Head of Data Architecture

Gérer le recrutement d’un(e) Head of Data Architecture, c’est d’abord parfaitement connaitre son rôle. Il est ici résumé de façon très générique, et doit s’adapter à votre contexte précis.

Le/La Head of Data Architecture est responsable de la conception, de la gouvernance et de l’évolution des architectures de données au sein de l’entreprise. Son rôle consiste à définir une vision cohérente et scalable pour les infrastructures data, en alignement avec la stratégie globale et les enjeux de transformation digitale.

Il/elle supervise la modélisation des données, l’intégration des systèmes et la modernisation des plateformes (data lakes, data warehouses, data mesh), afin de garantir que les données soient accessibles, fiables, sécurisées et exploitables pour les besoins métiers, analytiques et d’intelligence artificielle.

En collaboration avec les équipes IT, Data Engineering, Data Governance et métiers, il/elle s’assure que l’architecture data supporte à la fois les usages actuels et les ambitions futures de l’organisation.

Missions et Responsabilités

1. Définir la stratégie et la feuille de route de l’architecture data

Élaborer une vision globale de l’architecture data, alignée sur la stratégie d’entreprise.
Définir une feuille de route technologique (migration cloud, adoption du data mesh, modernisation des systèmes).
Évaluer et sélectionner les outils et technologies (Snowflake, Databricks, Collibra, etc.) selon des critères de scalabilité, performance et coût.
Collaborer avec la direction pour prioriser les investissements selon leur valeur business.

2. Concevoir des architectures data scalables et performantes

Modéliser les données (relationnel, NoSQL, graphes) en fonction des besoins analytiques et opérationnels.
Définir les standards d’intégration entre systèmes sources (ERP, CRM, IoT) et plateformes data.
Architecturer des solutions pour l’IA et le machine learning (feature stores, pipelines MLOps).
Garantir la cohérence et la traçabilité des données entre environnements (dev, prod, sandbox).

3. Superviser la gouvernance et la sécurité des données

Définir et mettre en œuvre des règles de gouvernance (lignage, métadonnées, qualité).
Garantir le respect des normes de sécurité et conformité (RGPD, ISO 27001, privacy by design).
Mettre en place des mécanismes de contrôle d’accès et d’audit.
Collaborer avec le RSSI pour sécuriser les architectures dès la conception.

4. Piloter la modernisation des infrastructures data

Migrer les systèmes hérités vers des architectures modernes (cloud, microservices, serverless).
Optimiser les coûts et performances via des approches de right-sizing et auto-scaling.
Automatiser les déploiements et la gestion via IaC (Terraform, Ansible, etc.).
Évaluer les innovations (data fabric, lakehouse, streaming temps réel).

5. Collaborer avec les équipes Data Engineering et Data Science

Veiller à ce que les pipelines data respectent les standards d’architecture.
Fournir aux Data Scientists les environnements et jeux de données adaptés (feature stores, sandboxes).
Traduire les besoins métiers en exigences techniques concrètes.
Faciliter l’intégration des modèles IA dans les systèmes existants.

6. Évangéliser et former aux bonnes pratiques

Sensibiliser les équipes métiers, IT et data aux enjeux d’architecture.
Former les architectes et ingénieurs aux nouvelles méthodologies (data mesh, Data Vault).
Documenter les choix et bonnes pratiques pour créer un référentiel durable.
Organiser des revues d’architecture et ateliers collaboratifs.

Exemples de Réalisations Concrètes

Conception et déploiement d’une architecture data mesh, réduisant de 60 % les dépendances entre équipes.
Migration d’un data warehouse on-premise vers Snowflake, avec une baisse des coûts de 30 % et une amélioration des performances.
Mise en place d’une stratégie de modélisation Data Vault 2.0 pour intégrer 15 systèmes sources dans un groupe international, réduisant les délais de développement des rapports.
Architecture d’une plateforme de données en temps réel avec Kafka et Flink pour la détection de fraudes instantanée.
Définition et adoption d’un cadre de gouvernance data (lignage, métadonnées, qualité) utilisé par plus de 1 000 collaborateurs.