Data Mesh 企业环境：设计、治理与运营 培训

Data Mesh 基础与原则

模块 1：介绍与背景

• 数据架构的演变：从 DW、Data Lake 到 Data Mesh 的兴起
• 集中式架构中的常见问题
• Data Mesh 方法的指导原则

模块 2：原则 1 – 领域数据所有权

• 领域驱动组织
• 分散责任的优势与挑战
• 实际案例：企业中的领域定义

模块 3：原则 2 – 数据即产品

• 什么是“数据产品”
• 数据产品负责人的角色
• 设计数据产品的最佳实践
• 实践练习：团队设计数据产品

平台、治理与运营设计

模块 4：原则 3 – 自助服务平台

• 现代数据平台的组件
• Data Mesh 生态系统中的常见工具（Kafka、dbt、Snowflake 等）
• 实践练习：设计自助服务平台架构

模块 5：原则 4 – 联邦治理

• 分布式环境中的治理
• 政策、标准与自动化
• 实施数据质量、安全与隐私政策

模块 6：组织设计与文化变革

• Data Mesh 中的新角色：数据产品负责人、平台团队、领域团队
• 如何协调领域间的激励机制
• 文化转型与应变管理

实施、工具与模拟

模块 7：采用与实施策略

• 分阶段实施 Data Mesh 的路线图
• 选择试点领域的标准
• 实际实施中的经验教训

模块 8：工具、技术与案例研究

• 与 Data Mesh 兼容的技术栈
• 实施案例（Netflix、Zalando 等）
• 成功与失败分析

模块 9：模拟考试与案例分析

• 模块复习练习
• 认证类型模拟考试
• 结果回顾与讨论