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Gestion des données en tant que produit : Architectures de données évolutives

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Gestion des données en tant que produit : Architectures de données évolutives

Inclus avec Coursera Plus

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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

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Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Surmonter les défis liés à la mise à l'échelle des plateformes de données monolithiques

  • Adopter une approche « données en tant que produit » pour une croissance durable

  • Gérer l'ensemble du cycle de vie des produits de données, de leur création à leur mise hors service

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Interopérabilité
  • Catégorie : CI/CD
  • Catégorie : Intégrations AI
  • Catégorie : Architecture des logiciels
  • Catégorie : Stratégie en matière de données
  • Catégorie : Architecture des données
  • Catégorie : L'activation de l'IA
  • Catégorie : Gestion des données
  • Catégorie : Maintenabilité
  • Catégorie : Informatique distribuée
  • Catégorie : Pipelines de données
  • Catégorie : Architecture de l'information
  • Catégorie : Web sémantique
  • Catégorie : Automatisation des produits
  • Catégorie : Modélisation des données
  • Catégorie : Déploiement continu
  • Catégorie : Analyse des données
  • Catégorie : Structure organisationnelle
  • Catégorie : Évolutivité

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : IA générative

Détails à connaître

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Évaluations

12 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 12 modules dans ce cours

Dans cette section, nous examinons les limites des plateformes de données monolithiques et explorons des approches modulaires visant à réduire la complexité accidentelle et à améliorer la pérennité du système grâce à des stratégies axées sur les produits de données.

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Dans cette section, nous définissons les produits de données et les produits de données pures, nous analysons leur structure et leurs caractéristiques, et nous explorons les méthodes permettant de les classer afin d'optimiser l'utilisation des données.

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Dans cette section, nous examinons la conception d'architectures centrées sur les produits de données, les plans opérationnel et de gestion, ainsi que différentes approches de gestion des données permettant de mettre en place des solutions évolutives et adaptables.

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Dans cette section, nous abordons la conception orientée domaine (Domain-Driven Design) et l'« event storming » afin d'identifier les produits de données et de gérer leur portefeuille dans une optique d'alignement métier et de cohérence opérationnelle.

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Dans cette section, nous nous penchons sur la conception, les interactions et la mise en œuvre des produits de données, en mettant l'accent sur la gestion des métadonnées, les descripteurs lisibles par machine et les processus de flux de données pour des solutions évolutives.

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Dans cette section, nous examinons les différentes phases d'adoption des données en tant que produit, en mettant l'accent sur les défis, les stratégies et la gouvernance adaptative des données afin de garantir une mise en œuvre durable et évolutive.

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Dans cette section, nous examinons les topologies d'équipe et les stratégies de gestion de la propriété des données afin d'optimiser les structures organisationnelles pour une livraison évolutive des produits de données et une collaboration efficace au sein des équipes.

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Dans cette section, nous abordons les techniques de modélisation des données distribuées, en mettant l'accent sur les approches physiques et conceptuelles permettant de concevoir des modèles explicites pour les produits de données dans les systèmes décentralisés.

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Dans cette section, nous nous penchons sur la mise en place d'une architecture d'information adaptée à l'IA, en concevant un plan de connaissances favorisant l'interopérabilité sémantique et en construisant un graphe de connaissances d'entreprise en vue de l'intégration de l'IA.

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Cette section aborde les principes fondamentaux et les changements organisationnels nécessaires à une gestion efficace des données.

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