Search test library by skills or roles
⌘ K

About the test:

ETL -bedömningen Testet utvärderar en kandidats förmåga att identifiera verktyg som används för att extrahera data, slå samman extraherade data logiskt eller fysiskt, definiera transformationer för att tillämpas på källdata för att göra data kontextuella och beskriva metoder för att ladda data i destinationssystemet.

Covered skills:

  • Automatisera ETL -jobb
  • Datalagerarkitektur
  • Datatillgångstyper
  • Stjärna och snöflingans scheman
  • ETL vs ELT
  • Datarörledningar
  • Datalagerlager
  • Datamodellering
  • Datatransformation

Try practice test
9 reasons why
9 reasons why

Adaface ETL Test is the most accurate way to shortlist ETL -utvecklares



Reason #1

Tests for on-the-job skills

The ETL Assessment 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:

  • Kunna utforma och automatisera ETL -jobb för att extrahera, omvandla och ladda data effektivt
  • Kunskaper i att bygga datadörledningar för att flytta och omvandla data mellan system
  • Förståelse av datalagerarkitektur och dess viktigaste komponenter
  • Kunskap om olika lager i ett datalagersystem, såsom rådata, iscensättning och datamart
  • Bekanta med olika datatyper, såsom batchbehandling, realtidsströmning och inkrementell belastning
  • Kompetens inom datamodelleringstekniker och praxis
  • Möjlighet att designa stjärna och snöflingascheman för effektiv datarepresentation
  • Färdig inom datatekniker för att säkerställa datakvalitet och konsistens
  • Förståelse av skillnaderna mellan ETL och ELT -tillvägagångssätt i dataintegration
Reason #2

No trick questions

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
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

Dessa är bara ett litet urval från vårt bibliotek med 10 000+ frågor. De faktiska frågorna om detta ETL -bedömningstest kommer att vara icke-googleable.

🧐 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:
 image
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:
 image
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:
 image
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

Medium

Multi Select
JOIN
GROUP BY
Try practice test
Consider the following SQL table:
 image
How many rows does the following SQL query return?
 image

Medium

nth highest sales
Nested queries
User Defined Functions
Try practice test
Consider the following SQL table:
 image
Which of the following SQL commands will find the ‘nth highest Sales’ if it exists (returns null otherwise)?
 image

Medium

Select & IN
Nested queries
Try practice test
Consider the following SQL table:
 image
Which of the following SQL queries would return the year when neither a football or cricket winner was chosen?
 image

Medium

Sorting Ubers
Nested queries
Join
Comparison operators
Try practice test
Consider the following SQL table:
 image
What will be the first two tuples resulting from the following SQL command?
 image

Hard

With, AVG & SUM
MAX() MIN()
Aggregate functions
Try practice test
Consider the following SQL table:
 image
How many tuples does the following query return?
 image

Medium

Marketing Database
Columnar Storage
Data Warehousing
Analytical Queries
Try practice test
You are a data warehouse engineer at a marketing agency, managing a large-scale database that stores extensive data on customer interactions, campaign metrics, and market research. The database is used predominantly for complex analytical queries, such as segment analysis, trend identification, and campaign performance evaluation. These queries often involve aggregations, filtering, and joining over large datasets.

The existing setup, using traditional row-oriented storage, is struggling with performance issues, particularly for ad-hoc analytical queries that span multiple tables and require aggregating large volumes of data.

The main tables in the database are:

- Customer_Interactions (millions of rows): Stores individual customer interaction data.
- Campaign_Metrics (hundreds of thousands of rows): Contains detailed metrics for each marketing campaign.
- Market_Research (tens of thousands of rows): Holds market research data and findings.

Considering the nature of the queries and the structure of the data, which of the following changes would most effectively optimize the query performance for analytical purposes?
A: Normalize the database further by splitting large tables into smaller, more focused tables and creating indexes on frequently joined columns.
B: Implement an in-memory database system to facilitate faster data retrieval and processing.
C: Convert the database to use columnar storage, optimizing for the types of analytical queries performed in the marketing context.
D: Create a series of materialized views to pre-aggregate data for common query patterns.
E: Increase the hardware capacity of the server, focusing on faster CPUs and more RAM.
F: Implement partitioning on the main tables based on commonly filtered attributes, such as campaign IDs or time periods.

