🎯 Definicja
Stos Danych Otwartych (Open Data Stack) to zestaw wzajemnie współpracujących komponentów i narzędzi do infrastruktury danych, których wspólną cechą jest oparcie na otwartym kodzie źródłowym (open source). Umożliwia on organizacjom pełną kontrolę nad przetwarzaniem, integracją, transformacjami, wizualizacją oraz jakością danych – zgodnie z dobrymi praktykami cyklu życia inżynierii danych (Data Engineering Lifecycle).
Stanowi otwartą i elastyczną alternatywę dla komercyjnych, często zamkniętych platform typu SaaS, promując standardy interoperacyjności, rozszerzalność i niezależność technologiczno-dostawczą.
🔑 Kluczowe punkty
- Składa się z komponentów Open Source obejmujących cały cykl życia danych: EL → T → Orkiestracja → Obserwowalność → BI.
- Wspiera otwarte standardy wymiany danych (np. Parquet, JSON, SQL, YAML).
- Pozwala na pełną modyfikowalność, rozbudowę i utrzymanie przez społeczność lub zespół wewnętrzny.
- Jest bardziej „osadzalny” (ang. embeddable) w architekturze: łatwiej go dostosować lub zautomatyzować.
- Tworzony z komponentów integrujących się przez API, CLI lub plug-iny – trudniejszy w konfiguracji niż SaaS, ale tańszy i bardziej transparentny.
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
Typowa struktura Open Data Stack
| Faza cyklu danych | Komponent open source | Funkcja |
|---|---|---|
| Ekstrakcja (EL) | Airbyte | Replikacja danych z API, baz danych, SaaS do storage |
| Transformacje (T) | dbt | SQL-first modelowanie danych w hurtowni lub lakehouse |
| Orkiestracja | Dagster | Harmonogram i monitorowanie pipeline’ów, zależności, stanów |
| Wizualizacja | Apache Superset | Dashboardy analityczne i self-service BI |
| Inne komponenty | DuckDB, Trino, Iceberg, Great Expectations, OpenMetadata | Query engine, kontrola jakości, katalog danych |
Dlaczego Open?
- Kontrola: Brak vendor lock-in, pełna konfigurowalność.
- Środowiska air-gapped: Wdrożenia w środowiskach bez dostępu do chmury/SaaS.
- Interoperacyjność: Możliwość podłączenia do własnych narzędzi CI/CD, alertów, katalogów, narzędzi ML.
- Społeczność: Możliwość korzystania z rozszerzeń, pull requestów i komunikacji ze społecznością.
💡 Przykład zastosowania (własna platforma danych)
Zespół chce zbudować Open Data Stack, więc wykorzystuje:
- Airbyte do synchronizacji danych z MySQL, HubSpot i Shopify do S3
- Trzyma dane w formatcie Parquet w Amazon S3 jako Data Lake
- W warstwie Lakehouse używa Apache Iceberg + Spark
- dbt zarządza transformacjami modeli danych (semantic layer)
- Harmonogram i zależności pipeline’ów są kontrolowane przez Dagster
- Dashboardy operacyjne i analizy ad-hoc są zbudowane w Apache Superset
- Jakość danych jest sprawdzana przez testy w Great Expectations
Pokrewne pojęcia
- Modern Data Stack — pojęcie szerokie, często używane w kontekście narzędzi SaaS (np. Fivetran, Snowflake, Looker, dbt).
- NGODS — New Generation Open Data Stack
- DAD Stack — Data Activation Delivered, przez społeczność Reddit
- DataStack 2.0 — odniesienie do nowoczesnych wersji komponentów (np. dbt + Dagster + DuckDB)
📌 Źródła
- Airbyte – The Open Data Stack
- Open Data Stack GitHub
- Dagster Blog – DataStack 2.0
- ngods – blogpost
👽 Brudnopis
- “Open” = nie tylko open source, ale też otwarty na integracje i logikę wewnętrzną
- Stack = blokowy, modularny, można wymieniać warstwy
- Wyższa krzywa wejścia, ale niższy koszt w długim terminie
- Plus: autonomia, bezpieczeństwo, customizacja
- Minus: DevOps, maintenance, upgrade path, testy
- CLI, API, plug-iny – zestaw techniczno-programistyczny
- DuckDB wchodzi jako layer query w local analytics (pionizacja stacka)
- Celem: architektury composable, zdecentralizowane, self-serve