| 2390€ HT / personne |
| 3 jours ( 21 heures ) |
Présentation
Le Data Mesh ou le maillage de données, est une nouvelle approche de gestion, de stockage et de manipulation des données. L’objectif de Data Mesh est de rendre les données facilement accessibles et interconnectées dans toute votre organisation.
Data Mesh permet de résoudre les problèmes organisationnels tels que les conflits entre les différents départements. Grâce à ses fonctionnalités de libre-service, Data Mesh permet aux équipes interfonctionnelles d’utiliser les données de leur unité.
Data Mesh possède une architecture de données plus fiable, évolutive et simple à gérer. Il s’adapte à l’évolution et la croissance de l’entreprise, ainsi qu’aux besoins des utilisateurs en matière de données.
À l’issue de notre formation Data Mesh, nous vous donnerons un aperçu complet de l’architecture de maillage de données, de son fonctionnement, de ses avantages et de ses cas d’usage. Vous saurez évoluer une architecture de données, tant sur le plan technologique que sur le plan organisationnel.
Objectifs
- Découvrir le concept du Data Mesh et ses fonctionnalités
- Maîtriser une architecture de Data Mesh
- Savoir transformer une architecture monolithique en une architecture décentralisée
Public visé
- Data analysts
- Data scientists
- Data engineers
- Data miners
Pré-requis
- Connaissance en Big Data
- Connaissance de base en Python
Programme de notre formation Data Mesh
Introduction au Data Mesh
- Qu’est-ce que le Data Mesh ?
- Les objectifs du Data Mesh
- Différence entre le Data Mesh, le Data Lake et le Data Warehouse
- Grandes espérances des données
- Données opérationnelles
- Données analytiques
- Désintégration des données analytiques et opérationnelles
Fonctionnalités essentielles du Data Mesh
- Piliers fondamentaux du Data Mesh
- Propriété décentralisée des données par domaine
- Les données en tant que produit
- La sécurité de données avec Data Mesh
Virtualisation des données
- Créer des modèles virtuels
- Mettre en place les produits de données sur une source de données
- Mettre en place une couche sémantique
- Publication dans un catalogue de données
Données centralisées du Data Mesh
- Approche de l’entrepôt de données
- Approche data lake et data lake hybride
- Répartition de données autour d’un domaine
- Accès aux données décentralisées
- Ajouter des nœuds de manière décentralisée
Infrastructure de données en libre-service
- Plateformes de données en libre-service
- Capacités informatiques centralisées
- Capacités de l’infrastructure de données
- Pipelines de données
- Système désordonné de type point-to-point
Gouvernance informatique fédérée
- Modélisation sémantique inter-domaines
- Interopérabilité de modélisation sémantique
- Automatisation des données fédérées
- Appliquer des règles globales sans centralisation
Plateforme de données en libre-services
- Plateforme du Data Mesh, comparaison et contraste
- Gérer des produits de données autonomes et interopérables
- Favoriser les technologies décentralisées
- Échanger de la valeur avec des produits de données autonomes et interopérables
- Accélérer l’échange de valeur en réduisant la charge cognitive
- Partage des données à grande échelle
- Transition vers une plateforme de Data Mesh en libre-service
Architecture de Data Mesh
- Évolution des architectures de données analytiques
- Architecture d’entrepôt de données
- Architecture du data lake
- Architecture du cloud multimodale
- Caractéristiques de l’architecture de données analytiques
- Monolithique
- Architecture monolithique
- Technologie monolithique
- Organisation monolithique
- Monolithe complexe
- Architecture techniquement cloisonnée
- Décomposition de l’équipe orientée activité
Propriété des domaines de Data Mesh
- Conception stratégique de DDD aux données
- Archétypes de données du domaine
- Les données de domaine alignées sur la source
- Les données de domaine agrégées
- Transition vers la propriété du domaine
- Mise en œuvre interne des domaines
- Cacher les pipelines de données
Formation TensorFlow
Formation Power BI Avancé
Formation Power Platform
Formation Power Apps
Formation Power Automate
Formation Power Platform pour les métiers
Langues et Lieux disponibles
Langues
- Français
- Anglais / English
Lieux
-
France entière
- Paris
- Lille
- Reims
- Lyon
- Toulouse
- Bordeaux
- Montpellier
- Nice
- Sophia Antipolis
- Marseille
- Aix-en-Provence
- Nantes
- Rennes
- Strasbourg
- Grenoble
- Dijon
- Tours
- Saint-Étienne
- Toulon
- Angers
-
Belgique
- Bruxelles
- Liège
-
Suisse
- Genève
- Zurich
- Lausanne
-
Luxembourg
Témoignages
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