Format : Séminiaire
Niveau Acculturation
 
 
 
 
Répartition du temps : 50% exposés
30% pratique
20% échanges

La formation en détails

Description

Le Data Mesh est un nouveau paradigme visant, pour les organisations qui veulent être data driven, à maîtriser la complexité des données à partir d'une architecture de données décentralisée.

En effet au-delà de l'ambition, être une organisation data driven nécessite d'aligner les pratiques et de renforcer la collaboration autour des données, afin de définir celles utiles, utilisables, utilisées et servant les objectifs métiers.

Un des enjeux de cette formation est aussi de savoir comment mettre en œuvre le Data Mesh avec discernement : où en faut-il ? Jusqu'où doit-on aller dans la démarche ?

Ainsi, durant ce module, nous aborderons dans un premier temps les principes méthodologiques de découpage des domaines de données, qui font émerger les logiques d'ownership de la data et la notion de Data Product, pivot de la démarche du Data Mesh.

En second lieu, l'accent sera mis sur la clarification des enjeux de la gouvernance fédérée computationnelle, lors d'un échange consacré au partage d'expériences des formateurs et apprenant·es.

Enfin, nous conclurons avec une feuille de route pour la conduite du changement, la priorisation, les moyens nécessaires, la stratégie et l'exécution, l'organisation et la culture.

Objectifs

  • S'approprier les principes de découpage et d'agrégation des domaines de données sous forme de Data Product
  • Expérimenter les difficultés liées à la donnée, notamment les conséquences d'un périmètre de responsabilité mal défini
  • Identifier les besoins des différents acteurs de la data qui justifient l'intérêt du paradigme Data Mesh
  • Définir et schématiser les grands principes du Data Mesh
  • Se constituer un cadre méthodologique pour accompagner le changement de son organisation vers l'adoption du Data Mesh

Public cible

  • Chief Data Officer (CDO)
  • Responsable d'équipe ou de pôle Data
  • Data analyst
  • Data scientist
  • Data engineer
  • Product Owner
  • Architecte logiciel
  • Architecte d'entreprise
  • Cloud Platform Architect (GCP, AWS, Azure)

Prérequis

Aucun pré-requis spécifique n'est demandé pour participer à ce module.

Modalités pédagogiques

Formation avec apports théoriques, échanges sur les contextes des participants et retours d'expérience pratique des formateurs, complétés de travaux pratiques et de mises en situation.

Profil du formateur

Toutes nos formations sont animées par des consultants-formateurs et consultantes-formatrices dont l'expérience et l'expertise sont reconnues par leurs pairs.

Modalités d'évaluation et de suivi

L'évaluation des acquis se fait tout au long de la session au travers des ateliers et des mises en pratique. Une évaluation à chaud sur la satisfaction des stagiaires est réalisée systématiquement en fin de session et une attestation de formation est délivrée aux participants mentionnant les objectifs de la formation, la nature, le programme et la durée de l'action de formation ainsi que la formalisation des acquis.

Programme détaillé

Jour 1
OUVERTURE DE LA SESSION
Éveil pédagogique et présentation croisée des participant·es
Rappel des objectifs de la formation
Partage des attentes 

ÉVOLUTION DES ARCHITECTURES
Data Warehouse, Data Lake, Data Mesh : les différences
Enjeux d'une architecture de données
Combiner Data Mesh et Virtualisation
Data Hub

ARCHITECTURE POUR LES SYSTÈMES DE DONNÉES OPÉRATIONNELS ET LES SYSTÈMES DE DONNÉES ANALYTIQUES
Clarification des distinctions entre les deux concepts
Introduction au modèle Data Mesh et lien avec la partie analytical data
Les objectifs du Data Mesh
Les 4 piliers de l’approche data Mesh
  • Le découpage de la connaissance en un ensemble de nœuds élémentaires appelés domaines de données
  • La gestion de la donnée dans ce domaine comme un produit
  • L’utilisation d’une infrastructure self-service en tant que support de ces data-products
  • L’application d’une gouvernance fédérée autour de la donnée.
Les caractéristiques d’une donnée que considère la Data Mesh : accessibilité, auditabilité, disponibilité, intégrité…

DOMAIN DRIVEN OWNERSHIP
Introduction à la Domain Driven architecture
Les enjeux du Domain Oriented Ownership
Les éléments à considérer pour l’adoption du Domain Oriented Ownership

RAPPEL SUR LE DOMAIN DRIVEN DESIGN STRATÉGIQUE

LES 3 ARCHÉTYPES DE DATA DOMAIN
Aligné sur la source
Agrégé
Aligné sur le consommateur

OWNERSHIP
S’assurer que les domaines soient bien délimités et que les responsabilités soient claires et non chevauchées
Mise en pratique : “Expérimenter la perspective des consommateurs de data product”

DATA AS A PRODUCT
Rappel des caractéristiques d’un Produit
Introduction à la Data as a Product
Modèle de données versus protocole d’échange
Intégration des Data Products dans un écosystème legacy

Jour 2

MISE EN PRATIQUE : "EXPÉRIMENTER LA PERSPECTIVE DES PRODUCTEURS DE DATA PRODUCT"

LE PRINCIPE DE LA PLATEFORME SELF SERVICE

Mise en pratique : "L'exemple du contrôle d'accès comme capacité en self service"

FEDERATED COMPUTATIONAL GOVERNANCE
Enjeux de la gouvernance fédérée computationnelle 
Principes fondamentaux de la gouvernance de la donnée
Exemples types : partage d’informations de mises à jour, classe de confidentialité et chiffrage ad hoc

CONSTRUIRE SA FEUILLE DE ROUTE
Les principales étapes
Organisation et culture

BILAN ET CLÔTURE DE SESSION
Retours sur les principaux concepts présentés sur les deux journées
Questions et réponses additionnelles 

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