Steeds meer organisaties bouwen een data team op, met een data engineers en een data scientisten. Toch loopt het vaak vast op hetzelfde punt: door e groei van de organisatie is er onvoloende overzicht en beleid over de complete datastrategie. De datawarehouse groeit organisch, systemen praten onvoldoende goed met elkaar, en nieuwe toepassing brengt vaak weer een nieuwe uitzondering met zich mee.
Op dat moment wordt de vraag naar een data architect concreet.
Ik ben Karst Dollekamp en werf sinds 2003 IT-professionals, waarvan een groeiend deel data specialisten. In dit artikel leg ik uit wat een data architect precies doet, waar deze rol staat tussen de andere data functies in je team, en waar je op moet letten als je er zelf een gaat werven.
Een data architect ontwerpt de blauwdruk van de data-infrastructuur van een organisatie. Hij bepaalt hoe data wordt opgeslagen, gestructureerd, verbonden en beveiligd, nog voordat er een regel code wordt geschreven.
Waar een data engineer bouwt en een data scientist analyseert, denkt de architect een stap eerder na: welk fundament heeft de organisatie nodig om over drie jaar nog steeds betrouwbaar met data te kunnen werken? Dat maakt de rol minder zichtbaar dan die van een data scientist, maar in de praktijk merk ik dat organisaties zonder deze functie sneller vastlopen op technische schuld.
De kern van het werk ligt in het ontwerpen en onderhouden van datamodellen, datawarehouses, datasharehouse en data lakes die meegroeien met de organisatie. Een data architect bepaalt welke structuur het beste past bij het volume, de snelheid en de complexiteit van de data die binnenkomt.
Daarnaast stelt de architect standaarden en richtlijnen op waar de rest van het data team zich aan houdt, zodat systemen onderling compatibel blijven. Zij werkt daarvoor nauw samen met data engineers, die de daadwerkelijke bouw en implementatie voor hun rekening nemen, en met database administrators die de systemen dagelijks draaiend houden.
Een deel van het werk is minder zichtbaar, maar telt zwaar mee: het bewaken van databeveiliging, compliance en datakwaliteit. Ook evalueert een data architect bestaande systemen op verouderde technologie en brengt hij advies uit over nieuwe tools en platforms, van cloudoplossingen tot moderne ETL-processen. Dat vraagt om iemand die zowel technisch onderlegd is als in staat is om die keuzes uit te leggen aan een business die zelf geen ETL-achtergrond heeft.
Op vakgebied kijk ik allereerst naar aantoonbare ervaring met datamodellering en databasebeheer, meestal minstens vijf jaar. Daarnaast telt kennis van cloudplatforms zoals AWS, Azure of Google Cloud steeds zwaarder mee, simpelweg omdat de meeste nieuwe datawarehouses daar tegenwoordig op draaien.
Programmeerkennis in bijvoorbeeld Python, R of SQL is een vereiste, net als ervaring met ETL-processen en tools voor grote datavolumes zoals Apache Spark. Wat ik daarnaast belangrijk vind, en wat op een cv niet altijd terug te vinden is, is kennis van data governance en master data management. Een architect die dat mist, ontwerpt vaak een technisch mooi systeem dat in de praktijk niet aansluit op hoe de organisatie met data wil omgaan.
Toch bepalen de soft skills uiteindelijk of iemand echt slaagt in deze rol. Een data architect werkt zelden geïsoleerd: hij/ zij moet technische keuzes kunnen uitleggen aan een CDO of directie zonder technische achtergrond, en tegelijk gedetailleerd genoeg communiceren met data engineers om het ontwerp goed uitgevoerd te krijgen. Analytisch vermogen en strategisch inzicht wegen daarom net zo zwaar mee als de technische kennis.
Deze vraag krijg ik regelmatig van opdrachtgevers die voor het eerst een data team samenstellen: wie doet nu eigenlijk wat? De functies overlappen deels, maar het onderscheid is scherper dan het lijkt.
De architect ontwerpt, de engineer bouwt. Een data architect bepaalt de structuur en de standaarden; een data engineer vertaalt dat ontwerp naar werkende pijplijnen en systemen. In kleinere teams vervult één persoon soms beide rollen, maar bij groeiende datavolumes splitst dit vrijwel altijd op.
Een data scientist haalt inzichten en voorspellingen uit data met behulp van statistiek en machine learning. Dat werk staat of valt met de kwaliteit van de onderliggende infrastructuur, en die infrastructuur is precies waar de data architect verantwoordelijk voor is. De een bouwt het fundament, de ander bouwt daarop verder.
Een data manager houdt zich bezig met het dagelijkse beheer: datakwaliteit bewaken, databases optimaliseren en de operationele kant van datastrategie uitvoeren. De data architect legt de structuur vast waarbinnen die dagelijkse werkzaamheden plaatsvinden. Ontwerp versus beheer, dus, met regelmatig overlap in kleinere organisaties.
Een chief data officer, CDO, opereert op strategisch, bestuurlijk niveau en bepaalt hoe data bijdraagt aan groei en innovatie binnen de hele organisatie. De data architect werkt eronder op technisch niveau en vertaalt die strategie naar een concreet, werkend ontwerp. Een CDO stelt de richting vast, de architect zorgt dat de infrastructuur die richting ook daadwerkelijk kan dragen.
Een data architect vind je zelden via het publiceren van een vacaturetekst. De meeste ervaren architecten solliciteren niet actief, ze zitten goed op hun huidige plek, tenzij een nieuwe rol duidelijk meer eigenaarschap of een interessanter technisch vraagstuk biedt.
Begin met een heldere beschrijving van de rol en de verantwoordelijkheden, en van de context binnen de organisatie: wat de rol van data binnen je organisatie is, hoe het data team is opgebouwd, met welke technologie wordt gewerkt en welke data-innovaties de komende tijd op de planning staan. Die context maakt het verschil tussen een generiek profiel en een verhaal dat een ervaren architect aanspreekt.
Maak vervolgens een recruitmentvideo waarin jij en je team de rol en de organisatie laten zien, en benader je eigen netwerk met een sterk, persoonlijk bericht en die video erbij. Zo hebben kandidaten al voordat ze reageren een eerlijk beeld van waar ze mogelijk aan beginnen.
Ga daarna met iedereen die interesse toont zelf in gesprek. Bespreek niet alleen de rol, maar ook wat jouw organisatie te bieden heeft, en let op hoe een kandidaat eerdere ontwerpkeuzes toelicht: vraagt hij waarom een systeem zo is opgezet, of neemt hij bestaande structuren klakkeloos over? Dat onderscheid vertelt meer over het niveau van een architect dan welke cloudcertificering dan ook.
Als eerste wil ik uitgebereid met je in gesprek om te begrijpen wat jullie daadwerkelijk zoeken en wat jullie organisatie, het team en de vacature te bieden hebben.
Neem ik de opdracht aan, dan ga ik gericht op zoek in mijn eigen netwerk en beloof ik je binnen drie weken 3 tot 4 gesproken en gekwalificeerde kandidaten voor te leggen. Geen stapel ongeschikte cv’s om doorheen te ploegen, maar kwaliteit boven kwantiteit. Bekijk ook de andere rollen op de pagina met data specialisten, van data engineer tot data scientist.
Laten we in gesprek gaan om te kijken hoe ik je kan helpen.
