코스 개요
데이터 메쉬의 기초와 원칙
모듈 1: 소개 및 배경
• 데이터 아키텍처의 발전: DW, 데이터 레이크 및 데이터 메쉬의 등장
• 중앙집중식 아키텍처의 일반적인 문제점
• 데이터 메쉬 접근 방식의 핵심 원칙
모듈 2: 원칙 1 - 도메인별 데이터 소유권
• 도메인 중심 조직
• 책임 분산의 장점과 도전
• 실제 사례: 기업 내 도메인 정의
모듈 3: 원칙 2 - 데이터는 제품이다
• “데이터 제품”이란 무엇인가
• 데이터 제품 책임자의 역할
• 데이터 제품 설계의 좋은 관행
• 실습: 팀별 데이터 제품 설계
플랫폼, 관리 및 운영 설계
모듈 4: 원칙 3 - 셀프서비스 플랫폼
• 현대 데이터 플랫폼의 구성 요소
• 데이터 메쉬 생태계에서 일반적인 도구(Kafka, dbt, Snowflake 등)
• 실습: 셀프서비스 플랫폼 아키텍처 설계
모듈 5: 원칙 4 - 연방 관리
• 분산 환경에서의 관리
• 정책, 표준 및 자동화
• 데이터 품질, 보안 및 프라이버시 정책 구현
모듈 6: 조직 설계 및 문화 변화
• 데이터 메쉬에서의 새로운 역할: 데이터 제품 책임자, 플랫폼 팀, 도메인 팀
• 도메인 간의 인센티브 조율 방법
• 문화 변화 및 변화 관리
구현, 도구 및 시뮬레이션
모듈 7: 채택 및 구현 전략
• 단계별 데이터 메쉬 구현 로드맵
• 파일럿 도메인 선택 기준
• 실제 구현에서 배운 교훈
모듈 8: 도구, 기술 및 사례 연구
• 데이터 메쉬와 호환되는 기술 스택
• 구현 사례 (Netflix, Zalando 등)
• 성공 및 실패 분석
모듈 9: 시험 시뮬레이션 및 실습 사례
• 모듈별 복습 연습
• 인증형 시험 시뮬레이션
• 결과 검토 및 토론
요건
회원 평가 (1)
1:1 기반으로 참여하고 논의된 개념에 대한 명확성과 이해를 보장하는 능력.
Dave - Sea
코스 - Data Architecture Fundamentals
기계 번역됨