Formation Maillage de données pour environnements d'entreprise : Conception, gouvernance et exploitation

Fondements et principes de Data Mesh

Module 1 : Introduction et contexte

• Évolution de l'architecture des données : Data Warehouse, Data Lake et l'avènement du maillage de données (Data Mesh)
• Problèmes courants dans les architectures centralisées
• Principes directeurs de l'approche Data Mesh

Module 2 : Principe 1 – Propriété des données par domaine

• Organisation orientée par les domaines
• Avantages et défis de la décentralisation des responsabilités
• Études de cas : définition des domaines dans une entreprise réelle

Module 3 : Principe 2 – Les données en tant que produit

• Qu'est-ce qu'un « produit de données » (data product) ?
• Rôle du propriétaire du produit de données (data product owner)
• Bonnes pratiques pour concevoir des produits de données
• Exercice pratique : conception d'un produit de données par équipe

Plateforme, gouvernance et conception opérationnelle

Module 4 : Principe 3 – Plateforme en libre-service

• Composants d'une plateforme de données moderne
• Outils courants dans un écosystème Data Mesh (Kafka, dbt, Snowflake, etc.)
• Exercice : conception de l'architecture d'une plateforme en libre-service

Module 5 : Principe 4 – Gouvernance fédérée

• Gouvernance dans les environnements distribués
• Politiques, normes et automatisation
• Mise en œuvre des politiques de qualité, de sécurité et de confidentialité des données

Module 6 : Conception organisationnelle et changement culturel

• Nouveaux rôles dans Data Mesh : propriétaire du produit de données, équipe plateforme, équipes de domaines
• Comment aligner les incitations entre les domaines
• Transformation culturelle et gestion du changement

Mise en œuvre, outils et simulation

Module 7 : Stratégies d'adoption et de mise en œuvre

• Feuille de route pour mettre en œuvre Data Mesh par phases
• Critères pour sélectionner les domaines pilotes
• Leçons apprises tirées de mises en œuvre réelles

Module 8 : Outils, technologies et études de cas

• Stack technologique compatible avec Data Mesh
• Exemples de mise en œuvre (Netflix, Zalando, etc.)
• Analyse des succès et des échecs

Module 9 : Simulation d'examen et études de cas

• Exercices de révision par module
• Simulacre d'examen type certification
• Revue des résultats et discussion