Data Architect bei Capgemini: die eigenen Talente mutig entfalten

Software Engineer wird Data Architect

Wie verlief deine Karriere bisher?

Angefangen habe ich im Bereich Insights & Data, wo ich als Data Engineer ETL-Prozesse implementiert habe. Nach kurzer Zeit arbeitete ich auch parallel als Business Analyst an meinen Projekten. Beide Aufgaben machten mir großen Spaß. Auf meiner jetzigen Stelle als Data Architect kann ich beide Tätigkeitsfelder miteinander verknüpfen.

Wer hat dein Talent als Data Architect als erstes erkannt?

An meinem ersten Projekt arbeitete ich mit einem sehr erfahrenen Data Architekt, der das Potenzial in mir entdeckt hat und schnell zu meinem ersten Mentor geworden ist. Er nahm sich die Zeit, mir Architekturgrundlagen und Data Warehouse Design näherzubringen.

Capgemini ermutigt Mitarbeiter*innen dazu, ihre Talente aktiv und in eine persönliche Richtung zu entwickeln. Deshalb habe ich, als ich das Projekt wechseln wollte, aus eigener Initiative heraus kommuniziert, dass ich stärker im Bereich Datenarchitektur arbeiten möchte. Meine Vorgesetzten und das Management haben dann ein passendes Projekt für mich gefunden und mich über die Jahre weiter unterstützt.

In einem weiteren Projekt habe ich die Möglichkeit bekommen mit Kai Schroeder, dem Global Architects Lead & Head of Enterprise Architects, zusammenzuarbeiten, der mich für die Enterprise Architektur begeistern konnte und vor drei Jahren zu meinem Mentor geworden ist.

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Die Zukunft als Cloud Data Architect prägen

Was sind deine Aufgaben als Data Architect bei Capgemini?

Ich bin die wichtigste Ansprechpartnerin für Kunden, die zu wirklich großen, anspruchsvollen Datenarchitekturen beraten werden müssen: Cloud Transformation ist aktuell das wohl wichtigste Feld, Cloud Data Analytics Platforms, Data Engineering, Analytics und Artificial Intelligence (AI) sind meine weiteren Themen.

An welcher Stelle kommst du ins Spiel?

Am Anfang bespreche ich mit den Kunden ihre Vision, welche Anforderungen, welche Aufgaben ihre Plattform erfüllen soll. Erst beim Design der Plattform kommt die Datenarchitektur: Was soll die User Experience auf der Plattform sein? Wie sollen die Daten bereitgestellt und konsumiert werden? Welche Teile der Lösung automatisieren wir, um schneller zu entwickeln? Diese Fragen stelle ich mir in meiner Funktion als Cloud Data Architect täglich.

Beschreib uns bitte ein Projekt für Cloud Data Architects!

Aktuell arbeite ich auf einem Projekt für einen Automobilhersteller von u.a. LKWs und Trucks. Für diesen Kunden bauen wir seit letztem Jahr eine Cloud Plattform für Data Analytics, welche das Unternehmen zu AI und analytischen Use Cases im großen Umfang befähigt. Das heißt: Wir bauen die Basis, damit im Fachbereich die Nutzung von AI möglich ist. Das schließt sowohl die Plattform als auch die Bereitstellung der Daten ein.

Was sind das für Use cases?

Zum Beispiel können durch eine Software verschiedene logistische Parameter erfasst und analysiert werden, etwa die Ladungen oder Geschwindigkeiten von individuellen Trucks. Anschließend kann der Kunde mit Machine Learning verschiedene Parameter analysieren und beeinflussen, um den Kraftstoffverbrauch der Fahrzeuge zu optimieren.

Eine eingeschworene Architects Community

Du bist ein Team-Player. Beschreib uns bitte die Zusammenarbeit an Projekten bei Capgemini!

Größere Projekte werden immer von einem Projektmanager gesteuert, aber als Data Architect leite ich mein eigenes Developer-Team und bin die Schnittstelle zu den Business Analysts, die die Anforderungen des Kunden definieren. Die Kommunikation in Projekten ist meistens sehr international: Sowohl unsere Kunden als auch meine Kolleg*innen sitzen in mehreren Ländern zugleich. Innerhalb des Projektes tauschen wir uns sowohl in regelmäßigen Meetings, als auch bei spontanen Diskussionen über die Anforderungen und die Lösung aus.

Du leitest außerdem die Insights & Data Architects Community. Was kannst du uns darüber erzählen?

Mein Kollege Arne Roßmann, Chief Architect, und ich haben das zusammen gestartet, um unseren Datenarchitekten und -architektinnen eine Möglichkeit zu geben, im Dialog zu bleiben. Da sich unsere Welt sehr schnell dreht, sowohl was die Anforderungen der Kunden angeht, als auch von der technischen Seite her, sind wir auf einen regelmäßigen Austausch untereinander angewiesen. Wir vernetzen unsere Kolleg*innen über regelmäßige Calls und einen Newsletter miteinander.

Wissenstransfer in der Architects Community sozusagen?

Genau. Dieser Austausch untereinander ist enorm wichtig. So können sich die einzelnen Kolleg*innen außerdem neue Perspektiven erschließen. Dabei unterstützen wir die Kolleg*innen – mit Coaching und Mentorships – beim Erreichen von internen und externen Trainings und Architekturzertifizierungen (z.B. TOGAF9, IAF).

Data Architects sind hoch-spezialisiert

Welche Technologien beherrschen eure Data Architects schwerpunktmäßig?

