本篇介绍[数据知识]DAMA数据管理知识体系—数据开发篇的学习心得，供大家学习和参考。
[核心要点]
数据操作管理是数据在全生命周期内计划、控制和支持结构化数据资产的开发、维护活动，使企业数据资源达到最佳的利用价值。两个部分职能：数据库支持和数据技术管理。目标：获得资产的完整性、管理数据生命周期内的可用性、优化数据库性能。
概念及活动
数据操作管理提供从数据创建、获取到数据归档、清洗整个过程的支持功能。
数据库支持
数据库支持是数据管理的核心，由DBA完成（开发DBA和产品DBA）。开发DBA侧重开发活动，产品DBA侧重数据操作管理活动。当然也需要数据管理专员、数据架构师、数据分析师等参与。
- 实施并控制数据库环境。重点介绍数据库管理系统DBMS产品、版本、工具、参数、安全、存储等。
- 获取来自外部的数据。获取外部不同格式的数据源、数据采集办法。
- 规划数据恢复。保证业务连续性、数据可用性的数据库恢复规划（SLA）。
- 备份和恢复数据。定期数据备份、事务日志、热备、冷备等方案。
- 设定数据库性能服务水平。数据库的两个评价：可用性和性能，可用性是前提。可用性包括：可管理性、可恢复性、可靠性、可服务性。
- 监控并调整数据库性能。性能监控包括：内存分配、锁和阻塞、更新数据库统计失败、SQL编码不良、索引缺失、应用程序活动、数据库数量和规模或使用上升、数据库波动等。
- 规划数据留存方案。数据预留规划，数据有效期内使用数据的协议。原则：维护数据的代价永远不应超过数据带给的价值。
- 归档，留存和清除数据。DBA应会同开发人员、操作人员、服务器管理员、存储管理员等一同批准数据预留规划执行。
- 支持专用数据库。特定的数据库如：CAD/CAM、OLAP、实时数据库、地理空间数据库等。数据库的整合、融合是DBA需要重点关注内容，需要妥善解决。
数据库技术管理
遵循技术管理原则和标准，参考技术管理模型ITIL（信息技术基础设施库）。
- 理解数据技术要求。了解技术需求的10个问题：重点是解决什么问题、需要哪些功能、支撑硬件、软件、网络、存储、人员资源是否满足。
- 定义数据技术架构。数据技术架构是企业整体技术架构的组成部分，重点关注：技术标准、技术适用环境、分布式环境的相关技术，考虑技术架构、技术架构组件、企业技术路线图内容。
- 评估数据技术。9个评估维度和10步评估过程，以及DBMS考虑的相关因素。
- 安装和管理数据技术。DBA的具体工作是部署新技术、产品到开发/测试、QA/验证和生产环节。
- 备案和跟踪数据技术的使用许可。跟踪软件许可协议和法规要求，避免财务损失和法律风险。
- 支持数据技术的使用和问题。协同工作、敏捷开发、结对编程。
综述
- 指导原则：Craig Mullins 《数据库管理》10条数据操作管理指导原则；
- 过程总结：15个活动。
- 组织和文化问题：DBA在提供高可用的数据资源的同时，赢得利益相关者的支持，通过敏捷开发、极限编程XP、Scrum提升技术适应能力。什么是应用DBA？侧重环境开发、测试、QA和产品。什么是过程DBA？专注DBMS控制和执行的过程逻辑。
[观点解读]
通过对以上内容的学习，"数据小兵"对于要点补充解读如下：
书中强调数据库的操作管理主要由数据库支持和数据库技术管理两个部分组成。重点强调的是DBA数据专业角色。
数据小兵"很庆幸的跟大家推荐 宜信 韩峰老师 《数据库的昨天、今天与明天》，也想大家通过韩老师资深DBA的多年从业经验，对DBA有更为清晰的认识。我这里简单对韩老师提及的DBA职业发展简述如下：
根据企业的三大领域，信息、数据、技术（研发及基础设施），DBA职业发展之路可考虑三个不同层级：
- 从事底层数据库技术研究、运维平台类开发；
- 企业中从事数据库设计、架构、优化等；
- 企业的数据建模、治理类工作；
数据库支持
书中从DBA数据库支持角度强调数据库的环境搭建、数据来源的采集、数据恢复规划及备份、数据库性能调优、数据留存规划等方面进行了介绍。
"数据小兵"认为这部分重点延伸了数据开发部分内容，从技术支持角度对DBA对于企业的数据库管理系统提供支持，保障数据资产的可用性和性能。这部分主要从技术角度强调DBA的工作任务和职责，相关数据库产品的也有不同正如韩峰老师对于数据库三大阵营的理解：第一大阵营是“OldSQL”；第二大阵营为“NewSQL”；第三大类为“NoSQL”。从而阐明对于数据库产品的理解应从"观念转变"的角度进行理解。"数据小兵"从自身MCDBA的角度对于数据库支持的DBA，强调保持对新技术的探索态度，本着对某数据库产品深入、学透态度，不断延伸对于数据库系统的技术能力。
数据库技术管理
书中对管理角度对数据技术提出相关要求、定义数据技术架构、评估数据技术、安装和管理数据技术、备案和跟踪数据技术的使用许可、支持数据技术的使用和问题。
"数据小兵"认为这部分内容重点可结合数据治理、数据架构、企业架构部分内容，从支撑数据的技术角度提出相关技术解决方案、整体技术架构及评估的维度、步骤等。书中提出ITIL作为信息技术基础设施库的技术管理模型，ITIL V3 的核心架构是基于服务生命周期的。服务战略是生命周期运转的轴心；服务设计，服务转换和服务运营是实施阶段；服务改进则在于对服务的定位和基于战略目标对有关的进程和项目的优化改进。向大家推荐 [荷] Jan Van B《基于ITIL的IT服务管理基础篇》。
[经验体会]
通过本章的学习，"数据小兵"结合自身工作经验，谈一谈理解：
越来越多的DBA意识到"数据的价值"，他们凭借深厚的技术功底逐步探求对于企业业务的理解。他们相信脱离业务的DBA永远没有生命力，技术的创新源于业务的理解。"数据"已经成为当下最炽热的焦点，跻身于DBA中的大师们在错综复杂的数据时空中，应增强数据思维能力的理解，深入业务的理解和企业的数据资产价值的开发、利用，相信DBA的未来会是支撑企业"数据资产"的不可替代的核心力量。
以上，观点为"数据小兵"的学习心得体会，不代表官方观点，欢迎小伙伴们提出宝贵的建议，"数据小兵"将非常感激！
打造"数据思维、数据知识、数据实践"的学习和分享环境，期待大家的参与！我们共同学习和进步！
数据小兵 http://www.fuduo.wang
网友评论