Come diventare un Data Architect

In un arco di tempo relativamente breve, la crisi del COVID-19 ha trasformato completamente il modo in cui le aziende di tutti i settori fanno business. Una nuova indagine di McKinsey Global rileva che il COVID-19 ha accelerato di diversi anni l'adozione delle tecnologie digitali—e che molti di questi cambiamenti potrebbero essere destinati a rimanere. Durante la pandemia, i consumatori hanno compiuto un drastico passaggio verso i canali online e, di conseguenza, aziende e settori hanno reagito. Questo ha aumentato la domanda di ruoli legati ai dati nelle organizzazioni di vari settori, alcuni dei quali sono stati più colpiti di altri. 

Secondo il Monster Annual Trends report, il 96% delle aziende sta pianificando o è probabile che pianifichi di assumere nuovo personale con competenze rilevanti per coprire futuri ruoli in ambito big data analytics nel 2022. Il data architect è una delle figure chiave coinvolte nella costruzione e nel supporto delle esigenze di big data di un'organizzazione. 

In questo blog scoprirai chi è un data architect e, più nello specifico, cosa fa. Vedremo anche in che cosa il ruolo differisce da quello di un data engineer e quali competenze ti servono per diventare data architect nel 2022.   

Che cos'è un Data Architect?

Come riportato dal Data Management Body of Knowledge, un data architect definisce un vocabolario aziendale comune, articola requisiti sui dati guidati dalla strategia, traccia progetti integrati avanzati per allinearsi a tali requisiti e garantisce che la strategia aziendale e la relativa architettura di business siano allineate tra loro. 

Sebbene il ruolo e le responsabilità effettive di un data architect possano variare leggermente in base all'azienda, una definizione generale del ruolo può essere quella di una figura senior in un'organizzazione che ricopre una posizione importante nella sfera tecnica dei dati. Traduce i requisiti di business in requisiti tecnici e definisce standard e framework attraverso cui i dati vengono raccolti, archiviati, recuperati, conservati e trasferiti tra le applicazioni enterprise.  Il data architect inoltre “fornisce un vocabolario aziendale comune standard, esprime i requisiti strategici, delinea progetti integrati di alto livello per soddisfare tali requisiti e si allinea con la strategia aziendale”, secondo il Data Management Body of Knowledge di DAMA International.

L'Open Group Architecture Framework (TOGAF) definisce il data architect come una figura chiamata a stabilire i principi dell'architettura dei dati, creare modelli di dati che consentano l'implementazione dell'architettura di business prevista, costruire diagrammi che rappresentino le entità dati principali e creare un inventario dei dati necessari per rendere reale la visione architetturale.

Fonte immagine: https://spectralops.io/wp-content/uploads/2021/04/data-architect.png

Cosa fa un Data Architect?

I data architect hanno un'ampia gamma di mansioni organizzative e collaborano con molti altri ruoli e reparti all'interno di un'organizzazione, tra cui:

• Esperti di dominio: i data architect spesso lavorano direttamente con gli esperti di dominio e i business owner. Svolgono un ruolo chiave nel design delle applicazioni, convertendo i requisiti di business in specifiche tecniche.
• Chief information/technology officer: i data architect collaborano da vicino con la leadership nella definizione della strategia dei dati e nella sua comunicazione a tutta l'organizzazione.
• Altri ruoli legati ai dati: data engineer, sviluppatori e specialisti di database, amministratori di database e team di ingegneria del software.

I ruoli e le responsabilità esatte di un data architect possono variare in base all'azienda, alla sede e alle dimensioni dell'organizzazione, ma in generale possono includere:

• Tradurre i requisiti di business in specifiche tecniche.
• Definire e progettare integrazioni, database e data warehouse.
• Definire il framework dell'architettura dei dati, gli standard e i principi–incluso il framework di sicurezza.
• Definire i flussi di dati (ovvero quali parti dell'organizzazione generano dati, quali necessitano di dati per funzionare, come vengono gestiti i flussi di dati, ecc.).
• Perseguire il miglioramento continuo dell'architettura dei dati dell'organizzazione. 
• Collaborare con un'ampia gamma di stakeholder tecnici e non tecnici, oltre a partner e fornitori esterni. 
• Collaborare con la leadership e il senior management per ideare ed eseguire la strategia dei dati per raggiungere obiettivi e traguardi organizzativi. 
• Mantenere un repository aziendale di tutte le blueprint e gli artefatti dell'architettura dei dati.
• Puntare costantemente a miglioramenti in termini di scalabilità, sicurezza, prestazioni, ripristino dei dati, affidabilità, ecc.

Data Architect vs. Data Engineer

I ruoli di data architect e data engineer sono correlati, ma rappresentano due posizioni tecniche diverse in un'organizzazione dei dati, entrambe estremamente importanti.

Una differenza chiave è il livello di seniority. Mentre ruoli in data engineering sono disponibili anche a livello junior, le posizioni di data architect sono per lo più ruoli senior che richiedono oltre 8 anni di esperienza. I data architect esperti provengono da diversi percorsi; tuttavia, il data engineering è il più comune. Anche la data science è un punto di ingresso verso posizioni da data architect.

