21年のCognosインタビューの上位2024の質問[回答付き]

Cognos の面接ラウンドに参加する候補者は、あらゆるレベルの質問に対して十分な準備をしておく必要があります。彼らはどこから始めればよいのか混乱しています。したがって、この面接ラウンドに向けて準備を進めたいすべての候補者は、この記事を参照して、質問される可能性のある質問のアイデアを確認してください。この記事では、基本レベルの問題と特定の高レベルの問題の両方を同時に取り上げます。それでは、これ以上時間を無駄にすることなく、始めてみましょう。

Cognosインタビューの質問と回答.

Cognos インタビューの質問と回答

1. Cognos という言葉から何を理解し、IBM とどのように関係していますか?

答え: この言葉はラテン語の「Cognosco」に由来します。 この言葉には、「個人的な経験を通じて集められた知識」という美しい意味があります。 2008 年後半、Cognos は IBM から正式に認可され、ビジネス レポートやその他の関連サービスを分析および開発するためのソフトウェアとして使用されました。

2.ダイナミックキューブの役割は?

回答: これは主にメモリのオンライン分析プログラム (OLAP) に存在します。 関連するソースからデータをロードするサービスを提供します。

  • これは主に、IBM Cognos BI 10.2 以降のバージョンでサポートされています。
  • これの主な役割は、レポートの分析と、データを大量に使用する別のタスクです。
  • また、データ処理のパフォーマンスも向上します。

3. Cognos の利点は何ですか?

回答: Cognos を使用すると、いくつかの利点があります。 一部については以下で説明します。

  • Cognos は、どのオペレーティング システムでも実行できます。 オペレーティングシステムの変更時にインストールする必要がないため、ユーザーにとってタスクが簡単になります。
  • これは、レポートを最大限の精度で分析および作成するのに役立つ、非常に信頼性の高いソフトウェアです。
  • また、費用対効果が高いと考えられています。
  • すべての RDBMS (リレーショナル データベース管理システム) をサポートします。
  • クロステーブル、棒グラフなどを含む複数のチャート オプションがある。

4. cognos のプロンプトで何を理解しますか?

回答: この機能は、主にレポート内の情報を検索するために使用されます。 これは、プロンプトを使用して簡単に実行できます。

5. cognos の各種プロンプトにはどのようなものがありますか?

回答: 以下に示すように、cognos のプロンプトにはさまざまな種類があります。

  • 値プロンプト。
  • テキストプロンプト。
  • 日付プロンプト。
  • 時間プロンプト。
  • 日付と時刻のプロンプト。
  • プロンプトを選択して検索します。
  • テキストボックスのプロンプト。

6. ドリルスルー レポートについて説明しますか?

回答: これは主に、あるレポートを別のレポートにリンクするために行われます。 

7. cognos Impromptu とは何ですか?

回答: これは、主にビジネス インテリジェンス レポートを提供するために使用されるツールです。

8. cognos のレポートにはどのような種類がありますか?

回答: cognos にはいくつかのタイプのレポートがあります。

  • 空白のレポート。 
  • チャートレポート。
  • クロスレポート。
  • リストレポート。
  • リピーター報告。

9. Cognos で使用されるさまざまなゲートウェイについて言及してください。

回答: 以下に示すように、cognos で使用されるさまざまなゲートウェイがあります。

  • 共通ゲートウェイ インターフェイス (CGI)。
  • インターネット サービス アプリケーション インターフェイス (ISAPI)。
  • トムキャット サーバー。

10. Query studio について説明してください。

回答: これは、cognos でクエリを作成するために使用されるツールであり、レポートも処理します。

11. cognos でのカーディナリティの用途は何ですか?

回答: 簡単に言えば、カーディナリティは、テーブル間の相互接続された関係として定義できます。 テーブル間の特定の関係を以下に示します。

  • 一対一。
  • XNUMX 対多。
  • 多対多。
  • 多対一。

12. データの最小化について議論しますか?

回答: マイニングとは何かをご存知のとおりです。 つまり、単純にデータマイニングとは、倉庫に保管されているデータの塊からデータを掘り出すことに他なりません。

13. スナップショットとは何ですか?

