Warum DBAs heute unverzichtbar sind 

Es ist noch gar nicht so lange her, da waren Datenbanken für Unternehmen ein solides, aber eher unscheinbares Fundament. Sie liefen – und wenn etwas klemmte, „konnte das die IT schon richten“.

Heute hat sich die Lage radikal verändert. Daten steuern komplette Geschäftsmodelle, bestimmen die Geschwindigkeit neuer Produkte und entscheiden darüber, ob ein Unternehmen am Markt überhaupt bestehen kann. Damit rückt eine Rolle ins Zentrum, die lange Zeit nur im Hintergrund agierte: der Datenbankadministrator, kurz DBA.

Die Digitalisierung, allen voran der Einsatz von KI-Technologien, fordert ihren Tribut. Mit dem massiven Anstieg an Informationen, die gesammelt, ausgewertet und verarbeitet werden müssen, hat sich auch die Datenbanklandschaft spürbar verändert. Was einst eine Handvoll relationaler Instanzen war, ist in vielen Unternehmen zu einem unüberschaubaren Konglomerat verschiedenster Umgebungen angewachsen. In großen Konzernen können es sogar mehrere Tausend sein, ebenso viele Cluster, Container oder Managed Services. Schwierigkeiten beim Datenbankmanagement sind damit quasi vorprogrammiert. Gleichzeitig hat sich das Spektrum der Technologien massiv erweitert: Unterschiedliche Modelle, Architekturen und Abfragesprachen gehören inzwischen zur Normalität. Das reicht von klassischen SQL-Systemen über NoSQL-Ansätze bis hin zu Key-Value-Stores, Document-Datenbanken oder Graphtechnologien wie Neo4j, die alle ihre ganz speziellen Eigenheiten und Betriebslogiken haben.

Druck von allen Seiten: DBAs kommen an ihre Grenzen 

Zu dieser technologischen Vielfalt kommt der infrastrukturelle Wandel hinzu: Die reine On-Premises-Datenbank, lange Zeit das Standardmodell, wird immer seltener eingesetzt. Multi-Cloud-Modelle und vor allem hybride Infrastrukturen sind auf dem Vormarsch. Skripte und Tools, die über Jahre gewachsen sind, funktionieren damit plötzlich nicht mehr oder nur mit erheblichen Anpassungen. Grund dafür ist, dass Cloud-Plattformen proprietäre Schnittstellen und teilweise andere Automatisierungslogiken nutzen. Als wäre das nicht genug, entstehen zudem zusätzliche Plattformen wie Data Lakes, Data Warehouses und Analytics-Stacks, die dieselben Daten aus völlig anderen Blickwinkeln verwerten wollen.

Der geschäftliche Druck verschärft diese Situation weiter. Denn nicht nur die Datenvolumina wachsen exponentiell, sondern auch die Erwartungshaltung der Fachbereiche. Entscheidungen sollen möglichst in Echtzeit getroffen werden, Dashboards permanent aktuell sein und neue Geschäftsinitiativen unmittelbar auf analytischen Erkenntnissen aufsetzen. In der Folge steigt der Druck auf die IT, insbesondere auf die Datenbankteams. Es entsteht ein Umfeld, in dem sie kaum noch Luft zum Atmen haben. Sie sehen sich mit übervollen To-do-Listen, permanenter Bereitschaft und einer technologischen Schlagzahl konfrontiert, die kaum jemand allein bewältigen kann. Ohne strukturiertes Gegensteuern droht eine Situation, in der Unternehmen Chancen verschenken und DBAs physisch wie fachlich ausbrennen. 

Skills, Strategien und Selbstlernen: Wie Teams handlungsfähig bleiben

Mit dem Einzug moderner KI-Anwendungen hat sich die Arbeitsbelastung noch einmal drastisch erhöht. Ohne robuste, gut kuratierte und verfügbare Daten als Grundlage funktionieren KI-Modelle schlicht nicht. Datenbankexperten werden somit zu Architekten der digitalen Produktivität. Das heißt aber auch: Die Nachfrage nach qualifizierten Database Engineers ist groß, während der Markt gleichzeitig ziemlich leergefegt ist. Ohne koordinierte Gegenmaßnahmen könnte sich ein eigentlich günstiges Umfeld – wertvolle Daten und moderne Technologien – in einen Zustand verwandeln, in dem Unternehmen ihre Potenziale nicht ausschöpfen können und die internen Teams ausbrennen.

Da zusätzliche Fachkräfte rar sind, sollten Unternehmen ihre eigenen DBAs gezielt fördern. Ansonsten wird der sogenannte Skill Gap – also Wissenslücken, die sich zwangsläufig auftun, wenn ein kleines Team eine immer breitere technologische Basis beherrschen soll – zu einem echten Risiko. Kurzum: Kontinuierliches Lernen ist eine Grundvoraussetzung für erfolgreiche Datenbankarbeit. Die Weiterbildung verschiebt sich dabei zunehmend von formalen Trainings hin zu autodidaktischen Formaten. Dazu zählen Online-Recherchen, digitale Communities, technische Blogs und Videos. Mindestens genauso wichtig sind Hands-on- oder Trial-and-Error-Methoden, also praktische Übungen. Unternehmen müssen ihren Mitarbeitern den Raum und die Zeit dafür geben und gleichzeitig eine Kultur etablieren, die den Wissensaustausch belohnt. Teams profitieren enorm davon, wenn Einzelne ihre Erfahrungen mit neuen Plattformen, Abfragesprachen oder Automatisierungsansätzen teilen. So lassen sich Weiterbildungsbudgets besser nutzen und Mannschaften breiter aufstellen, ohne jeden Mitarbeiter dediziert in allen Technologien schulen zu müssen.

