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Data mesh

Dehghani Zhamak
Date de parution 10/09/2025
EAN: 9782100882915
Disponibilité Disponible chez l'éditeur
Nous sommes à un point d'inflexion dans le domaine des données, où nos solutions de gestion des données ne sont plus adaptées à la complexité des organisations, à la prolifération des sources de données et à nos ambitions de créer de de la valeur à p... Voir la description complète
Nom d'attributValeur d'attribut
Common books attribute
ÉditeurDUNOD
Nombre de pages400
Langue du livreFrançais
AuteurDehghani Zhamak
FormatPaperback / softback
Type de produitLivre
Date de parution10/09/2025
Poids600 g
Dimensions (épaisseur x largeur x hauteur)1,90 x 17,00 x 24,00 cm
Créer de la valeur à partir du Big Data
Nous sommes à un point d'inflexion dans le domaine des données, où nos solutions de gestion des données ne sont plus adaptées à la complexité des organisations, à la prolifération des sources de données et à nos ambitions de créer de de la valeur à partir de ces données grâce à l'Al et à l'analytique.Dans cet ouvrage pratique, Zhamak Dehghani présente le Data Mesh ou "maillage des données", un modèle décentralisé tiré de l'architecture distribuée moderne qui fournit une nouvelle approche de l'approvisionnement, du partage, de l'accès et de la gestion des données analytiques à grande échelle.L'autrice guide les professionnels, les architectes de données, les responsables techniques et les décideurs dans leur passage de l'architecture traditionnelle des big data à une approche distribuée et multidimensionnelle de la gestion des données analytiques.Data Mesh traite les données comme un produit, considère les domaines d'activité comme une préoccupation principale, utilise la conception de plateformes pour créer une infrastructure de données en libre-service, et introduit un modèle de gestion des données décentralisée.L'ouvrage permet :de découvrir les principes du Data Mesh et ses composants;de concevoir une architecture de maillage de données ;de définir une stratégie de maillage des données et de l'exécuter ;de faire évoluer l'organisation vers un modèle décentralisé de propriété des données ;de dépasser les traditionnels data warehouse et les lacs de données (data lake) pour passer à un maillage de données distribuées.