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: DW, Data Lake y el surgimiento de Data Mesh.
• Problemas comunes en arquitecturas centralizadas.
• Principios rectores del enfoque Data Mesh.

Módulo 2: Principio 1 – Propiedad de datos por dominio

• Organización orientada por dominios.
• Beneficios y desafíos al descentralizar la responsabilidad.
• Casos prácticos: definición de dominios en una empresa real.

Módulo 3: Principio 2 – Datos como producto

• ¿Qué es un "data product"?
• Roles del propietario del data product.
• Buenas prácticas para diseñar productos de datos.
• Ejercicio práctico: diseño de un data product por equipo.

Plataforma, gobernanza y diseño operativo

Módulo 4: Principio 3 – Plataforma de autoservicio

• Componentes de una plataforma de datos moderna.
• Herramientas comunes en un ecosistema Data Mesh (Kafka, dbt, Snowflake, etc.).
• Ejercicio: diseño de arquitectura de plataforma de autoservicio.

Módulo 5: Principio 4 – Gobernanza federada

• Gobernanza en entornos distribuidos.
• Políticas, estándares y automatización.
• Implementación de políticas de calidad, seguridad y privacidad de datos.

Módulo 6: Diseño organizacional y cambio cultural

• Nuevos roles en Data Mesh: data product owner, plataforma team, domain teams.
• Cómo alinear incentivos entre dominios.
• Transformación cultural y gestión del cambio.

Implementación, herramientas y simulación

Módulo 7: Estrategias de adopción e implementación

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

Módulo 8: Herramientas, tecnologías y casos de estudio

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

Módulo 9: Simulación de examen y casos prácticos

• Ejercicios de repaso por módulo.
• Simulacro de examen tipo certificación.
• Revisión de resultados y discusión.