Medium

Multidimensional Data Modeling
Multidimensional Modeling
OLAP Operations
Data Warehouse Design
Try practice test
As a senior data warehouse engineer at a large retail company, you are tasked with designing a multidimensional data model to support complex OLAP (Online Analytical Processing) operations for retail analytics. The company operates in multiple countries and deals with a wide range of products. The primary requirement is to enable efficient analysis of sales performance across various dimensions such as time, geography, product categories, and sales channels.

The source data resides in a transactional system with the following tables:

- Transactions (Transaction_ID, Date, Store_ID, Product_ID, Quantity, Unit_Price)
- Stores (Store_ID, Store_Name, Country, Region)
- Products (Product_ID, Product_Name, Category, Supplier_ID)
- Suppliers (Supplier_ID, Supplier_Name, Country)

You need to design a schema in the data warehouse that facilitates fast querying for aggregations and comparisons along the mentioned dimensions. Which of the following schemas would best serve this purpose?
A: A star schema with a central fact table linking to dimension tables for Time, Store, Product, and Supplier.
B: A snowflake schema where dimension tables for Store, Product, and Supplier are normalized.
C: A galaxy schema with separate fact tables for Transactions, Inventory, and Supplier Orders, linked to shared dimension tables.
D: A flat schema combining all source tables into a single wide table to avoid joins during querying.
E: An OLTP-like normalized schema to maintain data integrity and minimize redundancy.
F: A hybrid schema using a star schema for frequently queried dimensions and a snowflake schema for less queried, more detailed dimensions.

Medium

Optimizing Query Performance
Query Optimization
Indexing Strategies
Data Partitioning
Try practice test
As a senior data warehouse developer, you are tasked with optimizing query performance in a large-scale data warehouse that primarily stores transactional data for a global retail company. The data warehouse is facing significant performance issues, particularly with certain types of queries that are crucial for business operations. After analysis, you identify that the most problematic queries are those that involve filtering and aggregating transaction data based on time periods (e.g., monthly sales) and specific product categories.

The main transaction table (Transactions) in the data warehouse has the following structure and characteristics:

- Columns: Transaction_ID (bigint), Transaction_Date (date), Product_ID (int), Quantity (int), Price (decimal), Category_ID (int)
- Row count: Approximately 2 billion rows
- Most common query pattern: Aggregating Quantity and Price by Category_ID and Transaction_Date (e.g., total sales per category per month)
- Current indexing: Primary key index on Transaction_ID, no other indexes

Based on this information, which of the following approaches would most effectively optimize the query performance for the given use case?
A: Add a non-clustered index on Transaction_Date and Category_ID.
B: Normalize the Transactions table by splitting Transaction_Date and Category_ID into separate dimension tables.
C: Implement partitioning on the Transactions table by Transaction_Date, and add a bitmap index on Category_ID.
D: Convert the Transactions table to use a columnar storage format.
E: Create a materialized view that pre-aggregates data by Category_ID and Transaction_Date.
F: Increase the hardware capacity of the data warehouse server, focusing on CPU and memory upgrades.

Easy

Healthcare System
Data Integrity
Normalization
Referential Integrity
Try practice test
You are designing a data model for a healthcare system with the following requirements:
 image
A: A separate table for each entity with foreign keys as specified, and a DoctorPatient table linking Doctors to Patients.
B: A separate table for each entity with foreign keys as specified, without additional tables.
C: A combined PatientDoctor table replacing Patient and Doctor, and separate tables for Appointment and Prescription.
D: A separate table for each entity with foreign keys, and a PatientPrescription table to track prescriptions directly linked to patients.
E: A single table combining Patient, Doctor, Appointment, and Prescription into one.
F: A separate table for each entity with foreign keys as specified, and an AppointmentDetails table linking Appointments to Prescriptions.

Hard

ER Diagram and minimum tables
ER Diagram
Try practice test
Look at the given ER diagram. What do you think is the least number of tables we would need to represent M, N, P, R1 and R2?
 image
 image
 image

Medium

Normalization Process
Normalization
Database Design
Anomaly Elimination
Try practice test
Consider a healthcare database with a table named PatientRecords that stores patient visit information. The table has the following attributes:

- VisitID
- PatientID
- PatientName
- DoctorID
- DoctorName
- VisitDate
- Diagnosis
- Treatment
- TreatmentCost

In this table:

- Each VisitID uniquely identifies a patient's visit and is associated with one PatientID.
- PatientID is associated with exactly one PatientName.
- Each DoctorID is associated with a unique DoctorName.
- TreatmentCost is a fixed cost based on the Treatment.

