So wirst du Data Architect

In bemerkenswert kurzer Zeit hat die COVID-19-Krise die Art und Weise, wie Unternehmen in allen Branchen arbeiten, grundlegend verändert. Eine aktuelle Umfrage von McKinsey Global zeigt, dass COVID-19 die Einführung digitaler Technologien um mehrere Jahre beschleunigt hat – und dass viele dieser Änderungen bleiben werden. Während der Pandemie wandten sich Konsumentinnen und Konsumenten stark Online-Kanälen zu, worauf Unternehmen und Branchen reagiert haben. Das hat die Nachfrage nach datenbezogenen Rollen über alle Branchen hinweg deutlich erhöht – manche stärker als andere. 

Laut dem Monster Annual Trends Report planen 96% der Unternehmen, neue Mitarbeitende mit passenden Kompetenzen einzustellen, um künftige Rollen im Big-Data-Analytics-Bereich zu besetzen. Eine der Schlüsselrollen für den Aufbau und den Betrieb der Big-Data-Landschaft eines Unternehmens ist der Data Architect. 

In diesem Blog erfährst du, wer ein Data Architect ist und vor allem, was ein Data Architect tut. Wir zeigen außerdem, wie sich die Rolle vom Data Engineer unterscheidet und welche Kompetenzen du 2022 brauchst, um Data Architect zu werden.   

Was ist ein Data Architect?

Wie im Data Management Body of Knowledge beschrieben, etabliert ein Data Architect ein gemeinsames Geschäftsvokabular, leitet strategische Datenanforderungen ab, entwirft integrierte Architekturkonzepte, die diese Anforderungen erfüllen, und sorgt dafür, dass Unternehmensstrategie und Business-Architektur zusammenpassen. 

Die konkrete Ausprägung der Rolle kann je nach Unternehmen variieren. Grundsätzlich handelt es sich jedoch um eine Senior-Position, die eine Schlüsselrolle in der technischen Datenlandschaft spielt. Data Architects übersetzen Geschäftsanforderungen in technische Anforderungen und definieren Standards und Rahmenwerke, mit denen Daten in Unternehmensanwendungen erfasst, gespeichert, abgerufen, archiviert und übertragen werden. Laut dem Data Management Body of Knowledge von DAMA International „stellt der Data Architect ein gemeinsames Geschäftsvokabular bereit, formuliert strategische Anforderungen, entwirft High-Level-Architekturen, die diese Anforderungen erfüllen, und richtet sie an der Unternehmensstrategie aus“.

Das Open Group Architecture Framework (TOGAF) definiert den Data Architect als Rolle, die Architekturprinzipien für Daten festlegt, Datenmodelle erstellt, die die Ziel-Business-Architektur ermöglichen, Diagramme der Kerndatenentitäten entwickelt und ein Inventar der Daten anlegt, die für die Umsetzung der Architekturvision erforderlich sind.

Image Source: https://spectralops.io/wp-content/uploads/2021/04/data-architect.png

Was macht ein Data Architect?

Data Architects übernehmen vielfältige Aufgaben und arbeiten eng mit vielen Rollen und Bereichen im Unternehmen zusammen, darunter:

• Fachbereichsexpertinnen und -experten: Data Architects arbeiten häufig direkt mit Domänenexpertinnen und -experten sowie Product Ownern. Sie spielen eine Schlüsselrolle im Applikationsdesign, indem sie Geschäftsanforderungen in technische Spezifikationen überführen.
• Chief Information/Technology Officer: Data Architects arbeiten eng mit der Führungsebene zusammen, um die Datenstrategie zu definieren und im gesamten Unternehmen zu verankern.
• Weitere datenbezogene Rollen: Data Engineers, Datenbankentwicklerinnen und -entwickler, Datenbankspezialistinnen und -spezialisten, Datenbankadministration sowie Software-Engineering-Teams.

