DBA - Database Administrator

DBA (Database Administrator ou Administrador de Banco de Dados) é o cargo mais especializado, e, também, mais conhecido e lembrado quando o assunto é banco de dados. Responsável pela instalação, sustentação, manutenção e performance.

Nos últimos anos com a proliferação de tecnologias de banco de dados proprietárias, e, open source, tem trazido novos desafios à carreira de DBA. Atualmente, é preciso ter um conhecimento "cross platform" passando por DBMS (relacionais ou não), tecnologias SQL e NoSQL, Big Data, Machine Learning, Inteligência Artificial, e, mecanismos de busca. Além de uma boa dose de conhecimento de negócios, e, infraestrutura, sobretudo em servidores e "storages".

Embora no Brasil se faça uma confusão entre Data Administration e Database Administration, nos socorremos do DMBOK (Database Management Body Of Knowledge), e, da excelente publicação "Modern Database Administration" para buscarmos uma melhor definição. Uma melhor diferenciação entre DA e DBA, se faz, através da definição de que o papel do DBA é mais conectado à parte física e operacional, enquanto, o DA está mais ligado à parte lógica e de negócios.

Responsabilidades

  • Avaliação e definição do ambiente de banco de dados (DBMS, hardware, software, monitoramento)
  • Plano de capacidade quanto à capacidade de processamento, alocação de espaço para armazenamento
  • Aprovação e aplicação de mudanças na estrutura da base de dados e seus objetos
  • Implementação, Instalação, Configuração, Upgrade, Aplicação de Patches
  • Ajuste de Performance (Performance Tuning) quanto à configuração, modelagem, queries (SQL), inclusive, hardware
  • Segurança, Privacidade e Integridade dos Dados
  • Monitorar e controlar o acesso e o uso dos dados
  • Monitorar e manter a performance e a disponibilidade dos dados e serviços
  • Backup e Restore
    • Planejar e implementar um plano de backup (granularidade, frequência, arquivamento)
    • Criar um plano de continuidade e disaster recovery, e, executa-lo em caso de desastre
    • Restaurar dados (total ou parcialmente)
  • Ponto focal entre empresa e os fornecedores de tecnologia de banco de dados e afins
  • Gerenciar e monitorar a replicação de dados
  • Observação do "compliance" de uso do banco dados em conformidade com o licenciamento

DA - Data Administrator

DA (Data Administrator ou Administrador de Dados) também chamado de Analista de Dados é um papel mais orientado ao negócio e suas regras. Portanto, mais orientado à parte lógica dos dados, certificando-se que as regras de negócio, padrões e convenções (nomes, abreviações), relacionamento de dados e sua integridade

Por ser mais orientado à parte lógica e de negócios, o DA está mais próximos de áreas clientes (usuários) e desenvolvedores. Faz análises de dados em busca de padrões, falhas de ingestão e/ou integridade. Portanto, é uma profissional com boa proficiência em SQL. Também orienta desenvolvedores nas melhores práticas de modelagem, tipos de dados, padrões, convenções, abreviaturas, tanto de metadados quanto domínios e dados.

Responsabilidades

  • Define padrões e convenções seguindo boas práticas e requerimentos do negócio
    • Arquitetura de Dados
    • Domínios
    • Abreviações
  • Análise de Requerimentos
  • Modelagem (conceitual e lógica)
  • Gerencia e administra o repositório de metadados
  • Auxilia na criação de objetos físicos a partir do modelo lógico
  • Gestão do MDM (Master Data Management)
  • Gestão de Data Quality (Qualidade de Dados)

DBO - Database Operator

DBO (Database Operator ou Operador de Banco de Dados) apesar de não ser um cargo referido, explicitamente, no DMBOK, tem crescido ao redor do mundo. O DBO é responsável por monitorar, realizar tarefas básicas de manutenção, e, levantar métricas utilizadas na sustentação.

Atua como um imediato do DBA, atuando em tarefas operacionais como:

  • Monitoramento de bancos de dados e serviços relacionados
  • Levantando informações, métricas e estatísticas sobre funcionamento e uso
  • Aplicando scripts, patches, changes aprovadas pelo DA/DBA
  • Acompanhamento de tarefas agendadas
  • Monitoramento e teste de rotinas de backup
  • Inventário de ativos de banco de dados (servidores, storage, containers, instâncias, licenças e usuários)

DARC - Data Architect

DARC (Data Architect ou Arquiteto de Dados) é um papel estratégico de planejamento, extremamente, apoiado em boas práticas, metodologias e processos tais como: DMBOK, ITIL, TOGAF, etc. É o Arquiteto de Dados que define como armazenar, como e quais dados serão consumidos por quem.

O Arquiteto de Dados é um profissional mais estratégico que já ocupou cargos de DBA e DA, e, tem um boa visão de empresa/negócio e de diversas tecnologias, sobretudo, aquelas que orbitam o armazenamento e consumo de dados.

Sendo uma papel de mais alto nível, que busca alinhar o desejo, visão e necessidades corporativas com as tecnologias e metodologias.

Responsabilidades

  • Pesquisa, estudo, PoC e definição de tecnologias
  • Organização de modelo de dados ao nível macro
  • Definição de modelos de dados lógicos para regras de negócios
  • Definição de regras de Data Quality
  • Definição de arquivamento de dados e durabilidade (expurgo, retenção de backup)
  • Levantamento e definição de requerimentos para aplicações (transações, acessos simultaneos, volumetria, processamento)
  • Desenho de modelos de Data Warehouse

DS - Data Scientist

DS (Data Scientist ou Cientista de Dados), normalmente, é um papel associado com Big Data, Machine Learning e Inteligência Artificial. O Cientista de Dados é o responsável por encontrar e/ou gerar valor analisando grandes massas de dados de diversas fontes.

O Cientista de Dados além de bons conhecimento de ferramentas e métodos de manipulação de dados (SQL, R, Spark, etc) precisa ter sólida formação em matemática e estatística, com, grande capacidade para interpretar padrões. A maior qualidade de um cientista de dados é poder extrair valor de uma massa de dados, organizada ou não.

Responsabilidades

  • Data Mining
  • Efetuar analises de dados "ad hoc" e apresentar resultados (relatórios, gráficos, resultsets)
  • Processar, higienizar, classificar e verificar a integridade de dados
  • Criar workflows de ETL para ingestão, exportar, trocar, entregar dados
  • Criar ou utilizar algoritmos de marchine learning e inteligência artificial
  • Gerar resultados (relatórios, gráficos, result sets) proativos e preditivos

Contato

  • (11) 4063-6900
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  • Segunda à Sexta: 09:00 às 18:00
  • R. Claudio Soares, 72 - São Paulo, SP
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