Implémenter le Data Mesh : architecture des données décentralisée pour entreprises — Montée en compétences | Arollo

De la théorie à la pratique : Implémenter le Data Mesh : architecture des données décentralisée pour entreprises met l'accent sur les cas d'usage réels.

Cette formation unique propose une approche concrète pour transformer l'architecture des données d'une entreprise en adoptant le Data Mesh. Contrairement aux modèles traditionnels centralisés, cette méthode repose sur une décentralisation des responsabilités data au sein des domaines métiers. Les participants découvriront comment structurer des équipes autonomes, définir des interfaces claires entre domaines, et mettre en place des plateformes techniques adaptées. Des cas concrets illustreront les bénéfices opérationnels : réduction des goulots d'étranglement, amélioration de la qualité des données et accélération des projets data. La session inclut des ateliers pratiques pour concevoir une feuille de route adaptée à leur contexte.

Objectifs

• Comprendre les principes fondamentaux du Data Mesh et ses différences avec les architectures traditionnelles", "Identifier les bonnes pratiques pour décentraliser la responsabilité des données au sein des domaines métiers", "Concevoir des interfaces techniques et organisationnelles pour une architecture fédérée", "Évaluer les impacts sur les rôles et les compétences au sein de l'entreprise", "Établir une feuille de route concrète pour implémenter le Data Mesh dans son organisation"]

Programme

[{"module": "Principes et enjeux du Data Mesh", "content": "Définition du Data Mesh : origine, objectifs et limites des architectures centralisées. Présentation des quatre principes clés : domaine-oriented ownership, data as a product, self-serve platform, federated governance. Comparaison avec d'autres approches (Data Fabric, Data Lake).", "duration_hours": 1.5}, {"module": "Organisation et gouvernance décentralisée", "content": "Comment structurer les équipes autour des domaines métiers. Rôles et responsabilités : Data Product Owner, Data Engineer, Data Scientist. Méthodes pour définir les frontières des domaines data. Exemples de gouvernance fédérée et outils collaboratifs.", "duration_hours": 1.5}, {"module": "Conception des Data Products", "content": "Qu'est-ce qu'un Data Product ? Cr

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).