“Você sente que tem algo errado com o mundo dos dados, mas não sabe o que é. Está ali, como uma farpa na sua mente.” — Morpheus (versão DBA)
Durante décadas, os DBAs (Database Administrators) e os DAs (Data Administrators) foram pilares silenciosos do império digital. Guardiões dos dados, defensores da integridade, arquitetos do relacionamento entre tabelas. E verdadeiramente os caras da Matrix que nunca dormiam. Eu sei…
Mas algo está mudando — e rápido. Está preparado para encarar a verdade?
A Linha do Tempo dos Guardiões dos Dados | Versões da Matrix
Para entender quem está desaparecendo, é preciso entender de onde cada papel surgiu:
| Papel | Quando surgiu | Papel principal |
| DA (Data Administrator) | Anos 70/80 (era dos mainframes) | Modelagem lógica, definição de metadados, governança |
| DBA (Database Administrator) | Anos 80/90 (SGBDs comerciais) | Administração física e lógica do banco de dados |
| DA (Data Analyst) | Anos 90 em diante | Extração de insights dos dados, relatórios e análises |
| Data Architect | 2000+ | Desenho da arquitetura de dados, pipelines, integrações |
| Data Manager | 2010+ | Gestão da estratégia, qualidade e governança de dados |
Mas agora estamos em 2025, e a Matrix é outra.
O Que Sumiu? O Que Mudou de Dono?
O DA clássico (Data Administrator), responsável por padronização de nomes, controle de metadados, modelagem conceitual, dicionário de dados e qualidade lógica dos modelos — praticamente desapareceu do mapa.
Por quê?
Essas atividades foram absorvidas por:
- Arquiteto de Dados, que hoje define os modelos e camadas lógicas
- DBA, que passou a cuidar também da modelagem física
- Engenheiros de Dados, que incorporaram a prática de governança via pipelines
- Ferramentas de metadata management automatizadas (Alation, Collibra, dbt, etc.)
Atividades do DA (que sumiram ou migraram)
| Atividade DA Clássico | Para onde foi? |
| Modelagem conceitual | Arquiteto de Dados / Engenheiro de Dados |
| Governança de nomenclatura / metadados | Data Manager / Ferramentas de metadata |
| Dicionário de dados corporativo | Automatizado por IA / dbt / glossários |
| Controle de acesso lógico | DBA / DevSecOps |
E o DBA? Morreu também?
Sim… e não.
O DBA de tarefas operacionais puras (instalação, backup, restore, VACUUM, GRANTs, CHECKDB) está morrendo rapidamente. Essas atividades estão sendo:
- Automatizadas por ferramentas de IA e RPA
- Migradas para DevOps e SREs
- Incorporadas por plataformas de dados (Snowflake, Aurora, BigQuery)
- Encapsuladas em DBaaS (Database as a Service)
Mas o DBA também renasceu, assim como o Senhor Anderson (Neo)
Um novo perfil de DBA está emergindo: o DBA Estratégico ou AI-Driven DBA, que:
- Atua em performance tuning com apoio de IA
- Constrói queries otimizadas em ambientes híbridos
- Trabalha junto com DevOps, observabilidade e negócios
- Entende da infraestrutura e dos dados como um todo
Esse novo DBA não vive mais no subsolo da TI. Ele está no cockpit, ajudando a manter a nave em velocidade de dobra (desculpa aí, escapou um Star Trek aqui).
Onde os papéis colidem (e quase se confundem)
A fronteira entre DBA, Arquiteto de Dados, Engenheiro de Dados e Data Manager nunca foi tão borrada:
| Atividade | Quem faz hoje? |
| Definição de modelagem lógica | Arquiteto de Dados / Engenheiro de Dados |
| Performance de queries | DBA / Engenheiro de Dados |
| Escolha de storage engine ou arquitetura DB | DBA / Arquiteto de Dados |
| Governança e política de dados | Data Manager / Compliance |
| Gestão de pipelines | Engenheiro de Dados / DBA DevOps |
| Monitoramento e escalabilidade | DBA / DBE / SRE / DevOps / Ferramentas observabilidade (dbsnOOp) |
Tendências Futuras
- DBA operacional? Quase extinto.
