🎯 Definicja
Nowoczesny Stos Danych (ang. Modern Data Stack, MDS) to zestaw modularnych, często open-source’owych narzędzi, które razem zapewniają kompleksowy cykl przetwarzania danych – od integracji i transformacji, przez orkiestrację, po analitykę i machine learning. Kluczową cechą tego podejścia jest elastyczność oraz możliwość łączenia najbardziej wyspecjalizowanych narzędzi jak klocki LEGO.
🔑 Kluczowe punkty
- Modularność: każdy komponent odpowiada za konkretną warstwę (ETL/ELT, orkiestracja, jakość danych, wizualizacja, katalogowanie).
- Elastyczność + skalowalność: łatwa wymiana lub dodanie narzędzi w miarę rozwoju systemu.
- Cloud-native: MDS rozwija się głównie w środowiskach chmurowych (Snowflake, BigQuery, Databricks).
- Zapewnienie jakości i niezawodności operacyjnej: dzięki integracji z systemami do monitoringu, testów, katalogowania i reguł biznesowych.
- Zorientowany na wartość biznesową: umożliwia szybkie budowanie produktów danych i paneli analitycznych.
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
Podstawowe komponenty Nowoczesnego Stosu Danych
| Warstwa | Przykładowe narzędzia | Opis funkcji |
|---|---|---|
| Integracja danych | Fivetran, Airbyte, Meltano | Automatyczne pobieranie i załadowanie danych z różnych źródeł |
| Transformacja danych | dbt, Dataform | Budowa logicznego modelu danych, transformacje SQL |
| Orkiestracja | Airflow, Dagster, Prefect | Zarządzanie kolejnością i zależnościami między zadaniami |
| Jakość i obserwowalność | Monte Carlo, Soda, Metaplane | Monitoring, testy, alerty dotyczące jakości danych |
| Warstwa semantyczna & miary | Transformations + dbt metrics layer | Abstrahowanie metryk i logiki biznesowej z warstwy danych |
| Katalogowanie danych | Atlan, Amundsen, DataHub | Udostępnianie, klasyfikacja i opisanie zasobów danych |
| BI / Analityka | Looker, Metabase, Hex, Power BI | Dostarczanie wizualizacji, eksploracja danych przez użytkowników biznesowych |
Ujęcie ewolucyjne
Nowoczesny Stos Danych to efekt rozpadu monolitycznych platform typu ETL + hurtownia + BI na wyspecjalizowane komponenty – jak opisuje Görkem, mamy do czynienia z „rozbiórką stosu danych”. Powstałe nisze rynkowe wypełniają narzędzia skoncentrowane na konkretnych funkcjach.
Nowe koncepcje: MDS 2.0, ngods
- MDS 2.0: zaawansowane podejście zawierające ulepszoną interoperacyjność, automatyzację zarządzania danymi i jeszcze dokładniejszą integrację z AI/ML.
- ngods (next-generation open data stack): kierunek oparty na 100% open source, cloud-native i composable architekturze.
Zobacz: Evolution IQ Case Study – Dagster
💡 Przykład zastosowania
Startup SaaS wdrożył lekki i nowoczesny stos danych:
- Airbyte do integracji z CRM, billingiem i e-mailem,
- dbt do standaryzacji i transformacji danych transakcyjnych,
- Dagster do orkiestracji,
- Looker Studio do wizualizacji danych KPI,
- Monte Carlo do wykrywania problemów z jakością danych w czasie rzeczywistym.
Zestaw dostarcza transparentność, szybki czas wdrożenia i łatwość skalowania bez budowy monolitu ETL.
📌 Źródła
- The Unbundling of Airflow – fal.ai
- The Future of the Modern Data Stack – Monte Carlo
- ngods – Modern Data Stack 2.0 – devgenius.io
- Dagster: Evolution IQ Case Study
👽 Brudnopis
- Stos: modularny zbiór narzędzi (ETL, BI, Orkiestracja, Obserwowalność) → elastyczność > platformy all-in-one.
- Termin stosunkowo nowy, dynamiczny rynek – stale dochodzą nowe warstwy (jakość, semantyka, governance).
- Trend „n+1 tool”, composability → wzrost znaczenia interoperacyjności i standaryzacji (layer APIs, metrics layer).
- Praktyczne wdrożenia w SaaS, e-commerce, fintech – narzędzia często open-source (Airbyte, dbt, Dagster).
Chcesz schemat graficzny MDS lub checklistę narzędzi do wdrożenia? Chętnie przygotuję!