Corso di formazione Data Mesh per ambienti aziendali: progettazione, governance e operatività

Fondamenti e principi del Data Mesh

Modulo 1: Introduzione e contesto

• Evoluzione dell’architettura dei dati: dai Data Warehouse ai Data Lake fino alla nascita del Data Mesh
• Problematiche comuni nelle architetture centralizzate
• Principi guida dell’approccio Data Mesh

Modulo 2: Principio 1 – Proprietà dei dati per dominio

• Organizzazione strutturata in base ai domini
• Vantaggi e sfide legati alla decentralizzazione delle responsabilità
• Esempi pratici: identificazione dei domini all’interno di un’azienda reale

Modulo 3: Principio 2 – I dati come prodotto

• Cosa si intende per “data product”
• Ruoli del data product owner
• Best practice per la progettazione di prodotti dati
• Esercizio pratico: ciascun gruppo dovrà progettare un proprio data product

Piattaforma, governance e progettazione operativa

Modulo 4: Principio 3 – Piattaforma self-service

• Componenti di una moderna piattaforma dei dati
• Strumenti tipici in un ecosistema Data Mesh (Kafka, dbt, Snowflake, ecc.)
• Esercizio pratico: progettazione di un’architettura per una piattaforma self-service

Modulo 5: Principio 4 – Governance federata

• Gestione della governance in ambienti distribuiti
• Definizione di politiche, standard e meccanismi di automazione
• Implementazione di policy per la qualità, la sicurezza e la privacy dei dati

Modulo 6: Progettazione organizzativa e cambiamento culturale

• Nuovi ruoli nel contesto del Data Mesh: data product owner, team di piattaforma, team per dominio
• Come allineare gli incentivi tra i diversi domini
• Trasformazione culturale e gestione del cambiamento organizzativo

Implementazione, strumenti e simulazioni pratiche

Modulo 7: Strategie di adozione e implementazione

• Piano d’azione per l’implementazione graduale del Data Mesh
• Criteri per la scelta dei domini su cui avviare i primi progetti pilota
• Lezioni apprese da implementazioni reali in ambito aziendale

Modulo 8: Strumenti, tecnologie e casi di studio

• Stack tecnologico compatibile con il Data Mesh
• Esempi concreti di implementazione (Netflix, Zalando, ecc.)
• Analisi dei successi e degli insuccessi riscontrati

Modulo 9: Simulazione d’esame e esercitazioni pratiche

• Esercizi di ripasso suddivisi per modulo
• Simulazione d’esame conforme ai requisiti delle certificazioni
• Analisi dei risultati e discussione collettiva