Dane i analizy

28/08/2026

Nie każdy produkt musi być platformą. Czasem wystarczy rozwiązać jeden konkretny problem - dobrze i szybko.

Autor tego artykułu przetwarzał Excele dla klientów ręcznie: scalone komórki, niespójne nagłówki, ukryte formuły - każdy plik trochę inny. Zamiast robić to w nieskończoność, zbudował REST API w FastAPI, które robi to automatycznie, i zaczął za nie pobierać opłaty.

Czas wdrożenia: kilka godzin
Przychód: $3600 miesięcznie

To nie jest historia o startupie ani o skomplikowanej architekturze. To historia o tym, że w inżynierii danych mnóstwo osób regularnie rozwiązuje cudze problemy za darmo - bo nie przyszło im do głowy, żeby za to wziąć pieniądze.

Dobry tekst na piątkowe popołudnie do przemyśleń.

👉 Link do artykułu: https://python.plainenglish.io/i-built-a-python-api-in-3-hours-it-now-makes-3-600-month-3ddc8eeb75da

No VC funding. No team. No AWS credits. Just FastAPI, Stripe, and a $5/month Render bill.

27/08/2026

Znacie ten moment: analityk odchodzi z firmy i nikt nie wie, skąd pochodzi dana kolumna w raporcie. Albo ktoś zmienił zapytanie SQL bez wersjonowania i dopiero po miesiącu widać, że liczby się rozjechały.

To nie jest problem narzędzia. To problem braku dyscypliny inżynierskiej w warstwie transformacji danych - i tu wchodzi dbt.

dbt robi z transformacjami danych to, co Git zrobił z kodem: wersjonuje, testuje, śledzi zależności. Zamiast SQLi przechowywanych w notatnikach - piszesz kod z historią zmian, automatycznym DAG zależności między modelami i walidacją poprawności danych wbudowaną w pipeline.

Artykuł buduje projekt dbt od zera. Jeśli słyszałeś o tym narzędziu ale nie wiedziałeś od czego zacząć - to dobry punkt wejścia.

👉 Link do artykułu: https://medium.com//from-raw-data-to-business-insights-a-deep-dive-into-dbt-7169d9899777

It’s 2 AM, and you’re debugging an Informatica workflow that’s been running for 6 hours. The mapping has 47 transformations, three lookups…

26/08/2026

System design to jedyna część rozmowy technicznej, gdzie nie ma jednej poprawnej odpowiedzi. I właśnie dlatego większość kandydatów - nawet dobrych - ją oblewa.

Nie dlatego, że nie potrafią zaprojektować systemu. Dlatego, że nie przećwiczyli myślenia o kompromisach: kiedy wybrać spójność zamiast dostępności, kiedy cache to problem a nie rozwiązanie, jak obsłużyć miliony requestów bez przebudowy wszystkiego od zera.

Ja na rekrutacjach zadaję często jedno pytanie: "jak działa bankomat?".

Ten zbiór zawiera ponad 60 realnych scenariuszy - platforma płatności, feed społecznościowy, skracacz URL, system powiadomień push. Każdy scenariusz pokazuje kluczowe decyzje architektoniczne i trade-offy między wydajnością a spójnością danych. Przydatny nie tylko przed rozmową - równie dobrze sprawdza się jako materiał do weryfikacji własnego rozumowania przy projektowaniu systemów produkcyjnych.

👉 Link do artykułu: https://medium.com/-concept/5ff986d7b7bd?sk=f8ed7c98b93f388676dd04c542555f17



(Tekst pochodzi z mojego newslettera - ręcznie selekcjonowane materiały o danych i architekturze)

30 practical architecture problems covering APIs, databases, caching, queues, payments, reliability, and scaling.

25/08/2026

Wzrost sprzedaży o 40% w Q3 to nie zawsze powód do świętowania. Czasem to po prostu lato.

