Datenarchitekt: Skills, Gehalt und der Weg in den Job

Was ein Datenarchitekt macht

Ein Datenarchitekt entwirft die Datenlandschaft einer Firma: welche Daten es gibt, was jedes Feld bedeutet, wo es liegt, wie es von den Systemen, die es erzeugen, zu den Menschen kommt, die es nutzen, wem es gehört und wie lange es bleibt. Das Ergebnis sind Modelle, Standards und Entscheidungen, nach denen Engineers bauen und auf die sich Analysten verlassen, so aufgeschrieben, dass sie die Menschen überdauern, die sie getroffen haben.

Hinter dem Titel stehen mehrere Jobs. In einer Firma entwirft der Datenarchitekt das Data Warehouse und seine Modelle; in einer anderen die ganze Plattform, mit Data Lake, Streams und Katalog; in einer dritten die Regeln für Stammdaten über viele Systeme. Anzeigen sagen auch Data Platform Architect, Data Warehouse Architekt oder Enterprise Data Architect. Die meisten Datenarchitekten kommen aus dem Data Engineering oder der Arbeit mit Datenbanken; die Stufen über der Rolle stehen in den Karrierewegen (auf Englisch).

Die Skills, die Anzeigen verlangen

Wir lesen jeden Tag eine Stichprobe der Anzeigen und zählen die Skills, die sie nennen. Am Computer zeigt ein Skill im Text seinen Anteil, wenn du mit der Maus darauf zeigst; auf dem Handy steht dasselbe in der Tabelle.

Die Modellierung steht vorn: DatenmodellierungKonzeptionelle, logische und physische Modelle; dimensionale Modelle fürs Reporting; Namen und Schlüssel, die Jahre halten. von den Begriffen des Fachbereichs bis zu Tabellen und Schlüsseln und SQLSQL so sicher lesen und schreiben, dass du ein Modell testest, eine Quelle profilierst und die Abfragen der Teams prüfst., gut genug, um ein Modell an den Daten zu testen. Dann die Form der Plattform: das Data WarehouseSchichten von roh bis kuratiert, Historie mit Absicht und ein Entwurf, der die Fragen des Fachbereichs schnell beantwortet. und seine Schichten, Ladungen per ETLWie Daten von der Quelle ins Data Warehouse kommen, voll oder per Änderung geladen, und wie man eine fehlgeschlagene Ladung repariert. oder per Änderung, große Daten verarbeitet mit SparkWas ein verteilter Job mit großen Daten macht, damit der Entwurf nichts Langsames oder Teures verlangt. und Events in KafkaEvent-Streams, Topics und ihre Verträge; wann ein Stream dem Fachbereich besser dient als eine nächtliche Ladung., wo Daten frisch sein müssen.

Die Plattformen nennen die Anzeigen nebeneinander: SnowflakeWarehouses, Speicher und Rechenleistung getrennt, Rollen, Data Sharing und die Kosten jeder Abfrage. je nach Anbieter, DatabricksLakehouse-Tabellen, Notebooks und Jobs, der Katalog und die Kosten der Cluster dahinter. je nach Anbieter, BigQuery auf Google CloudBigQuery, Speicher und Identitäten in Google Cloud und wie das Preismodell einen Entwurf prägt. je nach Anbieter und Microsoft Fabric auf AzureSpeicher, Identitäten und die Datendienste, auf denen Teams in einer Microsoft-Umgebung bauen, und was jeder kostet. je nach Anbieter, mit AWSObjektspeicher, Identitäten, verwaltete Datenbanken und die Analysedienste, auf denen Teams bauen, und ihre Rechnungen. je nach Anbieter als dritter Cloud. Darunter liegen relationale Datenbanken wie PostgreSQLEine relationale Open-Source-Datenbank, auf der viele Systeme laufen; ihre Schlüssel, Indizes und Replikation gut genug kennen. und Skripte in PythonSkripte, um Daten zu profilieren, ein Modell gegen eine Quelle zu prüfen und die Prüfungen einer Pipeline zu automatisieren.. Um all das läuft Data GovernanceVerantwortliche und Data Stewards für jede Domäne, abgestimmte Definitionen, Zugriffsregeln und ein Katalog, den man wirklich nutzt.: Verantwortliche, Definitionen und Zugriffsregeln. Glossare und Entwurfsdokumente sind oft auf EnglischDie Arbeitssprache der Dokumentation der Plattformen und der meisten internationalen Datenteams. geschrieben, während DeutschIn den meisten Anzeigen in Deutschland, Österreich und der Schweiz verlangt, wo Architekten mit den Fachbereichen arbeiten. überall zählt, wo die Fachbereiche es sprechen.

