План на курса
Основни и принципи на Data Mesh
Модул 1: Въведение и контекст
• Еволюцията на архитектурата на данни: DW, Data Lake и възникването на Data Mesh
• Общи проблеми в централизирани архитектури
• Насочващи принципи на подхода Data Mesh
Модул 2: Принцип 1 – Собственост на данни по домейн
• Организация, ориентирана към домейни
• Преимущества и предизвикателства на децентрализирането на отговорността
• Практически случаи: дефиниране на домейни в реална компания
Модул 3: Принцип 2 – Данни като продукт
• Какво е “data product”
• Роли на собственика на data product
• Добри практики за проектиране на продукти от данни
• Практически упражнение: проектиране на data product от екип
Платформа, Goерно и оперативно проектиране
Модул 4: Принцип 3 – Платформа за самопослужване
• Компоненти на модерна платформа за данни
• Често използвани инструменти в екосистема Data Mesh (Kafka, dbt, Snowflake, и др.)
• Упражнение: проектиране на архитектура на платформа за самопослужване
Модул 5: Принцип 4 – Goерно федеративно
• Goерно в разпределени среди
• Политики, стандарти и автоматизация
• Имплементация на политики за качество, сигурност и пощада на данни
Модул 6: Организационно проектиране и културна промяна
• Нови роли в Data Mesh: собственик на data product, екип на платформата, домейн екипи
• Как да хармонизираме стимулите между домейните
• Культурна трансформация и управление на промените
Имплементация, инструменти и симулация
Модул 7: Стратегии за приемане и имплементация
• Маршрутна карта за имплементация на Data Mesh в етапи
• Критерии за избор на пилотни домейни
• Уроци, извлечени от реални имплементации
Модул 8: Инструменти, технологии и случаи за изучаване
• Технологичен стэк, съвместим с Data Mesh
• Примери за имплементации (Netflix, Zalando, и др.)
• Анализ на успех и неуспех
Модул 9: Симулация на изпит и практически случаи
• Упражнения за повтаряне по модули
• Симулация на изпит за сертификация
• Преглед на резултатите и дискусия
Изисквания
• Основни знания в управление на данни, архитектура на данни или инженерство на данни
• Запознанство с концепции като Data Warehouse, Data Lake, ETL/ELT
• Желано: опит в проекти с данни на ниво на предприятието
Oтзиви от потребители (1)
Способността да се ангажирам на база 1:1 и да гарантирам, че имам яснота и разбиране на обсъжданите концепции.
Dave - Sea
Курс - Data Architecture Fundamentals
Машинен превод