Head of Data Architecture

Die Rekrutierung eines/einer Head of Data Architecture zu steuern bedeutet zuallererst, die Rolle genau zu kennen. Sie wird hier sehr allgemein zusammengefasst und muss an Ihren konkreten Kontext angepasst werden.

Der/die Head of Data Architecture ist für die Konzeption, Governance und Weiterentwicklung der Datenarchitekturen im Unternehmen verantwortlich. Die Rolle besteht darin, eine kohärente und skalierbare Vision für die Dateninfrastrukturen zu definieren, abgestimmt auf die Gesamtstrategie und die Herausforderungen der digitalen Transformation.

Die Person verantwortet die Datenmodellierung, die Systemintegration und die Modernisierung der Plattformen (Data Lakes, Data Warehouses, Data Mesh), um sicherzustellen, dass die Daten zugänglich, verlässlich, sicher und nutzbar sind, für fachliche und analytische Anforderungen sowie für künstliche Intelligenz.

In Zusammenarbeit mit den Teams aus IT, Data Engineering, Data Governance und den Fachbereichen stellt sie sicher, dass die Datenarchitektur sowohl die aktuellen Anwendungsfälle als auch die künftigen Ambitionen der Organisation unterstützt.

Aufgaben und Verantwortlichkeiten

1. Strategie und Roadmap der Datenarchitektur definieren

Eine Gesamtvision der Datenarchitektur erarbeiten, abgestimmt auf die Unternehmensstrategie.
Eine technologische Roadmap definieren (Cloud-Migration, Einführung von Data Mesh, Modernisierung der Systeme).
Tools und Technologien (Snowflake, Databricks, Collibra usw.) nach Kriterien wie Skalierbarkeit, Performance und Kosten bewerten und auswählen.
Mit der Geschäftsleitung zusammenarbeiten, um Investitionen nach ihrem Business-Wert zu priorisieren.

2. Skalierbare und leistungsfähige Datenarchitekturen konzipieren

Daten modellieren (relational, NoSQL, Graphen) entsprechend den analytischen und operativen Anforderungen.
Integrationsstandards zwischen Quellsystemen (ERP, CRM, IoT) und Datenplattformen definieren.
Lösungen für KI und Machine Learning architektonisch gestalten (Feature Stores, MLOps-Pipelines).
Konsistenz und Nachvollziehbarkeit der Daten über Umgebungen hinweg gewährleisten (Dev, Prod, Sandbox).

3. Data Governance und Datensicherheit verantworten

Governance-Regeln (Lineage, Metadaten, Qualität) definieren und umsetzen.
Die Einhaltung der Standards für Sicherheit und Compliance gewährleisten (DSGVO, ISO 27001, Privacy by Design).
Mechanismen für Zugriffskontrolle und Audit einführen.
Mit dem CISO zusammenarbeiten, um die Architekturen von Beginn an abzusichern.

4. Die Modernisierung der Dateninfrastrukturen steuern

Altsysteme auf moderne Architekturen migrieren (Cloud, Microservices, Serverless).
Kosten und Performance durch Ansätze wie Right-Sizing und Auto-Scaling optimieren.
Deployments und Betrieb mit IaC (Terraform, Ansible usw.) automatisieren.
Innovationen bewerten (Data Fabric, Lakehouse, Echtzeit-Streaming).

5. Mit den Teams für Data Engineering und Data Science zusammenarbeiten

Darauf achten, dass die Datenpipelines die Architekturstandards einhalten.
Data Scientists mit passenden Umgebungen und Datensätzen versorgen (Feature Stores, Sandboxes).
Fachliche Anforderungen in konkrete technische Anforderungen übersetzen.
Die Integration von KI-Modellen in bestehende Systeme erleichtern.

6. Best Practices vermitteln und schulen

Fachbereiche, IT- und Data-Teams für Architekturthemen sensibilisieren.
Architekten und Ingenieure in neuen Methoden schulen (Data Mesh, Data Vault).
Entscheidungen und Best Practices dokumentieren, um ein dauerhaftes Referenzwerk zu schaffen.
Architektur-Reviews und kollaborative Workshops organisieren.

Beispiele für konkrete Umsetzungen

Konzeption und Einführung einer Data-Mesh-Architektur, die die Abhängigkeiten zwischen den Teams um 60 % reduzierte.
Migration eines On-Premise-Data-Warehouse zu Snowflake, mit 30 % niedrigeren Kosten und besserer Performance.
Einführung einer Modellierungsstrategie nach Data Vault 2.0, um 15 Quellsysteme in einem internationalen Konzern zu integrieren, wodurch sich die Entwicklungszeiten für Berichte verkürzten.
Architektur einer Echtzeit-Datenplattform mit Kafka und Flink zur sofortigen Betrugserkennung.
Definition und Einführung eines Data-Governance-Rahmens (Lineage, Metadaten, Qualität), der von mehr als 1.000 Mitarbeitenden genutzt wird.