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Temario del curso
Fundamentos y Principios de Data Mesh
Módulo 1: Introducción y contexto
- Evolución de la arquitectura de datos: de los DW y Data Lake al surgimiento de Data Mesh
- Problemáticas frecuentes en arquitecturas centralizadas
- Principios rectores del modelo Data Mesh
Módulo 2: Principio 1 – Propiedad de datos por dominio
- Organización basada en dominios
- Ventajas y desafíos de descentralizar las responsabilidades
- Casos prácticos: definición de dominios en empresas reales
Módulo 3: Principio 2 – Datos como producto
- Definición de un "data product"
- Roles del propietario del producto de datos
- Buenas prácticas para el diseño de productos de datos
- Ejercicio práctico: diseño de un data product por equipo
Plataforma, Gobernanza y Diseño Operativo
Módulo 4: Principio 3 – Plataforma de autoservicio
- Componentes de una plataforma de datos moderna
- Herramientas comunes en el ecosistema Data Mesh (Kafka, dbt, Snowflake, entre otras)
- Ejercicio: diseño de la arquitectura de la plataforma de autoservicio
Módulo 5: Principio 4 – Gobernanza federada
- Gobernanza en entornos distribuidos
- Políticas, estándares y automatización
- Implementación de políticas de calidad, seguridad y privacidad de datos
Módulo 6: Diseño organizacional y transformación cultural
- Nuevos roles en Data Mesh: data product owner, equipo de plataforma y equipos de dominio
- Estrategias para alinear incentivos entre dominios
- Gestión del cambio y transformación cultural
Implementación, Herramientas y Simulación
Módulo 7: Estrategias de adopción e implementación
- Hoja de ruta para implementar Data Mesh en fases
- Criterios para seleccionar dominios piloto
- Lecciones aprendidas de implementaciones exitosas y reales
Módulo 8: Herramientas, tecnologías y casos de estudio
- Stack tecnológico compatible con Data Mesh
- Ejemplos de implementación en empresas como Netflix y Zalando
- Análisis de casos de éxito y fracaso
Módulo 9: Simulación de examen y casos prácticos
- Ejercicios de repaso por módulo
- Simulacro de examen tipo certificación
- Revisión de resultados y discusión grupal
Requerimientos
• Conocimientos básicos sobre gestión, arquitectura o ingeniería de datos
• Familiaridad con conceptos como Data Warehouse, Data Lake y procesos ETL/ELT
• Deseable: experiencia previa en proyectos de datos a nivel corporativo
21 Horas
Testimonios (1)
La capacidad de engaguar de manera individual y asegurarme de tener claridad y comprensión sobre los conceptos discutidos.
Dave - Sea
Curso - Data Architecture Fundamentals
Traducción Automática