回答: 現在のレポートと前回のレポートを比較する必要があります。 これの主な役割は、現在のレポートのデータをコピーして、古いレポートと比較することです。

14. 標準フォルダとメトリクス フォルダの違いを説明してください。

回答: 標準フォルダーとメトリック フォルダーの違いについては、以下で説明します。

標準フォルダメトリクス フォルダ
これは実際には、既存のすべてのフォルダーのストレージまたはコンテナーのように機能します。このフォルダーは標準のフォルダーとは異なり、主にメトリクス スタジオで使用されます。 主に、メトリックおよびその他の関連情報を保存するために使用されます。
また、ローカル コンピューターと同様のタスクです。このフォルダーは、メトリクス スタジオで直接開くことができます。
このフォルダは黄色で区別できます。このフォルダは色で区別できます。 これは実際には青い色です。

15. データ ウェアハウスとエンタープライズ データ ウェアハウスの違いについて説明してください。

答え: 組織が大きくなると、責任も大きくなります。 保存するデータとファイルは複数あります。 そのため、ほとんどすべての組織は、重要なドキュメントとファイルをデータ ウェアハウスと呼ばれる大きなストレージ領域に分けています。

一方、特定のデータは機密であり、エンタープライズ データ ウェアハウスとして知られる企業のウェアハウスに安全に保管されます。

16. マクロとプロンプトの違いは何ですか?

回答: マクロとプロンプトの違いについては、以下で説明します。

マクロ: これは、さまざまなアプリケーションを実行するために使用される一連の命令に他なりません。

プロンプト: 一方、プロンプトはマクロとはまったく異なります。 これは、それぞれのレポートに表示されるデータのパターンを指定します。

17. Cognos の強力な機能と、それが使用された理由を説明してください。

回答: これは、アプリケーションの生産性を急速に向上させる上で重要な役割を果たします。 これは、Web ベースまたはクライアント ベースのアクセスのための生産性と信頼性の高いビジネス プラットフォームの作成に役立ちます。

18. リスト レポートとクロス集計レポートの違いを説明してください。

回答: リスト レポートとクロス集計レポートの違いについては、以下で説明します。

リスト レポート: これは、クロス集計レポートとはまったく異なります。 これで、レポートは行と列に分割されます。 さらに、これはクロス集計レポートと比較して詳細な分析です。

クロス集計レポート: このレポートはグリッドにも表示されます。 また、行と列を含みます。 しかし、これはリストのレポートほど詳細なレポートではありません。

19. Cognos ReportNet について説明してください。

回答: これはレポート アプリケーションに使用されます。さらに、これにはアクセスするために追加のソフトウェアは必要ありません。 Web ブラウザを通じてこれらに直接アクセスすることができます。

Report Net に必要なコンポーネントは次のとおりです。

  • フレームワーク マネージャー。
  • レポートスタジオ。
  • クエリ スタジオ。
  • コグノス接続。

20. 静的条件と動的条件の違いを説明してください?

回答: 静的条件と動的条件の違いについては、以下で説明します。

静的条件: レポートの実行中にレポートの条件が変わらない場合、これは静的条件と呼ばれます。

動的条件: 一方、動的条件と呼ばれるレポートを実行するたびに条件が変化する場合。

21. 立方体について説明してください。

回答: これは簡単に言えば、ディメンションとメジャーの多次元ビューです。 これは主に、スライスやダイシングなどの方法を使用してさまざまな方法でデータを分析するために使用されます。

質問のリストを .PDF 形式でダウンロードする後で練習したり、面接テンプレートで使用したりできます (Cognos の面接でよく聞かれる質問)。

コグノスのインタビューの質問

まとめ

上記の質問と回答が、Cognos での面接ラウンドの最終選考に残った学生のための速習コースのようなものになることを願っています。 この記事が志望者の皆様の参考になれば幸いです。 また、本当に参考になった場合は、共有してください。ありがとうございます。

参考文献

  1. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050919321866
  2. https://www.mdpi.com/1019978
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