Ich habe mich auf Azure Data Architektur spezialisiert und bin da eine der wenigen Expertinnen in Deutschland. Wir sehen aber auch viel Bedarf bei Google Cloud und AWS. Unsere Kunden setzen nicht nur auf die ganz großen Cloud-Provider, sondern zum Beispiel auch auf Snowflake. Bei der Daten-Transformation sind auch Databricks und Informatica wichtige Tools.

Spezialisiert sich bei Capgemini jeder Datenarchitekt auf eine Technologie?

Das ist unterschiedlich, nicht jeder muss und möchte sich auf eine bestimmte Technologie spezialisieren. Bei uns kommt das Interesse an einem Spezialgebiet in der Regel aus einer Begeisterung für eigene Themen. Azure-Expert*innen brauchen wir aber immer.

Data Architects gestalten die Zukunft

Welche Zukunftstechnologien werden deinen Beruf weiter prägen?

Ich bin seit Februar 2021 im AI Center of Excellence aktiv, einer Art Experten-Community für AI. Wir sind die ersten Ansprechpartner für alle Projekte, die AI oder Machine Learning beinhalten. Viele Kunden wollen jetzt eine AI-Komponente in ihren Daten-Projekten, deshalb bin ich auch in viele Business-Development-Aktivitäten involviert.

Was wollt ihr im Bereich Artificial Intelligence und Machine Learning erreichen?

Aktuell beschäftigt uns am meisten, wie man das Potenzial von AI voll nutzen kann. Deshalb hat Capgemini eine Experten-Community versammelt, die ein skalierbares und produktiv einsetzbares AI-Projekt wirklich umsetzen kann. Wir schreiben Proposals für Kunden, veröffentlichen Fachartikel und treten auf Konferenzen auf.

Was denkst du über AI – als Data Architect und als Privatperson?

AI ist ein sehr mächtiges Werkzeug mit vielen Vor-, aber auch einigen Nachteilen. Arbeitsintensive, für Menschen langweilige oder sogar zermürbende bürokratische Prozesse lassen sich mit Artificial Intelligence automatisieren. Das wird die Art und Weise, wie – und auch was! – wir in Zukunft arbeiten, grundlegend verändern.

Wie gestaltet Capgemini diese Zukunft?

Wir haben eine klare Vision: die positiven Perspektiven von Big Data und AI proaktiv entwickeln. Und zwar zum Nutzen von Unternehmen und unserer Gesellschaft; menschenzentriert, ethisch fundiert und nachhaltig, könnte man sagen. Wir achten bei Projekten darauf, dass diese unseren Werten entsprechen.

Welchen Beitrag können da einzelne Data Architects leisten?

Bei Capgemini bringen wir uns mit eigenen Ideen in soziale Projekte ein, zum Beispiel über unser internes „Architects of positive Futures“-Programm. Daraus sind schon tolle Initiativen entstanden, etwa FARM. Hier entwickeln wir eine intelligente Datenplattform zur Bekämpfung der weltweiten Knappheit an Nahrungsmitteln. Auch ein Projekt mit der Uni Bonn, in dem Fall setzen wir AI im Kampf gegen Flussblindheit ein, ist aus dem „Architects of positive Futures“-Programm entstanden. In einem anderen Projekt wird AI zum Schutz der Wale eingesetzt. Solche Projekte verfolgen wir übrigens in unserer Arbeitszeit.

Noch mehr weibliche Data Architects gesucht

Du bist auch Mentorin für jüngere Kolleg*innen.

Ja, richtig. Ich bin eine sogenannte Counsellor und zuständig für die Weiterentwicklung der Kolleg*innen. Ich zeige Qualifizierungsperspektiven auf und coache Mitarbeitende im Hinblick auf ihre Karriere bei uns im Unternehmen. Ich bin auch für alle ansprechbar, die Kompetenzen im Bereich Datenarchitektur erwerben wollen.

Welche Erfahrungen müssen angehende Data Architects vorweisen?

Data Architects benötigen schon gewisse Vorkenntnisse aus dem Datenumfeld. Wer sich Richtung Data Architect entwickelt will, fängt meistens als Data Engineer an. Die wichtigsten Skills erwirbt man in den Projekten. Wer Informatik studiert hat, bringt die nötigen Voraussetzungen bereits mit. Auch ein Praktikum ist vorteilhaft. Aber am wichtigsten sind Begeisterung für Daten und Lernbereitschaft. Immerhin brauchen wir ein möglichst umfassendes Verständnis von Lösungen und Prozessen.

Wie würdest du künftige Data Architects für Capgemini begeistern?

Bei Capgemini löst ihr echte Kundenprobleme rund um Business Intelligence und Advanced Analytics und gestaltet die Zukunft der Gesellschaft tagtäglich mit. Wie cool ist das denn? Darüber hinaus haben wir wirklich tolle internationale Projekte. Nutzt die Möglichkeit, mit Kolleg*innen in anderen Ländern zusammenzuarbeiten!

Von welchen Bewerber*innen würde Capgemini deiner Meinung nach besonders profitieren?

Ich möchte noch viel mehr Frauen dazu ermutigen, so technisch unterwegs zu sein, wie ich. Ich hätte ja selbst nicht gedacht, dass ich einmal als Data Architect arbeiten würde. Wir merken einfach, dass Frauen noch mehr Vorbilder brauchen, um sich für Positionen wie meine zu begeistern. Deshalb wünsche ich mir natürlich, dass sich viele talentierte Frauen bewerben.