- DA clássico? Já era.
- Arquiteto de Dados? Ainda vivo, mas deve virar um perfil híbrido com engenharia.
- Data Manager? Crescendo, mas com foco mais estratégico.
- Plataformas powered by IA? Redesenhando o jogo.
- CoPilots de banco de dados? Vão fazer tuning em segundos.
E é aqui que a história muda.
O dbsnOOp é a pílula vermelha dos bancos de dados que desperta o DBA adormecido dentro da Matrix corporativa, transformando-o em um estrategista capaz de enxergar o código por trás do caos.
E, para quem ainda não tem um time de dados, ele é o operador que devolve o controle, colocando a performance e a inteligência de volta nas mãos certas.
O mundo dos dados está virando um superorganismo inteligente, onde especialistas em dados precisam saber cada vez mais de tudo — e, ao mesmo tempo, automatizar quase tudo.
A Escolha é Sua
“Você toma a pílula azul: a história acaba. Você acorda na sua cama e acredita no que quiser acreditar.
Você toma a pílula vermelha: fica no País das Maravilhas e eu te mostro até onde vai a toca do coelho.” (Morpheus)
E então…
Você vai continuar achando que ser DBA é cuidar de backup e índice?
Ou vai tomar a pílula vermelha, aprender performance, entender IA, dominar arquitetura distribuída, e liderar a próxima era?
Eu, aos meus 55 anos, já fiz da pílula vermelha um hábito. Não que a azul nunca tenha me seduzido. Sim, já a tomei. Mas entrei para o mundo da tecnologia nos primórdios dos anos 80, quando tudo mudava de um ano para o outro, sem aviso, sem zona de conforto.
Eu vi, com esses olhos, um disco rígido de 5 megabytes ser tratado como tesouro — e ocupar o tamanho de uma caixa de sapato. A Lei de Moore? Assustadora. Formidável. Uma avalanche que não dava trégua.
Aprendi que viver nesse mundo era aceitar a queda livre na toca do coelho. Tomar a vermelha, encarar o desconhecido, e acima de tudo: aprender, aprender… e continuar aprendendo.
Quer sair da ilusão e pilotar o seu próprio destino na nova Matrix dos dados?
Fale com um especialista da dbsnOOp: IA aplicada à performance, tuning e administração de banco de dados real.
Saiba mais sobre o dbsnOOp!
Visite nosso canal no youtube e aprenda sobre a plataforma e veja tutoriais
Aprenda sobre monitoramento de banco de dados com ferramentas avançadas aqui.
Leitura Recomendada
- HCI (Human-Computer Interface) e Inteligência Artificial: O Futuro que Gene Roddenberry Previu Já Está Acontecendo: O artigo principal foca na confiança que a equipe médica precisa ter na IA. Este post explora a outra ponta: como a interface entre o humano e a máquina é crucial. Ele reforça que, para um diagnóstico de IA ser útil e seguro, a forma como o médico interage e compreende os dados apresentados é tão importante quanto a integridade dos dados em si.
- Transformers: A Revolução Silenciosa que Mudou a IA (e não são os robôs do Michael Bay): Para confiar na IA, as equipes técnicas precisam entender como ela “pensa”. Este artigo mergulha na tecnologia de “Transformers”, que é a base de muitos modelos de diagnóstico modernos. Ele oferece o contexto técnico necessário para que equipes de SREs e DevOps compreendam a arquitetura por trás das ferramentas que eles precisam suportar, garantindo não só a integridade dos dados, mas a lógica da aplicação.
- Inteligência Artificial ou emburrecimento cognitivo?: Esta leitura oferece uma reflexão crítica sobre a dependência da IA. No contexto da saúde, isso é vital. O post questiona até que ponto devemos confiar cegamente nos algoritmos, reforçando a ideia de que a IA deve ser uma ferramenta de apoio ao diagnóstico, e não uma substituta para o julgamento clínico — um julgamento que depende, como discutido, de dados íntegros e confiáveis.