1z0-591 Prüfungsunterlagen, 1z0-591 Online Test

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Die Zertifizierungsprüfung von Oracle 1Z1-591 (Oracle Business Intelligence Foundce Suite 11G Essentials) ist für IT-Fachleute ausgelegt, die ihre Fähigkeiten zur Implementierung und Verwaltung der Oracle Business Intelligence Foundation Suite (OBIEE) 11G nachweisen möchten. Diese Zertifizierungsprüfung misst das Wissen und die Fähigkeiten im Zusammenhang mit diesem Programm, mit denen Fachleute robuste BI -Dashboards erstellen, Daten analysieren und ihrer Organisation wertvolle Einblicke liefern können.

Die Oracle 1Z1-591-Prüfung richtet sich an Fachleute, die die Oracle Business Intelligence Foundation Suite 11G ein gutes Verständnis haben und mit den wesentlichen Funktionen der Software arbeiten können. Die Prüfung besteht aus 70 Multiple-Choice-Fragen und dauert 120 Minuten. Die Kandidaten müssen eine Punktzahl von 63% oder höher erzielen, um die Prüfung zu bestehen und eine Oracle -Zertifizierung zu erhalten.

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Oracle Business Intelligence Foundation Suite 11g Essentials 1z0-591 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q51-Q56):

51. Frage
Identify the two true statements about alias tables.

A. Alias tables are set up to avoid triangular or circular joins.
B. Alias tables are set up to include best practice naming conventions for physical table names.
C. Alias tables are set up to create a copy of the data with a filter applied to it.
D. Alias tables are set up to create another physical copy of the data.

Antwort: A,B

Begründung:
It is a best practice to create aliases for all tables. Aliases are created in the Physical Layer of the repository.
Some of the benefits of using aliases are given below:
(A) * An alias is used to avoid circular joins and to configure self joins.
* You can create a join relationship which is different than the actual foreign key relationship in the database.
This helps in defining relationships to meet business model criteria.
* Aliases can function in numerous ways to define business model e.g. a table can act both as a dimension and a fact using aliases.
(B) * You can rename aliases to make physical and business model easier to understand.

52. Frage
One of the most common uses of Dynamic Repository Variables is to setup filters for use in reporting.
Which variable below is a valid example of a Dynamic Repository Variable?

A. CurrentMonth
B. Month
C. Quarter
D. Year

Antwort: A

Begründung:
Explanation/Reference:
CurrentMonth can be calculated by a sql statement.
Note:
REPOSITORY VARIABLE(DYNAMIC)
Initialized when BI server is started
Assigned value dynamically based on the result of a query
Value is dependent of the sql provided in Initialization Block
Create a dynamic variable and provide a Name and Default Initializer.Create a new initialization block by clicking on the New button in the above screen.

Provide Intialization Block variable Name

Click on "Edit Data Source" button and provide the sql to be used for the variable, e.g.
select lower(sys_context('USERENV','SESSION_USER'))||
'@'||
lower(sys_context('USERENV','DB_NAME'))
from dual;

53. Frage
How will you model a Type II Slowly-Changing Dimension?

A. Do Nothing
B. Add a new row to the dimension table with a new key for the changed record
C. Add an additional column to the dimension table to capture a version of change
D. Overwrite an existing dimension table record with the changed record

Antwort: B

Begründung:
Explanation/Reference:
Dimensional Modeling - Slowly Changing Dimensions
* Type 1 - Overwrite Original Value
A change does not require tracking
* Type 2 - Add a new record
With Type II SCD, a new version of the dimension record (row) is created, and the existing version is marked as history.
Each row does not correspond to a different instance of an entity but a different "state", a "snapshot" of the instance at a point in time.
Note: Tracking changes in dimension is referred in datawarehousing as slowly changing dimensions.
In the source system a lot of changes are daily made :
new customers are added,
addresses are modified,
new regional hierarchies are implemented,
or simply the product descriptions and packaging change.
These sorts of changes need to be reflected in the dimension tables and in several cases, the history of the changes also needs to be tracked.
By remembering history, we are then able to look at historical data and compare it to their current situation.

54. Frage
When designing a Star Schema, which option does not apply?

A. The facts are quantifiable.
B. The fact has several foreign keys that are primary keys in the dimensional table
C. Fact table is joined to the related dimensional tables.
D. Dimensional tables are normalized.
E. Dimensional tables have one attribute primary key as Product_ID for products.

Antwort: D

Begründung:
Explanation/Reference:
In a Star Schema the dimensional tables does not need to be normalized.
A Snowflake Schema is a modified Star Schema that has normalized the dimensional tables.
Incorrect answers:
B: A star schema is a dimensional schema with a single fact table that has foreign key relationships with several dimension tables.
C, E: A star join is a primary key to foreign key join :
* of the dimension tables
* to a fact_table.
See picture below:

55. Frage
When creating Aggregate tables in the OBI repository by using the Aggregate Persistence Wizard, which two statements are true?

A. The Extraction Transformation and Loading process creates the aggregate tables.
B. The Aggregate Persistence Wizard enables you to automate the creation of physical aggregate tables and their corresponding objects in the repository.
C. Job Manager can be used to run the Aggregate Persistence script.
D. The analyst must first write DML (Data Manipulation Language) scripts to create the aggregate table.

Antwort: B,C

Begründung:
B: The Aggregate Persistence Wizard automates the creation and initial population of aggregates, persists them in a back-end database and configures the BI Server metadata layer so that they're used when appropriate.
C: The wizard then shows me a preview of the script it's going to generate, and asks me if I want to create any more summaries. Here's how the preview script looks - note that it's not SQL, it's a script language that the BI Server understands and uses as the specification for an aggregation job, which it then turns into separate CREATE TABLE, INSERT ... SELECT and so on SQL statements, "optimized" for the particular back-end database platform.
Script example:
"ag_Items"
for "Seminar - Complete"."Items"("Quantity")
at levels ("Seminar - Complete"."Customerdim"."State", "Seminar - Complete"."Productdim"."Category",
"Seminar - Complete"."Timedim"."Year")
using connection pool "custdw"."CUSTDW_Pool"
in "custdw".."CUSTDW";

56. Frage
......

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