Często to widać w projektach analitycznych: zespoły patrzą na metryki, widzą skok i wyciągają wnioski, które brzmią jak przełom - a to tylko efekt sezonowy powtarzający się od lat. Bez rozbicia danych na składowe: długoterminowy trend, cykliczność i szum - trudno powiedzieć co jest realnym sygnałem, a co tylko szumem kalendarza.

Algorytm STL robi właśnie to: dekomponuje szereg czasowy na trzy osobne warstwy. W Pythonie kilkanaście linii kodu z biblioteką statsmodels. Artykuł pokazuje to krok po kroku, na konkretnych przykładach.

Polecam szczególnie analitykom i osobom, które regularnie raportują metryki biznesowe - to jedno z tych narzędzi, po których trudno sobie wyobrazić pracę bez niego.

👉 Link do artykułu: https://medium.com//10-data-analysis-techniques-that-reveal-hidden-trends-over-time-35158d61cb53?sk=0fab5e978eaa3315a53d25dfa3f09686

Time-series techniques for uncovering trends, patterns, seasonality, anomalies, and meaningful changes over time

24/08/2026

Coraz więcej zespołów wpuszcza agentów AI do pipeline'ów CI/CD. I coraz więcej robi to na domyślnym runnerze - z pełnym dostępem do repozytorium, sieci i środowiska produkcyjnego.

Jako osoba, która patrzy na to jak takie systemy wdrażają organizacje, widzę jeden powtarzający się problem: nikt nie zadaje pytania o granicę izolacji. Agent może pisać kod, uruchamiać polecenia, otwierać pull requesty - ale dokładnie czego ma prawo dotykać?

Docker opisuje konkretne podejście: każdy agent dostaje własną mikro-VMkę, restrykcyjne reguły sieciowe i ścisłą listę plików, które wolno mu zmodyfikować. Zanim otworzy PR - środowisko umiera bez śladów. To nie jest proof-of-concept. To działająca konfiguracja GitHub Actions z mechanizmem safe-outputs.

Polecam ten tekst każdemu, kto planuje integrację agentów AI z procesem wytwarzania oprogramowania - zanim trafi na ten problem w produkcji.

👉 Link do artykułu: https://www.docker.com/blog/running-ai-agents-in-github-actions-with-docker-sandboxes/

Run AI agents in GitHub Actions with Docker Sandboxes. See how isolated agents can run Testcontainers tests, fix code, and open draft pull requests.

16/08/2026

Czytasz tekst i od razu czujesz, że napisał go bot? Binarne kontrasty, sztuczne wstępy typu "Here's the thing" i puste przymiotniki marketingowe zalewają internet.

W świecie, w którym AI generuje coraz więcej treści, unikanie tak zwanego AI-slopu staje się kluczową kompetencją. Nasze teksty i dokumentacja muszą brzmieć naturalnie, aby budować autorytet i zaufanie.

Znalazłem ciekawe narzędzie, które wykrywa i usuwa najpopularniejsze wzorce AI-slopu z dowolnego tekstu (w tym z odpowiedzi agentów AI). Można to odpalić w sekundę przez npx, a reguły konfiguracyjne są bardzo proste do dostosowania. Bardzo pomocna rzecz przy dbaniu o jakość komunikacji technicznej w zespole.

👉 Repo: https://github.com/petergyang/no-ai-slop

Removes 20+ patterns of AI slop from any piece of writing. - petergyang/no-ai-slop

15/08/2026

Większość z nas zaczyna eksperymentować z agentami AI lokalnie na swoim laptopie. I niemal każdy szybko zderza się z problemem uciekających zasobów, przerwanych połączeń czy po prostu niespójnego środowiska wykonawczego.

