Dane i analizy

29/05/2026

Wojna „Vector vs Graph” w systemach AI to sztuczny konflikt napędzany przez marketing. Prawda jest taka, że produkcyjne systemy AI potrzebują... trzech baz danych.

Jeśli Wasz RAG opiera się wyłącznie na bazie wektorowej, prędzej czy później zderzycie się ze ścianą w postaci halucynacji i braku kontekstu przy złożonych zapytaniach. Nowoczesna architektura wymaga połączenia:
- Wyszukiwania semantycznego (bazy wektorowe)
- Analizy głębokich relacji (bazy grafowe)
- Spójności operacyjnej i transakcyjnej (klasyczny SQL)

Czas przestać iść na łatwiznę i zacząć projektować systemy gotowe na realne, biznesowe obciążenia.

Szczegółową analizę tej potrójnej synergii znajdziecie pod tym linkiem: https://pub.towardsai.net/stop-picking-between-vector-and-graph-real-production-ai-needs-three-databases-eb5b16e92cb2

28/05/2026

Formularz kontaktowy na WordPressie z dziesięcioma podatnymi wtyczkami? Brzmi jak koszmar każdego architekta IT. ☠️

Jeśli chcesz budować nowoczesne systemy, musisz myśleć w duchu Cloud Native. Zamiast płacić za bezczynne serwery, zbuduj bezserwerowy formularz na AWS zarządzany w całości przez Terraform. Lambda, DynamoDB, SES i monitoring przez CloudWatch – wszystko opisane krok po kroku w tym praktycznym przewodniku.

Jakie jest Wasze podejście do takich mikro-funkcjonalności? Serverless czy klasyczny backend?

Artykuł: https://medium.com/.saitov/project-building-a-serverless-contact-form-on-aws-with-terraform-lambda-dynamodb-ses-09bed75b725f

27/05/2026

Czy AI zastąpi analityków danych? 🤷‍♂️ Krótka odpowiedź: tak, ale tylko tych, którzy sami działają jak roboty.

Jeśli cała Twoja wartość w firmie opiera się na mechanicznym pisaniu kodu i generowaniu raportów, które mało kogo obchodzą, czas zacząć się martwić. Sztuczna inteligencja robi to już teraz w kilka sekund.

Prawdziwa rewolucja polega na tym, że rola Data Analysta przesuwa się z "jak wyciągnąć dane" na "co te dane oznaczają dla biznesu". Krytyczne myślenie, etyka i umiejętność komunikacji stają się ważniejsze niż kiedykolwiek. AI daje nam supermoce, ale to my musimy wiedzieć, jak ich użyć.

Przeczytaj ten świetny tekst o przyszłości naszego zawodu:
https://medium.com//what-does-it-mean-to-be-a-data-analyst-in-the-age-of-ai-0f8a1e6f21f1

26/05/2026

Myślisz, że znasz SQL, bo potrafisz napisać GROUP BY i prostego JOIN-a? Przestań katować bazę danych skomplikowanymi podzapytaniami tam, gdzie jedna funkcja okienkowa załatwi sprawę w milisekundy.

Znajomość zaawansowanych funkcji okienkowych to jedna z tych umiejętności, która najszybciej oddziela juniorów od seniorów w codziennej pracy z danymi. Pozwalają one na złożone obliczenia analityczne i analizę trendów bez utraty kontekstu pojedynczych wierszy.

Przygotowaliśmy dla Was kompletny przewodnik, który szczegółowo omawia aż 40 zaawansowanych funkcji okienkowych. Czas wejść na wyższy poziom pisania zapytań SQL:

Master advanced SQL window functions to level up your data science skills. Learn how to use the OVER() clause, ranking, navigation and more.

24/05/2026

Jeden z newsletterów jakie czytam dzisiaj dowozi:

"Po ponad roku prowadzenia [...], blisko 100 publikacjach i 28 wydaniach newslettera, podjąłem decyzję o zamknięciu projektu."

Można i tak - tworzenie newslettera to nie jest lekka robota (mi przegląd źródeł, selekcja materiałów do każdego z numerów, redakcja całości itd itp zajmuje około 3-4 godzin tygodniowo)... Mimo że robię to za darmo, baza subskrybentów nie zadowala (to nie jest 35k jak u 🔥 Jakub Mrugalski) to jakieś 300 edycji za mną.

I na koniec się nie zapowiada.

Ach! Jutro kolejny numer, jakoś o 7:15 rano :)
O tu się zapisujemy

Interesujesz się analizą danych? Machine learning, sztuczna inteligencja, data engineering, analiza danych, programowanie w Pythonie, big data, devops. Te tematy dla praktyków co tydzień na Twoim mailu.

