Ruolo, responsabilità e competenze richieste in Italia

L'Architetto di Dati Aziendali progetta e governa l'infrastruttura dei dati per supportare processi decisionali e applicazioni analitiche. Nel suo ruolo definisce modelli di dati, architetture di integrazione, strategie di master data management e standard di qualità dei dati. Collabora con team di sviluppo, data engineering, data science e stakeholder di business per tradurre esigenze aziendali in soluzioni tecniche scalabili.

Le mansioni principali comprendono la progettazione di pipeline ETL/ELT, la scelta di soluzioni cloud e on-premise, la definizione di politiche di sicurezza e governance dei dati e l'ottimizzazione delle performance dei sistemi di storage e query. Tra le competenze tecniche richieste figurano modellazione dati, SQL avanzato, tecnologie big data (Spark, Hadoop), piattaforme cloud (AWS, Azure, GCP), strumenti di orchestrazione e concetti di data catalog e metadata management.

Il contesto lavorativo spazia da team IT interni in grandi aziende a società di consulenza e startup tecnologiche. Il ruolo richiede capacità analitiche, esperienza progettuale e competenze comunicative per allineare soluzioni tecniche agli obiettivi strategici dell'organizzazione.

Se sul nostro sito sono presenti annunci, la figura di Architetto di Dati Aziendali è sempre più richiesta: molte organizzazioni cercano professionisti capaci di disegnare e governare infrastrutture dati complesse. In base ai risultati, sono disponibili circa 52 opportunità, spesso localizzate in Treviso, Milano, Roma e offerte da Alpinestars, Jobtome, Altro, se riportati.

Il profilo si colloca trasversalmente tra settori IT, finance, manufacturing e servizi digitali. Crescono le esigenze legate al cloud, alla data governance e all'integrazione con progetti di AI. Anche in assenza di elenchi espliciti, il contesto rimane favorevole per professionisti con esperienza in architetture scalabili e policy di qualità dei dati.

Studi richiesti: Laurea triennale o magistrale in Informatica, Ingegneria Informatica, Matematica, Statistica o discipline affini. Preferibile master o specializzazione in Data Science, Big Data, Business Intelligence o architetture cloud; certificazioni professionali su piattaforme cloud (AWS\/Azure\/GCP) e tool di data engineering sono apprezzate.

Competenze richieste: Modellazione dei dati (conceptual, logical, physical), Data architecture e data modelling, SQL avanzato e ottimizzazione query, ETL/ELT e pipeline di dati (Airflow, dbt), Tecnologie Big Data (Spark, Hadoop, Kafka), Cloud data platforms (AWS, Azure, GCP), Data governance e qualità dei dati, Master Data Management (MDM), Data catalog e metadata management, Sicurezza e protezione dei dati (GDPR), Integrazione e API design, NoSQL e data storage (MongoDB, Cassandra), Strumenti di orchestrazione e automazione, Competenze di system design e scalabilità, Capacità di comunicazione con stakeholder di business, Problem solving e pensiero analitico










Alpinestars is the leading global performance motorsports apparel, protection, and footwear manufacturer. For over 55 years the company has been providing the world’s best athletes and motorsports...

Engineering ITS, situata in Lombardia, cerca un esperto nel campo Data Management, Analytics e AI. All'interno della divisione EngDigital, il candidato sarà responsabile della definizione di soluzi...

Experteer Overview

In questa posizione, supporti la definizione di soluzioni complesse per prospect nel campo Data Management, Analytics e AI. Lavori all’interno della divisione EngDig...

Kemin Industries is seeking a skilled Data Architect for a full-time role at their Veronella (VR) headquarters. The successful candidate will design and govern enterprise data ecosystems, ensuring...

Alpinestars is the leading global performance motorsports apparel, protection, and footwear manufacturer. For over 55 years the company has been providing the world’s best athletes and motorsports...

Alpinestars is the leading global performance motorsports apparel, protection, and footwear manufacturer. For over 55 years the company has been providing the world’s best athletes and motorsports ent...

Ermes – Cyber security S.p.A is a company providing advanced web security solutions for enterprises. Recognized by Gartner as the exclusive vendor for “Browser Security” in Italy and Europe , and a...

