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- Informatique
- Séminaire
Formation Data Mesh : adopter le nouveau paragdime de l'architecture des données
Diffuser une approche Data Product pour mieux valoriser ses données

- Durée
- 2 jours
- Niveau
- Fondamental
- Modalités
- Présentiel
Description de la formation Data Mesh
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 Data Mesh 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 pédagogiques
Objectifs pédagogiques :
À l'issue de cette formation Data Mesh, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- 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
Objectifs opérationnels
Objectif opérationnel :
Savoir mettre en œuvre les grands principes du Data Mesh.
Programme
Contenu du cours, module par module
10 modules
- Data Warehouse, Data Lake, Data Mesh : les différences
- Enjeux d'une architecture de données
- Combiner Data Mesh et Virtualisation
- Data Hub
- 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…
- Introduction à la Domain Driven architecture
- Les enjeux du Domain Oriented Ownership
- Les éléments à considérer pour l'adoption du Domain Oriented Ownership
- Aligné sur la source
- Agrégé
- Aligné sur le consommateur
- S'assurer que les domaines soient bien délimités et que les responsabilités soient claires et non chevauchées
Mise en pratique
- 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
Mise en pratique
- 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
- Les principales étapes
- Organisation et culture
Programme mis à jour le 07/03/2025
Public concerné
Ce cours s'adresse aux profils suivants :
- 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.
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Cette formation peut être prise en charge par votre entreprise, seule ou avec l’appui de son opérateur de compétences. Nous fournissons le devis et les pièces attendues par l’OPCO.
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