Data Mesh para Entornos Empresariales: Diseño, Gobierno y Operación

Fundamentos y principios de Data Mesh

Módulo 1: Introducción y contexto

• Evolución de la arquitectura de datos: desde Data Warehouses y Data Lakes hasta el surgimiento de Data Mesh.
• Desafíos comunes en arquitecturas centralizadas tradicionales.
• Principios rectores que definen el enfoque Data Mesh.

Módulo 2: Principio 1 – Propiedad de datos por dominio

• La organización orientada a dominios.
• Beneficios y retos al descentralizar la responsabilidad de los datos.
• Casos prácticos: definición de dominios en entornos corporativos reales.

Módulo 3: Principio 2 – Datos como producto

• Definición y naturaleza de un "data product".
• Roles clave del propietario del data product.
• Buenas prácticas para el diseño de productos de datos.
• Ejercicio práctico: diseño de un data product por parte de cada equipo.

Plataforma, gobernanza y diseño operativo

Módulo 4: Principio 3 – Plataforma de autoservicio

• Componentes esenciales de una plataforma de datos moderna.
• Herramientas predominantes en el ecosistema Data Mesh (Kafka, dbt, Snowflake, entre otras).
• Ejercicio: diseño de la arquitectura para una plataforma de autoservicio.

Módulo 5: Principio 4 – Gobernanza federada

• Gestión de la gobernanza en entornos distribuidos.
• Políticas, estándares y automatización de procesos.
• Implementación de políticas de calidad, seguridad y privacidad de los datos.

Módulo 6: Diseño organizacional y cambio cultural

• Nuevos roles en Data Mesh: propietario del data product, equipo de plataforma y equipos de dominio.
• Estrategias para alinear los incentivos entre dominios.
• Gestión del cambio y transformación cultural en la organización.

Implementación, herramientas y simulación

Módulo 7: Estrategias de adopción e implementación

• Hoja de ruta para implementar Data Mesh por fases.
• Criterios para la selección de dominios piloto.
• Lecciones aprendidas derivadas de implementaciones reales.

Módulo 8: Herramientas, tecnologías y casos de estudio

• Stack tecnológico compatible con Data Mesh.
• Ejemplos exitosos de implementación (Netflix, Zalando, etc.).
• Análisis de factores de éxito y fracaso en proyectos anteriores.

Módulo 9: Simulación de examen y casos prácticos

• Ejercicios de repaso por cada módulo.
• Simulacro de examen similar al de certificación oficial.
• Revisión de resultados y discusión grupal.