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

The SAP BW na 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: Możliwość wykonywania modelowania danych w SAP BW Biegłość w architekturze i technologii SAP HANA Doświadczenie z procesami ETL w SAP BW Znajomość koncepcji i technik modelowania danych Zrozumienie SAP BW o integracji HANA Możliwość projektowania i wdrażania procesów ekstrakcji danych Wiedza specjalistyczna w zakresie ładowania i transformacji danych w SAP BW Biegłość w integracji danych za pomocą SAP BW Doświadczenie w analizie danych z SAP BW na HANA Zrozumienie możliwości raportowania w SAP BW

SAP BW On HANA Test Online Test

About the test:

SAP BW w teście HANA ocenia biegłość kandydata w SAP BW (Business Warehouse) i HANA pod kątem modelowania danych, procesów ETL, raportowania, ekstrakcji danych, ładowania, transformacji, integracji i analizy.

Covered skills:

SAP BW
Modelowanie danych
Raportowanie
Ładowanie danych
Integracja danych

Hana
Procesy ETL
Ekstrakcja danych
Transformacja danych
Analiza danych

Preview this test

Zobacz przykładową kartę wyników

9 reasons why

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

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:

W stanie zaprojektować i wdrażać rozwiązania SAP BW
Biegły w użyciu SAP HANA do modelowania i analizy danych
Wykwalifikowane w procesach ETL do ekstrakcji, ładowania i transformacji danych
Zdolny do integracji danych z wielu źródeł z ujednoliconym systemem
Możliwość analizy i zgłaszania informacji o danych
Silne zrozumienie integracji danych i transformacji
Doskonała wiedza na temat najlepszych praktyk SAP BW i HANA
Skuteczne umiejętności rozwiązywania problemów w środowiskach SAP BW i HANA
Możliwość optymalizacji procesów ładowania i transformacji danych
Biegły w analizie danych za pomocą SAP BW i HANA Tools

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

Zobacz przykładową kartę wyników

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

To tylko niewielka próbka z naszej biblioteki ponad 10 000 pytań. Rzeczywiste pytania dotyczące tego SAP BW na test HANA będzie nieobowiązany.

🧐 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

Dzięki Adaface udało nam się zoptymalizować nasz proces wstępnej selekcji o ponad 75%, oszczędzając cenny czas zarówno menedżerom ds. rekrutacji, jak i naszemu zespołowi ds. pozyskiwania talentów!

Brandon Lee, Głowa Ludu, Love, Bonito

Preview this test

Zobacz przykładową kartę wyników

Reason #5

Designed for elimination, not selection

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

Zobacz przykładową kartę wyników

Preview this test

Zobacz przykładową kartę wyników

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

Zobacz przykładową kartę wyników

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 na 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:

