Competenze digitali

Data architect, chi è e quale lavoro svolge per le aziende

Da una recente indagine emerge che in Italia è in pieno boom la richiesta di data architect, il professionista che padroneggia competenze di business e tecniche. Ecco chi è questo ricercato professionista IT e quale lavoro svolge per agevolare la trasformazione digitale delle imprese in ottica data-driven [...]
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Il data architect è l’architetto dei dati che progetta sistemi IT per gestire e conservare big data e dati in generale.

Il professionista IT organizza le informazioni, configura i parametri di accesso e orchestra le varie fonti, coordinando il tutto per raggiungere gli obiettivi aziendali secondo un approccio data-driven.

Da una recente indagine emerge che anche in Italia è in pieno boom la richiesta di data architect. Ecco chi è questa ricercata figura professionale e quale lavoro svolge per le organizzazione che affrontano la digital transformation.

Chi è il data architect e quale lavoro svolge per le aziende

Chi è e cosa fa un data architect

L’architetto dei dati raccoglie ed elabora dati provenienti sia da fonti interne che da quelle esterne, ricoprendo un ruolo fondamentale nelle aziende data driven.

Il data architect, organizzando i dati, impostando i criteri di accesso e coordinando le varie risorse, si pone come trait d’union fra l’area prettamente IT e gli altri ambiti aziendali.

L’architetto dei dati si occupa di visualizzare il progetto del framework completo che i data engineer realizzano. I data architect, dunque, visualizzano, pianificano e preparano i dati in un framework da dare in pasto a data scientist, data analyst o data engineer. Questi ultimi offrono assistenza agli architetti dei dati durante la creazione della struttura di lavoro per cercare e recuperare i dati.

In particolare, l’architetto dei dati si declina in due ruoli principali: quello del data warehouse architect e il ruolo del data center architect.

In generale, il data architect trova impiego in ambito finanziario, sanità, consulenza, tecnologia, settore farmaceutico e istruzione superiore.

Data Architecture Strategies –Data Architecture Solution Architecture Platform Architecture

Quali sono le skills del data architect

In Italia la ricerca di data architect è in crescita a tripla cifra: le richieste sono in aumento del 210% rispetto all’anno precedente. Si tratta di una figura che riveste ruoli altamente tecnici e specialistici e garantisce alle organizzazioni l’allineamento tra la funzione IT e il business. Si interfaccia con figure di business non così tecniche e che parlano un altro linguaggio.

Le aziende vanno a caccia di professionalità che parlino la lingua del business in modo da capire, fissare e conseguire gli obiettivi organizzativi.

Le applicazioni sono il pane quotidiano del data architect, ma non solo. Essendo architravi dell’economia digitale, le app permettono di abilitare esperienze che attirano, fidelizzano e responsabilizzano clienti e dipendenti. Ma gli architetti dei dati vanno oltre: coniugano le competenze tecniche degli sviluppatori con le skill del business, ovvero capiscono veramente ciò che gli imprenditori si aspettano dalle applicazioni in termini di business.

Il data architect deve far sì che le app creino engagement, siano distribuite velocemente e offrano l’esperienza di cui l’azienda necessita, per evitare il fallimento. Mettendo le app al centro, la strategia aziendale diventa digital-first.

I data architect coniugano agilità e velocità con affidabilità, ma soprattutto padroneggiano le competenze di business e le conoscenze derivanti, in modo tale da sviluppare applicazioni in grado di soddisfare pienamente le esigenze degli utenti.

Nel dettaglio, dunque, i data architect vantano conoscenze finanziarie, insieme alla capacità di gestire sia gli stakeholder che i progetti.

Chi è il data architect e quale lavoro svolge per le aziende

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Compiti dell’architetto dei dati

Il primo compito del data architect è dunque quello di condividere i linguaggi e i modelli di rappresentazione. Il linguaggio condiviso, infatti, permette di gettare un ponte fra il mondo IT e il mondo business, mettendoli in comunicazione. Ciò costituisce un tassello cruciali al fine di abilitare efficaci sinergie fra questi due mondi. Esperti in modellazione dei dati, sanno concettualizzare e ottimizzare i database.

La costruzione di un linguaggio univoco e condiviso dalle diverse funzioni aziendali prevede di formalizzare rispettive e specifiche architetture: di processo o business capability, informative, funzionali, infrastrutturali e applicative.

In questo mondo in real time e a latenza zero, un mondo interconnesso, aperto e dinamico, i tempi di attesa e di risposta tendono a contrarsi: l’interazione è continua, è multi-livello e coinvolge vari canali d’interazione phygital, a cavallo fra fisico e virtuale.

I nuovi paradigmi di business si basano su logiche di piattaforma ed economie di rete. Ciò impatta sui modelli di management, performance e sull’intera organizzazione aziendale, superando i principi di pianificazione lineare e crescita graduale, a vantaggio nuove strategie di business e sfide. I driver del cambiamento sono infatti i seguenti:

  • promuovere un IT più business-driven;
  • governare i dati per capitalizzare valore;
  • impostare un framework architetturale per la trasformazione digitale.

