Programa do Curso
Fundamentos e Princípios do Data Mesh
Módulo 1: Introdução e contexto
- Evolução da arquitetura de dados: DW, Data Lake e o surgimento do Data Mesh
- Problemas comuns em arquiteturas centralizadas
- Princípios fundamentais da abordagem Data Mesh
Módulo 2: Princípio 1 – Propriedade de dados por domínio
- Organização orientada por domínios
- Benefícios e desafios da descentralização da responsabilidade
- Casos práticos: definição de domínios em uma empresa real
Módulo 3: Princípio 2 – Dados como produto
- O que é um “data product”
- Papéis do dono do data product
- Melhores práticas para projetar produtos de dados
- Exercício prático: design de um data product por equipe
Plataforma, Governança e Design Operacional
Módulo 4: Princípio 3 – Plataforma de autoatendimento
- Componentes de uma plataforma de dados moderna
- Ferramentas comuns em um ecossistema Data Mesh (Kafka, dbt, Snowflake, etc.)
- Exercício: design de arquitetura de plataforma de autoatendimento
Módulo 5: Princípio 4 – Governança federada
- Governança em ambientes distribuídos
- Políticas, padrões e automação
- Implementação de políticas de qualidade, segurança e privacidade de dados
Módulo 6: Design organizacional e mudança cultural
- Novos papéis no Data Mesh: dono do data product, equipe de plataforma, equipes de domínio
- Como alinhar incentivos entre domínios
- Transformação cultural e gestão da mudança
Implementação, Ferramentas e Simulação
Módulo 7: Estratégias de adoção e implementação
- Roadmap para implementar Data Mesh em fases
- Critérios para selecionar domínios piloto
- Lições aprendidas de implementações reais
Módulo 8: Ferramentas, tecnologias e estudos de caso
- Stack tecnológico compatível com Data Mesh
- Exemplos de implementação (Netflix, Zalando, etc.)
- Análise de sucesso e fracasso
Módulo 9: Simulação de exame e casos práticos
- Exercícios de revisão por módulo
- Simulado de exame tipo certificação
- Revisão de resultados e discussão
Requisitos
• Conhecimentos básicos em gestão de dados, arquitetura de dados ou engenharia de dados
• Familiaridade com conceitos como Data Warehouse, Data Lake, ETL/ELT
• Desejável: experiência em projetos de dados a nível empresarial
Treinamento Corporativo Personalizado
Soluções de treinamento projetadas exclusivamente para empresas.
- Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
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Testemunhos de Clientes (2)
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