Evaluating the PatientRecords table, which of the following statements most accurately describes its normalization state and the required actions for higher normalization?
A: The table is in 1NF. To achieve 2NF, remove partial dependencies by separating Patient information (PatientID, PatientName) and Doctor information (DoctorID, DoctorName) into different tables.
B: The table is in 2NF. To achieve 3NF, remove transitive dependencies by creating separate tables for Patients (PatientID, PatientName), Doctors (DoctorID, DoctorName), and Visits (VisitID, PatientID, DoctorID, VisitDate, Diagnosis, Treatment, TreatmentCost).
C: The table is in 3NF. To achieve BCNF, adjust for functional dependencies such as moving DoctorName to a separate Doctors table.
D: The table is in 1NF. To achieve 3NF, create separate tables for Patients, Doctors, and Visits, and remove TreatmentCost as it is a derived attribute.
E: The table is in 2NF. To achieve 4NF, address any multi-valued dependencies by separating Visit details and Treatment details.
F: The table is in 3NF. To achieve 4NF, remove multi-valued dependencies related to VisitID.

Medium

University Courses
ER Diagrams
Complex Relationships
Integrity Constraints
Try practice test
 image
Based on the ER diagram, which of the following statements is accurate and requires specific knowledge of the ER diagram's details?
A: A Student can major in multiple Departments.
B: An Instructor can belong to multiple Departments.
C: A Course can be offered by multiple Departments.
D: Enrollment records can link a Student to multiple Courses in a single semester.
E: Each Course must be associated with an Enrollment record.
F: A Department can offer courses without having any instructors.
🧐 Question🔧 Skill

Medium

Data Merging
Data Merging
Conditional Logic

2 mins

ETL
Try practice test

Medium

Data Updates
Staging
Data Warehouse

2 mins

ETL
Try practice test

Medium

SQL in ETL Process
SQL Code Interpretation
Data Transformation
SQL Functions

3 mins

ETL
Try practice test

Medium

Trade Index
Index

3 mins

ETL
Try practice test

Medium

Multi Select
JOIN
GROUP BY

2 mins

SQL
Try practice test

Medium

nth highest sales
Nested queries
User Defined Functions

3 mins

SQL
Try practice test

Medium

Select & IN
Nested queries

3 mins

SQL
Try practice test

Medium

Sorting Ubers
Nested queries
Join
Comparison operators

3 mins

SQL
Try practice test

Hard

With, AVG & SUM
MAX() MIN()
Aggregate functions

2 mins

SQL
Try practice test

Medium

Marketing Database
Columnar Storage
Data Warehousing
Analytical Queries

2 mins

Data Warehouse
Try practice test

Medium

Multidimensional Data Modeling
Multidimensional Modeling
OLAP Operations
Data Warehouse Design

2 mins

Data Warehouse
Try practice test

Medium

Optimizing Query Performance
Query Optimization
Indexing Strategies
Data Partitioning

2 mins

Data Warehouse
Try practice test

Easy

Healthcare System
Data Integrity
Normalization
Referential Integrity

2 mins

Data Modeling
Try practice test

Hard

ER Diagram and minimum tables
ER Diagram

2 mins

Data Modeling
Try practice test

Medium

Normalization Process
Normalization
Database Design
Anomaly Elimination

3 mins

Data Modeling
Try practice test

Medium

University Courses
ER Diagrams
Complex Relationships
Integrity Constraints

2 mins

Data Modeling
Try practice test
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
Data Merging
Data Merging
Conditional Logic
ETL
Medium2 mins
Try practice test
Data Updates
Staging
Data Warehouse
ETL
Medium2 mins
Try practice test
SQL in ETL Process
SQL Code Interpretation
Data Transformation
SQL Functions
ETL
Medium3 mins
Try practice test
Trade Index
Index
ETL
Medium3 mins
Try practice test
Multi Select
JOIN
GROUP BY
SQL
Medium2 mins
Try practice test
nth highest sales
Nested queries
User Defined Functions
SQL
Medium3 mins
Try practice test
Select & IN
Nested queries
SQL
Medium3 mins
Try practice test
Sorting Ubers
Nested queries
Join
Comparison operators
SQL
Medium3 mins
Try practice test
With, AVG & SUM
MAX() MIN()
Aggregate functions
SQL
Hard2 mins
Try practice test
Marketing Database
Columnar Storage
Data Warehousing
Analytical Queries
Data Warehouse
Medium2 mins
Try practice test
Multidimensional Data Modeling
Multidimensional Modeling
OLAP Operations
Data Warehouse Design
Data Warehouse
Medium2 mins
Try practice test
Optimizing Query Performance
Query Optimization
Indexing Strategies
Data Partitioning
Data Warehouse
Medium2 mins
Try practice test
Healthcare System
Data Integrity
Normalization
Referential Integrity
Data Modeling
Easy2 mins
Try practice test
ER Diagram and minimum tables
ER Diagram
Data Modeling
Hard2 mins
Try practice test
Normalization Process
Normalization
Database Design
Anomaly Elimination
Data Modeling
Medium3 mins
Try practice test
University Courses
ER Diagrams
Complex Relationships
Integrity Constraints
Data Modeling
Medium2 mins
Try practice test
Reason #4

