Nouvelle Formation
Formation Data Mesh : retours d’expérience et guide pratique de mise en place
- Data
- Formation détaillée
Fédéraliser l’architecture de données, responsabiliser les métiers, et sécuriser les plateformes
Objectifs
- Acquérir les concepts de Domain Driven Design, Data Mesh, Data as a Product, et Data Contracts ; aligner ces concepts avec la gouvernance des données
- S’approprier les premiers retours d’expériences d’entreprise ayant choisi une architecture Data Mesh
- Construire sa feuille de route, lister et prioriser les tâches à réaliser, identifier les équipes à impliquer ; intégrer le Data Mesh dans l’existant informatique de l’entreprise
- Identifier et choisir les outils informatiques utiles dans une démarche Data Mesh
Programme
1 – Replacer le data mesh dans le contexte des architectures de données
- Pourquoi est-on arrivé aux limites de la combinaison data warehouse – data lake – data lakehouse ?
- Comment ont évolué les organisations, du paternalisme au managérisme ? le concept de « shift left »
- De l’entreprise centralisée à l’entreprise fédérale
- Comparaison des architectures : Data Lake, Lakehouse, Fabric, Hub…
- Le rôle croissant des métiers dans l’organisation : traduction en termes de développements informatiques, le Domain Driven Design (DDD)
- Évaluer la maturité d’une organisation face au Data Mesh : mise en place d’une matrice de mesure
- Identifier les domaines métiers à prioriser
2 – Le Data Mesh et sa proposition de valeur
- Les 4 grands principes du Data Mesh
- Responsabilisation des métiers
- Data Product
- Plateforme libre-service de données
- Gouvernance fédérée
- Le data mesh appliqué aux données opérationnelles, et aux données analytiques
- La responsabilisation des métiers
- Application du Domain Driven Design aux données
- Embarquez-les data owners pour valoriser leur travail
- Comment passer de la gouvernance actuelle à une gouvernance orientée métiers
- Impacts sur l’implémentation
- Les Data Products
- Appliquer la démarche de création de produits et services aux données : le Data Product Model Canvas
- Aligner avec le catalogue des données
- Créer et formaliser les schémas des Data Products – Créer un métamodèle en YAML ou JSON
- Contractualiser les Data Products : les data contracts et leurs outils
- Le rôle du Data Contract dans l’amélioration de la qualité des données
- Data contracts vs Data Usage Agreemeny
- Utilisation de Data Contracts Studio – Formaliser un modèle de Data Contract en YAML ou JSON
- Mesurer et contrôler la qualité des données dans un environnement data mesh
- Comment implémenter les Data Products dans l’organisation – Découverte d’outils comme dbt
- Conduite du changement : passer à une culture “Confiance Vérifiée” de la consommation de la donnée
- Mettre en place une plateforme de données
- Industrialiser les Data Products – le rôle du Data Product Engineer
- Construire les pipelines de données
- Construire une matrice Domaines Métiers / Centralisation Technique et répartir les rôles entre l’informatique et les métiers
- Le rôle du Data Steward dans la mise en place du Data Mesh
- Passer d’une gouvernance des données centralisée (ou absente) à une gouvernance fédérale
- Répartir les rôles et responsabilités entre les métiers, le data office et l’informatique
- Faire cohabiter le Data Mesh et la gestion des données de référence (MDM)
- Équilibrer les contraintes entre l’autonomie des métiers et l’interopérabilité globale du système
- Formaliser et coder les différents éléments de la gouvernance : les standards, les règles, les tests, les indicateurs
3 – L’architecture Data Mesh
- Quel plan de marche pour débuter un projet Data Mesh en un mois
- Le Data Mesh est une organisation, pas une architecture clef en main
- L’architecture logique
- L’architecture technique
- Comment définir l’architecture d’un Data Product : Collecter, Transformer / Préparer, et Consommer les jeux de données
- Aligner les besoins des consommateurs et les contraintes des producteurs de données : les ateliers de co- création des Data Products, la formalisation des Data Contracts
- Publier et partager les Data Products : maximiser l’interopérabilité
- Garantir la compatibilité ascendante des Data Products
- Observer et contrôler le cycle de vie des Data Products
- Respecter les règles de conformité (RGPD et autres)
- Stratégie et exécution du projet Data Mesh : plan de marche, personnes à impliquer, rôles, charge de travail, budget initial, budget de fonctionnement
4 – Les outils du Data Mesh
- Le Data Mesh : en interne ou en cloud – avantages et inconvénients des différentes solutions
- Construire un Data Mesh basé sur les événements – Change Data Capture (CDC) et Data Mesh : les outils de création des pipelines de données
- Les Data Product Platforms spécialisées : Nextdata, IBM, Starburst, Snowflake, Databricks, Denodo, SAP, Amazon, Orkestra Data, AbeaData…
- Partager et publier les data products au travers d’un portail
- Les briques à assembler : Estuary Flow, K2view…
- Les solutions open source : Dremio, Apache…
- Les architectures complémentaires : Edge, micro-bases de données, etc.
