Zmiany technologiczne bywają bolesne, gdy nie jest się na nie gotowym. Dla tych, którzy są na nie przygotowani, mogą być jednak prawdziwym błogosławieństwem.
| REKLAMA |
 |
Coraz więcej zadań w obszarze zarządzania korporacyjnymi bazami danych przejmują bazy autonomiczne, które działają, dostosowują, modernizują i zabezpieczają się same bez interwencji człowieka. Dla administratorów baz danych (DBA), którzy dotychczas wykonywali te zadania, oznacza to pojawienie się szerokich i fascynujących możliwości. Dlaczego? Ponieważ w dobie gospodarki cyfrowej dane należą do najcenniejszych „towarów”, zaś administratorzy mogą inaczej wykorzystać swoje doświadczenie i pójść w kierunku „architektów danych”. Otwierają się tu przed nimi trzy możliwości.
Programowanie
Programiści aplikacji często są dla DBA uciążliwi. Tak jednak było, gdy administrator był zajęty zarządzaniem bazą danych i nie miał czasu, aby pomóc programistom w odpowiednim korzystaniu z tej bazy. Teraz to autonomiczna baza danych obsługuje wiele czasochłonnych zadań administracyjnych, administrator może więc wykorzystać swój czas i wiedzę specjalistyczną, aby tworzyć lub doskonalić aplikacje przedsiębiorstwa.
Napisałem wiele artykułów na temat Oracle Autonomous Database i jego użytkownikach. Usłyszałem w tym czasie kilka porad od programistów i administratorów, którzy przesunęli punkt ciężkości swojej pracy na opracowywanie aplikacji. Oto kilka sformułowanych przez nich wskazówek dla DBA:
Analiza danych
Dlaczego to analitycy danych mają być zawsze stawiani na piedestale? Administratorzy baz danych przeprowadzają przecież wyszukiwanie, przekształcanie, maskowanie i oczyszczanie danych, aby analitycy mogli wykonywać swoje zadania. Zamiast więc przekazywać dane analitykom, może lepiej pozostawić zgromadzone informacje w bazie danych Oracle i analizować je w oparciu o własną wiedzę w zakresie SQL? Modele analizy danych stworzone w innych językach trudno jest przenieść do środowiska produkcyjnego. Analiza danych w bazie rozwiązuje ten częsty problem, a zarazem stanowi wielką szansę dla administratorów, którzy chcą spróbować swoich sił w tym obszarze.
Rozwiązanie Oracle Autonomous Database jest wyposażone w Oracle Machine Learning — bogatą bibliotekę algorytmów automatycznego uczenia, a także popularny interfejs do definiowania pytań, eksperymentowania z metodami analitycznymi i publikowania projektów. Wystarczy jedno kliknięcie pozycji Oracle Machine Learning Accounts w konsoli autonomicznej bazy danych, aby móc się sprawdzić w atrakcyjnej roli analityka.
Wielkie zbiory danych
Ilość danych generowanych i używanych obecnie przez firmy nie jest już po prostu „duża” — to ilość bezprecedensowa, która rośnie coraz szybciej. Gdy pojawią się kolejne urządzenia Internetu Rzeczy i uruchomione zostaną sieci 5G, setki petabajtów nie będą niczym niezwykłym.
Zadanie DBA jako eksperta w dziedzinie zarządzania danymi polega nie tylko na znalezieniu miejsca na przechowywanie danych, lecz także na wsparciu przedsiębiorstwa w ich należytym wykorzystaniu. Będzie to wymagało złożonych architektur do zarządzania danymi, które trzeba zaprojektować, stworzyć i serwisować. Administratorzy baz danych Oracle będą więc musieli zapoznać się z pomocniczymi systemami plików, takimi jak Hadoop czy BigQuery, lub z szerszą ofertą Oracle do zarządzania Big Data, która łączy popularne systemy plików i usługi chmurowe z bazą danych Oracle, aby pomóc organizować i analizować wielkie zbiory danych w oparciu o technologię SQL.
Autor: Jeff Erickson odpowiada za strategię w zakresie treści dotyczących baz danych i innowacji opartych na danych w firmie Oracle.
Programowanie
Programiści aplikacji często są dla DBA uciążliwi. Tak jednak było, gdy administrator był zajęty zarządzaniem bazą danych i nie miał czasu, aby pomóc programistom w odpowiednim korzystaniu z tej bazy. Teraz to autonomiczna baza danych obsługuje wiele czasochłonnych zadań administracyjnych, administrator może więc wykorzystać swój czas i wiedzę specjalistyczną, aby tworzyć lub doskonalić aplikacje przedsiębiorstwa.
