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
Modulul 1: Introducere și context
- Evoluția arhitecturii de date: DW, Data Lake și apariția Data Mesh
- Probleme comune în arhitecturile centralizate
- Principiile de bază ale abordării Data Mesh
Modulul 2: Principiul 1 – Proprietatea datelor pe domenii
- Organizare orientată pe domenii
- Beneficii și provocări ale descentralizării responsabilității
- Studii de caz: definirea domeniilor într-o companie reală
Modulul 3: Principiul 2 – Datele ca produs
- Ce este un „data product”
- Rolurile proprietarului de produs de date
- Bune practici pentru proiectarea produselor de date
- Exercițiu practic: proiectarea unui produs de date pe echipă
Platformă, Guvernanță și Proiectare Operațională
Modulul 4: Principiul 3 – Platformă de autoservire
- Componentele unei platforme moderne de date
- Unelte comune într-un ecosistem Data Mesh (Kafka, dbt, Snowflake etc.)
- Exercițiu: proiectarea arhitecturii unei platforme de autoservire
Modulul 5: Principiul 4 – Guvernanță federată
- Guvernanța în medii distribuite
- Politici, standarde și automatizare
- Implementarea politicilor de calitate, securitate și confidențialitate a datelor
Modulul 6: Proiectare organizațională și schimbare culturală
- Noi roluri în Data Mesh: proprietar de produs de date, echipa de platformă, echipe de domeniu
- Cum să aliniezi stimulentele între domenii
- Transformare culturală și managementul schimbării
Implementare, Unelte și Simulare
Modulul 7: Strategii de adoptare și implementare
- Plan de implementare a Data Mesh în faze
- Criterii pentru selectarea domeniilor pilot
- Lecții învățate din implementări reale
Modulul 8: Unelte, tehnologii și studii de caz
- Stiva tehnologică compatibilă cu Data Mesh
- Exemple de implementare (Netflix, Zalando etc.)
- Analiza succesului și eșecului
Modulul 9: Simulare de examen și cazuri practice
- Exerciții de recapitulare pe module
- Simulare de examen de tip certificare
- Revizuirea rezultatelor și discuții
Cerințe
• Cunoștințe de bază în gestionarea datelor, arhitectura datelor sau inginerie de date
• Familiarizare cu concepte precum Data Warehouse, Data Lake, ETL/ELT
• De dorit: experiență în proiecte de date la nivel de întreprindere
21 Ore
Mărturii (1)
Abilitatea de a interacționa pe bază 1:1 și de a mă asigura că am claritate și înțelegere cu privire la conceptele discutate.
Dave - Sea
Curs - Data Architecture Fundamentals
Tradus de catre o masina