- Sécurité et conformité de l’architecture
5 – Retours d’expériences
- Les premières entreprises à avoir mis en place une démarche Data Mesh Difficultés rencontrées, et comment les contourner
- Bénéfices obtenus, et comment les mesurer
- Déployer votre premier MVP Data Mesh dans toute l’entreprise
- Impact de la mise en œuvre du Data Mesh sur l’acculturation à la donnée dans l’entreprise
- L’avenir du data mesh : vers les data spaces et la monétisation des données ?
Ce programme a été mis à jour le 9 juillet 2024.
Afficher plusÀ qui s’adresse
cette formation ?
Public
Les architectes de données, les directeurs informatiques, les Chief Data Officers, et toute personne qui souhaite comprendre cette nouvelle architecture (expérimentée seulement depuis 2020) et comment l’implémenter dans son entreprise.
Prérequis
Aucun.
Osez vous former à l’excellence
- Un décryptage des tendances
- Une « Bubble Care » d’exception
- Partager avec ses pairs
- Des espaces premium
Animateur
Le mot de l'animateur
« Après avoir transformé les infocentres en entrepôts, puis rempli des lacs de données pour stocker les données non structurées, les entreprises constatent que la “data” nécessite d’impliquer les métiers. L’invention du “data mesh” est sans doute la prochaine étape majeure de l’architecture de nos systèmes décisionnels. Cette formation propose à la fois un guide pratique de mise en œuvre, et des premiers retours d’expérience. »
Philippe NIEUWBOURG
Découvrir l'animateurModalités
Méthodologie pédagogique
Cette formation concrète et pragmatique est illustrée par de nombreux exemples pratiques issus d’une expérience et d’un savoir-faire acquis sur de nombreux projets de taille variée au sein d’établissements et d’entreprises de différents secteurs. Support de cours téléchargeable en début de formation.
Méthodologie d’évaluation
Le stagiaire reçoit en amont de la formation un questionnaire permettant de mesurer les compétences, profil et attentes du stagiaire. Tout au long de la formation, les stagiaires sont évalués au moyen de différentes méthodes (quizz, ateliers, exercices et/ou de travaux pratiques, etc.) permettant de vérifier l'atteinte des objectifs. Un questionnaire d'évaluation à chaud est soumis à chaque stagiaire en fin de formation pour s’assurer de l’adéquation des acquis de la formation avec les attentes du stagiaire. Une attestation de réalisation de la formation est remise au stagiaire.
Osez vous former à l’excellence
Une vision globale pour réussir sa transformation
Un environnement propice
à la réflexion
Des opportunités de networking pour s’enrichir
Des espaces premium pour des formations d'exception
À qui s’adresse
cette formation ?
Public
Les architectes de données, les directeurs informatiques, les Chief Data Officers, et toute personne qui souhaite comprendre cette nouvelle architecture (expérimentée seulement depuis 2020) et comment l’implémenter dans son entreprise.
Prérequis
Aucun.
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