Wo die Jobs sind, Land für Land

Jedes Land unten hat seine eigenen Zahlen: welche Städte die meisten Jobs in unserer Liste haben, ob die Zahl steigt oder sinkt, wie oft Anzeigen Homeoffice oder hybrides Arbeiten anbieten, die Titel im Land und Gehaltsspannen aus veröffentlichten Studien in der Landeswährung. Für Österreich haben wir keine eigene Gehaltsrecherche; dort steht, wie du eine Anzeige liest.

Plattformen, Standards und Datenschutzgesetze

Snowflake, Databricks, BigQuery und Microsoft Fabric stehen in den meisten Anzeigen für Plattformen, jede mit ihrer eigenen Art, Daten zu speichern, Rechenleistung abzurechnen und Tabellen zu teilen; Firmen wählen nach der Cloud, die sie schon nutzen, nach ihren Skills und ihren Verträgen, und manche betreiben zwei. Der Body of Knowledge von DAMA und Frameworks wie TOGAF beschreiben das Handwerk allgemein; wenige Anzeigen nennen sie, die meisten fragen nach Entwürfen, die du geführt hast.

Personenbezogene Daten bringen das Recht in den Entwurf. In der EU verlangt die DSGVO einen Zweck, so wenige Daten wie nötig, eine begrenzte Speicherdauer und nachweisbare Löschung, und der Data Act der EU ergänzt Regeln zum Teilen von Daten aus vernetzten Produkten. Anderswo setzen der CCPA Kaliforniens in den USA und Indiens DPDP Act eigene Regeln, und jeder Länderabschnitt unten nennt sein Gesetz. Diese Seite ist eine allgemeine Information, keine Rechtsberatung: Was gilt, entscheiden der Datenschutzbeauftragte und die Juristen der Firma.

Dein Lebenslauf für einen Job als Datenarchitekt

Den Lebenslauf eines Datenarchitekten lesen zwei: die Bewerbersoftware, die die Wörter der Anzeige sucht, und eine Leitung Daten (Head of Data), die wissen will, welche Landschaft du entworfen hast, für wie viele Teams und was sich dadurch geändert hat. Zeig beides: die Stichwörter und die Belege.

Nutze die Stichwörter der Anzeige

• Nenne Methoden und Plattformen so wie die Anzeige: „Datenmodellierung“, „Data Warehouse“, „Lakehouse“, „Data Governance“, „Snowflake“, „Databricks“, „Azure“. Die Skill-Tabelle oben zeigt, welche Stichwörter die Anzeigen am häufigsten nutzen.
• Sag, wie groß es war: die Zahl der Quellsysteme, der Domänen und der Nutzer der Modelle und, wo es zählt, die Datenmenge.
• Schreib einen Kurs oder eine Zertifizierung, auf die du hinarbeitest, als „laufend“ mit dem geplanten Monat, neben die Entwurfsarbeit, die sie stützt.
• Nenne die Arbeit an Governance und Datenschutz, die du geführt hast, etwa einen Datenkatalog oder einen Löschprozess, denn regulierte Arbeitgeber suchen danach.

Belege jeden Skill

Eine Architekturzeile belegt sich mit etwas, auf das sich Menschen heute verlassen: ein Modell, das viele Berichte nutzen, eine Definition, wo es drei gab, eine Plattform, die mehrere ersetzt hat, Kosten oder Verzögerungen, die weg sind.

Schreib nur, was du selbst entworfen oder entschieden hast. Hat ein Team es gebaut, sag, welcher Teil deiner war: das Modell, der Standard, die Entscheidungsvorlage, das Review.

Wie wir unsere Daten lesen

• Die Jobs: die Jobs als Datenarchitekt, Data Architect und Data Platform Architect in unserer Jobsuche, so zugeordnet, wie die Suche sie findet. Unsere Liste ist nicht der ganze Markt, deshalb nennen wir Anteile und Rangfolgen, nie Anzahlen.
• Die Skills: Wir lesen jeden Tag eine Stichprobe der Anzeigen und zählen die Skills darin mit einer festen Wortliste. Wir behalten nur diese Zählung, nie den Text der Anzeige.
• Gehalt: aus veröffentlichten Gehaltsstudien, mit Quelle und Datum, als Spanne vom Berufseinstieg bis Senior. Es ist nicht aus unseren Anzeigen berechnet.
• Datum: Jede Zahl wird täglich neu berechnet und nennt den Tag, an dem sie berechnet wurde.

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