Практическая архитектура данных

Классические методы, современные подходы и лучшие практики архитектуры и интеграции данных для проектных команд. На примерах платформенных решений, корпоративных фабрик данных, микросервисов и веб-приложений.

Код курса	Даты начала курса	Стоимость обучения	Длительность обучения	Формат обучения
PRAR	21.10. - 28.10.2024 (24 учебных часа)	430 000 тг.	7 дней	Онлайн

Что такое архитектура данных

Архитектура данных (Data Architecture ) — это совокупность моделей и стандартов для всех систем данных, а также правил взаимодействия между ними. Архитектура данных определяет данные вместе со схемами, интеграцией, преобразованиями, хранением и рабочими процессами, необходимыми для решения бизнес-задач. Надежная архитектура данных полностью отвечает требованиям компании и соответствует ее бизнес-стратегиями. Она определяет, как данные появляются, собираются, интегрируются, улучшаются, хранятся и доставляются пользователям для принятия бизнес-решений и выполнения операционных задач. Архитектура данных является одним из доменов архитектуры предприятия и необходима для реализации data-driven управления. Наличие продуманной, сбалансированной и эффективной для конкретно вашей компании архитектуры данных необходимо для проектов цифровизации и внедрения технологий Big Data. Как спроектировать и реализовать такую надежную дата-архитектуру, используя лучшие практики российских и зарубежных коллег, вы узнаете на нашем курсе PRAR "Практическая архитектура данных".

Цель курса: формирование высокоэффективных производственных процессов через практическое применение кросс-доменных концепций на современном технологическом стеке, повышение качества и увеличение производственного потенциала, как решающих факторов интенсивного развития и удовлетворения потребностей бизнеса в целом.

Кому нужны курсы по архитектуре Big Data

Практический курс по архитектуре данных предназначен для ИТ-архитекторов, участников Е2Е команд, разработчиков фронтальных систем и микросервисов, дата-инженеров и SQL-программистов, а также корпоративных, системных и бизнес-архитекторов, архитекторов решений и данных, владельцев продуктов, менеджеров проектов и Q&A-инженеров.

В результате обучения вы получите следующие знания и навыки:
Эффективно применять фрэймворки и паттерны корпоративной архитектуры данных
знать особенности применения методологий проектирования моделей данных
разрабатывать дорожные карты корпоративной архитектуры данных
эффективно применять инструменты и техники корпоративной архитектуры данных
знать принципы, метрики и модели эффективного управления архитектурой данных.
Продолжительность: 5 дней, 24 академических часа

Программа курса Практическая архитектура данных

1. Корпоративная архитектура данных

Data-driven организация: основные характеристики
Стратегия организации и корпоративная архитектура
Корпоративная стратегия управления данными и архитектура данных.
Цели корпоративной архитектуры данных
Сравнительный анализ фрэймворков корпоративной архитектуры данных DAMA-DMBOK2, Zakhman, TOGAF, DCAM, FEAF, DoDAF
Компоненты корпоративной архитектуры данных

2. Паттерны корпоративной архитектуры данных

Централизованная и распределенная архитектура данных
Паттерны централизованной архитектуры данных. Data Warehouse vs DataLake
Паттерны распределенной архитектуры данных Data Lakehouse, Data Mesh, Data Fabric, Data Cloud.
Паттерны архитектуры больших данных Lambda, Kappa, Dataflow.
Разбор практических кэйсов применения паттернов корпоративной архитектуры данных

3. Корпоративная модель данных (Business Understanding)

Корпоративная модель данных. Представления модели данных: концептуальное, логическое и физическое
Реляционная модель данных, концептуальная модель «сущность-связь»
Нормализация отношений, нормальные формы. Денормализация.
Сравнительный анализ подходов к проектированию хранилищ данных. Методологии Инмона и Кимбалла, Data Vault, Anchor Modelling.
Подходы к зонированию Data Lake.
Разбор практических кэйсов по разработке корпоративных моделей данных.

4. Активности (Activities)

Подходы к разработке корпоративной архитектуры данных: quality-oriented и innovation-oriented
Внедрение практики архитектуры данных
Оценка спецификаций архитектуры данных
Разработка дорожной карты
Управление корпоративными требованиями в рамках проекта архитектуры данных
Интеграция с корпоративной архитектурой данных
Разбор практических кэйсов по реализации активностей корпоративной архитектуры данных

5. Инструменты (Tools)

6. Техники (Techniques)

7. Шаги по внедрению корпоративной архитектуры данных (Implementation Guidelines)

Оценка готовности архитектуры данных и оценка рисков
Скорость принятия архитектурных практик и изменения корпоративной культуры
Паттерны и антипаттерны внедрения корпоративной архитектуры данных

8. Управление архитектурой данных (Data Architecture Governance)

Принципы управления архитектурой данных
Метрики управления архитектурой данных
Сравнительный анализ моделей управления архитектурой данных
Разбор практических кэйсов по управлению корпоративной архитектурой данных.

Кто проводит курс

Сергей Самсонов

Опыт работы в сфере больших данных более 10 лет.
Лидировал успешные проекты по внедрению и поддержке Data Lake в таких компаниях как Альфа-Банк, Росбанк, ВТБ Россия, международных стартапах, а также, государственных информационных системах РФ, включая ГАСУ «Национальные проекты».
Контрибьютор open-source проектов по Big Data, включая Kubernetes Operator for Apache Spark. Организатор Google Developers Group Astana. Основатель казахоязычного коммьюнити по большим данным BIG DATA KZ. Scrum-мастер с более чем 5-летним опытом, обладатель сертификатов Agile Fundamentals (ICP) и Agile Team Facilitation (ICP-ATF).