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| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Security and Governance | 15% | - Data governance best practices - Section Access and data security - Application and stream security |
| Data Modeling and Transformation | 30% | - Resolving synthetic keys and circular references - Using QVD files and incremental loading - Data transformation, cleansing, and enrichment - Designing efficient data models |
| Scripting and Data Load Editor | 25% | - Script syntax and control statements - Variables, functions, and expressions - Debugging and troubleshooting scripts - Managing data load scripts |
| Qlik Sense Architecture and Data Connections | 20% | - Managing connections and data sources - Data connectivity (files, databases, web sources, APIs) - Qlik Sense platform architecture |
| Performance Optimization and Validation | 10% | - Monitoring and improving application performance - Optimizing data model and script performance - Validating data integrity and consistency |
1. Lagerbestände werden online in einem System gespeichert, das nur Informationen für den aktuellen Zeitraum enthält.
Was sollte der Datenarchitekt tun, um die Trends der Lagerbestände analysieren zu können?
A) Erfassen Sie die periodischen Informationen in einer inkrementellen QVD-Datei zur Verwendung in einer App
B) für jeden Zeitraum und verwenden Sie eine binäre Ladeaufgabe, um eine einzelne App zu erstellen
C) Erstellen Sie eine App für jeden Zeitraum, während er sich ändert, und verwenden Sie die Dokumentverkettung. Erstellen Sie eine App
D) Verwenden Sie die On-Demand-App-Generierung (ODAG), um neue Apps für den ausgewählten Zeitraum zu erstellen
2. Siehe die Ausstellung.
Das gezeigte Datenmodell enthält einen synthetischen Schlüssel für Informationen, die den tatsächlichen Umsatz und den Budgetumsatz eines multinationalen Unternehmens enthalten. Als Geschäftsanforderung müssen Benutzer in der Lage sein, einen Drilldown nach Abteilung und Land durchzuführen. Daten dürfen nicht verloren gehen.
Aufgrund von Datenqualitätsproblemen sind einige Abteilungen NICHT in den Verkaufs- und Budgettabellen enthalten.
Der Datenarchitekt benötigt eine Methode zum Eliminieren synthetischer Schlüssel, die das Datenmodell mit der schnellsten Leistung generiert. Welche Methode sollte der Datenarchitekt verwenden?
A) Eine Left Join-Anweisung im Skript
B) Eine erzwungene Verkettungsanweisung
C) Feld-Aliase oder Auskommentieren redundanter Felder
D) Eine Verknüpfungstabelle zum Verknüpfen der beiden Tabellen
3. Siehe die Ausstellung.
Ein globales Unternehmen hat kürzlich eine App herausgebracht, die viel mehr Speicher benötigt als ähnliche Apps. Bei der Überprüfung von Daten im Datenmanager stellt der Datenarchitekt fest, dass in mehreren Feldern GUIDs (Globally Unique Identifiers) verwendet werden. Es gibt ein Schlüsselfeld. Andere Felder werden für verschiedene KPIs verwendet, um die Anzahl der Datensätze zu zählen. Der Datenarchitekt muss den verwendeten Speicher so weit wie möglich reduzieren. Welche Schritte sollte ein Datenarchitekt unternehmen, um diese Anforderungen zu erfüllen?
A) 1 Verwenden Sie die AutoNumber-Funktion, um die verknüpften GUIDs in Zahlen umzuwandeln
2 Ersetzen Sie die Nicht-Schlüssel-GUID-Felder durch ein Flag und verwenden Sie sie, um eine eindeutige Anzahl für KPIs zu erhalten
B) 1 Ersetzen Sie die Nicht-Schlüsselfeld-GUIDs durch RowNoQ, um ein Feld zu erhalten, mit dem eine eindeutige Anzahl ermittelt werden kann. 2. Teilen Sie die verknüpften GUID-Felder mit der Funktion SubField in fünf Abschnitte auf, um die Eindeutigkeit zu verringern
C) 1 Verwenden Sie die AutoNumber-Funktion, um die verknüpften GUIDs in Zahlen umzuwandeln
2. Verwenden Sie die Indizierung für GUID-Felder, die keine Schlüssel sind, um ein Indexfeld zu erstellen und eine eindeutige Anzahl für KPIs zu erhalten
D) 1. Verwenden Sie die IterNoQ-Funktion, um die verknüpften GUIDs in Zahlen umzuwandeln
2 Ersetzen Sie die nicht verknüpften GUID-Felder durch RowNo (), um ein Indexfeld zu erstellen und eine eindeutige Anzahl für den KPI zu erhalten
4. Siehe die Ausstellung.
Ein System erstellt täglich Protokolldateien und CSV-Dateien und legt diese Dateien in einem Ordner ab. Die Protokolldateien werden vom Quellsystem automatisch benannt und ändern sich regelmäßig. Alle csv-Dateien müssen zur Analyse in Qlik Sense geladen werden.
Mit welcher Methode sollen die Anforderungen erfüllt werden?
A)
B)
C)
D)
A) Option D
B) Option A
C) Option B
D) Option C
5. Ein Enterprise Data Warehouse enthält 700 Millionen Datensätze. Dieses Enterprise Data Warehouse hat eine dreistufige Architektur und verwendet QVDs. Der Qhk Sense-Server enthält 24 GB RAM und zwei Prozessoren mit acht Kernen. Das Unternehmen muss den Anbietern den anonymisierten Zugriff auf eine Qlik Sense-App ermöglichen, um frühere Geschäftsvorfälle und aktuelle Geschäftsergebnisse zu überprüfen. aktuelle Leistung.
Welche Methode sollte der Datenarchitekt verwenden, um diese Anforderung zu erfüllen?
A) Erstellen Sie eine Vorlagen-App für die On-Demand-Anwendungsgenerierung und eine Auswahl-App, und fordern Sie die Anbieter auf, sich bei Qlik Sense anzumelden, um die App anzuzeigen.
B) Erstellen Sie eine Direct Discovery-App, mit der Benutzer ihre einzelnen Inhalte mit Section Access anzeigen können
C) Erstellen Sie eine Direct Discovery-App, mit der Benutzer ihre einzelnen Inhalte mithilfe dynamischer QVDs anzeigen können
D) Erstellen Sie eine Vorlagen-App für die On-Demand-Anwendungsgenerierung und eine Auswahl-App, und ermöglichen Sie Anbietern den anonymen Zugriff
Solutions:
| Question # 1 Answer: A | Question # 2 Answer: D | Question # 3 Answer: D | Question # 4 Answer: A | Question # 5 Answer: D |
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