开篇
随着近些年来，开源、自动化、云化的兴起，DBA 职业也正悄然发生一些变化。经常有朋友咨询我，职业发展规划；特别是近期 Oracle 的大幅裁员之后，针对 DBA 这一职业未来该如何发展？本文是个人对此问题的一些看法，仅供各位参考！
数据是核心
将 DBA 单词分解一下。其对应的
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操作对象：数据
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操作介质：库
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操作角色：管理员
这里的核心是数据，也是 DBA 这一角色最大的价值所在。他们最了解数据、最懂得数据的价值；因此 DBA 后续可发展的一些方向，也基本是与数据有关。
此外，对于数据要有更加宏观的认识，无论是企业的自有数据，还是外部获得；无论是关系数据，还是其他模式数据；无论是保存在数据库中，还是其他诸如日志等介质中，数据对企业都非常有价值，要将数据作为一种 " 资产 " 来管理。只有上升到这样的高度，数据相关岗位的价值也就凸显出来。
阶段不同，侧重不同
企业对数据应用水平不同，因而造成工作重心及岗位需求也有所不同。下面简单描述下各个层次：
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层次一，是以数据库维护为主，常见表现是 " 救火队员 " 型。很多初创企业，都经历过这一过程。数据库维护基本靠人，随着运维体量的增加，需要线性增加人员。整体数据应用水平，基本处于简单、粗放型。
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层次二，仍是以数据库维护为主，但已形成较为完善的运维体系。除了基础运维之外，甚至可以考虑一些预防性的措施，提高整体的运维效益。这一阶段的体系化建设，往往是通过文档、运维平台等沉淀下来。数据库作为基础设施层，已可提供较好的数据存储、计算能力输出。但此阶段尚未从更高角度去考虑数据问题，仍仅限于运维层面。
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层次三，数据设计应用阶段，企业已不满足数据简单的 " 存取类 " 需求，而是从更高的应用角度，考虑如何提高整体数据应用水平。这个阶段会增加数据库架构、设计，加强业务端数据优化工作。表现为增加产品 DBA 的角色，加大数据库架构权重等。
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层次四，数据架构治理阶段，企业不单从某个应用、某条业务线去考虑数据问题，而是公司整体层面做数据的顶层设计。考虑建立专门的机构（如数据委员会）或岗位 - 首席数据官（CDO）。近些年来，颇为火热的 " 数据中台 "，正是为迎合这一需求而产生的。
基础运维工作，繁琐枯燥
作为基础类的运维工作，数据库的要求是比较高的。上图简单罗列了部分工作，对 DBA 日常繁琐工作可见一斑。正是基于这点，平台化、自动化、云化的诉求，不断被提出。进而间接对 DBA 的能力提出了更高的要求。
DBA 职能，向上进化
基于前面数据应用水平所谈到的，企业内部 DBA 也对应承担了几类职能。自下而上的是数据物理架构、逻辑架构和业务架构。公司内应用水平高低，也决定了 DBA 各类工作的比例侧重不同。随着公司数据应用水平的不断提高，DBA 工作重心也应从下层逐步转向中上层。
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数据物理架构，对应为 " 运维 DBA"，工作重心为基础架构的建设。
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数据逻辑架构，对应为 " 产品 DBA"，工作重心为数据库架构、架构设计及 SQL 质量问题。
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数据业务架构，对应为 " 数据架构师 -DA"，工作重心在于数据治理、管理类工作。
本文转载自宜信技术学院。
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