데이터 메시

프롤로그 진화적 소프트웨어 아키텍처
P.1 실생활에서의 데이터 메시
P.2 왜 데이터 메시로 변환해야 하는가
P.3 앞으로 가야 할 길

[PART 1 데이터 메시란]
CHAPTER 1 데이터 메시를 요약하면
1.1 데이터 메시를 도입한 결과
1.2 데이터 메시로 일어나는 변화
1.3 데이터 메시의 원칙
1.4 데이터 메시 4대 원칙의 상호작용
1.5 데이터 메시 모델 한눈에 보기
1.6 데이터
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CHAPTER 2 데이터의 도메인 오너십 원칙
2.1 DDD 전략의 배경
2.2 데이터에 DDD 전략 적용하기
2.3 도메인 데이터의 아키타입
2.4 데이터의 도메인 오너십 원칙 적용하기
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CHAPTER 3 제품으로서의 데이터 원칙
3.1 데이터에 프로덕트 중심 사고 적용하기
3.2 제품으로서의 데이터 원칙 적용하기
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CHAPTER 4 셀프 서비스 데이터 플랫폼의 원칙
4.1 데이터 메시 플랫폼: 비교하고 대조하라
4.2 데이터 메시 플랫폼 사고
4.3 셀프 서비스 데이터 메시 플랫폼 원칙 적용하기
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CHAPTER 5 연합 컴퓨팅 거버넌스의 원칙
5.1 데이터 메시 거버넌스에 시스템 사고 적용하기
5.2 거버넌스 모델에 연합 적용하기
5.3 거버넌스 모델에 컴퓨팅 적용하기
5.4 연합 컴퓨팅 거버넌스 원칙 적용하기
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[PART 2 왜 데이터 메시인가]
CHAPTER 6 전략적 변곡점
6.1 데이터에 대한 높은 기대치
6.2 데이터의 이분법적 분화
6.3 스케일: 전례 없는 새로운 걸림돌
6.4 비즈니스의 끊임없는 복잡성과 변동성
6.5 데이터 투자 및 수익률 간 불협화음
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CHAPTER 7 전략적 변곡점 이후
7.1 복잡한 비즈니스 내의 변화에 우아하게 대응하기
7.2 복잡성의 증가 속에서 민첩성 유지하기
7.3 투자 대비 데이터 가치 비율 높이기
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CHAPTER 8 전략적 변곡점 이전
8.1 분석 데이터 아키텍처의 진화
8.2 분석 데이터 아키텍처의 특징
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[PART 3 데이터 메시 아키텍처의 설계 방법]
CHAPTER 9 논리적 아키텍처
9.1 도메인별 분석 데이터 공유 인터페이스
9.2 아키텍처 퀀텀으로서의 데이터 프로덕트
9.3 멀티플레인 데이터 플랫폼
9.4 임베딩된 컴퓨팅 정책
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CHAPTER 10 멀티플레인 데이터 플랫폼 아키텍처
10.1 사용자 여정 중심 플랫폼 설계
10.2 데이터 프로덕트 개발자의 여정
10.3 데이터 프로덕트 소비자의 여정
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[PART 4 데이터 프로덕트 아키텍처의 설계방법]
CHAPTER 11 행위 지원성에 의한 데이터 프로덕트 설계
11.1 데이터 프로덕트의 행위 지원성
11.2 데이터 프로덕트 아키텍처의 특징
11.3 복잡적응계의 간결함에 영향을 받는 설계
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CHAPTER 12 데이터 소비, 변환 및 제공 설계
12.1 데이터 제공
12.2 데이터 소비
12.3 데이터 변환
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CHAPTER 13 데이터 검색, 이해 및 구성 설계
13.1 데이터 검색, 이해, 신뢰 및 탐색
13.2 데이터 구성
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CHAPTER 14 데이터 관리, 거버닝 및 관찰 설계
14.1 데이터 수명 주기 관리
14.2 데이터 거버닝
14.3 데이터 관찰, 디버깅 및 감사
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[PART 5 새로운 시작]
CHAPTER 15 전략과 실행
15.1 지금 당장 채택해야 하는가?
15.2 데이터 전략 요소로서의 데이터 메시
15.3 데이터 메시 실행 프레임워크
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CHAPTER 16 조직과 문화
16.1 변화
16.2 문화
16.3 보상
16.4 구조
16.5 인력
16.6 프로세스
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