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries
Brandon

Med Adaface kunde vi optimera vår initiala screeningprocess med uppemot 75 %, vilket frigjorde dyrbar tid för både anställande chefer och vårt team för att förvärva talang!


Brandon Lee, Chef för människor, Love, Bonito

Try practice test
Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment ETL -bedömningstest 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 ETL -bedömningstest 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.

invite candidates
Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

Along with scorecards that report the performance of the candidate in detail, you also receive a comparative analysis against the company average and industry standards.

View sample scorecard
Try practice test
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.

test completion rate
Reason #9

Advanced Proctoring


Learn more

About the ETL Online Test

Why you should use Pre-employment ETL Assessment Test?

The ETL -bedömningstest 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:

  • Automatisering av ETL -jobb
  • Designa och implementera datadörledningar
  • Förstå och optimera datalagerarkitektur
  • Arbetar med olika lager av ett datalager
  • Använda olika datatyper
  • Implementera effektiva datamodelleringstekniker
  • Skapa stjärn- och snöflingans scheman
  • Omvandla och rengöra data
  • Särskilja mellan ETL- och ELT -processer
  • Felsökning och hantering av undantag i ETL -arbetsflöden

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 ETL Assessment Test?

  • Automatisera ETL -jobb

    Automating ETL (Extract, Transform, Load) Jobb innebär att skapa arbetsflöden eller skript för att effektivisera processen att extrahera data från olika källor, omvandla den till ett lämpligt format och ladda det till det ett målsystem. Denna färdighet mäts i testet för att bedöma kandidatens förmåga att optimera dataprocesser, minska manuella ansträngningar och förbättra den totala effektiviteten i dataintegration.

  • Data Pipelines

    Datapipelines hänvisar till En serie processer och arbetsflöden som samlar in, förvandlar och flyttar data från ett system till ett annat. Det handlar om att extrahera data från flera källor, utföra nödvändiga omvandlingar och valideringar och leverera dem till en måldestination. Mätning av denna färdighet hjälper till att utvärdera kandidatens kunskaper i att utforma effektiva och skalbara datadörledningar för att säkerställa en smidig dataflöde och integration.

  • Data Warehouse Architecture

    Datalagerarkitektur hänvisar till organisationen och strukturen för strukturen för Ett datalagersystem. Den omfattar olika komponenter som datakällor, datainsamling, lagring, datamodellering och åtkomstlager. Att bedöma denna färdighet gör det möjligt för rekryterare att mäta kandidatens kunskap om att utforma en effektiv arkitektur som uppfyller affärskraven, möjliggör dataanalys och stöder effektiva datainhämtning.

  • Datalagerlager

    Datalagerlager Representera de olika nivåerna av dataabstraktion i ett datalagersystem. Dessa lager inkluderar iscenesättningsområdet, datalageret och presentationslagret. Att utvärdera denna färdighet hjälper till att bestämma kandidatens förståelse för hur data är organiserade och lagrade i varje lager och hur dessa lager interagerar för att möjliggöra enkel datainhämtning och analys.

  • Datatyper

    Data Åtkomsttyper hänvisar till de olika metoderna och protokollen som används för att hämta data från ett datalager. Dessa inkluderar OLAP (online analytisk bearbetning), OLTP (online -transaktionsbehandling) och rapporteringsverktyg. Att mäta denna färdighet hjälper till att bedöma kandidatens kännedom om olika metoder för datatillgång och deras förmåga att välja lämplig metod baserad på kraven i dataanalys eller rapporteringsuppgifter.

