Data Mesh 企業環境：設計、治理與運營培訓

Data Mesh 基礎與原則

模塊 1：介紹與背景

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

模塊 2：原則 1 – 領域數據所有權

• 領域驅動組織
• 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 – 數據即產品

• 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

平臺、治理與運營設計

模塊 4：原則 3 – 自助服務平臺

• 現代數據平臺的組件
• Data Mesh 生態系統中的常見工具（Kafka、dbt、Snowflake 等）
• 實踐練習：設計自助服務平臺架構

模塊 5：原則 4 – 聯邦治理

• 分佈式環境中的治理
• 政策、標準與自動化
• 實施數據質量、安全與隱私政策

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、平臺團隊、領域團隊
• 如何協調領域間的激勵機制
• 文化轉型與應變管理

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
• 實施案例（Netflix、Zalando 等）
• 成功與失敗分析

模塊 9：模擬考試與案例分析

• 模塊複習練習
• 認證類型模擬考試
• 結果回顧與討論