Data Mesh for Enterprise Environments: Design, GoGovernance and Operation培訓

Data Mesh 基礎與原則

模塊 1: 介紹與背景
   • 數據架構的演變：數據倉庫、數據湖與 Data Mesh 的興起
   • 集中式架構中的常見問題
   • Data Mesh 方法的指導原則

模塊 2: 原則 1 – 數據的領域所有權
   • 領域驅動的組織結構
   • 分散責任的優勢與挑戰
   • 實際案例：企業中的領域定義

模塊 3: 原則 2 – 數據作為產品
   • 什麼是“數據產品”
   • 數據產品負責人的角色
   • 設計數據產品的最佳實踐
   • 實踐練習：團隊設計數據產品

平台、治理與操作設計

模塊 4: 原則 3 – 自助服務平台
   • 現代數據平台的組成部分
   • Data Mesh 生態中的常見工具（Kafka、dbt、Snowflake 等）
   • 練習：設計自助服務平台架構

模塊 5: 原則 4 – 聯邦治理
   • 分散環境中的治理
   • 政策、標準與自動化
   • 數據質量、安全與隱私政策的實施

模塊 6: 組織設計與文化變革
   • Data Mesh 中的新角色：數據產品負責人、平台團隊、領域團隊
   • 如何對齊領域間的激勵機制
   • 文化轉型與變革管理

實施、工具與模擬

模塊 7: 採用與實施策略
   • 分階段實施 Data Mesh 的路線圖
   • 選擇試點領域的標準
   • 實際實施中的經驗教訓

模塊 8: 工具、技術與案例研究
   • 與 Data Mesh 兼容的技術棧
   • 實施範例（Netflix、Zalando 等）
   • 成功與失敗的分析

模塊 9: 模擬考試與實際案例
   • 按模塊進行復習練習
   • 認證考試模擬
   • 結果回顧與討論