Data Mesh dla Środowisk Biznesowych: Projekt, Zarządzanie i Operacje - Plan Szkolenia

Podstawy i Zasady Data Mesh

Moduł 1: Wprowadzenie i kontekst

• Evolucja architektury danych: DW, Data Lake i powstanie Data Mesh
• Powszechne problemy w centralizowanych architekturach
• Kluczowe zasady podejścia Data Mesh

Moduł 2: Zasada 1 – Posiadanie danych przez domeny

• Organizacja oparta na domenach
• Korzyści i wyzwania dezentralizacji odpowiedzialności
• Praktyczne przypadki: definiowanie domen w rzeczywistej firmie

Moduł 3: Zasada 2 – Dane jako produkt

• Co to jest „data product”
• Role właściciela produktu danych
• Najlepsze praktyki projektowania produktów danych
• Ćwiczenie praktyczne: projektowanie produktu danych przez zespół

Platforma, Zarządzanie i Projekt Operacyjny

Moduł 4: Zasada 3 – Platforma samobsługowa

• Komponenty nowoczesnej platformy danych
• Powszechnie używane narzędzia w ekosystemie Data Mesh (Kafka, dbt, Snowflake itp.)
• Ćwiczenie: projektowanie architektury platformy samobsługowej

Moduł 5: Zasada 4 – Federowane zarządzanie

• Zarządzanie w rozproszonych środowiskach
• Polityki, standardy i automatyzacja
• Implementacja polityk jakości, bezpieczeństwa i prywatności danych

Moduł 6: Organizacyjny projekt i zmiana kulturowa

• Nowe role w Data Mesh: właściciel produktu danych, zespół platformy, zespoły domenowe
• Jak dostosować incentywy między domenami
• Transformacja kultury i zarządzanie zmianą

Implementacja, Narzędzia i Symulacja

Moduł 7: Strategie wdrożenia i adopcji

• Plan wdrożenia Data Mesh w etapach
• Kryteria wyboru pilotowych domen
• Wnioski z rzeczywistych implementacji

Moduł 8: Narzędzia, technologie i przypadki studium

• Technologiczny stos zgodny z Data Mesh
• Przykłady implementacji (Netflix, Zalando itp.)
• Analiza sukcesów i porażek

Moduł 9: Symulacja egzaminu i praktyczne przypadki

• Ćwiczenia powtórzeniowe dla każdego modułu
• Symulacja egzaminu typu certyfikacyjnego
• Rewizja wyników i dyskusja