Was macht ein Cloud Consultant für Azure, Databricks oder Fabric?
Die Arbeit dreht sich um Datenplattformen in der Microsoft-Cloud. Ein Unternehmen will etwa seine Daten aus einem alten Data Warehouse, aus SAP oder aus verstreuten Excel-Dateien an einem Ort zusammenführen und auswerten. Der Consultant nimmt in Workshops auf, welche Daten vorhanden sind und welche Fragen die Fachabteilungen beantworten wollen, entwirft daraus eine Architektur, etwa ein Lakehouse auf Databricks oder in Microsoft Fabric, und setzt sie mit dem Kundenteam um. Dazu gehören das Aufsetzen von Ressourcen in Azure, oft per Infrastructure as Code mit Terraform oder Bicep, das Schreiben von Datenstrecken in Python, PySpark und SQL, das Einrichten von Berechtigungen, Netzwerken und Kostenkontrolle sowie die Anbindung von Power BI. Ein großer Teil des Tages besteht aus Abstimmung: Termine mit IT-Abteilung, Datenschutzbeauftragten und Fachbereich, Angebote und Aufwandsschätzungen, Dokumentation und Übergabe an den Betrieb. Je nach Stelle liegt der Schwerpunkt stärker auf Programmierung oder stärker auf Beratung und Projektsteuerung.
Wie wird man Cloud Consultant für Azure, Databricks oder Fabric?
Einen geregelten Ausbildungsweg gibt es nicht. Üblich ist ein Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder eines technischen Fachs. Viele kommen aber über Umwege: als Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung oder Daten- und Prozessanalyse, als Datenbankentwickler, BI-Entwickler oder Systemadministrator, der sich in die Cloud eingearbeitet hat. Wichtig sind Herstellerzertifikate wie Azure Data Engineer Associate, Fabric Analytics Engineer oder die Databricks-Zertifizierungen; Beratungshäuser verlangen sie oft, weil sie für ihren Partnerstatus bei Microsoft oder Databricks zählen. Ein Quereinstieg ohne Programmier- und SQL-Kenntnisse ist kaum realistisch, mit soliden Datenkenntnissen und Zertifikaten dagegen gut möglich.
Was der Beruf verlangt
Die Plattformen ändern sich schnell. Microsoft Fabric ist erst seit 2023 allgemein verfügbar, Funktionen und Lizenzmodelle werden laufend umgestellt, und wer nicht regelmäßig dazulernt, ist nach zwei Jahren nicht mehr auf dem Stand. Diese Weiterbildung geschieht oft neben dem Projektgeschäft. In Beratungshäusern wird die Arbeit über abrechenbare Stunden gemessen, Auslastungsziele von 70 bis 85 Prozent sind verbreitet. Projekte haben feste Liefertermine, und vor Go-lives oder bei Störungen in Produktivsystemen fallen Überstunden an. Je nach Arbeitgeber gehören Reisen zu Kunden dazu, mitunter mehrtägig. Gefragt ist die Fähigkeit, technische Entscheidungen gegenüber Nichttechnikern zu begründen und mit unklaren oder wechselnden Anforderungen umzugehen. Bei vielen Kunden ist Verhandlungssicheres Deutsch Voraussetzung, in internationalen Teams zusätzlich Englisch.
Aussichten
Die Nachfrage ist hoch, getragen von Cloud-Migrationen, dem Auslaufen älterer On-Premises-Lösungen und dem Interesse an KI-Anwendungen, die saubere Datenplattformen voraussetzen. Die Bindung an einen Hersteller ist zugleich ein Risiko: Verlieren Azure oder Databricks an Bedeutung, sinkt der Wert der Spezialisierung, weshalb sich breites Grundwissen über Datenmodellierung und Softwareentwicklung auszahlt. Entwicklungswege führen zum Solution oder Cloud Architect, in die Projekt- und Teamleitung, in den Vertrieb als Presales Consultant oder in die Selbstständigkeit als Freiberufler, wo die Tagessätze hoch, die Auftragslage aber konjunkturabhängig ist.