Überblick statt Überforderung: Monitoring als Navigationssystem 

Ständiges Lernen ist heute wichtiger denn je. Doch selbst mit der besten Ausbildung ist das Management einer modernen Datenbankinfrastruktur ohne geeignete Werkzeuge kaum zu bewältigen. Das betrifft vor allem einen Punkt: das Monitoring. Die Vielzahl an Technologien, Deployment-Modellen und Plattformen macht klassische manuelle Prüfungen schlicht unmöglich. Natürlich ist jede Datenbankinfrastruktur anders und am besten wäre es, wenn sich Teams ihre eigenen individuellen Monitoring-Tools programmieren würden. Angesichts knapper Ressourcen ist das jedoch nicht praktikabel. Stattdessen müssen Tools sorgfältig evaluiert werden: Wie standardisiert sind Alerts? Wie flexibel sind Dashboards? Funktioniert die Integration in CI/CD-Pipelines? Wie gut lassen sich Korrelationen erkennen, beispielsweise zwischen fehlerhaften Queries und Infrastrukturengpässen? 

Moderne Monitoring-Lösungen müssen dementsprechend mehrere Anforderungen erfüllen. Sie benötigen offene Schnittstellen (APIs) zu allen relevanten Hosting-Plattformen und Datenbanksystemen. Sie müssen Metriken konsistent aggregieren und ein standardisiertes, aber frei konfigurierbares Alerting-System bieten, das Warnungen entsprechend priorisiert. Darüber hinaus ist eine benutzerfreundliche Oberfläche wichtig, die auch komplexe Zusammenhänge schnell erkennbar macht. Ein gutes Monitoring beschränkt sich dabei nicht nur auf die Systemverfügbarkeit. Es beobachtet jede relevante Änderung in Datenbanken und Objektstrukturen und liefert bei Anomalien präzise Hinweise. Solche Korrelationen sind essenziell, um Performanceprobleme nicht nur zu erkennen, sondern auch zu verstehen.

Automatisierung und KI: Die neue Betriebslogik 

Während Standardisierung und Monitoring zur Pflicht gehören, sind Automatisierung und KI die Kür. Moderne Datenbanklandschaften sind auf Automatisierung angewiesen, beispielsweise für das Deployment von Servern, Patches, Failover-Konfigurationen oder Massen-Rollouts von Instanzen. Das spart Zeit und senkt das Fehlerrisiko, insbesondere in großen, verteilten Umgebungen. KI-basierte Lösungen gehen noch einen Schritt weiter und erweitern diesen Ansatz um proaktive Fähigkeiten. Sie analysieren Muster, reagieren auf bevorstehende Engpässe oder leiten bei Ressourcenproblemen eigenständig Gegenmaßnahmen ein. Ein klassisches Beispiel: Läuft ein Storage-Bereich voll, kann eine KI den Datenverkehr verschieben oder automatisch neue Kapazitäten bereitstellen.

Generative KI unterstützt DBAs wiederum in ihrer täglichen Arbeit, indem sie Lösungsansätze vorschlägt, Code- oder Abfragebeispiele generiert und bei der Ursachensuche Orientierung bietet. Durch die Eingabe in natürlicher Sprache reduziert sich der Aufwand spürbar, sodass mehr Zeit für andere Aufgaben bleibt. Grundsätzlich gilt jedoch: KI ist ein Assistenzsystem und kein Ersatz für menschliche Expertise. Das heißt, die Ergebnisse müssen immer kritisch hinterfragt und überprüft werden.

Datenbanken als Angriffsziel: Monitoring liefert Hinweise

Künstliche Intelligenz ist nicht nur eine nützliche Technologie für Datenbankadministratoren, sondern wird auch von Cyberkriminellen genutzt. Ihre Angriffe, für die sie die unterschiedlichsten KI-Disziplinen einsetzen, konzentrieren sich zunehmend auf Datenbanken, da sich dort die sensibelsten Informationen befinden. Unternehmen müssen für die Abwehr also nicht nur die klassischen Maßnahmen wie Firewalls, Backup-Konzepte oder Verschlüsselung umsetzen, sondern auch für eine vollständige Transparenz sorgen: Wo liegen Daten? Wer hat Zugriff? Welche Änderungen wurden vorgenommen? Ein gutes Monitoring-System muss erkennen, wenn Deployments am CI/CD-Prozess vorbei erfolgen, Berechtigungen verändert werden oder auffällige Query-Muster auf mögliche SQL-Injections hinweisen. Da Angriffe nie vollständig auszuschließen sind, müssen Unternehmen also doppelt abgesichert sein – einerseits über Netzwerk- und Infrastruktur-Security und andererseits über eine detaillierte Überwachung der Datenumgebung selbst. Mit dem wachsenden Einsatz von Automatisierung und KI wird die Sicherheit künftig noch stärker operationalisiert werden: Es wird weniger manuelle Prüfungen und mehr intelligente Kontrollen geben.

Das Arbeitsumfeld für Datenbankexperten bleibt jedenfalls anspruchsvoll. Doch anders als früher erkennt das Management inzwischen klar die strategische Bedeutung: Ohne funktionierende Datenlandschaften gibt es kein modernes Geschäftsmodell, keine KI-Initiative und keine datengetriebene Wertschöpfung. DBAs arbeiten daher heute nicht mehr im Maschinenraum, sondern im Kontrollzentrum. Und obwohl der Druck hoch bleibt, ist es ein Berufsbild, das selten so viel Einfluss hatte wie heute.