Sam od dawna preferuję izolację i powtarzalność. Zdalna maszyna z np. Ubuntu Server to obecnie optymalny setup do pracy z agentami kodującymi i pipelines AI. Dostajemy pełną kontrolę nad środowiskiem, brak problemów z różnymi systemami operacyjnymi (kto pracował w konsoli w Linuxie średnio lubi się z Windows - produkcja i tak działa potem na Linuxach), różnymi ścieżkami systemowymi i stabilne połączenie. Autor tego artykułu opisuje swój przemyślany i sprawny setup. Warto zerknąć i porównać ze swoimi obecnymi rozwiązaniami, zwłaszcza jeśli myślicie o wdrożeniu agentów w codziennej pracy zespołów inżynierskich.

👉 Link do artykułu: https://domenic.me/agentic-coding-setup/

With the right tools, coding agents can run autonomously, in parallel, and be reachable from anywhere. Here's how I've stitched them together.

14/08/2026

Twój system obsługuje dzisiaj trzech użytkowników na krzyż, więc uważasz, że za wcześnie na myślenie o architekturze? To jeden z najczęstszych i najbardziej kosztownych błędów przy projektowaniu systemów.

Synchroniczny fan-out (czyli blokujący łańcuch wywołań – jak kelner, który nie wyda Ci obiadu, dopóki osobiście nie zadzwoni do rolnika po każdą sałatę z osobna), ściśle powiązane mikrousługi i współdzielone bazy danych to cisi zabójcy, którzy ujawniają się dopiero przy pierwszym realnym obciążeniu. Wtedy na ratunek bywa już za późno, a przebudowa kosztuje fortunę. Projektowanie wyraźnych granic systemowych i właściwych modeli zapisu to nie jest sztuka dla sztuki – to polisa ubezpieczeniowa, którą kupujesz na samym początku. Autor tego artykułu w bardzo dosadny sposób tłumaczy, dlaczego ignorowanie zasad designu od pierwszego dnia gwarantuje problemy w przyszłości.

Polecam ten tekst każdemu, kto chce przestać pisać ad-hoc kod, a zacząć świadomie projektować stabilne systemy.

👉 Link do artykułu: https://medium.com//your-api-is-small-today-your-architecture-is-already-broken-3379f7501a1a

Traffic is not the trap. The shortcuts you took for “later” are.

13/08/2026

Zamiast stawiać skomplikowane platformy cloud/enterprise za miliony dolarów, coraz więcej zespołów wraca do prostoty.
DuckDB, Polars i Parquet pozwalają na uruchomienie stabilnego i wydajnego potoku danych pod AI w jeden dzień roboczy.

To świetny kierunek zwłaszcza dla juniorów i midów do nauki – te narzędzia pokazują, jak efektywnie przetwarzać dane bez zbędnego narzutu infrastruktury. Dla seniorów i architektów to z kolei powrót do zdroworozsądkowego projektowania bez kosmicznych rachunków za chmurę.

👉 Link do artykułu: https://medium.com//building-an-ai-data-pipeline-with-duckdb-polars-and-parquet-b98d8ed5b957



Niedługo w ramach Stacji IT będę opowiadał o analogicznym procesie - big data z miliardami wierszy na laptopie.

Why the smartest AI teams are quietly replacing heavyweight ETL stacks with a simpler, faster architecture

12/08/2026

Dlaczego projekty migracji danych do chmury albo budowy platform analitycznych tak często leżą?

Jako analityk i architekt systemów danych widzę to często: technologia działa, ale nikt nie pomyślał o strukturze organizacyjnej, własności danych (data ownership) i komunikacji między silosami.

Polecam ten tekst – świetnie pokazuje, że architektura danych to w 80% ludzie i kultura, a w 20% technologia. Bez jasnego przypisania odpowiedzialności za jakość i pochodzenie danych (data lineage), nawet najdroższa platforma chmurowa zamieni się w drogie i niekontrolowane składowisko śmieci.

👉 Link do artykułu: https://medium.com/.k.sharma1/data-architecture-isnt-just-about-technology-it-s-about-people-and-culture-fefe6cf3873a



(Tekst pochodzi z mojego cotygodniowego newslettera „Dane i Analizy”, który prowadzę od ponad 5 lat)