資料網在企業環境中的設計、治理與運營培訓

Data Mesh 基礎與原則

模組 1：介紹與背景

• 數據架構的演變：數據倉儲、Data Lake 和 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

模組 2：原則一 – 領域數據所有權

• 面向領域的組織
• 分散責任的好處和挑戰
• 實踐案例：在真實企業中定義領域

模組 3：原則二 – 數據作為產品

• 什麼是「data product」
• 資料產品所有者的角色
• 設計數據產品的最佳實踐
• 實作練習：每個團隊設計的資料產品

平台、治理與運營設計

模組 4：原則三 – 自助服務平台

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

模組 5：原則四 – 聯邦治理

• 分散式環境中的治理
• 政策、標準和自動化
• 實施數據質量、安全和隱私政策

模組 6：組織設計與文化變革

• Data Mesh 中的新角色：資料產品所有者、平台團隊、領域團隊
• 如何讓各領域之間的激勵措施保持一致
• 文化轉型和變化管理

實施、工具和模擬

模組 7：採用與實施策略

• 分階段實施 Data Mesh 的路線圖
• 選擇先導領域的標準
• 實際實施案例中的經驗教訓

模組 8：工具、技術和案例研究

• 與 Data Mesh 兼容的技術棧
• 實施示例（Netflix、Zalando 等）
• 成功與失敗的分析

模組 9：考試模擬和實踐案例

• 按模組複習練習
• 模擬認證類型的考試
• 結果回顧和討論