数据库都可以“自动驾驶”了，传统DBA何去何从？

摘要：最近几年数据库开始往智能自治方向发展，云上数据库也不断完善，传统DBA的价值越来越低，围绕数据领域展开，我们有哪些方向可以选择呢？

Oracle今年发布的19c云上自治数据库，号称可以self-driving, self-securing, and self-repairing，通过机器学习、AI等技术让数据库能够完成自我管理、自我保护以及自我修复，Exadata版本支持自动创建维护索引。加上云上数据库的不断完善和发展，很多公司不再需要单独的数据库管理员，传统DBA的价值越来越低，特别是负责日常运维的DBA竞争力不断降低，那么未来DBA何去何从？围绕数据领域展开，我们有哪些方向可以选择呢？

拥有超过30年数据专业经验的Bowers特别比较了八个数据领域的岗位，包括他们的职能、薪水和所需的技能。他还就如何提高薪水以及组织应如何建立数据团队提出了建议。

首先来看看数据领域八个工作岗位，分别如下：

这些岗位之间的差异

数据相关的岗位有很多，今天我们来看下可以为企业业务带来更多价值的 ——数据架构师、数据建模师和数据科学家 。

通过调查发现，在企业对应岗位空缺的时候很难找到合适的人，因为这些岗位的要求更高，需要熟悉机器学习、开源、云以及编程能力。

数据架构师要为企业的IT系统设计合理的数据架构，满足未来5-10年的扩展，还负责确保组织遵守有关数据的内部和外部法规，以及评估和推荐新技术。数据架构师必须熟悉不同的数据库和常见的数据管理工具，以及用例、技术成本限制和行业趋势。所以“必须掌握大量技术”和时间经验才能成为数据架构师。

数据建模师需要调研识别数据集中的业务规则和实体，并为数据库和其他系统设计数据模型，以帮助减少数据冗余并改善数据集成。Bowers表示：数据建模师平均比其他IT工作者赚的钱少，但是却要付出更多的精力。实际上很难找到一个好的数据建模师，因为这是一门艺术，任何人说你可以将数据传入计算机并自动获得一个好的模型是错误的。另外擅长数据建模的软件工程师通常比较受欢迎，但是聘用它们的薪资会更昂贵。

数据工程师，数据科学家专注于大数据

一个数据工程师本质上是大数据BI工程师，数据工程师构建连接数据库和大数据系统的数据管道，并且像数据架构师一样，他们必须了解各种云和本地技术的复杂性。

在处理大数据时，数据工程师往往会被这些技术分心，而不是专注于为企业提供更多的商业价值。同时，数据科学家 - 使用机器学习算法和其他高级分析应用程序查找，准备和分析数据- 可以在没有相关知识和统计原理应用的情况下提供有参考意义的结果。Bowers将其描述为数据科学的基础。

所以，在对统计数据一无所知的情况下，开发，测试和验证预测模型“确实需要一位博士级别的统计学家”。

数据管理岗位的重叠技能

数据管理岗位很多技能都会重叠。例如，在大型企业中，数据库管理员（DBA）通常协助开发，操作和管理数据库。但在许多小公司中，DBA更像是一个“全能型”员工，他们也负责数据质量，建模，分析和报告。

尽管如此，DBA的工作经常被低估。平均基本工资约为81,000美元，除了数据质量工程师（74,000美元）和数据分析师（67,000美元）之外，典型的DBA比他讨论的所有其他数据管理岗位要少。

从数据管理角色的技能来看，成为一名DBA所需的技能水平，特别是Oracle DBA，是非常高的，但是，就平均薪资水平来看，又不是很乐观。

Bowers认为，专注于日常维护的DBA已经存在了很长时间，所以这样的数据库从业者有很多，现在由于机器学习和高级分析驱动的自动数据库管理变得更加普遍，所以专注于日常维护的DBA业务价值正在下降。

薪资水平及如何提高薪资？

在国际范围内，数据架构师的最高平均基本工资是124,000美元。其次是数据科学家和数据工程师117,000美元，BI工程师106,000美元，数据建模师91,000美元。这些薪水部分取决于岗位对公司的价值。例如，数据工程师和BI工程师具有类似的功能，但数据工程师因为对新技术和流程的熟悉程度更高，所以会增加10,000美元左右。

Bowers就如何提高薪水平提出了他的建议：

（1）对各种技术有深入的了解。数据统计，机器学习和新技术等都特别有价值。

（2）与IT经理更紧密地合作也是有益的。数据架构师比其他岗位赚的钱更多，部分原因是他们通过直接互动获得了IT管理层的信任。

（3）关键是要让自己掌握岗位相关的所有技术。从里到外了解这个岗位，然后向其他方向拓展。

（4）时间管理。例如：每周工作40小时，但你应该每周花10到20个小时掌握当前工作以外的事情。几十年来你会对你掌握和完成的事情感到惊讶。

所以，成为一名合格的数据从业者需要了解数据库理论和设计（即，需要存储哪些数据，如何对数据进行分类以及数据元素如何相互关联）、必须精通存储技术、客户端 - 服务器模型、网络以及如何维护、恢复和转存数据库等相关的技能。而且，认证也很重要，拿到从IBM或Oracle获得认证证书，对经验较少的人来说那么薪资也会有相应的提高。

随着数据行业的发展，有一点是不变的：数据从业者必须确保数据完整性。没有它，任何数据库（以及依赖它们的产品）都是一个残骸。

Bowers表示，在建立一个数据管理团队时，某些岗位的优先级应该提升。他认为组织应该设置的“首选岗位” - 如果可能的话，也可以招一些应届毕业生 - 如数据分析师，BI工程师和数据质量工程师。另外，DBA也是必须的。

那么，你认为未来数据领域哪个岗位更“吃香”？

如果你也有自己的观点，欢迎大家在文章的评论区参与留言，讲出你的观点，一起讨论传统DBA未来何去何从。