Kurs
digicode: MDMDP
Managing a Data Mesh with Dataplex
Dataplex ist eine intelligente Datenstruktur, mit der Unternehmen ihre Daten in Data Lakes, Data Warehouses und Data Marts zentral erfassen, verwalten, überwachen und steuern können.
Dauer
2 Tage
Preis
1'700.–
zzgl. 7.7% MWST
Kurs-Facts
- Erkennen der Bedeutung einer modernen Datenplattform
- Konfigurieren und Einrichten von Dataplex
- Sichern von Datenspeicher, Zonen und Assets
- Implementieren von Tagging für Ressourcen und Verwenden von Tags zur Suche nach Assets
- Verarbeiten von Daten mit Dataplex-Aufgaben
- Entwerfen, Ausführen und Berichten von Datenqualitätsprozessen
In diesem Kurs lernen Sie anhand von geführten Vorlesungen und unabhängigen Übungen mit Beispieldaten, wie Sie Ihre Daten über Data Lakes, Data Warehouses und Data Marts hinweg erfassen, verwalten, überwachen und steuern können.
1 Einführung in Dataplex
- Moderne Datenplattformen und datenorientiertes Design
- Säulen der Datenverwaltung
- Was ist Dataplex?
- Funktionen von Dataplex
- Dataplex im Vergleich zu anderen Produkten auf Google Cloud
- Erkennen der Bedeutung einer modernen Datenplattform
- Erläutern der Rolle von Dataplex auf Google Cloud
- Was ist ein Data Mesh?
- Dataplex-Konzepte
- Erstellen von Data Lakes und Zonen
- Assets in Dataplex
- Definieren wichtiger Dataplex-Konzepte
- Konfigurieren und Einrichten von Dataplex
- Labor: Bereitstellen eines Data Mesh mit Dataplex
- Datenverarbeitung in Dataplex
- Datenvorbereitungsaufgaben
- Erfassungsaufträge
- Datenfluss- und Spark-Aufgaben
- Verschiedene Datenverarbeitungsoptionen in Dataplex verstehen
- Datenvorbereitungsaufgaben in Dataplex konfigurieren und ausführen
- Labor: Daten mit Dataplex-Aufgaben standardisieren
- IAM-Berechtigungen und -Rollen
- Sichern Ihres Data Lake
- Richtlinienverwaltung
- Metadatensicherheit
- Sichern von Data Lakes, Zonen und Assets in Dataplex
- Labor: Verwalten der Datensicherheit mit Dataplex
- Einführung in den Datenkatalog
- Technische Metadaten vs. geschäftliche Metadaten
- Tags und Tag-Vorlagen
- Einträge und Eintragsgruppen
- Datenherkunft
- Implementieren von Tagging für Ressourcen und Verwenden von Tags zum Suchen nach Assets
- Labor: Datenkatalog und Datenherkunft
- Datenqualitätsaufgaben und AutoDQ
- Berichterstellung zur Datenqualität
- Datenprofilerstellung
- Entwerfen, Ausführen und Berichten von Datenqualitätsprozessen
- Labor: Datenqualität und Profilerstellung Ihrer Daten in BigQuery
- Best Practices
- End-to-End-Demo
- Implementieren von Best Practices für Dataplex
- Herausforderungslabor: Verwalten eines Data Mesh mit Dataplex