기업 환경을 위한 데이터 메시: 설계, 거버넌스 및 운영 교육 과정

데이터 메시의 기본 개념 및 원칙

모듈 1: 소개 및 배경 설명

• 데이터 아키텍처의 발전 과정: DW, 데이터 레이크에서 데이터 메시까지
• 중앙 집중식 아키텍처에서 발생하는 일반적인 문제점들
• 데이터 메시 접근법의 핵심 원칙들

모듈 2: 원칙 1 – 도메인별 데이터 소유권

• 도메인 중심의 조직 구성 방식
• 책임을 분산시키는 것에 따른 장점 및 어려움
• 실제 기업에서 도메인을 정의하는 사례 분석

모듈 3: 원칙 2 – 데이터를 제품으로 설계하기

• ‘데이터 제품’이란 무엇인가?
• 데이터 제품 오너의 역할
• 효과적인 데이터 제품 설계를 위한 모범 사례들
• 실습 과제: 각 팀별로 데이터 제품을 설계해보기

플랫폼, 거버넌스 및 운영 설계

모듈 4: 원칙 3 – 셀프서비스형 플랫폼

• 현대적인 데이터 플랫폼의 구성 요소
• 데이터 메시 생태계에서 자주 사용되는 도구들(Kafka, dbt, Snowflake 등)
• 실습 과제: 셀프서비스형 플랫폼 아키텍처 설계하기

모듈 5: 원칙 4 – 연합형 거버넌스

• 분산된 환경에서의 거버넌스 방안
• 정책, 표준 및 자동화 전략
• 데이터 품질, 보안 및 개인정보 보호 관련 정책의 구현 방법

모듈 6: 조직 설계와 문화 변화 관리

• 데이터 메시 환경에서 새롭게 생기는 역할들: 데이터 제품 오너, 플랫폼 팀, 도메인 팀 등
• 각 도메인 간 인센티브를 조정하는 방법
• 문화 변화와 변혁 관리 방안

구현 전략, 도구 활용 및 시뮬레이션

모듈 7: 도입 전략 및 단계별 구현 방안

• 데이터 메시를 단계적으로 도입하기 위한 로드맵 수립법
• 시범 적용할 도메인을 선정하는 기준
• 실제 구현 사례에서 얻은 교훈들

모듈 8: 관련 도구, 기술 및 성공·실패 사례 분석

• 데이터 메시에 적합한 기술 스택
• 구현 성공 사례(넷플릭스, 잘란도 등)
• 성공과 실패 원인에 대한 심층 분석

모듈 9: 시뮬레이션 시험 및 실제 적용 연습

• 각 모듈별 복습 연습문제들
• 자격증 시험을 대비한 모의고사 진행
• 결과에 대한 피드백 및 토론 시간