  • datamodellering

    Data Modellering är processen för att skapa en konceptuell eller logisk representation av strukturen, relationerna och begränsningarna för en databas. Det handlar om att utforma tabeller, kolumner och relationer som definierar hur data lagras och organiseras. Denna färdighet utvärderas i testet för att bestämma kandidatens förmåga att utforma effektiva datamodeller som underlättar effektiv datainhämtning, analys och rapportering.

  • stjärna och snöflingascheman

    stjärna och snöflingascheman är två populära datamodelleringstekniker som används i datalagring. Stjärnschemat organiserar data i ett centralt faktatabell med flera dimensionstabeller, medan snöflingaschemat förlänger stjärnschemat genom att ytterligare normalisera dimensionstabellerna. Mätning av denna färdighet hjälper rekryterare att utvärdera kandidatens kunskaper i att skapa och arbeta med dessa schemakonstruktioner, som vanligtvis används i datalagring för effektiv datalagring och analys.

  • Datatransformation

    Datatransformation innebär att modifiera eller konvertera data från dess källformat till ett format som är lämpligt för målsystemet eller datalageret. Denna process kan inkludera rengöring av data, aggregera, slå samman, dela eller utföra beräkningar på data. Att utvärdera denna färdighet hjälper till att bestämma kandidatens förmåga att manipulera och omvandla data exakt och effektivt, vilket säkerställer integriteten och kvaliteten på data i ETL (Extract, Transform, Load) -processen.

  • ETL vs ELT

    ETL (extrakt, transform, belastning) och ELT (extrakt, belastning, transform) är två metoder som används i dataintegrationsprocesser. ETL involverar extrahering av data från olika källor, omvandlar dem och laddar sedan till ett målsystem. ELT, å andra sidan, involverar att ladda rådata i ett målsystem först och sedan utföra transformationer efter behov. Att mäta denna färdighet gör det möjligt för rekryterare att bedöma kandidatens förståelse av de viktigaste skillnaderna mellan ETL och ELT, såväl som deras förmåga att välja och implementera lämpligt tillvägagångssätt baserat på specifika krav och begränsningar.

  • 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 ETL -bedömningstest to be based on.

    ETL -grunder
    Datautdrag
    Datatransformation
    Databelastning
    Datarörledningar
    ETL -ramar
    ETL -optimering
    ETL -verktyg
    Datalagerkoncept
    Datalagerdesign
    Datalagerarkitektur
    Rådata
    Iscensättning
    Datamart
    Datatillgångstyper
    Satsvis bearbetning
    Realtidsströmning
    Inkrementell belastning
    Datamodelleringstekniker
    Modelleringsmodeller
    Dimensionell modellering
    Stjärnsystem
    Snöflingans schema
    Datatekniker
    Datakartläggning
    Datarensning
    Dataintegration
    Datakonsistens
    ETL vs ELT
    Datalagerprestanda
    Datalager säkerhet
    Datalagerverktyg
    ETL -testning
    ETL -dokumentation
    Ändra datafångst
    Dataintegrationsmönster
    ETL bästa metoder
    Dataprofilering
    ETL -felhantering
    Metadatahantering
    Parallellbehandling
    Datakvalitetshantering
    ETL -övervakning
    Dataledning
    ETL Performance Tuning
    Datalagerscheman
    Master Data Management
    Långsamt förändrade dimensioner
    Datamartdesign
    Fakta- och dimensionstabeller
    Datalagerstyrning
    ELT -verktyg och tekniker
    Datamodelleringsverktyg
    Datalagring i molnet
Try practice test

What roles can I use the ETL Assessment Test for?

  • ETL -utvecklare
  • ETL -analytiker
  • Senior ETL -utvecklare
  • ETL -ledning
  • Senior Engineer (ETL)
  • Datafasutvecklare
  • Informatica ETL -utvecklare
  • Dataingenjör - ETL
  • BI -utvecklare

How is the ETL Assessment 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

  • Utveckla och underhålla datalagerdokumentation
  • Optimering av ETL -prestanda och skalbarhet
  • Implementering av dataintag och replikationstekniker
  • Förstå och tillämpa extrakttransform-belastningstekniker
  • Utföra dataprofilering och kvalitetssäkring
  • Implementering av dimensionell modellering för datalager
  • Bygga och underhålla dataintegrationsrörledningar
  • Utformar effektiva datatransformationsprocesser
  • Arbeta med datavisualiseringsverktyg och tekniker
  • Implementering av förändringsdatafångst och realtidsdataintegration
Singapore government logo

De anställande cheferna upplevde att de genom de tekniska frågorna som de ställde under panelintervjuerna kunde berätta vilka kandidater som hade bättre poäng och särskiljde sig med de som inte fick lika bra poäng. Dom är mycket nöjd med kvaliteten på de kandidater som nominerades med Adaface-screeningen.


