Data Mesh 企業環境中的數據網：設計、治理與運作培訓

Data Mesh 基礎與原則

模組 1：引言與背景

• 數據架構的演變：從 DW、Data Lake 到 Data Mesh 的興起
• 集中式架構的常見問題
• Data Mesh 方法的指導原則

模組 2：原則 1 – 領域數據所有權

• 以領域為導向的組織結構
• 分散責任的好處與挑戰
• 實踐案例：在實際企業中定義領域

模組 3：原則 2 – 數據即產品

• 什麼是「data product」？
• data product owner 的角色
• 設計數據產品的最佳實踐
• 實務練習：為每個團隊設計 data product

平台、治理與營運設計

模組 4：原則 3 – 自助式平台

• 現代數據平台的組成元素
• Data Mesh 生態系統中的常見工具（Kafka、dbt、Snowflake 等）
• 練習：設計自助式平台架構

模組 5：原則 4 – 聯邦式治理

• 分散式環境中的治理
• 政策、標準與自動化
• 實作數據品質、安全與隱私策略

模組 6：組織設計與文化變革

• Data Mesh 的新角色：data product owner、平台團隊、領域團隊
• 如何調整合不同領域之間的激勵措施
• 文化變革與變化管理

實作、工具與模擬

模組 7：採用與實作策略

• 分階段實施 Data Mesh 的路線圖
• 選擇先驅領域的標準
• 來自實際實施的經驗教訓

模組 8：工具、技術與案例研究

• 相容於 Data Mesh 的技術堆疊
• 實施範例（如 Netflix、Zalando）
• 成敗分析

模組 9：考試模擬與案例練習

• 每個模組的複習練習
• 認證類型的模擬考試
• 結果檢討與討論