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 202 opportunità, spesso localizzate in Milano, Roma, Treviso e offerte da Experteer Italy, Jobtome, Alpinestars, 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










Experteer Italy is looking for a Solutions Architect for the Lakebase product line, requiring 6+ years in a pre-sales or consulting role. The ideal candidate will build credibility with technical exec...

WBC - We Build Communication cerca un Marketing Data & Automation Specialist per sviluppare e gestire l'infrastruttura dati dei progetti marketing. La figura dovrà progettare sistemi di tracciamento,...

Vertelya cerca un Data Analyst & Agentic Intelligence Architect per contribuire alla Business Intelligence e alle Proprietà Intellettuali. Questa posizione è per chi desidera progettare il futuro, imp...

AI LEAD

Entra nel nostro mondo. Trasforma insieme a noi. Quale sarà la tua sfida? Il nostro team di Artificial Intelligence Engineering si impegna a supportare i clienti nel percorso di adozi...

Veeam is looking for a Solutions Architect based in Rome, Italy, to work closely with sales teams in supporting sales opportunities from pre-sales to post-sales. This role requires deep expertise i...

WBC - We Build Communication cerca un Marketing Data & Automation Specialist per sviluppare e gestire l'infrastruttura dati dei progetti marketing. La figura dovrà progettare sistemi di tracciamento,...

Experteer Italy is looking for an experienced professional to drive growth for Dell’s portfolio within TD SYNNEX Italy. In this strategic position, you will manage vendor relations and execute market...

WBC - We Build Communication cerca un Marketing Data & Automation Specialist per sviluppare e gestire l'infrastruttura dati dei progetti marketing. La figura dovrà progettare sistemi di tracciamento,...

Databricks Inc. is looking for a Solutions Architect (Lakebase) in Milano, Italy. This role involves executing strategic product operating models and cultivating regional client relations. Candidat...

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...

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.