🎯 Definicja
Inżynieria danych to projektowanie, budowa, testowanie, wdrażanie i utrzymywanie systemów, które przekształcają surowe dane w ustrukturyzowane, wysokiej jakości informacje, gotowe do wykorzystania w analizie biznesowej, raportowaniu i uczeniu maszynowym. Łączy w sobie najlepsze praktyki z inżynierii oprogramowania, przetwarzania danych, automatyzacji i architektury systemowej, aby umożliwić skalowalne i powtarzalne przetwarzanie danych.
„Data engineering is the act of building systems and processes to take raw data and produce high-quality, consistent information for downstream use such as analytics and machine learning.”
— Fundamentals of Data Engineering, O’Reilly (2022)
🔑 Kluczowe punkty
- Obejmuje pełny cykl życia danych – od ekstrakcji, przez transformację, po udostępnienie.
- Wymaga umiejętności z zakresu: SQL, Python, systemy plików, cloud computing, orkiestracja, testowanie i kontrola jakości danych.
- Wspiera takie potrzeby jak: ciągłe ładowanie danych, aktualizacja w czasie zbliżonym do rzeczywistego, jakościowe źródła danych do analiz i ML.
- Typowym podejściem jest budowa pipeline’ów danych i integracji ETL/ELT.
- Praca inżyniera danych może znacząco poprawić zdolność firmy do raportowania, analityki i podejmowania decyzji opartych na danych.
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
Rola inżyniera danych
Rola inżyniera danych to skrzyżowanie kompetencji:
- inżyniera oprogramowania (jakość kodu, testowanie, automatyzacja),
- administratora baz danych (wydajność operacji, SQL, zarządzanie schematem),
- analityka danych/BI (rozumienie potrzeb business userów, modelowanie danych).
Do typowych zadań należą:
- budowa i utrzymanie pipeline’ów (np. Airflow, Dagster, Prefect),
- monitorowanie jakości danych,
- transformacje danych w hurtowniach (np. dbt),
- projektowanie modeli strukturyzujących dane dla downstream (BI, ML),
- integracja danych z API, plików, czy chmury (np. S3, BigQuery, Redshift).
Technologie i języki
| Obszar | Popularne narzędzia / języki |
|---|---|
| Orkiestracja | Apache Airflow, Dagster, Prefect |
| Transformacje danych | dbt, SQL, pandas, PySpark |
| Pobieranie danych (Extract) | Airbyte, Fivetran, API REST, custom Python scripts |
| Hurtownie danych i Lake | Snowflake, BigQuery, Databricks, S3 + Iceberg |
| Monitoring & Observability | Monte Carlo, Great Expectations, Soda |
| Programowanie | SQL (80%) + Python (API, logika, integracje) |
Wyróżniki inżynierii danych
- ✨ Idempotentność: zoptymalizowane pipeline’y dają te same rezultaty po wielokrotnym uruchomieniu.
- 📈 Obserwowalność: monitoring jakości i wdrażanie alertów danych (data quality as code).
- ❄️ Schematy evolution-ready: gotowość systemu na zmiany danych źródłowych oraz modele semantyczne.
- ⚙️ DataOps: wdrażanie praktyk CI/CD, version control, testów integracyjnych dla pipeline’ów danych.
Różnice z Business Intelligence
| Aspekt | Business Intelligence | Inżynieria Danych |
|---|---|---|
| Narzędzia | Power BI, Looker, Tableau | Airflow, dbt, Snowflake, Kafka |
| Zakres | Konsumpcja i analizowanie danych | Produkcja i przekształcanie danych |
| Częstotliwość | Codzienne/przeglądy periodczne | Często: ciągłe aktualizacje danych |
| Kodowanie | Mało | Dużo: Python, SQL, YAML pipelines |
| Wpływ | Raporty i decyzje operacyjne | Zapewnienie danych jako produktu |
💡 Przykład zastosowania
Zespół danych w firmie logistycznej integruje dane z:
- API zamówień (REST),
- danych IoT z lokalizatorów,
- bazy klientów CRM,
i konsoliduje je w hurtowni BigQuery. Pipeline jest zbudowany przy użyciu Apache Airflow, dbt i Pandas. Codzienne raporty i dashboardy są aktualizowane automatycznie, a modele ML korzystają z ustrukturyzowanych danych jako funkcji wejściowych. Wszystko zarządzane jako kod i monitorowane pod względem jakości danych.
📌 Źródła
- Fundamentals of Data Engineering – O’Reilly
- Dagster Docs – What is Data Engineering?
- Modern Data Engineering — Firebolt Blog
👽 Brudnopis
- Rola pomiędzy backendem a BI → Spinanie danych z wielu źródeł, testowane w sposób podobny do backendów
- SQL + Python + DAGi → fundament stacku
- Rewolucja dzięki open-source → Airflow, dbt, Prefect
- Dodatkowe wątki: lineage, monitoring, observability, infrastructure as code
- Trend: dry, declarative → dbt + dagster + pandera + pytest + GitHub CI/CD
- Nadal: źródła → staging | transformacje | downstream (BI/ML/API)