamengder. Det brukes til datamodellering, datautvinning og datalasting, slik at selskaper kan transformere rå data til meningsfull innsikt for beslutningstaking.
HANA:
HANA (analytisk høy ytelse med høy ytelse Apparat) er et databasestyringssystem i minnet utviklet av SAP. Det gir sanntidsanalyse- og databehandlingsfunksjoner, akselererer datainnhenting og reduserer behovet for tradisjonell diskbasert lagring. Måling av HANA -ferdigheter i denne testen sikrer at kandidater kan utnytte hastigheten og effektiviteten til denne teknologien i sammenheng med SAP BW.
Datamodellering:
Datamodellering innebærer å designe strukturen og forholdene av en database eller datavarehus. Det hjelper organisasjoner med å organisere og forstå dataene deres, noe som muliggjør effektiv dataanalyse og implementering av forretningsregler. Vurdering av kandidaters ferdigheter for datamodellering sikrer at de kan lage effektive og skalerbare datamodeller for SAP BW på HANA.
ETL -prosesser:
ETL (Extract, Transform, Load) prosesser brukes til å Pakk ut data fra forskjellige kilder, transformerer dem til et konsistent format og last det inn i et målsystem som et datavarehus. Måling av ETL-ferdigheter i denne testen sikrer at kandidater effektivt kan håndtere ende-til-ende-prosessen med å anskaffe, rengjøre og integrere data i SAP BW på HANA.
Rapportering:
Rapportering involverer innebærer generere meningsfull innsikt og visualiseringer fra data for beslutningsformål. SAP BW på HANA gir forskjellige rapporteringsfunksjoner, inkludert ad hoc -rapportering, flerdimensjonal rapportering og dashbord. Måling av kandidaters rapporteringsferdigheter sikrer at de kan designe, utvikle og levere nøyaktige og intuitive rapporter ved bruk av funksjonene og funksjonalitetene til SAP BW på HANA.
Datautvinning:
Datautvinning refererer til Prosessen med å hente relevante data fra forskjellige kilder, for eksempel databaser, API -er eller flate filer. Det er et avgjørende skritt i dataintegrasjon og gjør det mulig for organisasjoner å samle nødvendig informasjon for analyse. Vurdering av kandidaters ferdigheter for datautvinning sikrer at de effektivt kan trekke ut data fra forskjellige kilder og laste dem inn i SAP BW på HANA for videre behandling.
Databelastning:
Databelastning innebærer å overføre data fra Eksterne kilder i et målsystem, for eksempel et datavarehus. Det inkluderer prosesser som datavalidering, transformasjon og integrasjon for å sikre kvaliteten og nøyaktigheten til de lastede dataene. Evaluering av kandidatenes databelastningsferdigheter sikrer at de effektivt kan håndtere overføring og integrering av data i SAP BW på HANA samtidig Prosessen med å konvertere og manipulere data for å oppfylle spesifikke krav til analyse og rapportering. Det innebærer oppgaver som datarensing, aggregering og berikelse. Testing av kandidaters datatransformasjonsferdigheter sikrer at de kan utføre komplekse datatransformasjoner innen SAP BW på HANA for å generere pålitelig og meningsfull innsikt.
Dataintegrasjon:
Dataintegrasjon innebærer å kombinere data fra forskjellige kilder inn i et enhetlig syn eller representasjon. Det sikrer datakonsistens og gir en helhetlig forståelse av organisasjonens datafordeler. Måling av kandidatenes dataintegrasjonsevner i denne testen sikrer at de sømløst kan integrere data fra forskjellige systemer i SAP BW på HANA, noe som muliggjør omfattende dataanalyse og rapportering.
Dataanalyse:
Dataanalyse innebærer å utforske, tolke og hente innsikt fra data for å støtte beslutninger. Det inkluderer teknikker som statistisk analyse, data mining og prediktiv modellering. Evaluering av kandidatenes ferdigheter for dataanalyse sikrer at de kan bruke passende analytiske teknikker og verktøy innen SAP BW på HANA for å utlede verdifull forretningsinnsikt.
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 på HANA -test to be based on.
SAP BW
Hana
Datamodellering
ETL -prosesser
Rapportering
Datautvinning
Databelastning
Datatransformasjon
Dataintegrasjon
Dataanalyse
SAP BW Architecture
HANA modelleringsteknikker
Opprette BW -objekter
Datautvinningsteknikker
Data Lasting av beste praksis
ETL -verktøy og metodologier
Rapporteringsverktøy i SAP BW
Analysere data i HANA
Datatransformasjonsfunksjoner
Dataintegrasjon tilnærminger
Ytelsesoptimalisering i SAP BW
HANA -datamodellering
Datautvinning fra SAP -systemer
Laster inn data fra forskjellige kilder
Transformering av data ved bruk av ETL -prosesser
Dataanalyseteknikker i BW
SAP HANA -datatyper
Avansert rapportering i SAP BW
Data replikering i HANA
Laster inn data i HANA
Forbedre datakvalitet i BW
Dataintegrasjonsutfordringer
Sikkerhet og autorisasjon i Hana
Dimensjonell modellering i BW
Datautvinning fra ikke-SAP-systemer
Data Loading Ytelsesinnstilling
Master Data Management in SAP BW
Hana Native Development
SAP BW på HANA -migrasjon
Datatransformasjon med ABAP
Dataanalyse ved bruk av HANA -visninger
Replikasjon i sanntid
Prosesskjeder i SAP BW
SAP HANA romlig modellering
Transaksjonsdata Loading i BW
Delta -ekstraksjonsteknikker
Data migrasjon til Hana
Datamodellering i Bex
Datamodellering av beste praksis
Analytiske privilegier i Hana
Dataanalyse ved bruk av BW Query Designer
SAP BW og HANA Sikkerhet
ETL -prosessautomatisering
Resultatoptimalisering i HANA
Databelastningsovervåking i BW
Nestede spørsmål i Hana
Infoproviders i SAP BW
Dataarkivering i BW

