Cykl Życia Inżynierii Danych

🎯 Definicja

Cykl Życia Inżynierii Danych to zbiór etapów obejmujących cały proces pracy z danymi — od ich pozyskiwania ze źródeł, poprzez transformację i przetwarzanie, aż po udostępnianie ich do analityki, uczenia maszynowego, raportowania i innych zastosowań biznesowych. Opisuje on zadania, praktyki oraz narzędzia wykorzystywane przez inżynierów danych.

🔑 Kluczowe etapy cyklu życia danych

1. Pozyskiwanie danych (Data Acquisition / Ingestion)

   • 📥 Pobieranie danych z różnych źródeł: API, pliki, bazy danych, IoT, SaaS
   • Przykładowe narzędzia: Airbyte, Fivetran, Kafka, Flume

2. Przechowywanie danych (Data Storage)

   • 🗄️ Dane trafiają do repozytoriów: Data Lake, DWH, systemy plików, Buckets
   • Popularne technologie: S3, ADLS, Snowflake, BigQuery, Delta Lake

3. Przetwarzanie danych (Data Processing)

   • 🔄 Transformacja (ETL/ELT, mapowanie, walidacja, agregacja)
   • Narzędzia: dbt, Apache Spark, Airflow, Databricks, Flink

4. Zarządzanie jakością danych (Data Quality & Observability)

   • 🧪 Walidacja danych, testy integralności, alerty błędów, reguły biznesowe
   • Narzędzia: Great Expectations, Soda, Ataccama ONE DQ, Monte Carlo

5. Zarządzanie metadanymi i katalogowanie (Metadata & Governance)

   • 🧭 Opis źródeł, lineage, właściciele danych, polityki dostępu
   • Narzędzia: Ataccama ONE, Collibra, Alation, DataHub

6. Udostępnianie danych (Data Serving & Access)

   • 📡 Umożliwienie analityki/BI/ML: zapytania ad hoc, API, raporty, produkty danych
   • Technologie: REST APIs, SQL Engines, BI tools (Power BI, Tableau), feature stores

7. Monitorowanie i optymalizacja (Monitoring & Optimization)

   • 📊 Monitorowanie pipeline’ów, kosztów, opóźnień i anomalii
   • Stosowanie DataOps do ciągłej poprawy wydajności (CI/CD, testy, automatyzacja)

📚 Szczegółowe wyjaśnienie

Cykl życia inżynierii danych nie jest modelem liniowym — to proces iteracyjny i cykliczny, który wymaga współpracy zespołów technicznych i biznesowych. W nowoczesnych środowiskach (np. data lakehouse, data mesh) różne etapy mogą być rozproszone pomiędzy domeny danych.

Rola inżyniera danych w cyklu życia

Faza	Zadania inżyniera danych
Ingestion	Budowa konektorów, konfiguracja źródeł, monitorowanie
Storage & Management	Dobór formatu (Parquet/Delta), schematy, partycjonowanie
Processing	Pisanie transformacji (np. w SQL / PySpark / dbt)
Quality & Testing	Tworzenie reguł jakości, procesów walidacyjnych
Metadata & Governance	Oznaczanie danych, przypisywanie stewardów, katalogowanie
Serving / ML	Eksponowanie danych do ML, BI, dashboardów
Observability	CI/CD, alerty, udoskonalanie pipeline’ów, cost-metrics

💡 Przykład praktyczny

Organizacja e-commerce:

• Dane z platformy zakupowej, aplikacji mobilnej i CRM są pobierane raz na godzinę (Airbyte).
• Trafiają do Data Lake (S3), a następnie są przetwarzane ELT-em w dbt i zasilają hurtownię Snowflake.
• Na danych uruchamiane są testy jakości: unikatowość ID zamówienia, typ numeryczny dla kwoty.
• Katalog danych i lineage prowadzone są w Ataccama ONE.
• Końcowi użytkownicy łączą się do źródła Snowflake, tworząc raporty w Power BI i modele ML.

📌 Źródła

• https://www.oreilly.com/library/view/fundamentals-of-data/9781098108298/
• https://towardsdatascience.com/data-engineering-lifecycle-b22fb3e0f2e3
• https://datastackacademy.com/data-engineering-lifecycle/
• https://www.datacamp.com/projects/1244/data-engineering-lifecycle

👽 Brudnopis

• Podział na warstwy: raw → staging → curated → marts
• Pipeline orchestration: Airflow / Prefect / Dagster — glue całego cyklu
• Data Observability ostatnio priorytetowe: alerty, lineage, impact analysis
• Maturity w organizacji: ścieżka od „scatter data” do „data products”
• Każda faza to inny profil kompetencji: ingestion ≠ governance ≠ serving ≠ monitoring