PRAR. Практическая архитектура данных
Как выстроить корпоративную архитектуру данных: фреймворки, паттерны, модели данных и дорожная карта — через практическое применение кросс-доменных концепций на современном технологическом стеке.
Спикер: Сергей Самсонов
Чему вы научитесь
- Эффективно применять фреймворки и паттерны корпоративной архитектуры данных
- Понимать особенности применения методологий проектирования моделей данных
- Разрабатывать дорожные карты корпоративной архитектуры данных
- Эффективно применять инструменты и техники корпоративной архитектуры данных
- Использовать принципы, метрики и модели эффективного управления архитектурой данных
Программа курса
8 модулей · 6 практических заданий · 24 ак. часа
1. Корпоративная архитектура данных6 тем + практика
- Data-driven организация: основные характеристики
- Стратегия организации и корпоративная архитектура
- Корпоративная стратегия управления данными и архитектура данных
- Цели корпоративной архитектуры данных
- Сравнительный анализ фреймворков корпоративной архитектуры данных: DAMA-DMBOK2, Zachman, TOGAF, DCAM, FEAF, DoDAF
- Компоненты корпоративной архитектуры данных
Практическое задание
2. Паттерны корпоративной архитектуры данных5 тем + практика
- Централизованная и распределенная архитектура данных
- Паттерны централизованной архитектуры данных: Data Warehouse vs Data Lake
- Паттерны распределенной архитектуры данных: Data Lakehouse, Data Mesh, Data Fabric, Data Cloud
- Паттерны архитектуры больших данных: Lambda, Kappa, Dataflow
- Разбор практических кейсов применения паттернов корпоративной архитектуры данных
Практическое задание
3. Корпоративная модель данных (Business Understanding)6 тем + практика
- 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 Modeling
- Подходы к зонированию Data Lake
- Разбор практических кейсов по разработке корпоративных моделей данных
Практическое задание
4. Активности (Activities)7 тем
- 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 кейсов по реализации активностей корпоративной архитектуры данных
5. Инструменты (Tools)3 темы + практика
- Инструменты моделирования данных и репозитории моделей
- Программное обеспечение для управления ИТ-активами
- Приложения для графического проектирования
Практическое задание
6. Техники (Techniques)2 темы
- Проекции артефактов на фазы жизненного цикла проектирования корпоративной архитектуры данных
- Принципы визуализации корпоративной архитектуры данных
7. Шаги по внедрению корпоративной архитектуры данных (Implementation Guidelines)3 темы + практика
- Оценка готовности архитектуры данных и оценка рисков
- Скорость принятия архитектурных практик и изменения корпоративной культуры
- Паттерны и антипаттерны внедрения корпоративной архитектуры данных
Практическое задание
8. Управление архитектурой данных (Data Architecture Governance)4 темы + практика
- Принципы управления архитектурой данных
- Метрики управления архитектурой данных
- Сравнительный анализ моделей управления архитектурой данных
- Разбор практических кейсов по управлению корпоративной архитектурой данных
Практическое задание
Для кого этот курс
- ИТ-архитекторы; корпоративные, системные и бизнес-архитекторы; архитекторы решений и данных
- Дата-инженеры и SQL-программисты
- Разработчики фронтальных систем и микросервисов
- Участники E2E-команд
- Владельцы продуктов (Product Owners) и менеджеры проектов
- QA-инженеры
Описание
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 развития и удовлетворения потребностей бизнеса.
В рамках курса вы выполните практический проект: разработаете видение и дорожную карту корпоративной архитектуры данных.
Также у вас будет возможность разобрать интересующие вопросы и обсудить применение полученных знаний и инструментов в ваших рабочих задачах.
Кто проводит курс
Сергей Самсонов
Основатель казахоязычного сообщества BIG DATA KZ
Опыт работы в сфере больших данных — более 10 лет. Лидировал проекты по внедрению и поддержке Data Lake в Альфа-Банке, Росбанке, ВТБ, международных стартапах и государственных информационных системах РФ, включая ГАСУ «Национальные проекты». Контрибьютор open-source проектов по Big Data.
Образование: Самарский государственный университет, факультет информатики, специалист прикладной информатики (2012); Пензенский государственный университет, кафедра информационных систем (2016); Университет Любляны, факультет информатики и вычислительной техники, лаборатория когнитивного моделирования, магистр (2016).