85%
minskning av screeningstiden

ETL Hiring Test Vanliga frågor

Kan jag utvärdera andra relevanta färdigheter som SQL i samma test?

Ja. Vi stöder screening av flera färdigheter i ett enda test. Du kan granska vårt standard SQL-test för att förstå vilken typ av frågor vi använder för att utvärdera SQL-färdigheter. När du registrerar dig för någon plan kan du begära en anpassad bedömning som kommer att anpassas till din arbetsbeskrivning. Den anpassade bedömningen kommer att innehålla frågor för alla måste-ha färdigheter som krävs för din ETL-roll.

Kan jag kombinera flera färdigheter till en anpassad bedömning?

Ja absolut. Anpassade bedömningar ställs in baserat på din arbetsbeskrivning och kommer att innehålla frågor om alla måste-ha färdigheter du anger.

Har du några anti-cheating eller proctoring-funktioner på plats?

Vi har följande anti-cheating-funktioner på plats:

  • Icke-Googleable-frågor
  • IP -proctoring
  • webbproctoring
  • webbkamera proctoring
  • Detektion av plagiering
  • säker webbläsare

Läs mer om proctoring -funktionerna.

Hur tolkar jag testresultat?

Det främsta att tänka på är att en bedömning är ett eliminationsverktyg, inte ett urvalsverktyg. En kompetensbedömning är optimerad för att hjälpa dig att eliminera kandidater som inte är tekniskt kvalificerade för rollen, den är inte optimerad för att hjälpa dig hitta den bästa kandidaten för rollen. Så det ideala sättet att använda en bedömning är att bestämma en tröskelpoäng (vanligtvis 55%, vi hjälper dig att jämföra) och bjuda in alla kandidater som gör poäng över tröskeln för nästa intervjurundor.

Vilken erfarenhetsnivå kan jag använda detta test för?

Varje AdaFace -bedömning anpassas till din arbetsbeskrivning/ idealisk kandidatperson (våra ämnesexperter kommer att välja rätt frågor för din bedömning från vårt bibliotek med 10000+ frågor). Denna bedömning kan anpassas för alla erfarenhetsnivåer.

Får varje kandidat samma frågor?

Ja, det gör det mycket lättare för dig att jämföra kandidater. Alternativ för MCQ -frågor och ordningen på frågor randomiseras. Vi har anti-cheating/proctoring -funktioner på plats. I vår företagsplan har vi också möjlighet att skapa flera versioner av samma bedömning med frågor om liknande svårighetsnivåer.

Jag är kandidat. Kan jag prova ett träningstest?

Nej. Tyvärr stöder vi inte övningstester just nu. Du kan dock använda våra exempelfrågor för övning.

Vad är kostnaden för att använda detta test?

Du kan kolla in våra prisplaner.

Kan jag få en gratis provperiod?

Plattformen är helt självbetjänande, så här är ett sätt att gå vidare:

  • Du kan registrera dig gratis för att få en känsla för hur det fungerar.
  • Den kostnadsfria provperioden inkluderar en provbedömning (Java/JavaScript) som du hittar i din instrumentpanel när du registrerar dig. Du kan använda den för att granska kvaliteten på frågorna och kandidaternas upplevelse av ett konversationstest på Adaface.
  • För att granska kvaliteten på frågorna kan du också granska våra offentliga frågor för 50+ färdigheter här.
  • När du är övertygad om att du vill testa det med riktiga bedömningar och kandidater kan du välja en plan enligt dina krav.

Jag flyttade precis till en betald plan. Hur kan jag begära en anpassad bedömning?

Här är en snabbguide om hur man begär en anpassad bedömning på Adaface.

customers across world
Join 1200+ companies in 75+ countries.
Prova det mest kandidatvänliga utvärderingsverktyget idag.
g2 badges
Ready to use the Adaface ETL -bedömningstest?
Ready to use the Adaface ETL -bedömningstest?
logo
40 min tests.
No trick questions.
Accurate shortlisting.
Villkor Integritet Förtroende

🌎 Välj ditt språk

English Norsk Dansk Deutsche Nederlands Svenska Français Español Chinese (简体中文) Italiano Japanese (日本語) Polskie Português Russian (русский)
ada
Ada
● Online
✖️