Un Data Architect è un professionista che progetta, crea, gestisce e ottimizza architetture dati. Il suo compito principale è garantire che i flussi di dati all’interno di un’organizzazione siano accurati, accessibili e sicuri. Lavora a stretto contatto con data scientists, analisti e team IT per sviluppare soluzioni di archiviazione che supportino efficacemente le necessità di business.
- progettazione di modelli di dati che rispondono alle esigenze aziendali
- definizione di standard per la raccolta, l’archiviazione, l’elaborazione e la sicurezza dei dati
- ottimizzazione del flusso di dati e della qualità attraverso l’uso di tecnologie avanzate
- collaborazione con altre figure professionali nel campo IT per garantire l’integrazione delle tecnologie
Questo ruolo richiede una profonda comprensione dei principi di database, nonché competenze avanzate in programmazione e analisi dei sistemi. Inoltre, la capacità di comprendere e prevedere le esigenze di business e di tradurle in soluzioni tecnologiche efficaci è fondamentale per un Data Architect.
Data Architect: cosa fa
Analizziamo adesso le principali attività tecniche del Data Architect, un pilastro fondamentale nella gestione delle infrastrutture IT, con un impatto diretto sulla capacità di un’azienda di utilizzare i dati in modo efficace per il supporto decisionale e l’innovazione strategica.
- Modellazione dei dati: il processo inizia con la modellazione dei dati, che consiste nel definire modelli logici e fisici per i dati aziendali. Questi modelli sono essenziali per costruire basi di dati che siano scalabili, performanti e in grado di supportare le operazioni aziendali. Il Data Architect utilizza linguaggi specifici come UML (Unified Modeling Language) o ERD (Entity-Relationship Diagram) per realizzare queste strutture.
- Definizione di governance e standard di dati: uno degli aspetti fondamentali è stabilire regole chiare per la gestione dei dati. Questo include la definizione di standard per la qualità dei dati, politiche di sicurezza, e procedure di backup e recovery. Queste normative sono vitali per mantenere l’integrità e la sicurezza dei dati.
- Integrazione di sistemi esistenti: lavora per integrare sistemi esistenti e nuove soluzioni, assicurando che l’interoperabilità e l’efficienza siano mantenute. Utilizza ETL (Extract, Transform, Load) e tecniche di data federation per facilitare questo processo.
- Implementazione di nuove tecnologie: con l’evoluzione continua nel campo dei big data e dell’intelligenza artificiale, il Data Architect è anche responsabile dell’implementazione di nuove tecnologie come Hadoop, Spark o piattaforme di data warehousing come Snowflake e Redshift, per gestire volumi di dati sempre più grandi.
- Ottimizzazione delle performance: analizzare e ottimizzare le prestazioni delle soluzioni di gestione dati è un’altra chiave responsabilità. Ciò può includere la revisione degli schemi di indicizzazione, la configurazione delle query, e l’uso di tecniche di caching per migliorare le performance di accesso ai dati.
- Supporto e formazione: infine, il Data Architect fornisce supporto continuo per gli utenti aziendali e forma le figure professionali IT sull’utilizzo corretto delle strutture dati e sulle best practices relative alla gestione dati.
Data Architect: competenze tecniche verticali
Un Data Architect deve possedere una serie di competenze tecniche specializzate:
Conoscenza dei linguaggi di programmazione
- Un Data Architect dovrebbe essere esperto in linguaggi di programmazione come SQL per il database relazionali, e Python o Java per l’elaborazione dei dati.
Conoscenza dei sistemi di gestione del database
- Un Data Architect dovrebbe avere una conoscenza approfondita dei sistemi di gestione del database, come MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, e Microsoft SQL Server.
Conoscenza dei sistemi di Data Warehouse
- Un Data Architect dovrebbe avere una solida comprensione dei sistemi di Data Warehouse come Amazon Redshift, Google BigQuery, e Microsoft Azure SQL Data Warehouse.
Quali strumenti utilizza un Data Architect
Un Data Architect utilizza una varietà di strumenti nel suo lavoro quotidiano:
Strumenti di progettazione del database
- Questi strumenti, come ER/Studio o SQL Developer Data Modeler, aiutano il Data Architect a progettare il database e a visualizzare le relazioni tra le tabelle.
Strumenti di ETL
- Strumenti di ETL (Extract, Transform, Load) come Informatica PowerCenter, Microsoft SQL Server Integration Services, e Talend sono utilizzati per estrarre dati da diverse fonti, trasformarli e caricarli nel Data Warehouse.
Strumenti di reporting e analisi dei dati
- Strumenti come Tableau, Power BI, e QlikView sono utilizzati per creare report sui dati e per analizzare i dati per ottenere intuizioni utili.
Data Architect: cosa fa nel quotidiano
Un tipico giorno lavorativo per un Data Architect può essere piuttosto vario, dato che questa figura deve gestire diverse responsabilità e collaborare con molte altre figure professionali. Ecco alcuni compiti che un Data Architect potrebbe svolgere in un giorno di lavoro:
- Inizierebbe la giornata revisionando qualsiasi problema o sfida emergente relativa alla gestione dei dati. Questo potrebbe includere la risoluzione di problemi relativi alla performance del database, la gestione delle questioni di sicurezza dei dati o la collaborazione con i Data Analysts per comprendere meglio le loro esigenze in termini di dati.