24/05/2026

Przestań oglądać YouTube'a. Zacznij z nim rozmawiać! 🤖

Większość z nas marnuje czas na tutoriale, z których zapamiętuje ułamek treści. A co, gdybyś mógł po prostu zapytać wideo o konkretny wniosek lub fragment kodu?

Dzięki AI Agentom i technologii RAG to możliwe już teraz. Transformujemy pasywne oglądanie w interaktywną pracę z bazą wiedzy. Materiał pokazuje krok po kroku, jak wdrożyć narzędzie, które streści za Ciebie każde długie nagranie.

Sprawdź, jak to działa: https://pub.towardsai.net/stop-watching-youtube-videos-start-chatting-with-them-58b3e5a964b1?sk=e10a5897449369ec1dfebc0f6b4dc9c5

23/05/2026

Przestań bawić się w Jupyterze, zacznij budować prawdziwe produkty! 🚀

Notebooki są świetne do nauki i prototypowania, ale kiedy wchodzi temat produkcji i systemów RAG (Retrieval-Augmented Generation), potrzebujesz solidnych fundamentów.

Jak profesjonalnie wdrożyć pipeline AI? Połączenie Haystack + Docker to obecnie jeden z najmocniejszych standardów. Ten artykuł to konkretna lekcja dla zespołów, które chcą skalować swoje rozwiązania bez bólu głowy przy deploymencie.

Sprawdź szczegóły tutaj: https://pub.towardsai.net/beyond-the-jupyter-notebook-how-to-build-a-dockerized-rag-pipeline-in-python-using-haystack-0f213864ce05

Jakie są Wasze doświadczenia z Haystackiem? Warto czy lepiej zostać przy LangChain? Dajcie znać! 👇



Chcesz więcej takich konkretów? Zapisz się do newslettera z ręczną selekcją najlepszych treści IT/Data z całego świata.

23/05/2026

Przestańmy przepłacać za bazy wektorowe i skomplikowane systemy RAG! 💸

Czy "mózg Twojego zespołu" naprawdę potrzebuje AI, żeby działać sprawnie? Najnowszy artykuł, który analizowałem, idzie pod prąd trendom. Teza jest prosta: Markdown + Git > RAG. Sprawdzone, inżynierskie podejście bije na głowę skomplikowane abstrakcje zarządzania wiedzą.

Wolicie "mądre" boty do przeszukiwania dokumentacji, czy solidnie utrzymane pliki README bezpośrednio w repozytorium? Zapraszam do dyskusji pod postem!

Pełny tekst tutaj: https://medium.com/-Gu/rag-is-dead-obsidian-is-solo-your-team-brain-lives-in-git-ca066f364b2e

22/05/2026

Twoja dokumentacja techniczna to chaos, w którym nikt nie może się odnaleźć? 📉

Budowa bazy wiedzy wcale nie wymaga budżetu NASA ani skomplikowanych systemów. Autor artykułu pokazuje, jak przy użyciu prostych plików Markdown i AI stworzyć graf relacji, który faktycznie pomaga zespołowi pracować szybciej.

To idealny przykład 'niskonakładowego' rozwiązania, które bije na głowę drogie narzędzia korporacyjne. Liczy się pomysł, a nie koszt licencji.

Czy Twój zespół też tonie w nieaktualnych plikach? Sprawdź, jak to naprawić: https://pub.towardsai.net/how-i-built-a-knowledge-graph-for-my-team-using-ai-and-markdown-9d782cb2cb2c

21/05/2026

Azure (i inna chmura też) potrafi być skarbonką bez dna, jeśli nie masz odpowiednich narzędzi kontrolnych. Zamiast polegać na domyślnych widokach, stwórz własny dashboard FinOps wspierany przez AI. 🚀

Ten praktyczny projekt w Pythonie pozwala nie tylko wizualizować dane, ale przede wszystkim przewidywać anomalie kosztowe za pomocą ML. To różnica między pasywnym opłacaniem faktur a realnym zarządzaniem budżetem IT.

Sprawdź jak to wdrożyć: https://medium.com//building-an-ai-powered-finops-dashboard-in-python-step-by-step-0a6fc86a0709

20/05/2026

Twój SQL klęka przy skokach danych? 💥

Real-time analityka to wyzwanie, na którym poległo już wielu. Jeśli budujesz systemy monitoringu o wysokiej częstotliwości, musisz wiedzieć, jak pisać zapytania odporne na nagłe piki wolumenu.

Artykuł rozbija na czynniki pierwsze optymalizację agregacji i zarządzanie oknami czasowymi. To lektura obowiązkowa dla każdego Data Engineera, który ceni sobie stabilność i niskie opóźnienia.

Szczegóły tutaj: https://medium.com//how-to-write-sql-queries-that-handle-sudden-spikes-in-high-frequency-streaming-data-b52fa6e021b3?sk=cdc7410a54e6ebc18261852f6d86e656