Head of Data Architecture

Para gestionar la contratación de un responsable de arquitectura de datos, lo primero es conocer perfectamente su función. Aquí se resume de forma muy genérica, y debe adaptarse a su contexto específico.

El Head of Data Architecture es responsable del diseño y la gobernanza de las arquitecturas de datos dentro de la empresa. Su misión es definir una visión coherente y escalable para las infraestructuras de datos, alineada con los objetivos estratégicos de la organización y los retos de la transformación digital.

Supervisa la modelización de datos, la integración de sistemas y la evolución de plataformas (data lakes, data warehouses, data mesh) para garantizar que los datos sean accesibles, seguros y explotables por todas las partes interesadas. En colaboración con los equipos de TI, Data Engineering, Gobernanza de Datos y negocio, asegura que la arquitectura de datos soporte tanto las necesidades actuales como futuras en analytics, IA y automatización.

Misiones y Responsabilidades

1. Definir la Estrategia y la Hoja de Ruta de la Arquitectura de Datos

Elaborar una visión global de la arquitectura de datos alineada con la estrategia empresarial y las necesidades del negocio.
Definir una hoja de ruta tecnológica para modernizar infraestructuras (ej.: migración a la nube, adopción de data mesh).
Evaluar y seleccionar tecnologías y herramientas adecuadas (ej.: Snowflake, Databricks, Collibra) según escalabilidad, rendimiento y costo.
Colaborar con la dirección para priorizar inversiones en función de su impacto en el negocio.

2. Diseñar Arquitecturas Escalables y de Alto Rendimiento

Modelar los datos (relacionales, NoSQL, grafos) para satisfacer necesidades analíticas y operativas.
Definir estándares de integración entre sistemas (ERP, CRM, IoT) y plataformas de datos (data lakes, data warehouses).
Diseñar arquitecturas que soporten IA y machine learning (feature stores, pipelines MLOps).
Garantizar la coherencia de los datos entre distintos entornos (desarrollo, producción, sandbox).

3. Supervisar la Gobernanza y la Seguridad de los Datos

Definir reglas de gobernanza (metadatos, linaje, calidad) junto con los equipos de Data Governance.
Asegurar el cumplimiento de las arquitecturas con normas de seguridad y regulación (cifrado, accesos, RGPD).
Implementar controles de acceso y auditorías para rastrear el uso de datos.
Colaborar con el CISO para integrar la seguridad desde el diseño (privacy by design).

4. Impulsar la Modernización de las Infraestructuras de Datos

Migrar sistemas heredados a arquitecturas modernas (nube, microservicios, serverless).
Optimizar costes y rendimiento de las infraestructuras (right-sizing, auto-scaling).
Automatizar despliegues y gestión de infraestructuras (IaC con Terraform, Ansible).
Evaluar la adopción de nuevas tecnologías (data fabric, lakehouse, streaming).

5. Colaborar con Equipos de Data Engineering y Data Science

Garantizar que los pipelines de datos cumplan los estándares arquitectónicos.
Apoyar a los científicos de datos en el diseño de soluciones adaptadas (feature stores, entornos sandbox).
Traducir necesidades de negocio en requisitos técnicos concretos.
Facilitar la integración de modelos de IA en las arquitecturas existentes.

6. Evangelizar y Capacitar en Buenas Prácticas

Sensibilizar a los equipos (negocio, TI, data) sobre estándares y desafíos de la arquitectura de datos.
Formar a arquitectos e ingenieros en nuevas tecnologías y metodologías (data mesh, Data Vault).
Documentar decisiones arquitectónicas y buenas prácticas para disponer de una guía de referencia clara.
Organizar talleres y revisiones de arquitectura para fomentar la mejora continua.

Ejemplos de Logros Concretos

Diseñó e implementó una arquitectura de data mesh, reduciendo las dependencias entre equipos en un 60% y mejorando la agilidad.
Migró un data warehouse on-premise a Snowflake, reduciendo costes en un 30% y mejorando el rendimiento de consultas.
Definió una estrategia de modelado de datos (Data Vault 2.0) para un grupo internacional, integrando 15 sistemas fuente y reduciendo el tiempo de desarrollo de informes.
Arquitectó una plataforma de datos en tiempo real con Kafka y Flink, permitiendo análisis instantáneo de transacciones para detección de fraudes.
Estableció estándares de gobernanza de datos (linaje, metadatos, calidad), adoptados por más de 1.000 usuarios, mejorando la confianza y el cumplimiento normativo.