Możliwość wykonywania modelowania danych w SAP BW
Biegłość w architekturze i technologii SAP HANA
Doświadczenie z procesami ETL w SAP BW
Znajomość koncepcji i technik modelowania danych
Zrozumienie SAP BW o integracji HANA
Możliwość projektowania i wdrażania procesów ekstrakcji danych
Wiedza specjalistyczna w zakresie ładowania i transformacji danych w SAP BW
Biegłość w integracji danych za pomocą SAP BW
Doświadczenie w analizie danych z SAP BW na HANA
Zrozumienie możliwości raportowania w 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) to oprogramowanie, które umożliwia firmom analizę i zgłaszanie dużych ilości danych. Służy do modelowania danych, ekstrakcji danych i ładowania danych, umożliwiając firmom przekształcenie surowych danych w znaczące spostrzeżenia w zakresie podejmowania decyzji.
Hana:
HANA (wysokowydajny analityczny Appliance) to system zarządzania bazą danych opracowany przez SAP. Zapewnia możliwości analizy i przetwarzania danych w czasie rzeczywistym, przyspieszając pobieranie danych i zmniejszając potrzebę tradycyjnej pamięci opartej na dysku. Mierzenie umiejętności HANA w tym teście zapewnia, że kandydaci mogą wykorzystać szybkość i wydajność tej technologii w kontekście SAP BW.
Modelowanie danych:
Modelowanie danych polega na zaprojektowaniu struktury i relacji bazy danych lub hurtowni danych. Pomaga organizacjom organizować i rozumieć ich dane, umożliwiając skuteczną analizę danych i wdrażanie reguł biznesowych. Ocena umiejętności modelowania danych kandydatów zapewnia, że mogą stworzyć wydajne i skalowalne modele danych dla SAP BW na Hanie.
ETL Procesy:
ETL (ekstrakt, transformacja, ładowanie) Procesy są używane Wyodrębnij dane z różnych źródeł, przekształć je w spójny format i załaduj je do systemu docelowego, takiego jak hurtownia danych. Mierzenie umiejętności ETL w tym teście zapewnia, że kandydaci mogą skutecznie obsługiwać kompleksowy proces pozyskiwania, czyszczenia i integracji danych z SAP BW na Hanie.
Raportowanie:
Raportowanie wiąże się z Generowanie znaczących spostrzeżeń i wizualizacji z danych do celów decyzyjnych. SAP BW na HANA zapewnia różne możliwości raportowania, w tym raportowanie ad hoc, wielowymiarowe raporty i pulpit nawigacyjny. Mierzenie umiejętności raportowania kandydatów zapewnia, że mogą one zaprojektować, opracowywać i dostarczać dokładne i intuicyjne raporty z wykorzystaniem funkcji i funkcjonalności SAP BW na Hanie.
Ekstrakcja danych: </H4> <p> Ekstrakcja danych odnosi się do ekstrakcji danych Proces pobierania odpowiednich danych z różnych źródeł, takich jak bazy danych, interfejsy API lub płaskie pliki. Jest to kluczowy krok w integracji danych i umożliwia organizacjom zebranie niezbędnych informacji do analizy. Ocena umiejętności ekstrakcji danych kandydatów zapewnia, że mogą skutecznie wyodrębnić dane z różnych źródeł i załadować je do SAP BW w HANA w celu dalszego przetwarzania. </p> <h4> Ładowanie danych:
Ładowanie danych obejmuje przesyłanie danych z danych z Źródła zewnętrzne w docelowym systemie, takie jak hurtownia danych. Obejmuje procesy takie jak sprawdzanie poprawności danych, transformacja i integracja, aby zapewnić jakość i dokładność załadowanych danych. Ocena umiejętności ładowania danych kandydatów zapewnia, że mogą skutecznie obsłużyć przesyłanie i integrację danych do SAP BW w HANA, przy jednoczesnym zachowaniu integralności danych i spójności.
Transformacja danych:
Transformacja danych odnosi się do Proces konwersji i manipulowania danymi w celu spełnienia określonych wymagań dotyczących analizy i raportowania. Obejmuje to zadania takie jak oczyszczanie danych, agregacja i wzbogacenie. Testowanie umiejętności transformacji danych kandydatów zapewnia, że mogą wykonywać złożone transformacje danych w SAP BW na HANA w celu wygenerowania wiarygodnych i znaczących spostrzeżeń.
Integracja danych:
Integracja danych obejmuje łączenie danych z różnych źródeł w ujednolicony pogląd lub reprezentacja. Zapewnia spójność danych i zapewnia całościowe zrozumienie zasobów danych organizacji. Mierzenie umiejętności integracji danych kandydatów w tym teście zapewnia, że mogą bezproblemowo zintegrować dane z różnych systemów z SAP BW w HANA, umożliwiając kompleksową analizę danych i raportowanie.
Analiza danych:
Analiza danych Polega na badaniu, interpretacji i wyprowadzaniu informacji z danych w celu wsparcia podejmowania decyzji. Obejmuje techniki takie jak analiza statystyczna, eksploracja danych i modelowanie predykcyjne. Ocena umiejętności analizy danych kandydatów zapewnia, że mogą zastosować odpowiednie techniki analityczne i narzędzia w SAP BW na HANA w celu uzyskania cennych informacji biznesowych.
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 na test HANA to be based on.
SAP BW
Hana
Modelowanie danych
Procesy ETL
Raportowanie
Ekstrakcja danych
Ładowanie danych
Transformacja danych
Integracja danych
Analiza danych
Architektura SAP BW
Techniki modelowania HANA
Tworzenie obiektów BW
Techniki ekstrakcji danych
Ładowanie danych najlepsze praktyki
Narzędzia i metodologie ETL
Narzędzia raportowania w SAP BW
Analiza danych w HANA
Funkcje transformacji danych
Podejścia do integracji danych
Optymalizacja wydajności w SAP BW
Modelowanie danych HANA
Ekstrakcja danych z systemów SAP
Ładowanie danych z różnych źródeł
Transformacja danych za pomocą procesów ETL
Techniki analizy danych w BW
SAP HANA Rodzaje danych
Zaawansowana raportowanie w SAP BW
Replikacja danych w Hanie
Ładowanie danych do HANA
Zwiększenie jakości danych w BW
Wyzwania dotyczące integracji danych
Bezpieczeństwo i autoryzacja w Hanie
Modelowanie wymiarowe w BW
Ekstrakcja danych z systemów innych niż SAP
Tuning wydajności ładowania danych
Główne zarządzanie danymi w SAP BW
HANA Native Development
SAP BW o migracji Hana
Transformacja danych za pomocą ABAP
Analiza danych za pomocą widoków HANA
Replikacja danych w czasie rzeczywistym
Process łańcuchy w SAP BW
Modelowanie przestrzenne SAP HANA
Ładowanie danych transakcyjnych w BW
Techniki ekstrakcji delta
Migracja danych do HANA
Modelowanie danych w BEX
Modelowanie danych najlepsze praktyki
Przywileje analityczne w Hanie
Analiza danych za pomocą projektanta zapytania BW
SAP BW i HANA Security
Automatyzacja procesu ETL
Optymalizacja wydajności w Hanie
Monitorowanie obciążenia danych w BW
Zagnieżdżone zapytania w Hanie
Infoproviders w SAP BW
Archiwizacja danych w BW

