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

 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Oтзиви от потребители (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории