我们正处于数据时代的拐，当下的数据管理解决方案很难在应对组织的复杂性、数据源的激增等挑战的同时，通过AI和分析从数据中获取价值。本书从实践出发介绍了Data Mesh，这是一种从现代分布式架构中提取的去中心化的社会技术范式，提供了一种大规模获取、共享、访问和管理分析型数据的新方法。 本书将带领数据领域从业者、架构师、技术领导者和决策者，以大数据架构为起，逐步落地分布式和多维度的分析型数据管理方法。Data Mesh将数据视为产品，将领域视为首要关注，应用平台思维创建自助数据基础设施，并引数据治理的联合计算模型。 学完本书，你将能够： ?全面了解Data Mesh的原则及其具体内容。 ?设计Data Mesh架构。 ?指导Data Mesh策略和执行。 ?从组织设计转向去中心化的数据所有权模型。 ?超越传统的数据仓库和数据湖，转向分布式的Data Mesh。
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前言
引言 想象Data Mesh
第一部分 什么是Data Mesh
第1章 Data Mesh概述
1.1 成果
1.2 转变
1.3 原则
1.4 原则之间的相互作用
1.5 Data Mesh概览
1.6 数据
1.7 起源
第2章 领域所有权原则
2.1 领域驱动设计简介
2.2 把DDD战略应用到数据
2.3 领域数据类型
2.4 过渡到领域所有权
2.5 回顾
第3章 数据即产品原则
3.1 把产品思维应用到数据中
3.2 过渡到数据即产品
3.3 回顾
第4章 自助数据平台原则
4.1 Data Mesh平台：比较和对比
4.2 Data Mesh平台思维
4.3 过渡到自助Data Mesh平台
4.4 回顾
第5章 联邦计算治理原则
5.1 把系统思考应用到Data Mesh治理
5.2 把联邦应用到治理模型
5.3 把计算应用到治理模型
5.4 过渡到联邦计算治理
5.5 回顾
第二部分 为什么需要Data Mesh
第6章 拐点
6.1 数据的远大期望
6.2 数据的巨大鸿沟
6.3 规模化：新的遭遇
6.4 超越秩序
6.5 到达回报的平台期
6.6 回顾
第7章 拐点之后
7.1 在复杂的业务中优雅地应对变化
7.2 在增长的同时保持敏捷性
7.3 提高数据对投资的价值比率
7.4 回顾
第8章 拐点之前
8.1 分析型数据架构的演进
8.2 分析型数据架构的特征
8.3 回顾
第三部分 如何设计Data Mesh架构
第9章 逻辑架构
9.1 面向领域的分析型数据共享接口
9.2 数据产品即架构量子
9.3 多平面数据平台
9.4 嵌入式计算策略
9.5 回顾
第10章 多平面数据平台架构
10.1 设计一个由用户旅程驱动的平台
10.2 数据产品开发者之旅
10.3 数据产品消费者之旅
10.4 回顾
第四部分 如何设计数据产品架构
第11章 按可供性设计数据产品
11.1 数据产品可供性
11.2 数据产品架构特征
11.3 受复杂适应性系统的简单性影响的设计
11.4 回顾
第12章 设计数据的消费、转换和服务
12.1 提供数据
12.2 消费数据
12.3 转换数据
12.4 回顾
第13章 设计数据的发现、理解和组合
13.1 发现，理解，信任，探索
13.2 组合数据
13.3 回顾
第14章 设计数据的管理、治理和观测
14.1 管理生命周期
14.2 治理数据
14.3 观测，调试，审计
14.4 回顾
第五部分 如何开始
第15章 战略和执行
15.1 今天你应该采用Data Mesh吗
15.2 Data Mesh作为数据战略的一部分
15.3 Data Mesh执行框架
15.4 回顾
第16章 组织与文化
16.1 变革
16.2 文化
16.3 奖励
16.4 结构
16.5 人员
16.6 流程
16.7 回顾
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