Was macht ein Data Architect?
Ein Data Architect entscheidet, wie Daten in einem Unternehmen organisiert sind: wo sie entstehen, wie sie zusammengeführt, gespeichert, geschützt und für Auswertungen bereitgestellt werden. Dazu gehört das Entwerfen von konzeptionellen, logischen und physischen Datenmodellen, etwa für ein Data Warehouse, einen Data Lake oder eine Lakehouse-Architektur. Data Architects wählen Technologien aus, zum Beispiel relationale Datenbanken, Cloud-Dienste wie Snowflake, Databricks, Azure Synapse oder BigQuery, und legen fest, wie Daten aus ERP-, CRM- oder Produktionssystemen über ETL- oder ELT-Strecken in diese Plattformen fließen. Ein großer Teil der Arbeit besteht aus Abstimmung: Anforderungen aus Controlling, Vertrieb oder Produktion aufnehmen, Entwurfsentscheidungen dokumentieren, Data Engineers bei der Umsetzung begleiten und Regeln für Datenqualität, Namenskonventionen, Zugriffsrechte und Datenschutz durchsetzen. Selbst programmiert wird je nach Stelle unterschiedlich viel, SQL gehört aber fast immer zum Handwerkszeug.
Wie wird man Data Architect?
Eine eigene Ausbildung gibt es nicht. Üblich ist ein Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder eines verwandten Fachs, gefolgt von mehreren Jahren Berufserfahrung als Datenbankentwickler, BI-Entwickler, Data Engineer oder Data-Warehouse-Berater. Die Rolle ist in der Regel kein Einstiegsjob, sondern ein Entwicklungsschritt nach drei bis acht Jahren in der Datenarbeit. Quereinsteiger ohne Studium, etwa Fachinformatiker mit langjähriger Datenbankpraxis, kommen ebenfalls in solche Positionen, wenn sie umfangreiche Projekterfahrung nachweisen können. Zertifizierungen der Cloud-Anbieter oder in Methoden wie Data Vault helfen bei Bewerbungen, ersetzen aber keine Praxis.
Was der Beruf verlangt
Data Architects tragen Verantwortung für Entscheidungen, die ein Unternehmen über Jahre bindet. Fehler im Datenmodell oder eine falsch gewählte Plattform werden oft erst spät sichtbar und sind teuer zu korrigieren. Das verlangt gründliches Abwägen, aber auch die Fähigkeit, sich gegen Fachbereiche oder Projektleitungen durchzusetzen, die schnelle Lösungen wollen. Viel Zeit geht in Besprechungen, Dokumentation und das Erklären technischer Zusammenhänge an Menschen ohne IT-Hintergrund. Die Technologien ändern sich schnell, ständige Weiterbildung gehört dazu, teils außerhalb der Arbeitszeit. In Beratungshäusern kommen Reisen zu Kunden und wechselnde Projekte hinzu. Bei Migrationen oder Störungen in produktiven Datenstrecken kann es zu Termindruck und Einsätzen außerhalb der üblichen Zeiten kommen.
Aussichten
Die Nachfrage ist hoch und hält an, weil Unternehmen ihre Daten für Berichtswesen, Regulatorik und KI-Anwendungen nutzbar machen wollen und viele bestehende Data Warehouses in die Cloud verlagert werden. Gesucht werden vor allem Fachleute mit Erfahrung in Cloud-Plattformen, Datenmodellierung und Data Governance. Entwicklungswege führen zum Enterprise Architect, zur Leitung eines Daten- oder BI-Teams, zum Head of Data oder in die Selbstständigkeit als Berater oder Freelancer, wo erfahrene Data Architects auf einem gut zahlenden Projektmarkt arbeiten.