- Successivamente, potrebbe dedicare del tempo alla progettazione e all’implementazione di nuove caratteristiche o miglioramenti nell’architettura dei dati. Questo potrebbe includere il lavoro con strumenti di progettazione del database, la scrittura di script SQL o la configurazione di processi ETL.
- Il resto della giornata potrebbe essere dedicato a incontri con altre parti interessate, come i project manager, i team di sviluppo o il Chief Data Officer (CDO) per discutere dei progressi nel lavoro o delle strategie future per la gestione dei dati.
- Un Data Architect potrebbe anche dedicare del tempo all’apprendimento di nuove tecnologie o strumenti, alla lettura delle ultime novità nel campo della gestione dei dati, o all’aggiornamento delle sue competenze attraverso corsi o seminari professionali.
Stipendio del Data Architect
In Italia, uno stipendio medio per un Data Architect si aggira intorno ai 50.000 € all’anno. Tuttavia, lo stipendio può variare significativamente a seconda dell’esperienza, delle competenze e dell’ubicazione. Per esempio, un Data Architect con molta esperienza e competenze specialistiche può guadagnare oltre 70.000 € all’anno, mentre un Data Architect all’inizio della carriera potrebbe guadagnare meno di 40.000 € all’anno.
Progressione di carriera e promozioni
La progressione di carriera per un Data Architect può seguire un percorso simile a questo:
- Junior Data Architect: All’inizio della carriera, un Data Architect lavora spesso sotto la supervisione di architetti più esperti e si concentra sull’apprendimento delle competenze e degli strumenti necessari.
- Data Architect: Con più esperienza, un Data Architect può assumere la responsabilità di progetti più complessi e di team più ampi.
- Senior Data Architect: Con molti anni di esperienza, un Data Architect può arrivare a supervisionare l’intera architettura dei dati di un’organizzazione e a guidare team di architetti e di altri professionisti dei dati.
- Chief Data Officer (CDO): In alcune organizzazioni, un Data Architect può aspirare a diventare un CDO, responsabile di tutte le strategie e le operazioni relative ai dati.
Come diventare Data Architect
Diventare un Data Architect richiede tempo, impegno e una combinazione di formazione formale e esperienza pratica. Ecco una serie di passaggi che potresti seguire:
- Consegui un diploma in un campo correlato: Molti Data Architects iniziano con un diploma in informatica, ingegneria del software o un campo correlato.
- Acquisisci esperienza pratica: Prima di diventare un Data Architect, dovresti acquisire esperienza lavorando con i dati. Questo potrebbe includere lavori come Data Analyst o Database Administrator.
- Impara le competenze specifiche: Dovresti dedicare del tempo a imparare le competenze specifiche necessarie per un Data Architect, come la modellazione dei dati, la progettazione del database e l’utilizzo di strumenti specifici.
- Consegui certificazioni: Alcune organizzazioni potrebbero richiedere o preferire che un Data Architect abbia certificazioni specifiche, come quelle offerte da Oracle, IBM o Microsoft.
- Prosegui la tua formazione: Il campo dei dati è in costante evoluzione, quindi dovresti essere disposto a continuare a imparare e ad aggiornare le tue competenze.
Certificazioni per Data Architect
Esistono diverse certificazioni che un Data Architect può ottenere per migliorare le sue competenze e la sua attrattività per i potenziali datori di lavoro. Queste includono:
- Certificazioni principali:
- IBM Certified Data Architect
- Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate
- Google Professional Data Engineer
- Certificazioni complementari:
- Oracle Database SQL Certified Associate
- Cloudera Certified Data Engineer
- SAS Certified Data Management and Architecture Professional
Libri interessanti sul lavoro del Data Architect
Se stai cercando di approfondire le tue conoscenze sulla professione del Data Architect, ecco una selezione di libri che potresti trovare utili:
- “Data Architecture: A Primer for the Data Scientist”
- “Enterprise Architecture As Strategy: Creating a Foundation for Business Execution”
- “Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think”
- “The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling”
- “Data Governance: How to Design, Deploy and Sustain an Effective Data Governance Program”
- “Mastering PostgreSQL in Application Development”
- “Data Strategy: How to Profit from a World of Big Data, Analytics and the Internet of Things”
- “Data Modeling for MongoDB: Building Well-Designed and Supportable MongoDB Databases”
Domande comuni ai colloqui per Data Architect
Ecco alcune domande comuni che potresti aspettarti durante un colloquio per un ruolo di Data Architect:
- Cosa intendi per normalizzazione dei dati?
- Puoi spiegare la differenza tra OLTP e OLAP?
- Come gestiresti un conflitto di dati?
- Quali strumenti di modellazione dei dati hai utilizzato?
- Quali sono i tuoi passi nella progettazione di un database?
- Come gestiresti la migrazione dei dati da un vecchio sistema a un nuovo sistema?
- Quali misure metteresti in atto per garantire la sicurezza dei dati?
- Come gestiresti una situazione di sovraccarico di dati?