DBA定位、突破与职业生长【开云app官网入口】
1. DBA焦点价值
回到DBA自身除了上面谈到的这些外横向方面还可以思量哪些职业偏向呢?上述是我之前总结的十三个偏向这些都是DBA可重点思量的。这些偏向离DBA职业较近相对转型难度较小。
因此陪同着技术进步及站在企业谋划治理视角对DBA的定位不局限于此。
作为DBA自己可思量从其他方面突出自己的价值而不是抱守着已往的传统数据库技术不放。一个比力可行的偏向就是“数据”偏向。作为数据的载体数据库往往在企业内处于焦点职位其治理者-DBA也天然具备数据掌控权。
只要稍加注意跳出“库”的思维定式从全局数据角度去看待企业内的数据存储、流转、使用等逐步造就自己向数据架构、数据治理偏向转变。即从“数据库”跳转到“数据”。后者更多是思量企业数据如何漫衍?数据怎样使用?如何发挥数据价值?等问题。
显然这不在局限于某一底层技术平台而是从更高维度看到企业数据对于企业的价值体现也将更为显着。如果在往前一步从前端的业务角度去思量数据问题则价值更为差别。现在有句很盛行的话:“一切业务数据化一切数据业务化”。
这是在企业数字化转型中需要履历的阶段。从早期的业务数据化将企业整个业务历程全部数据化做到可查、可控;到后期的数据业务化即将前者获得的数据经由分析、挖掘历程获得的结论反馈给业务指导企业谋划决议并最终形成正向闭环控制。显然到了这一阶段数据发挥出更大的价值直接或间接决议业务产出。
在上述历程中DBA从后台到中台进而到前台其对企业的焦点价值逐步强化。
2. 影响DBA生长因素
有了偏向有了目的知道差距及突破偏向后在详细做事层面如何做到高效事情。让自己的职业生涯一步一个脚印稳步向前呢?这里引用一个网上高效事情公式从中可见到达目的是需要诸多因素都具备的。
技术厘革技术厘革可以说是对DBA影响最为直观的。随着技术演进速度的加速DBA面临需要不停增补新技术来维持自身价值问题。
作为老DBA在20年前掌握Oracle RAC的安装就能拿到一份薪酬不错的事情;会写写SQL就能满足一般数据开发的要求;数据架构夸张的说法更是简化从几个商业大厂产物做选择题。可是到了今天从传统RDBMS、NoSQL到NewSQL、BigData;从SQL开发到Shell、Python、Go、Java等高级语言;从做做ER图的数据结构设计到数据建模、数据可视化、数据分析挖掘以致算法等。DBA的职能不停扩展需要学习的工具越来越多。
此外例如数据库上云、数据库转型、开源等也都市对DBA技术能力造成很大影响。面临上述问题一个比力现实的做法是:一寻找自己的强点最大化突出;所谓一招鲜吃遍天;二寻找迭代周期较慢注重履历积累的技术。
企业业务生长的阶段性、行业属性也会对DBA造成很大的影响。一个企业在业务高速生长期自然对数据库技术要求不停升级的;而成熟稳定的企业则对数据库的稳定性要求很高。
初创的企业或业务多变的企业对数据库的适应能力提出了更高的要求。举个简朴的例子在十年前阿里淘宝业务生长爆炸式增长其对底层数据库提出了极高的要求也自然聚集形成其时海内最为强大的DBA团队之一。
在这样的团队内里技术发展之快不言而喻。
整体情况有了偏向有个阶段判断那如何突破呢?是需要找到晋级台阶的差距。上面几个图是技术人职位的技术图谱从工程师到技术司理、技术总监直到CTO。差别职位对人员的要求差别例如对工程师而。
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