Competenze di un Data Architect

Competenze tecniche per Data Architect

• Database relazionali e non relazionali
• Data warehousing
• Software per application server (es. Oracle)
• Software per sistemi di gestione di database (es. Microsoft SQL Server)
• Software per interfacce utente e query (es. IBM DB2)
• Software per l'integrazione di applicazioni enterprise (es. XML)
• Metodologie Agile
• Strumenti di data modeling (es. ERWin, Enterprise Architect e Visio)
• Strumenti ETL
• Python, C/C++ Java, Perl
• Cloud (es. Azure, AWS, GCP)\
• Hadoop

Altre competenze non tecniche molto importanti nel ruolo di data architect

• Capacità di comunicazione per facilitare la collaborazione con altri reparti
• Capacità analitiche e di problem solving per salvaguardare integrità, organizzazione e sicurezza dei dati
• Gestione del tempo e capacità di multitasking per portare a termine attività e completare progetti in ambienti frenetici
• Competenze di program o project management – in genere relative alla gestione del cambiamento in azienda, oltre a metodi e strumenti di project management, ecc.
• Competenze e metodi di business – solitamente comprendono business case, processi aziendali, pianificazione strategica, ecc.
• Altre soft skill – in generale leadership, lavoro di squadra, capacità di presentazione, capacità relazionali, ecc.

Stipendio di un Data Architect

Secondo Glassdoor, i data architect hanno una retribuzione base media di circa 129.000 $ USD all'anno. L'avanzamento verso ruoli di EA e di management potrebbe portare gli stipendi a 200.000 $ USD l'anno o più. In media, i data architect guadagnano 25.000 $ in bonus annuali e altre entrate. 

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

Come diventare un Data Architect

Quella del data architect non è una professione regolamentata, quindi avere una laurea non è un requisito fisso.  Tuttavia, è molto comune che i data architect abbiano una laurea triennale in informatica, information technology, ingegneria del software o in un'altra disciplina correlata. I data architect autodidatti non sono rari, ma richiede molto più tempo e disciplina raggiungere lo stesso livello di competenza. Esistono numerose certificazioni in questo campo che dovresti considerare lungo il percorso per la crescita e l'avanzamento di carriera.

Ottieni una laurea

Il primo passo per diventare data architect è laurearti in uno dei seguenti indirizzi: data science, informatica, information technology o ingegneria del software. Seguire corsi su gestione dei database, architettura dei dati, progettazione software o programmazione può essere estremamente utile in una carriera di data engineering. 

Ottieni certificazioni professionali

Esistono innumerevoli certificazioni di settore per chi vuole entrare nel campo del data engineering, ad esempio:

Certified Data Management Professional (CDMP)
Sviluppata dalla Data Management Association International (DAMA), la CDMP è una certificazione comune nei curriculum dei data architect. Poiché non è incentrata su una specifica piattaforma o vendor, rappresenta una solida credenziale per i professionisti dei database in generale. Sono previsti quattro livelli (associate, practitioner, master e fellow) assegnati ai candidati che dimostrano la necessaria esperienza e formazione, oltre a superare l'esame professionale del CDMP.

DataCamp Data Engineer with Python Career Track
In questo percorso professionale completo imparerai come costruire un'architettura dei dati efficace, come ottimizzare l'elaborazione dei dati e come mantenere sistemi di dati su larga scala. Oltre a affinare le tue competenze in Python, farai pratica con altri linguaggi come Shell, SQL e Scala, mentre padroneggerai la creazione di pipeline di data engineering, l'automazione di attività comuni sui file system e la costruzione di database ad alte prestazioni.

IBM Certified Data Architect – Big Data
Questo programma di certificazione richiede competenze preesistenti tra cui gestione di cluster, replica dei dati, data lineage e sicurezza LDAP. L'esame finale è incentrato su Hadoop, BigSQL, BigInsights e Cloudant.

Salesforce Certified Data Architecture and Management Designer
Progettata per candidati con esperienza sulla piattaforma Salesforce, l'esame di certificazione per data architecture and management verifica la tua comprensione dei rischi legati a grandi volumi di dati e delle strategie di mitigazione, delle sfide LDV, della gestione di un ambiente LDV e dei compromessi di progettazione, per citarne alcuni. 

Programma di Certificazione TOGAF® 9
La certificazione professionale TOGAF ha due parti: foundation e poi certification. La base di questa credenziale è verificare che i candidati abbiano dimostrato conoscenza dei termini e dei concetti essenziali di TOGAF 9 e dei principi fondamentali di TOGAF e dell'architettura di business.

Hai anche la possibilità di scegliere tra i migliori bootcamp di data science, che esploriamo più in dettaglio in un articolo a parte. 

Impara i linguaggi di programmazione

La maggior parte dei data architect nasce come ingegnere ed è quindi già competente in alcuni linguaggi di programmazione. I più comuni includono SQL, Spark, Hive e Python. 

Altre carriere legate ai dati

Se stai valutando se diventare data architect sia la strada giusta per te, può essere utile confrontarla con altre carriere.  Per saperne di più sugli altri ruoli più comuni legati ai dati, dai un'occhiata ai seguenti blog: 

• Come diventare Data Engineer 
• Come diventare Machine Learning Engineer 
• Come diventare Data Analyst 
• Come diventare Data Scientist

Il grafico seguente offre un rapido confronto visivo degli altri ruoli comuni legati ai dati:

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

Conclusione

La data architecture è una nicchia professionale in rapida crescita: con l'accelerazione della digitalizzazione in tutti i settori dovuta al COVID, la professione è cresciuta in modo esponenziale negli ultimi due anni.  Poiché è in continua evoluzione, non ti annoierai mai in questo percorso. Inoltre, è altamente competitiva e molto ben retribuita. 

Anche se ciascuna delle competenze tecniche richieste a un data architect non può essere insegnata in un singolo corso, è fortemente consigliato seguire il corso Data Engineering with Python su Datacamp. Questo percorso ti fornirà le basi necessarie per diventare data architect, oltre a indicazioni di carriera al completamento.