Stos danych

🎯 Definicja

Stos danych (ang. data stack) to zestaw technologii, narzędzi i warstw architektury danych używanych do zbierania, przechowywania, przetwarzania, analizy i udostępniania danych w organizacji. Zestaw ten tworzy fundament dla nowoczesnych platform danych wspierających analitykę oraz rozwiązania AI/ML.

🔑 Kluczowe punkty

• Stos danych definiuje kompletny łańcuch przetwarzania danych: od źródła do analityki.
• W jego skład wchodzą komponenty do ekstrakcji, przechowywania, przetwarzania, raportowania i wartościowania danych.
• Może być zbudowany z różnych technologii open-source, rozwiązań chmurowych lub narzędzi SaaS.
• Koncepcja nowoczesnego stosu danych (Modern Data Stack) koncentruje się na modularności, chmurze i elastyczności.
• Kluczowy w tworzeniu platform danych pod raportowanie (BI), Data Science oraz Product Analytics.

📚 Szczegółowe wyjaśnienie

Warstwy klasycznego stosu danych

1. Ekstrakcja i załadunek danych (ELT/ETL):

   • Narzędzia ETL/ELT odpowiadają za pobranie danych ze źródeł (API, bazy danych, pliki) i ich załadowanie do hurtowni danych.
   • Przykłady: Fivetran, Airbyte, Apache NiFi, dbt (w transformacji), Apache Airflow jako orkiestracja.

2. Przechowywanie danych (Storage/Warehouse):

   • Hurtownie danych (DWH) lub jeziora danych (Data Lakes) przechowują dane w ustrukturyzowanej lub surowej formie.
   • Przykłady: Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Databricks, Delta Lake, S3.

3. Przetwarzanie danych (Processing/Transform):

   • Transformacje danych — strukturalne, semantyczne, logiczne — przygotowujące dane do analizy i modelowania.
   • Narzędzia: dbt (transformacje SQL), Apache Spark, Trino/Presto, pandas.

4. Analityka i wizualizacja (BI/Analytics):

   • Warstwa prezentacji dla użytkowników biznesowych.
   • Przykłady: Power BI, Looker, Tableau, Metabase, Superset.

5. Monitorowanie i jakość danych (Data QA / Observability):

   • Narzędzia monitorujące jakość i poprawność danych, np. schematy, null-e, odchylenia.
   • Przykłady: Monte Carlo, Great Expectations, Soda, Datadog for pipelines.

6. Zarządzanie i bezpieczeństwo (Governance/Security):

   • Kontrola dostępu, katalogi danych, linie pochodzenia (data lineage), zgodność z RODO/GDPR.
   • Przykłady: Atlan, Collibra, Amundsen, DataHub.

Cechy nowoczesnego stosu danych (Modern Data Stack)

• Cloud-native: narzędzia działają w chmurze, skalowalne i łatwe do zintegrowania.
• Modularność: możliwość podmiany komponentów bez konieczności przebudowy całego systemu.
• Low/no-code integracje: wielu dostawców oferuje GUI do konfiguracji ETL, QA itp.
• Streaming + batch: wsparcie zarówno dla danych realtime, jak i wsadowych.

💡 Przykład zastosowania

Startup e-commerce korzysta z nowoczesnego stosu danych zbudowanego z:

• Airbyte do ekstrakcji danych ze Stripe, Shopify i Google Ads
• Snowflake jako hurtowni danych
• dbt do transformacji i modelowania warstw analitycznych
• Metabase do raportowania
• Great Expectations do walidacji poprawności danych

Dzięki temu zespół analityczny codziennie generuje dashboardy KPI w czasie rzeczywistym i przewiduje rotację klientów za pomocą modeli machine learningowych.

📌 Źródła

• https://www.moderndatastack.xyz/
• https://select.dev/data-stack
• https://towardsdatascience.com/modern-data-stack-for-new-companies-879a02b9f1ef
• https://docs.getdbt.com/docs/introduction

👽 Brudnopis

• Stos danych = cały pipeline danych: od źródła do wizualizacji
• Warstwy: ingress → warehouse → transformacje → BI → ML
• MDS = gotowe do chmury, plug-and-play, open standards
• Zwróć uwagę na rozdzielenie ETL i ELT (w dbt typu T)
• Monitoring runtime pipelines — DataOps + observability
• Governance i zgodność: Audit trails, linie pochodzenia danych, katalogi danych
• Przyszłość: Data Mesh vs. monolityczny Data Platform, Cookieless BI, Federated Querying