Die genauen Aufgaben hängen von Unternehmen, Standort und Größe ab. Typische Verantwortlichkeiten eines Data Architects sind unter anderem:

• Geschäftsanforderungen in technische Spezifikationen übersetzen.
• Integrationen, Datenbanken und Data Warehouses definieren und entwerfen.
• Das Datenarchitektur-Framework, Standards und Prinzipien festlegen – inklusive Sicherheitsrahmen.
• Datenflüsse definieren (z. B. wo Daten entstehen, wo sie benötigt werden, wie Flüsse gesteuert werden usw.).
• Die Datenarchitektur des Unternehmens kontinuierlich verbessern. 
• Mit internen und externen, technischen und nicht-technischen Stakeholdern sowie Partnern und Anbietern zusammenarbeiten. 
• Gemeinsam mit der Führungsebene die Datenstrategie entwickeln und umsetzen, um Unternehmensziele zu erreichen. 
• Ein zentrales Repository für alle Architektur-Blueprints und Artefakte pflegen.
• Ständig Verbesserungen bei Skalierbarkeit, Sicherheit, Performance, Datenwiederherstellung und Zuverlässigkeit vorantreiben.

Data Architect vs. Data Engineer

Die Rollen Data Architect und Data Engineer sind verwandt, aber klar unterschiedlich – beide sind für eine Datenorganisation extrem wichtig.

Ein wichtiger Unterschied ist die Seniorität. Während es im Data Engineering auch Einstiegsrollen gibt, sind Data-Architect-Stellen meist Senior-Positionen und erfordern mehr als acht Jahre Erfahrung. Erfahrene Data Architects kommen über verschiedene Wege in die Rolle, am häufigsten über das Data Engineering. Auch Data Science ist ein möglicher Einstiegspfad.

Kompetenzen eines Data Architects

Technische Kompetenzen für Data Architects

• Relationale und nicht-relationale Datenbanken
• Data Warehousing
• Application-Server-Software (z. B. Oracle)
• Datenbankmanagementsysteme (z. B. Microsoft SQL Server)
• Benutzeroberflächen- und Abfragesoftware (z. B. IBM DB2)
• Enterprise Application Integration Software (z. B. XML)
• Agile Methoden
• Datenmodellierungs-Tools (z. B. ERWin, Enterprise Architect und Visio)
• ETL-Tools
• Python, C/C++, Java, Perl
• Cloud (z. B. Azure, AWS, GCP)\
• Hadoop

Weitere nicht-technische Kompetenzen, die in der Rolle wichtig sind

• Kommunikationsstärke, um die Zusammenarbeit mit anderen Bereichen zu fördern
• Analytisches Denken und Problemlösung, um Datenintegrität, -ordnung und -sicherheit zu gewährleisten
• Zeitmanagement und Multitasking-Fähigkeit, um in einem dynamischen Umfeld Aufgaben und Projekte termingerecht abzuschließen
• Programm- oder Projektmanagement – typischerweise für Change-Management im Unternehmen sowie Methoden und Tools des Projektmanagements
• Business-Kompetenzen und -Methoden – z. B. Business Cases, Geschäftsprozesse, strategische Planung
• Weitere Soft Skills – u. a. Führung, Teamfähigkeit, Präsentations- und Kommunikationsstärke

Gehalt eines Data Architects

Laut Glassdoor liegt das durchschnittliche Grundgehalt von Data Architects bei rund 129.000 USD pro Jahr. Mit Aufstieg in Enterprise-Architecture- oder Führungsrollen kann das Gehalt auf 200.000 USD oder mehr steigen. Im Schnitt verdienen Data Architects zusätzlich 25.000 USD an jährlichen Boni und sonstigen Einkünften. 

Source: https://www.glassdoor.com/Career/data-architect-career_KO0,14.htm

So wirst du Data Architect

Der Beruf ist nicht reguliert, ein Studienabschluss ist also keine feste Voraussetzung. Sehr häufig haben Data Architects jedoch einen Bachelor in Informatik, Informationstechnologie, Software Engineering oder einem verwandten Fach. Autodidaktische Karrieren sind möglich, erfordern aber deutlich mehr Zeit und Disziplin, um das gleiche Niveau zu erreichen. Es gibt zahlreiche Zertifizierungen, die du für deinen Karriereweg und Aufstieg in Betracht ziehen solltest.

