为什么数据库管理员正在崛起

随着新的数据类型、应用程序和应用程序开发技术的出现，数据和系统的同质性不断缩小，从而提高了数据库管理员的需求。

为了跟上数据管理的动态需求，DBA 必须与开发人员密切合作，以减少数据库停机时间、确保安全性和自动化交付。

过去，DBA 专注于数据管理——如何访问和组织数据，然后如何确保数据保持清洁。

随着云部署的兴起，DBA 还必须熟悉混合云模型的概念，以便能够将它们应用于数据管理和数据治理。

也有 DBA 进入数据科学家世界并执行和分析数据的运动。

这允许 DBA 帮助确定他们的业务可以做出更好决策的方式，并针对客户数据创建有针对性的路径以确保满足客户需求。

DBA 提供洞察力，超越数据管理

Avionos 联合创始人兼负责人 Dan Neiweem 解释说：“他们正在超越仅仅组织和筛选数据，以提供更有价值的见解，最终改变和改变他们对客户的业务影响。”

他指出，到目前为止，大多数企业已经拥有完善的遗留数据库，因此 DBA 应该就他们的企业可以利用哪些同类最佳解决方案从他们当前的 IT 组合中获得最大价值提出建议。

“例如，大多数销售团队不需要 DBA 来告诉他们使用什么 CRM 平台来管理他们的销售渠道，但 DBA 可以在销售团队如何配置 CRM 平台以收集更清晰的数据和发现方面发挥更大的作用从这些数据中获得更具可操作性的见解，”他说。

此外，DBA 必须开始发展自己的管理和领导技能，以便他们能够更积极地发展和指导他们的团队使用数据对整体业务产生影响。

“目前，DBA 与他们为客户解决的业务问题之间的关系非常脱节，”Neiweem 说。

他指出，DBA 通常是客户的最后接触点，但随着业务和营销领导者从客户数据中收集更深入的见解并寻求大规模实现个性化，这种情况正在发生变化。

“通过这种断开连接的渠道来获取有关客户数据的答案不再有效，”他说。“DBA 现在正在转变为咨询角色，他们可以获取数据、分析数据并采取行动，从而使营销和其他内部团队能够通过这些数据洞察力与客户建立更牢固的关系。”

ManageEngine 的产品经理 Arun Chandrasekaran 补充说，DBA 通常是获取 IT 工具链中的第一个环节。

“当决策者决定购买什么时，DBA 可以影响他们的决定，”他说。“由于管理数据仓库的责任落在 DBA 身上，他们与利益相关者合作以了解业务需求。

他们还必须直接评估技术以确定其与他们的设置的兼容性，并查看它是否符合他们的要求。

DBA 转向 AI、ChatGPT

Neiweem 说，随着数字化转型的发展，DBA 将需要成为数据分析和 AI 工具方面的专家，这将帮助他们更好地分析数据并发现数据集中的共性和趋势，例如 Tableau 和 Snowflake。

“DBA 不应忽视的另一项关键新兴技术是生成式 AI 工具，例如 ChatGPT，”他解释道。“这项技术将推进 DBA 分析并向其团队提供这些见解以建立更牢固的客户关系的方式。”

Chandrasekaran补充说，自动化工具的兴起已经在一定程度上减少了重复性任务，例如备份、执行恢复和监控。

“现在我们有像 ChatGPT 这样的 AI 机器人来编写 SQL 代码——目前还不完美，但它可能会在未来几年内实现，”他说。

这意味着管理员应该让自己熟悉这些工具，以提高他们的工作效率。

“简而言之，DBA 必须提高技能并重塑自我——例如，成为 DevOps DBA 而不是基础设施 DBA，”他说。

DBA 和开发过程

Chandrasekaran 指出，公司受数据和基于数据分析的洞察力的驱动，DBA 参与整个开发过程，尤其是规划、范围界定和原型设计。

“通过担任领导角色，他们在从 DBA 的角度发表意见时将有更多发言权，”他说。“由于他们对数据有更高的理解，他们必须走到决策的最前沿才能取得更好的结果。”

他目前解释说，DBA 必须学会跟上云、大数据管理、网络安全、区块链和自动化方面的趋势。

他们还应该扩大在人工智能和机器学习技术方面的专业知识，以跟上数字化转型的步伐。

“DBA 需要学习如何处理数据集成、非结构化数据、自然语言处理、文档存储和统计数据，”他说。“在许多公司中，DBA 可能被期望成为具有更广泛技能的多面手和问题解决者。”