Focus sulle competenze

Le skill più comuni di un data architect comprendono svariate competenze eterogenee: matematica, informatica, statistica, marketing, design eccetera.

L’architetto dei dati dovrebbe conoscere i sistemi, spaziando dal ciclo di vita in uso nell’azienda agli approcci di gestione, test e progettazione.

Una delle principali competenze riguarda la modellazione e conservazione dei dati: dallo sviluppo SQL all’amministrazione dei database.

È inoltre importante che un data architect padroneggi strumenti di analisi e reporting, da affiancare alla gestione dei dati ai database a colonne e NoSQL, ma soprattutto la Predictive Analytics e la visualizzazione dei dati non strutturati.

L’analisi predittiva consiste nell’uso di dati, algoritmi statistici e tecniche di machine learning per calcolare la probabilità di risultati futuri basandosi sui dati storici.

L’architetto dei dati non può ignorare le migliori strategie di business plan, i processi aziendali della realtà aziendale e le best practice.

Per gestire progetti di diversa complessità, il data architect, che si contraddistingue per le doti di leadership e team working, coordina le attività dei membri della squadra, definendo metodi di project management, tool di lavoro e gestione dei cambiamenti.

Deve infine conoscere le leggi che regolamentano la protezione dei dati, in materia di diritto contrattuale, frode eccetera. Ma dovrebbe saper comunicare con chiarezza i dati a tutti gli stakeholder. Presentare i dati in maniera efficace ed intuitiva è una priorità. L’obiettivo infatti è di aumentare la flessibilità e l’agilità nell’accesso, uso e condivisione dei dati.

Spesso vantano certificazioni ad hoc (Certified Data Management Professional o CDMP; IBM Certified Data Architect – Big Data; TOGAF 9 Certification Program; Certified Big Data Architect – Arcitura).

Chi è e cosa fa un data warehouse architect

Il data warehouse architect consente di tradurre i requisiti aziendali in specifiche tecniche: flussi di dati, integrazioni, trasformazioni, database e data warehouse.

Il data warehouse architect è il responsabile dell’ottimizzazione dei flussi dei dati interni al data warehouse, in grado di coordinare in maniera strategica il data warehouse team, composto dai professionisti che analizzano e organizzano i dati secondo gli obiettivi di business.

Definisce quindi gli standard, la struttura e i fondamenti dell’architettura dei dati, compresi modellazione, metadati, cybersecurity, dati di riferimento (quali codici prodotto e categorie di clienti) e dati essenziali (clienti, fornitori, dipendenti, materiali eccetera).

Nel progettare e pianificare l’architettura di riferimento, egli crea un modello da seguire per generare e migliorare i sistemi di dati. Definisce i flussi di dati ovvero quali aree dell’organizzazione generano dati o devono sfruttare dati per funzionare, stabilendo la gestione dei flussi di dati e l’evoluzione dei dati nel corso della transizione.

I data warehouse architect infine collaborano e coordinano più reparti, aree d’interesse, fornitori esterni e partner.

Chi è il data architect e quale lavoro svolge per le aziende

Chi è e cosa fa un data center architect

Il data center architect è il responsabile della messa in sicurezza del data center, un professionista che prende in esame fattori come la progettazione dell’impianto e l’architettura.

Nell’era del multicloud, è lo specialista del cloud in grado di optare fra soluzioni di colocation, cloud o ibride. Inoltre deve centrare l’obiettivo di sostenere la trasformazione digitale di aziende e PA, rispettando criteri di sostenibilità, sicurezza e resilienza delle infrastrutture.

Alle competenze di business, unisce quelle interdisciplinari, anche per garantire la flessibilità dei workload che rimangono on-premise.

Inoltre, l’enfasi sui paradigmi DevOps scommette sul bisogno di collaborazione, per realizzare un supporto operativo per sviluppare software in sinergia con cicli costanti di rilascio del codice.

Hyper Cloud Data Center di Roma debutterà nel primo trimestre 2023
 

Cos’è la data architecture: definizione

La data architecture è il set di strategie, processi e tool per gestire i dati aziendali. Lo scopo è di accompagnare la trasformazione digitale, cambiando la propria architettura per sposare un approccio data-driven.

Si parte dalla fotografia della data architecture, individuando i tool e le piattaforme in uso per la gestione dei dati, facendo luce sui rapporti fra loro e sulle criticità emergenti.

In questa fase di valutazione ancora non è possibile definire quali strumenti vanno eliminati, sostituiti o più efficacemente integrati. Tuttavia, nella fase di valutazione dei dati, si può scoprire eventuali incongruenze, per esempio relativi alla mancata correlazione fra loro dei dati conservati.

Dopo aver valutato la raccolta dei dati, da quali fonti, la modalità di archiviazione, occorre fissare gli obiettivi specifici della data analytics. La data cleaning aiuta a fare pulizia dei dati, migliorando la data quality.

Quest’ultima fase serve a ottimizzare le vendite, grazie all’utilizzo di indicatori (KPI) o altri valori mirati.

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