프롤로그 진화적 소프트웨어 아키텍처P.1 실생활에서의 데이터 메시P.2 왜 데이터 메시로 변환해야 하는가P.3 앞으로 가야 할 길[PART 1 데이터 메시란]CHAPTER 1 데이터 메시를 요약하면1.1 데이터 메시를 도입한 결과1.2 데이터 메시로 일어나는 변화1.3 데이터 메시의 원칙1.4 데이터 메시 4대 원칙의 상호작용1.5 데이터 메시 모델 한눈에 보기1.6 데이터정리하기CHAPTER 2 데이터의 도메인 오너십 원칙2.1 DDD 전략의 배경2.2 데이터에 DDD 전략 적용하기2.3 도메인 데이터의 아키타입2.4 데이터의 도메인 오너십 원칙 적용하기정리하기CHAPTER 3 제품으로서의 데이터 원칙3.1 데이터에 프로덕트 중심 사고 적용하기3.2 제품으로서의 데이터 원칙 적용하기정리하기CHAPTER 4 셀프 서비스 데이터 플랫폼의 원칙4.1 데이터 메시 플랫폼: 비교하고 대조하라4.2 데이터 메시 플랫폼 사고4.3 셀프 서비스 데이터 메시 플랫폼 원칙 적용하기정리하기CHAPTER 5 연합 컴퓨팅 거버넌스의 원칙5.1 데이터 메시 거버넌스에 시스템 사고 적용하기5.2 거버넌스 모델에 연합 적용하기5.3 거버넌스 모델에 컴퓨팅 적용하기5.4 연합 컴퓨팅 거버넌스 원칙 적용하기정리하기[PART 2 왜 데이터 메시인가]CHAPTER 6 전략적 변곡점6.1 데이터에 대한 높은 기대치6.2 데이터의 이분법적 분화6.3 스케일: 전례 없는 새로운 걸림돌6.4 비즈니스의 끊임없는 복잡성과 변동성6.5 데이터 투자 및 수익률 간 불협화음정리하기CHAPTER 7 전략적 변곡점 이후7.1 복잡한 비즈니스 내의 변화에 우아하게 대응하기7.2 복잡성의 증가 속에서 민첩성 유지하기7.3 투자 대비 데이터 가치 비율 높이기정리하기CHAPTER 8 전략적 변곡점 이전8.1 분석 데이터 아키텍처의 진화8.2 분석 데이터 아키텍처의 특징정리하기[PART 3 데이터 메시 아키텍처의 설계 방법]CHAPTER 9 논리적 아키텍처9.1 도메인별 분석 데이터 공유 인터페이스9.2 아키텍처 퀀텀으로서의 데이터 프로덕트9.3 멀티플레인 데이터 플랫폼9.4 임베딩된 컴퓨팅 정책정리하기CHAPTER 10 멀티플레인 데이터 플랫폼 아키텍처10.1 사용자 여정 중심 플랫폼 설계10.2 데이터 프로덕트 개발자의 여정10.3 데이터 프로덕트 소비자의 여정정리하기[PART 4 데이터 프로덕트 아키텍처의 설계방법]CHAPTER 11 행위 지원성에 의한 데이터 프로덕트 설계11.1 데이터 프로덕트의 행위 지원성11.2 데이터 프로덕트 아키텍처의 특징11.3 복잡적응계의 간결함에 영향을 받는 설계정리하기CHAPTER 12 데이터 소비, 변환 및 제공 설계12.1 데이터 제공12.2 데이터 소비12.3 데이터 변환정리하기CHAPTER 13 데이터 검색, 이해 및 구성 설계13.1 데이터 검색, 이해, 신뢰 및 탐색13.2 데이터 구성정리하기CHAPTER 14 데이터 관리, 거버닝 및 관찰 설계14.1 데이터 수명 주기 관리14.2 데이터 거버닝14.3 데이터 관찰, 디버깅 및 감사정리하기[PART 5 새로운 시작]CHAPTER 15 전략과 실행15.1 지금 당장 채택해야 하는가?15.2 데이터 전략 요소로서의 데이터 메시15.3 데이터 메시 실행 프레임워크정리하기CHAPTER 16 조직과 문화16.1 변화16.2 문화16.3 보상16.4 구조16.5 인력16.6 프로세스정리하기