Napisałem wiele artykułów na temat Oracle Autonomous Database i jego użytkownikach. Usłyszałem w tym czasie kilka porad od programistów i administratorów, którzy przesunęli punkt ciężkości swojej pracy na opracowywanie aplikacji. Oto kilka sformułowanych przez nich wskazówek dla DBA:
- Naucz się modelować dane za pomocą narzędzia Oracle SQL Developer Data Modeler. To bezpłatne narzędzie dostępne w bazie danych Oracle, które umożliwia tworzenie, przeglądanie i edytowanie modeli logicznych, relacyjnych, fizycznych i wielowymiarowych oraz modeli typów danych. Dzięki niemu możesz pomóc programistom w planowaniu i realizacji najlepszych sposobów wykorzystania danych w ich aplikacjach.
- Zapoznaj się z platformą Oracle Application Express (APEX). Oracle APEX to popularna platforma programistyczna, z której można korzystać bezpłatnie razem z bazą danych Oracle. Udostępnia interfejs, który działa na zasadzie „przeciągnij i upuść” i umożliwia tworzenie aplikacji opartych na danych. Jest wspierana przez dużą, zaangażowaną społeczność i stanowi dla wielu programistów baz danych bogate źródło możliwości.
- Przyjrzyj się narzędziom open source i zasobom chmurowym, a także możliwościom używania ich razem z bazą danych Oracle. Jednym ze sposobów na zrobienie w tym obszarze pierwszych kroków jest wizyta na stronie Oracle w serwisie GitHub i przejrzenie dostępnych tam projektów. To szansa na wejście do olbrzymiego świata, w którym doświadczenie administratora baz danych naprawdę może się przydać.
Analiza danych
Dlaczego to analitycy danych mają być zawsze stawiani na piedestale? Administratorzy baz danych przeprowadzają przecież wyszukiwanie, przekształcanie, maskowanie i oczyszczanie danych, aby analitycy mogli wykonywać swoje zadania. Zamiast więc przekazywać dane analitykom, może lepiej pozostawić zgromadzone informacje w bazie danych Oracle i analizować je w oparciu o własną wiedzę w zakresie SQL? Modele analizy danych stworzone w innych językach trudno jest przenieść do środowiska produkcyjnego. Analiza danych w bazie rozwiązuje ten częsty problem, a zarazem stanowi wielką szansę dla administratorów, którzy chcą spróbować swoich sił w tym obszarze.
Rozwiązanie Oracle Autonomous Database jest wyposażone w Oracle Machine Learning — bogatą bibliotekę algorytmów automatycznego uczenia, a także popularny interfejs do definiowania pytań, eksperymentowania z metodami analitycznymi i publikowania projektów. Wystarczy jedno kliknięcie pozycji Oracle Machine Learning Accounts w konsoli autonomicznej bazy danych, aby móc się sprawdzić w atrakcyjnej roli analityka.
Wielkie zbiory danych
Ilość danych generowanych i używanych obecnie przez firmy nie jest już po prostu „duża” — to ilość bezprecedensowa, która rośnie coraz szybciej. Gdy pojawią się kolejne urządzenia Internetu Rzeczy i uruchomione zostaną sieci 5G, setki petabajtów nie będą niczym niezwykłym.
Zadanie DBA jako eksperta w dziedzinie zarządzania danymi polega nie tylko na znalezieniu miejsca na przechowywanie danych, lecz także na wsparciu przedsiębiorstwa w ich należytym wykorzystaniu. Będzie to wymagało złożonych architektur do zarządzania danymi, które trzeba zaprojektować, stworzyć i serwisować. Administratorzy baz danych Oracle będą więc musieli zapoznać się z pomocniczymi systemami plików, takimi jak Hadoop czy BigQuery, lub z szerszą ofertą Oracle do zarządzania Big Data, która łączy popularne systemy plików i usługi chmurowe z bazą danych Oracle, aby pomóc organizować i analizować wielkie zbiory danych w oparciu o technologię SQL.
Autor: Jeff Erickson odpowiada za strategię w zakresie treści dotyczących baz danych i innowacji opartych na danych w firmie Oracle.
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znaczni… / Czytaj więcej
Vertiv Frontiers: 5 trendów, które przeprojektują centra danych pod „fabryki AI”
Centra danych wchodzą w erę „fabryk AI”, gdzie o przewadze nie decyduje już sama skala, lecz zdolno… / Czytaj więcej
Cyberbezpieczeństwo 2026. 6 trendów, które wymuszą nowe podejście do AI, danych i tożsamości
Rok 2026 zapowiada się jako moment przełomu w świecie cyfrowego bezpieczeństwa. W obliczu dynamiczn… / Czytaj więcej
Jurysdykcja danych w chmurze: dlaczego polskie firmy coraz częściej wybierają „gdzie leżą” ich system
Jurysdykcja danych przestała być detalem w umowach chmurowych – dziś decyduje o zgodności, bezpiecz… / Czytaj więcej
Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI
72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej
Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane
Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej
