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
Kwantowy przełom w cyberochronie - nadchodząca dekada przepisze zasady szyfrowania na nowo
Przez długi czas cyfrowe bezpieczeństwo opierało się na prostym założeniu: współczesne komputery potrzebowałyby ogromnych zasobów i wielu lat, aby złamać silne algorytmy szyfrowania. Rozwój technologii kwantowej zaczyna jednak tę regułę podważać, a eksperci przewidują, że w perspektywie 5–10 lat może nadejść „dzień zero”. Jest to moment, w którym zaawansowana maszyna kwantowa będzie w stanie przełamać większość aktualnie stosowanych zabezpieczeń kryptograficznych w czasie liczonym nie w latach, lecz w godzinach.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
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.
F5 rozszerza portfolio bezpieczeństwa o narzędzia do ochrony systemów AI w środowiskach enterprise
F5 ogłosiło wprowadzenie dwóch nowych rozwiązań - F5 AI Guardrails oraz F5 AI Red Team - które mają odpowiedzieć na jedno z kluczowych wyzwań współczesnych organizacji: bezpieczne wdrażanie i eksploatację systemów sztucznej inteligencji na dużą skalę. Nowa oferta łączy ochronę działania modeli AI w czasie rzeczywistym z ofensy
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy eksperymentów do codziennych procesów biznesowych. Nowe rozwiązania w ramach AI Data Cloud integrują modele AI bezpośrednio z danymi, narzędziami deweloperskimi i warstwą semantyczną. Partnerstwo z OpenAI, agent Cortex Code, Semantic View Autopilot oraz rozwój Snowflake Postgres pokazują, jak budować skalowalne, bezpieczne i mierzalne wdrożenia AI w skali całej organizacji.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Migracja z SAP ECC na S4 HANA: Ryzyka, korzyści i alternatywne rozwiązania
W ostatnich latach wiele firm, które korzystają z systemu SAP ECC (Enterprise Central Component), stoi przed decyzją o przejściu na nowszą wersję — SAP S4 HANA. W obliczu końca wsparcia dla ECC w 2030 roku, temat ten staje się coraz bardziej aktualny. Przemiany technologiczne oraz rosnące oczekiwania związane z integracją nowych funkcji, jak sztuczna inteligencja (AI), skłaniają do refleksji nad tym, czy warto podjąć tak dużą zmianę w architekturze systemu. Przyjrzyjmy się głównym powodom, dla których firmy rozważają migrację do S4 HANA, ale także argumentom, które mogą przemawiać za pozostaniem przy dotychczasowym systemie ECC, przynajmniej na krótki okres.
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Ponad połowa cyberataków zaczyna się od błędu człowieka
Ponad 2/3 firm w Polsce odnotowała w zeszłym roku co najmniej 1 incydent naruszenia bezpieczeństwa . Według danych Unit 42, zespołu analitycznego Palo Alto Networks, aż 60% ataków rozpoczyna się od działań wymierzonych w pracowników – najczęściej pod postacią phishingu i innych form inżynierii społecznej . To pokazuje, że w systemie ochrony organizacji pracownicy są kluczowym ogniwem – i że firmy muszą nie tylko edukować, ale też konsekwentnie egzekwować zasady cyberhigieny. Warto o tym pamiętać szczególnie teraz, w październiku, gdy obchodzimy Europejski Miesiąc Cyberbezpieczeństwa.
MES - holistyczne zarządzanie produkcją
Nowoczesna produkcja wymaga precyzji, szybkości i pełnej kontroli nad przebiegiem procesów. Rosnąca złożoność zleceń oraz presja kosztowa sprawiają, że ręczne raportowanie i intuicyjne zarządzanie coraz częściej okazują się niewystarczające. Firmy szukają rozwiązań, które umożliwiają im widzenie produkcji „na żywo”, a nie z opóźnieniem kilku godzin czy dni. W tym kontekście kluczową rolę odgrywają narzędzia, które porządkują informacje i pozwalają reagować natychmiast, zamiast po fakcie.
Infrastruktura w punkcie zwrotnym - 5 prognoz kształtujących AI, odporność i suwerenność danych w 2026 roku
W 2026 roku zyskają firmy, które traktują infrastrukturę nie jako obszar generujący koszty, lecz ja… / 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
Jak Cisco pomaga Europie spłacić dług technologiczny w krytycznej infrastrukturze sieciowej
Cyfryzacja, rozwój sztucznej inteligencji i nadchodzące komputery kwantowe wymagają od Europy stabi… / Czytaj więcej
MŚP inwestują w AI, kompetencje pracowników nadal wyzwaniem
Europejskie małe i średnie firmy coraz śmielej inwestują w sztuczną inteligencję, ale to kompetencj… / Czytaj więcej
AP EU AI Cloud: nowy standard suwerennej chmury i AI dla europejskich organizacji
SAP EU AI Cloud to zapowiedziana 27 listopada 2025 r. platforma, która łączy dotychczasowe inicjaty… / Czytaj więcej
