Data Mesh Eine dezentrale Datenarchitektur entwerfen
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Sprache:Deutsch
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
02.02.2023
Verlag
O'ReillySeitenzahl
388
Maße (L/B/H)
23,6/16,2/2,4 cm
Gewicht
716 g
Farbe
Weiß / Kaffee
Auflage
1. Auflage
Übersetzt von
Jochen Christ + weitere
Sprache
Deutsch
ISBN
978-3-96009-207-0
- Aus erster Hand: Die Autorin ist die Begründerin des innovativen Data-Mesh-Konzepts
- Von traditionellen Data Warehouses und Data Lakes hin zum dezentralen Data Mesh
- Das Buch zeigt, wie Data-Mesh-Architekturen sowohl organisatorisch als auch technisch implementiert werden
- Mit zahlreichen farbigen Abbildungen
Wir befinden uns an einem Wendepunkt im Umgang mit Daten. Unser bisheriges Datenmanagement wird den komplexen Organisationsstrukturen, den immer zahlreicheren Datenquellen und dem zunehmenden Einsatz von künstlicher Intelligenz nicht mehr gerecht. Dieses praxisorientierte Buch führt Sie in Data Mesh ein, ein dezentrales soziotechnisches Konzept basierend auf modernen verteilten Architekturen. Data Mesh ist ein neuer Ansatz für die Beschaffung, Bereitstellung, den Zugriff und die Verwaltung analytischer Daten, der auch skaliert.
Zhamak Dehghani begleitet Softwarearchitekt*innen, Entwickler*innen und Führungskräfte auf ihrem Weg von einer traditionellen, zentralen Big-Data-Architektur hin zu einer verteilten, dezentralen Organisationsstruktur für das Managen analytischer Daten. Data Mesh behandelt dabei Daten als Produkt, ist stark domänengetrieben und zielt auf eine Self-Serve-Datenplattform ab. Das Buch erläutert technische Migrationsstrategien, aber auch die organisatorischen Veränderungen von Teamstrukturen, Rollen und Verantwortlichkeiten, die mit dezentralen Architekturen einhergehen.
- Lernen Sie die Prinzipien von Data Mesh und ihre Bestandteile kennen
- Entwerfen Sie eine Data-Mesh-Architektur
- Definieren Sie Ihre Data-Mesh-Strategie und begleiten Sie deren Umsetzung
- Steuern Sie den organisatorischen Wandel hin zu dezentraler Data Ownership
- Migrieren Sie von traditionellen Data Warehouses und Data Lakes hin zu einem verteilten Data Mesh
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