Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
A Data Mesh Alapjai és Elvei
Modul 1: Bevezetés és kontextus
- Az adatarchitektúra fejlődése: DW, Data Lake és a Data Mesh kialakulása
- A központosított architektúrák gyakori problémái
- A Data Mesh megközelítés alapelvei
Modul 2: Elv 1 – Adatok tulajdonjogának a területen belüli hozzárendelése
- Terület-alapú szervezés
- A felelősség decentralizálásának előnyei és kihívásai
- Gyakorlati esetek: valós vállalatban területek meghatározása
Modul 3: Elv 2 – Adatok termékként kezelése
- Mit jelent egy “data product”
- A data product tulajdonos szerepei
- Jó gyakorlatok adattermékek tervezésére
- Gyakorlás: csapatokban történő data product tervezése
Platform, Irányítás és Operatív Tervezés
Modul 4: Elv 3 – Szelfszolgáltató platform
- A modern adatplatform összetevői
- A Data Mesh ekoszisztémában gyakori eszközök (Kafka, dbt, Snowflake stb.)
- Gyakorlás: szelfszolgáltató platform architektúra tervezése
Modul 5: Elv 4 – Federális irányítás
- Irányítás decentralizált környezetben
- Szabályzatok, szabványok és automatizálás
- Adatminőség, biztonság és adatvédelem szabályzatainak implementálása
Modul 6: Szervezeti tervezés és kulturális változás
- Új szerepek a Data Mesh-ben: data product tulajdonos, platform csapatok, területi csapatok
- Hogyan igazíthatóak össze a jutalmazási rendszerek a különböző területek között?
- Kulturális átalakulás és változáskezelés
Implementáció, Eszközök és Szimuláció
Modul 7: Bevezetési és implementációs stratégiák
- Phasokban történő Data Mesh implementálás útvonalterve
- Kritériumok pilot területek kiválasztására
- Valós implementációk tanulságai
Modul 8: Eszközök, technológiák és esetszemléltetések
- A Data Mesh támogató technológiai stack
- Implementáció példái (Netflix, Zalando stb.)
- Sikeres és sikertelen implementációk elemzése
Modul 9: Szimulált vizsga és gyakorló feladatok
- Modulonkénti átvizsgálás gyakorlása
- Szimulált vizsga szakértelmű vizsgára készítésre
- Eredmények átvizsgálása és vita
Követelmények
• Alapvető ismeretek az adatkezelésben, az adatarchitektúrában vagy az adatmérnökségben
• Ismeretek a Data Warehouse, Data Lake, ETL/ELT fogalmakból
• Kívánt: tapasztalat vállalati szintű adatprojektben
21 Órák
Vélemények (1)
A képesség, hogy egy-egy alapon enguage-olhassam, és biztosíthassam, hogy világos és megérthető volt a tárgyalásban említett fogalmak.
Dave - Sea
Kurzus - Data Architecture Fundamentals
Gépi fordítás