Preview this test

Zobacz przykładową kartę wyników

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

SAP BW/4HANA Deweloper
Sap bw hana prowadzi
SAP - BW/BI Consultant w HANA
Konsultant SAP BI/BW
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

Możliwość optymalizacji ekstrakcji danych i wydajności ładowania
Wiedza specjalistyczna w projektowaniu wydajnych modeli danych w SAP BW
Znajomość technik optymalizacji wydajności SAP HANA
Zrozumienie transformacji danych za pomocą SAP BW
Doświadczenie w zakresie ładowania danych z różnych źródeł danych
Biegłość w zarządzaniu danymi i jakości danych
Zdolność do rozwiązywania problemów i debugowania SAP BW w sprawach HANA
Znajomość bezpieczeństwa i autoryzacji SAP HANA
Zrozumienie replikacji danych i dystrybucji w SAP HANA
Doświadczenie w analizie danych za pomocą SAP HANA

Preview this test

Zobacz przykładową kartę wyników

Menedżerowie ds. rekrutacji mieli poczucie, że dzięki technicznym pytaniom, które zadawali podczas rozmów panelowych, byli w stanie stwierdzić, którzy kandydaci uzyskali lepsze wyniki, i odróżnić się od tych, którzy również nie uzyskali takich punktów. Oni są bardzo zadowolony z jakością kandydatów wybranych do selekcji Adaface.

85%

Zmniejszenie czasu badań przesiewowych

Zobacz pełne studium przypadku

SAP BW On HANA Test Hiring Test Często zadawane pytania

Czy mogę połączyć wiele umiejętności w jedną niestandardową ocenę?

Tak, absolutnie. Oceny niestandardowe są konfigurowane na podstawie opisu stanowiska i będą zawierać pytania dotyczące wszystkich określonych umiejętności, które określasz.

Czy masz jakieś funkcje anty-cheatingowe lub proktorowe?

Mamy następujące funkcje anty-cheatingowe:

Pytania o niezgodne z nich
Proctoring IP
Proctoring Web
Proctoring kamery internetowej
Wykrywanie plagiatu
Bezpieczna przeglądarka

Przeczytaj więcej o funkcjach Proctoring.

Jak interpretować wyniki testów?

Najważniejsze, o czym należy pamiętać, jest to, że ocena jest narzędziem eliminacyjnym, a nie narzędziem wyboru. Ocena umiejętności jest zoptymalizowana, aby pomóc Ci wyeliminować kandydatów, którzy nie są technicznie zakwalifikowani do roli, nie jest zoptymalizowana, aby pomóc Ci znaleźć najlepszego kandydata do tej roli. Dlatego idealnym sposobem na wykorzystanie oceny jest podjęcie decyzji o wyniku progowym (zwykle 55%, pomagamy Ci porównać) i zaprosić wszystkich kandydatów, którzy wyniki powyżej progu na następne rundy wywiadu.

Do jakiego poziomu doświadczenia mogę użyć tego testu?

Każda ocena Adaface jest dostosowana do opisu stanowiska/ idealnego kandydującego osobowości (nasi eksperci przedmiotu będą podejmować właściwe pytania dotyczące oceny z naszej biblioteki ponad 10000 pytań). Ocenę tę można dostosować do dowolnego poziomu doświadczenia.

Czy każdy kandydat otrzymuje te same pytania?

Tak, znacznie ułatwia porównanie kandydatów. Opcje pytań MCQ i kolejność pytań są losowe. Mamy funkcje anty-cheating/proctoring. W naszym planie korporacyjnym mamy również możliwość tworzenia wielu wersji tej samej oceny z pytaniami o podobnych poziomach trudności.