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

• 데이터 관리, 데이터 아키텍처 또는 데이터 엔지니어링의 기본 지식• 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, ETL/ELT와 같은 개념에 익숙함• 기업 수준의 데이터 프로젝트 경험(우대)
 21 시간

참가자 수


참가자당 가격

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