Preview this test

Vis eksempler på scorecard

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

SAP BW/4HANA -applikasjonsutvikler
SAP BW Hana Lead
SAP - BW/BI Consultant på HANA
SAP BI/BW Consultant
SAP BI HANA Consultant

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

Evne til å optimalisere datautvinning og belastningsytelse
Kompetanse i utforming av effektive datamodeller i SAP BW
Kunnskap om SAP HANA ytelsesoptimaliseringsteknikker
Forståelse av datatransformasjon ved bruk av SAP BW
Erfaring med databelastning fra forskjellige datakilder
Kompetanse i datastyring og datakvalitet
Evne til å feilsøke og feilsøke SAP BW om HANA -utgaver
Kunnskap om SAP HANA -sikkerhet og autorisasjon
Forståelse av datar replikasjon og distribusjon i SAP HANA
Erfaring med dataanalyse ved bruk av SAP HANA

Preview this test

Vis eksempler på scorecard

Ansettelseslederne mente at de gjennom de tekniske spørsmålene de stilte under panelintervjuene, var i stand til å fortelle hvilke kandidater som scoret bedre, og differensierte med de som ikke skåret like godt. De er svært fornøyd med kvaliteten på kandidatene som er på listen med Adaface-screeningen.

85%

Reduksjon i screeningstid

Se hele casestudien

SAP BW On HANA Test Hiring Test Vanlige spørsmål

Kan jeg kombinere flere ferdigheter til en tilpasset vurdering?

Ja absolutt. Tilpassede vurderinger er satt opp basert på stillingsbeskrivelsen din, og vil inneholde spørsmål om alle må-ha ferdigheter du spesifiserer.

Har du noen anti-juksende eller proktoreringsfunksjoner på plass?

Vi har følgende anti-juksede funksjoner på plass:

Ikke-googlable spørsmål
IP Proctoring
Nettproctoring
Webcam Proctoring
Deteksjon av plagiering
Sikker nettleser

Les mer om Proctoring -funksjonene.

Hvordan tolker jeg testresultater?

Den viktigste tingen å huske på er at en vurdering er et eliminasjonsverktøy, ikke et seleksjonsverktøy. En ferdighetsvurdering er optimalisert for å hjelpe deg med å eliminere kandidater som ikke er teknisk kvalifisert for rollen, det er ikke optimalisert for å hjelpe deg med å finne den beste kandidaten for rollen. Så den ideelle måten å bruke en vurdering på er å bestemme en terskelpoeng (vanligvis 55%, vi hjelper deg med å benchmark) og invitere alle kandidater som scorer over terskelen for de neste rundene med intervjuet.

Hvilken opplevelsesnivå kan jeg bruke denne testen til?

Hver ADAFACE -vurdering er tilpasset din stillingsbeskrivelse/ ideell kandidatperson (våre fageksperter vil velge de riktige spørsmålene for din vurdering fra vårt bibliotek med 10000+ spørsmål). Denne vurderingen kan tilpasses for ethvert opplevelsesnivå.

Får hver kandidat de samme spørsmålene?

Ja, det gjør det mye lettere for deg å sammenligne kandidater. Alternativer for MCQ -spørsmål og rekkefølgen på spørsmål er randomisert. Vi har anti-juksing/proctoring funksjoner på plass. I vår bedriftsplan har vi også muligheten til å lage flere versjoner av den samme vurderingen med spørsmål med lignende vanskelighetsnivåer.