Lead Data Architect

Die Rekrutierung eines/einer Lead Data Architect 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 Lead Data Architect ist ein technischer und strategischer Experte, der Datenarchitekturen konzipiert, optimiert und deren Umsetzung begleitet, um die fachlichen und technischen Anforderungen des Unternehmens zu erfüllen.
Die Person spielt eine Schlüsselrolle bei der Modernisierung der Dateninfrastrukturen und gewährleistet deren Skalierbarkeit, Performance und Ausrichtung an der Gesamtstrategie.
In Zusammenarbeit mit den Teams aus Data Engineering, Data Governance, IT und den Fachbereichen übersetzt sie fachliche Anforderungen in robuste Architekturlösungen, begleitet junge Architekten als Mentor und fördert Best Practices.

Aufgaben und Verantwortlichkeiten

1. Datenarchitekturen konzipieren und optimieren

Datenarchitekturen (Data Lakes, Data Warehouses, Data Mesh, Data Fabric) definieren, die zu den fachlichen und technischen Anforderungen passen.
Daten modellieren (relationale Schemata, NoSQL, Graphen), um Analytics, KI und operative Prozesse zu unterstützen.
Technologien (Snowflake, Databricks, Kafka, Collibra) nach Performance, Kosten und Skalierbarkeit bewerten und auswählen.
Hybride oder Multi-Cloud-Lösungen architektonisch gestalten, um Flexibilität und Resilienz zu gewährleisten.

2. Die Modernisierung der Dateninfrastrukturen steuern

Altsysteme auf moderne Architekturen migrieren (Cloud, Microservices, Serverless).
Die Performance der Datenplattformen optimieren (Tuning, Partitionierung, Caching).
Deployments (IaC mit Terraform, Ansible) und Betriebsprozesse automatisieren.
Streaming-Lösungen (Kafka, Flink) für die Echtzeitverarbeitung integrieren.

3. Data Governance und Datensicherheit gewährleisten

Governance-Standards (Metadaten, Lineage, Qualität) gemeinsam mit den Data-Governance-Teams definieren.
Bewährte Sicherheitspraktiken anwenden (Verschlüsselung, Zugriffskontrolle, DSGVO-Konformität).
Architekturen und technische Entscheidungen dokumentieren, um Nachvollziehbarkeit und Wartbarkeit sicherzustellen.
Mit dem CISO zusammenarbeiten, um Sicherheit von Beginn an zu integrieren (Privacy by Design).

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

Darauf achten, dass die Pipelines die Architekturstandards einhalten.
Data Scientists bei der Konzeption passender Lösungen unterstützen (Feature Stores, Sandboxes).
Fachliche Use Cases in konkrete technische Anforderungen übersetzen.
Die Integration von KI-Modellen in bestehende Architekturen erleichtern.

5. Das Team als Mentor begleiten und schulen

Architekten und Data Engineers bei der Lösung komplexer Probleme anleiten.
Designs und Code reviewen, um Qualität und Konsistenz sicherzustellen.
Workshops und Schulungen zu neuen Technologien organisieren (Data Mesh, Data Vault 2.0).
Am Recruiting und Onboarding neuer Teammitglieder mitwirken.

6. Die Architekturen kontinuierlich weiterentwickeln und verbessern

Neue Technologien bewerten und vorschlagen (Lakehouse, Data Fabric, generative KI).
Infrastrukturkosten optimieren, indem Engpässe reduziert werden.
Mit Verbesserungen aus der Praxis zur technischen Roadmap beitragen.
An Innovationsprojekten teilnehmen (Echtzeitplattformen, Integration generativer KI).

Beispiele für konkrete Umsetzungen

Konzeption einer Data-Mesh-Architektur für einen internationalen Konzern, die die Abhängigkeiten zwischen den Teams um 50 % reduzierte und die Agilität verbesserte.
Migration eines Data Warehouse zu Snowflake, wodurch die Infrastrukturkosten um 25 % sanken und die Performance um 40 % stieg.
Optimierung eines Data Lake durch Partitionierung und Kompression, wodurch die Speicherkosten um 30 % sanken.
Architektur einer Echtzeit-Datenplattform mit Kafka und Flink, die eine sofortige Betrugserkennung ermöglicht.
Mentoring von 4 jungen Data Architects mit Kompetenzaufbau in Cloud und Best Practices der Datenmodellierung.