Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Đề cương khóa học
Cơ bản và nguyên tắc của Data Mesh
Mô-đun 1: Giới thiệu và bối cảnh
• Sự phát triển của kiến trúc dữ liệu: DW, Data Lake và sự ra đời của Data Mesh
• Các vấn đề thường gặp trong kiến trúc trung tâm
• Các nguyên tắc chỉ đạo của phương pháp Data Mesh
Mô-đun 2: Nguyên tắc 1 – Quyền sở hữu dữ liệu theo lĩnh vực
• Tổ chức theo lĩnh vực
• Các lợi ích và thách thức khi phân tán trách nhiệm
• Các trường hợp thực tế: định nghĩa lĩnh vực trong một công ty thực tế
Mô-đun 3: Nguyên tắc 2 – Dữ liệu như một sản phẩm
• “Data product” là gì
• Vai trò của chủ sở hữu sản phẩm dữ liệu
• Các thói quen tốt để thiết kế sản phẩm dữ liệu
• Bài tập thực hành: thiết kế một data product bởi một nhóm
Nền tảng, Quản trị và Thiết kế Hoạt động
Mô-đun 4: Nguyên tắc 3 – Nền tảng tự phục vụ
• Các thành phần của một nền tảng dữ liệu hiện đại
• Các công cụ phổ biến trong hệ sinh thái Data Mesh (Kafka, dbt, Snowflake, v.v.)
• Bài tập: thiết kế kiến trúc nền tảng tự phục vụ
Mô-đun 5: Nguyên tắc 4 – Quản trị liên bang
• Quản trị trong môi trường phân tán
• Chính sách, tiêu chuẩn và tự động hóa
• Thực hiện chính sách về chất lượng, an ninh và quyền riêng tư dữ liệu
Mô-đun 6: Thiết kế tổ chức và chuyển đổi văn hóa
• Các vai trò mới trong Data Mesh: chủ sở hữu sản phẩm dữ liệu, nhóm nền tảng, nhóm lĩnh vực
• Cách cân bằng động lực giữa các lĩnh vực
• Chuyển đổi văn hóa và quản lý sự thay đổi
Triển khai, Công cụ và Mô phỏng
Mô-đun 7: Chiến lược áp dụng và triển khai
• Đường đi triển khai Data Mesh theo giai đoạn
• Tiêu chí để lựa chọn các lĩnh vực thử nghiệm ban đầu
• Các bài học từ các triển khai thực tế
Mô-đun 8: Công cụ, công nghệ và các trường hợp nghiên cứu
• Stack công nghệ tương thích với Data Mesh
• Ví dụ về triển khai (Netflix, Zalando, v.v.)
• Phân tích thành công và thất bại
Mô-đun 9: Mô phỏng kiểm tra và các trường hợp thực hành
• Các bài tập ôn tập theo mô-đun
• Mô phỏng kiểm tra kiểu chứng chỉ
• Xem lại kết quả và thảo luận
Yêu cầu
• Kiến thức cơ bản về quản lý dữ liệu, kiến trúc dữ liệu hoặc kỹ thuật dữ liệu• Thông thạo các khái niệm như Data Warehouse, Data Lake, ETL/ELT• Thích hợp: Kinh nghiệm trong các dự án dữ liệu cấp doanh nghiệp
21 Giờ học
Đánh giá (1)
Khả năng tương tác một cách cá nhân 1:1 và đảm bảo rằng tôi có sự rõ ràng và hiểu biết về các概念被部分翻译了，但为了保持一致性，我将完成整个句子的自然流畅翻译： Khả năng tương tác một cách cá nhân 1:1 và đảm bảo rằng tôi có sự rõ ràng và hiểu biết về các khái niệm được thảo luận.
Dave - Sea
Khóa học - Data Architecture Fundamentals
Dịch thuật bằng máy
