Corso di formazione Data Mesh per Ambienti Aziendali: Progettazione, Governance e Operazioni

Fondamenti e Principi del Data Mesh

Modulo 1: Introduzione e contesto

• Evoluzione dell'architettura dei dati: DW, Data Lake e l'emergere del Data Mesh
• Problemi comuni in architetture centralizzate
• Principi guida dell'approccio Data Mesh

Modulo 2: Principio 1 – Proprietà dei dati per dominio

• Organizzazione orientata ai domini
• Benefici e sfide della decentralizzazione della responsabilità
• Caso pratico: definizione dei domini in un'azienda reale

Modulo 3: Principio 2 – Dati come prodotto

• Cos'è un "data product"
• Ruoli del data product owner
• Best practice per progettare prodotti di dati
• Esercizio pratico: progettazione di un data product in squadra

Piattaforma, Governance e Design Operativo

Modulo 4: Principio 3 – Piattaforma di autoservizio

• Componenti di una piattaforma moderna dei dati
• Strumenti comuni in un ecosistema Data Mesh (Kafka, dbt, Snowflake, ecc.)
• Esercizio: progettazione dell'architettura di una piattaforma di autoservizio

Modulo 5: Principio 4 – Governance federata

• Governance in ambienti distribuiti
• Politiche, standard e automazione
• Implementazione di politiche di qualità, sicurezza e privacy dei dati

Modulo 6: Design organizzativo e cambiamento culturale

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

Implementazione, Strumenti e Simulazioni

Modulo 7: Strategie di adozione e implementazione

• Roadmap per l'implementazione del Data Mesh in fasi
• Criteri per selezionare i domini pilota
• Lezioni apprese da implementazioni reali

Modulo 8: Strumenti, Tecnologie e Studi di Caso

• Stack tecnologico compatibile con Data Mesh
• Esempi di implementazione (Netflix, Zalando, ecc.)
• Analisi del successo e del fallimento

Modulo 9: Simulazione di esame e casi pratici

• Esercizi di ripasso per modulo
• Simulacro di esame tipo certificazione
• Revisione dei risultati e discussione