Le Data Architect a la tâche complexe de construire les fondations de tous les systèmes de gestion, de prédiction, et d’analyse dont la ressource est la donnée. La complexité du rôle du Data Architect provient du fait des 5V du Big Data (Volume, Vitesse, Variété, Véracité, Valeur).
Plus concerné par les 3V (Volume, Vitesse, Variété), il doit collecter des données très variées, en quantité massive et provenant de source multiples et différentes, tout cela plus ou moins en temps réel.
Pourquoi le Data Architect est important ?
Le Data architect est en étroite relation avec les métiers de la data. C’est particulièrement vrai pour le Data Scientist, à qui il faut fournir les données brutes que celui-ci va traiter.
Comme c’est le cas pour beaucoup des métiers data, la position du Data Architect dans l’organigramme est variable. Cependant son rôle de prescripteur auprès de la DSI ou du CDO ne l’est pas.
Dans tous les cas, il apporte sa vision globale de concepteur de l’architecture. De ce fait, c’est un élément essentiel et central dans la prise de décision sur les projets data.
Quels sont les bénéfices à attendre grâce au Data Architect ?
Il est responsable de faire correspondre les architectures de données aux besoins et aux enjeux métiers. En collaborant avec les parties prenantes, le Data Architect a le souci de concevoir un système ergonomique, mais qui laisse la marge aux évolutions futurs.
Le Data Architect implémente des méthodes sources d’agilité. Il sera notamment au coeur de l’implémentation d’un premier/nouvel ERP. Il travaille sur les moyens d’utiliser les données de façon prédictives (data mining, machine learning).
C’est le fondateur de la structure qui servira à toutes l’équipe data et plus important encore, à tous les métiers de l’organisation (utilisateurs finaux des outils s’appuyant sur les données architecturées).
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Quelle sont les compétences à avoir pour devenir un Data Architect ?
L’architecte Big Data maîtrise les principales technologies de big data en terme de base de données NoSQL (MongoDB, Cassandra ou Redis), d’infrastructures serveurs (Hadoop, Spark) et de stockage de données en mémoire (Memtables).
Il est capable de développer un système de logiciels, avec des interfaces personnalisées. Avec des outils de modélisations, il développe l’architecture des systèmes et bases de données.
Une expérience d’environ une dizaine d’année, pour supplémenter une formation complète en informatique, management et statistiques, est indispensable au Data Architect. Il doit pouvoir composer avec la complexité variable et unique de chaque projet, mais aussi s’assurer de bien saisir les enjeux métiers et les problématiques de Business Intelligence.
