Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Основи и принципи на Data Mesh
Модул 1: Въведение и контекст
- Еволюция на архитектурата на данните: DW, Data Lake и появата на Data Mesh
- Често срещани проблеми при централизираните архитектури
- Ръководни принципи на подхода Data Mesh
Модул 2: Принцип 1 – Собственост на данните по домейни
- Организация, ориентирана към домейни
- Ползи и предизвикателства от децентрализирането на отговорността
- Практически казуси: дефиниране на домейни в реална компания
Модул 3: Принцип 2 – Данните като продукт
- Какво е „продукт от данни“
- Роли на собственика на продукта от данни
- Добри практики за проектиране на продукти от данни
- Практическо упражнение: проектиране на продукт от данни от екип
Платформа, управление и оперативно проектиране
Модул 4: Принцип 3 – Платформа за самообслужване
- Компоненти на модерна платформа за данни
- Често използвани инструменти в екосистема на Data Mesh (Kafka, dbt, Snowflake и др.)
- Упражнение: проектиране на архитектура на платформа за самообслужване
Модул 5: Принцип 4 – Федеративно управление
- Управление в разпределени среди
- Политики, стандарти и автоматизация
- Внедряване на политики за качество, сигурност и поверителност на данните
Модул 6: Организационно проектиране и културна промяна
- Нови роли в Data Mesh: собственик на продукт от данни, платформен екип, домейн екипи
- Как да съгласуваме стимулите между домейните
- Културна трансформация и управление на промяната
Внедряване, инструменти и симулация
Модул 7: Стратегии за приемане и внедряване
- Пътна карта за поетапно внедряване на Data Mesh
- Критерии за избор на пилотни домейни
- Научени уроци от реални внедрявания
Модул 8: Инструменти, технологии и казуси
- Технологичен стек, съвместим с Data Mesh
- Примери за внедряване (Netflix, Zalando и др.)
- Анализ на успехи и неуспехи
Модул 9: Симулация на изпит и практически казуси
- Преговорни упражнения по модули
- Пробен сертификационен изпит
- Преглед на резултатите и дискусия
Изисквания
• Основни познания по управление на данни, архитектура на данни или инженеринг на данни
• Запознатост с концепции като Data Warehouse, Data Lake, ETL/ELT
• Желателно: опит в проекти с данни на корпоративно ниво
21 Часа
Отзиви от участници (1)
Способността да се ангажирам индивидуално и да гарантирам, че разбирам ясно концепциите, които се обсъждах.
Dave - Sea
Курс - Data Architecture Fundamentals
Машинен превод
