Data Mesh for Bedriftsmiljøer: Design, Styring og Drift Treningskurs

Grunnleggende prinsipper og praksis i Data Mesh

Modul 1: Introduksjon og kontekst

• Utviklingen av dataarkitektur: DW, Data Lake og oppkomsten av Data Mesh
• Vanlige problemer i sentraliserte arkitekturer
• Styringsprinsipper for Data Mesh-tilnærmingen

Modul 2: Prinsipp 1 – Datasetteier per domene

• Domeneorientert organisering
• Fordeler og utfordringer med å decentralisere ansvar
• Praktiske eksempler: definisjon av domener i en virkelig bedrift

Modul 3: Prinsipp 2 – Data som produkt

• Hva er et «dataprodukt»
• Roller til dataprodukteier
• Beste praksis for design av dataprodukter
• Praktisk øvelse: design av et dataprodukt i team

Plattform, styring og driftsdesign

Modul 4: Prinsipp 3 – Selvbetjeningsplattform

• Komponenter i en moderne dataplattform
• Vanlige verktøy i et Data Mesh-økosystem (Kafka, dbt, Snowflake, etc.)
• Øvelse: design av selvbetjeningsplattformarkitektur

Modul 5: Prinsipp 4 – Federert styring

• Styring i distribuerte miljøer
• Politikk, standarder og automatisering
• Implementasjon av kvalitets-, sikkerhets- og personvernpolitikk

Modul 6: Organisatorisk design og kulturendring

• Nyere roller i Data Mesh: dataprodukteier, plattformsteam, domeneteam
• Hvordan justere incitamenter mellom domener
• Kulturendring og endringsledelse

Implementering, verktøy og simulering

Modul 7: Adopterings- og implementeringsstrategier

• Plan for fasevis implementering av Data Mesh
• Kriterier for valg av pilotdomener
• Lærte leksjoner fra reelle implementasjoner

Modul 8: Verktøy, teknologi og casestudier

• Teknologistack kompatibel med Data Mesh
• Eksempler på implementering (Netflix, Zalando, etc.)
• Analyse av suksess og mislykkedelser

Modul 9: Eksamenssimulering og praktiske caser

• Repetisjonsøvelser per modul
• Simulert sertifiseringseksamen
• Gjennomgang av resultater og diskusjon