Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Fundamente și Principii ale Data Mesh
Modul 1: Introducere și context
• Evoluția arhitecturii de date: DW, Data Lake și apariția Data Mesh-ului
• Probleme comune în arhitecturile centralizate
• Principiile guvernătoare ale abordării Data Mesh
Modul 2: Principiu 1 – Proprietatea datelor de către domeniu
• Organizație orientată pe domenii
• Beneficiile și provocările descentralizării responsabilității
• Studii de caz: definirea domeniilor într-o companie reală
Modul 3: Principiu 2 – Datele ca produs
• Ce este un „data product”
• Rolurile proprietarului datelor
• Practici bune pentru designul de produse de date
• Exercițiu practic: designul unui data product în echipă
Platformă, Guvernanță și Design Operativ
Modul 4: Principiu 3 – Platformă de auto-servire
• Componentele unei platforme moderne de date
• Unelte comune în ecosistemul Data Mesh (Kafka, dbt, Snowflake, etc.)
• Exercițiu: designul arhitecturii platformei de auto-servire
Modul 5: Principiu 4 – Guvernanță federată
• Guvernanța în medii distribuite
• Politici, standarde și automatizare
• Implementarea politicilor de calitate, securitate și confidențialitate a datelor
Modul 6: Design organizacional și schimb cultural
• Noi roluri în Data Mesh: proprietarul datelor, echipa platformei, echipele de domeniu
• Cum să aliniați incentivizările între domenii
• Transformarea culturală și gestionarea schimbării
Implementare, Unelte și Simulare
Modul 7: Strategii de adoptare și implementare
• Roadmap pentru implementarea Data Mesh în etape
• Criterii pentru selectarea domeniilor pilot
• Lecciones întrebuințate din implementări reale
Modul 8: Unelte, tehnologii și studii de caz
• Stiva tehnologică compatibilă cu Data Mesh
• Exemple de implementare (Netflix, Zalando, etc.)
• Analiza succesei și eșecului
Modul 9: Simularea examinării și studii de caz practice
• Exerciții de recapitulare pentru fiecare modul
• Simularea unui examen de certificare
• Revizuirea rezultatelor și discuție
Cerințe
• Cunoașterea de bază în gestionarea datelor, arhitectura datelor sau ingineria datelor
• Familiarizarea cu concepte precum Data Warehouse, Data Lake, ETL/ELT
• Doriți: experiență în proiecte de date la nivel de companie
21 ore
Mărturii (1)
Abilitatea de a mă angaja la un curs 1:1 și de a mă asigura că am înțeles și înțeles clar conceptele discutate.
Dave - Sea
Curs - Data Architecture Fundamentals
Tradus de catre o masina