Covisian S.p.A è un

gruppo internazionale , partner di oltre

250 aziende top-label

attraverso le sue

27.000 persone

che operano in

8 Paesi diversi...

Covisian S.P.A è un
gruppo internazionale, partner di oltre
250 aziende top-label
attraverso le sue
27.000 persone
che operano in
8 Paesi diversi
e un fatturato annu...

Transform the Future with SDG: Global Leaders in Data & AI

SDG Group boasts a robust AI capability with over 200 multidisciplinary experts, including Industry & Business Domain e...

L'Architetto di Dati Aziendali è responsabile della progettazione e gestione dell'architettura dei dati, garantendo che i dati siano accurati, accessibili e sicuri. Ciò include definire modelli di dati coerenti, progettare pipeline di integrazione e trasformazione (ETL/ELT), selezionare tecnologie per storage e processing, e impostare policy di data governance. Collabora con data engineer, data scientist e stakeholder di business per tradurre i requisiti in soluzioni tecniche scalabili. Inoltre supervisiona la qualità dei dati, la documentazione dei metadata e le pratiche di sicurezza e conformità, assicurando che l'architettura supporti gli obiettivi strategici aziendali.

Un Architetto di Dati deve conoscere un mix di tecnologie per storage, processing e orchestrazione. Tipicamente include SQL e database relazionali, sistemi NoSQL, strumenti big data come Apache Spark e Kafka, piattaforme cloud (AWS, Azure, GCP) e servizi gestiti per data warehousing (Redshift, BigQuery, Synapse). È importante saper progettare ETL/ELT con strumenti come Airflow, dbt o soluzioni proprietarie e utilizzare tool per metadata management e data catalog. Competenze in sicurezza dei dati, containerizzazione e infrastruttura come codice completano il profilo. La familiarità con linguaggi di scripting (Python) è spesso fondamentale.

Il percorso formativo tipico prevede una laurea triennale o magistrale in Informatica, Ingegneria Informatica, Matematica o discipline affini. Molti professionisti integrano la formazione con master o corsi specialistici in Data Science, Big Data o Business Intelligence. Certificazioni cloud (AWS, Azure, GCP) e certificazioni specifiche su tool di data engineering sono molto utili per dimostrare competenze pratiche. L'esperienza sul campo, in particolare in progetti di integrazione dati, data warehousing e governance, è spesso fondamentale per evolvere verso un ruolo di architetto.

L'Architetto di Dati agisce come ponte tra IT e business, lavorando a stretto contatto con data engineer, data scientist, sviluppatori e responsabili di business. Fornisce linee guida tecniche, definisce standard e modelli condivisi e supervisiona le scelte infrastrutturali. In team agili collabora con product owner e scrum master per integrare i requisiti dati nelle roadmap. Inoltre supporta attività di upskilling del team, definisce strategie di governance e facilita decisioni tecniche complesse. La capacità di comunicare con stakeholder non tecnici è importante per allineare soluzioni ai bisogni aziendali.

Le prospettive per l'Architetto di Dati in Italia sono positive, con crescente domanda in settori come finance, telco, industria, retail e consulenza tecnologica. I profili con esperienza in cloud e big data sono particolarmente richiesti. I possibili avanzamenti includono ruoli senior di Enterprise Data Architect, Chief Data Officer o posizioni manageriali nelle practice di data e analytics. La digitalizzazione e la centralità dei dati nelle strategie aziendali migliorano le opportunità, specialmente per chi combina competenze tecniche, governance e visione strategica.

Oltre alle competenze tecniche, le soft skills sono fondamentali: capacità di comunicazione per spiegare scelte tecniche a stakeholder non specialisti; leadership per guidare iniziative di governance e progetti trasversali; problem solving e pensiero analitico per progettare soluzioni scalabili; gestione del tempo e organizzazione per coordinare più attività; e attitudine al lavoro in team per collaborare con data engineer, data scientist e business owner. Inoltre la curiosità e la volontà di aggiornarsi costantemente su nuove tecnologie e pattern architetturali sono qualità distintive.