Mach einen Hochschulabschluss

Der erste Schritt kann ein Studium in Data Science, Informatik, Informationstechnologie oder Software Engineering sein. Kurse in Datenbankmanagement, Datenarchitektur, Softwaredesign oder Programmierung sind für eine Karriere im Data Engineering besonders hilfreich. 

Erwirb professionelle Zertifizierungen

Für den Einstieg ins Data Engineering gibt es zahlreiche Industrie-Zertifizierungen, zum Beispiel:

Certified Data Management Professional (CDMP)
Entwickelt von der Data Management Association International (DAMA), ist der CDMP eine häufige Zertifizierung im Lebenslauf von Data Architects. Da sie nicht auf eine bestimmte Plattform oder einen Anbieter fokussiert, ist sie ein starkes, allgemeines Datenbank-Zeugnis. Es gibt vier Stufen (Associate, Practitioner, Master und Fellow), die an Kandidatinnen und Kandidaten vergeben werden, die die nötige Erfahrung und Ausbildung nachweisen und die CDMP-Prüfung bestehen.

DataCamp Data Engineer with Python Career Track
In diesem umfassenden Lernpfad lernst du, wie du eine wirkungsvolle Datenarchitektur aufbaust, Datenverarbeitung beschleunigst und großskalige Datensysteme betreibst. Neben dem Ausbau deiner Python-Kompetenz sammelst du Praxis mit Shell, SQL und Scala und meisterst den Aufbau von Data-Engineering-Pipelines, die Automatisierung typischer Filesystem-Aufgaben und die Konstruktion performanter Datenbanken.

IBM Certified Data Architect – Big Data
Diese Zertifizierung setzt u. a. Kenntnisse in Cluster-Management, Datenreplikation, Data Lineage und LDAP-Sicherheit voraus. Die Abschlussprüfung fokussiert Hadoop, BigSQL, BigInsights und Cloudant.

Salesforce Certified Data Architecture and Management Designer
Für Kandidatinnen und Kandidaten mit Erfahrung auf der Salesforce-Plattform. Die Prüfung testet u. a. dein Verständnis von Risiken großer Datenvolumina und Gegenmaßnahmen, LDV-Herausforderungen, dem Betrieb einer LDV-Umgebung sowie architektonischen Trade-offs. 

TOGAF® 9 Certification Program
Die TOGAF Professional Certification besteht aus zwei Teilen: Foundation und Certification. Die Anerkennung bestätigt, dass du die Begriffe und Kernprinzipien von TOGAF 9 sowie Grundsätze der Business-Architektur beherrschst.

Alternativ kannst du auch eines der besten Data-Science-Bootcamps wählen – mehr dazu in einem separaten Artikel. 

Lerne Programmiersprachen

Die meisten Data Architects kommen aus dem Engineering und beherrschen daher bereits mehrere Sprachen. Am gängigsten sind SQL, Spark, Hive und Python. 

Weitere datenbezogene Karrieren

Wenn du überlegst, ob Data Architect der richtige Weg für dich ist, hilft der Vergleich mit anderen Rollen. Mehr dazu findest du in diesen Blogbeiträgen: 

• How to Become Data Engineer 
• How to Become a Machine Learning Engineer 
• How to Become a Data Analyst 
• How to Become a Data Scientist

Die folgende Grafik zeigt einen kurzen visuellen Vergleich häufiger Datenrollen:

Source: https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/definition/data-architect

Fazit

Data Architecture ist ein rasant wachsendes Karrierefeld: Durch die zunehmende Digitalisierung seit COVID hat sich der Beruf in den letzten zwei Jahren enorm entwickelt. Weil sich das Feld ständig weiterentwickelt, wird es in dieser Laufbahn nie langweilig. Außerdem ist die Rolle stark gefragt und sehr gut bezahlt. 

Auch wenn sich die technischen Kompetenzen eines Data Architects nicht in einem einzigen Kurs abdecken lassen, empfehlen wir dir den Lernpfad Data Engineering with Python auf DataCamp. Er vermittelt dir die Grundlagen, die du für den Weg zum Data Architect brauchst – inklusive Career Guidance nach Abschluss.