# Data Modeling (Data Analytics) > Skema bintang, tabel fact dan dimension, normalisasi, denormalisasi, SCD, grain - 20 pertanyaan wawancara - Mid-Level - [Pertanyaan Wawancara: Data Analytics](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara.md) ## 1. Apa itu star schema dalam data modeling? **Jawaban** Star schema adalah arsitektur pemodelan dimensional di mana fact table pusat dikelilingi oleh dimension table yang terhubung langsung. Struktur ini menyederhanakan query analitis dan mengoptimalkan kinerja dengan menghindari multiple join antar dimensi. Nama ini berasal dari bentuk visual diagram, di mana fact table pusat menyerupai tubuh bintang dan dimensi sebagai cabangnya. ## 2. Apa peran fact table dalam model dimensional? **Jawaban** Fact table menyimpan ukuran kuantitatif (pendapatan, jumlah terjual, jumlah klik) dan foreign key ke dimension table. Ini merepresentasikan event atau transaksi bisnis. Setiap baris berhubungan dengan event yang dapat diukur pada tingkat granularitas yang ditentukan. Kolom numerik (measure) adalah data yang dianalis agregasi dalam query mereka. ## 3. Apa itu dimension table dalam model dimensional? **Jawaban** Dimension table berisi atribut deskriptif yang mengkualifikasi ukuran dalam fact table. Misalnya, dimensi Produk berisi nama, kategori, merek, dan harga satuan. Dimensi memungkinkan filtering, grouping, dan slicing data selama analisis. Mereka biasanya didenormalisasi untuk menyederhanakan query dan menghindari join tambahan. ## 17 pertanyaan lagi tersedia - Apa itu grain (granularitas) dari fact table? - Apa perbedaan antara ukuran aditif dan ukuran semi-aditif? Daftar gratis: https://sharpskill.dev/id/login ## Topik wawancara Data Analytics lainnya - [Google Sheets - Dasar-Dasar](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/google-sheets-basics.md): 20 pertanyaan, Junior - [Google Sheets - Formula Lanjutan](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/google-sheets-advanced.md): 20 pertanyaan, Junior - [SQL - Dasar-dasar](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/sql-basics.md): 25 pertanyaan, Junior - [SQL - Agregasi dan Pengelompokan](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/sql-aggregations.md): 20 pertanyaan, Junior - [SQL - Joins](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/sql-joins.md): 20 pertanyaan, Junior - [BigQuery - Dasar-Dasar](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/bigquery-fundamentals.md): 20 pertanyaan, Junior - [Data Cleaning - Pembersihan data](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/data-cleaning.md): 20 pertanyaan, Junior - [KPI dan Metrik Bisnis](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/kpis-metrics.md): 20 pertanyaan, Junior - [Statistik Deskriptif](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/descriptive-statistics.md): 20 pertanyaan, Junior - [Zapier dan otomatisasi No-Code](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/zapier-automation.md): 20 pertanyaan, Junior - [Prinsip Visualisasi Data](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/data-viz-principles.md): 20 pertanyaan, Junior - [Python & Pandas - Dasar-dasar](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/python-pandas-basics.md): 20 pertanyaan, Junior - [Google Sheets - Dashboard Otomatis](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/google-sheets-dashboards.md): 20 pertanyaan, Mid-Level - [SQL - Subquery dan CTE](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/sql-subqueries-ctes.md): 20 pertanyaan, Mid-Level - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/sql-window-functions.md): 20 pertanyaan, Mid-Level - [BigQuery - Fitur Lanjutan](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/bigquery-advanced.md): 20 pertanyaan, Mid-Level - [Analisis Funnel dan Konversi](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/funnel-analysis.md): 20 pertanyaan, Mid-Level - [Analisis Cohort dan Retensi](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/cohort-retention.md): 20 pertanyaan, Mid-Level - [Google Tag Manager dan Tracking](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/gtm-tracking.md): 20 pertanyaan, Mid-Level - [API dan Webhook](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/apis-webhooks.md): 20 pertanyaan, Mid-Level - [dbt - Dasar-dasar](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/dbt-fundamentals.md): 20 pertanyaan, Mid-Level - [AB Testing dan Statistik Terapan](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/ab-testing.md): 20 pertanyaan, Mid-Level - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/looker-studio.md): 20 pertanyaan, Mid-Level - [Power BI - Dasar-Dasar](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/power-bi-fundamentals.md): 20 pertanyaan, Mid-Level - [SQL - Kueri Analitik Lanjutan](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/sql-advanced-analytics.md): 20 pertanyaan, Senior - [dbt - Fitur Lanjutan](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/dbt-advanced.md): 20 pertanyaan, Senior - [Power BI - DAX dan Dashboard Lanjutan](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/power-bi-dax.md): 20 pertanyaan, Senior - [Python Analytics - Analisis Lanjutan dan ML](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/python-analytics-advanced.md): 20 pertanyaan, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. HTML version of this page: https://sharpskill.dev/id/technologies/data-analytics/pertanyaan-wawancara/data-modeling