Potoki przetwarzania danych

🎯 Definicja

Potoki przetwarzania danych (ang. data pipelines) to zorganizowane zbiory kroków przetwarzania, które automatyzują przepływ danych — od momentu ich pozyskania (sources), poprzez transformację, aż po zapis w docelowym systemie (sink), takim jak hurtownia danych, system raportowania lub magazyn danych analitycznych.

🔑 Kluczowe punkty

• Potoki automatyzują procesy ekstrakcji (E), transformacji (T) i ładownia danych (L) – klasyczne ETL lub nowoczesne ELT.
• Składają się z wielu etapów (steps/stages), które mogą działać synchronicznie, asynchronicznie lub strumieniowo.
• Mogą działać wsadowo (batch) lub w czasie rzeczywistym (streaming).
• Zarządzane za pomocą orkiestratorów: Airflow, Dagster, Prefect.
• Stanowią trzon każdej nowoczesnej platformy danych i umożliwiają zasilanie downstream: BI, ML, dashboardów, raportów.

📚 Szczegółowe wyjaśnienie

Typowa struktura potoku danych

1. Źródło danych (data source):
   Bazy danych OLTP, API, pliki CSV, IoT, media społecznościowe.

2. Ingestion (pobieranie):
   Narzędzia typu Airbyte, Fivetran, Kafka zbierają dane w surowej postaci.

3. Transformacja (data transformation):
   Przetwarzanie, oczyszczanie, standaryzacja, łączenie źródeł (np. przez dbt, Spark, SQL).

4. Ładowanie (loading/sink):
   Zapis do systemów typu Snowflake, BigQuery, Redshift, S3, Delta Lake, Elasticsearch.

5. Monitorowanie (observability):
   Walidacja jakości, alerty (testy: null check, expect range), logowanie run’ów.

Rodzaje potoków

Typ	Opis
ETL	Transformacja odbywa się przed załadunkiem do celu (transformacja „w locie”)
ELT	Ładowanie następuje przed transformacją, najczęściej w hurtowni danych
Streaming	Obsługa danych w czasie rzeczywistym (np. Kafka → Flink/Spark)
Batch	Przetwarzanie cykliczne, dużymi porcjami

Kluczowe cechy dobrze zaprojektowanego potoku

• Idempotentność – ponowne wykonanie nie zmienia systemu.
• Retry / Failure isolation – odporność na błędy danego kroku.
• Logowanie i audyt – obserwowalność każdego etapu runu.
• Skalowalność – pozioma i automatyczna.
• Modularność – możliwość ponownego użycia komponentów.

💡 Przykład zastosowania

Zespół danych w firmie e-commerce tworzy potok danych, który codziennie:

1. Pobiera dane z PostgreSQL i API reklamowego (Airbyte).
2. Ładuje je do hurtowni BigQuery.
3. Transformuje dane zamówień i sesji użytkownika do modelu wymiarowego (dbt).
4. Udostępnia dane analitykom w Lookerze i automatyzuje alerty w przypadku błędnych danych.

📌 Źródła

• https://docs.getdbt.com/docs/build/data-pipelines
• https://airflow.apache.org/
• https://www.datacamp.com/tutorial/data-pipelines-with-python
• https://airbyte.com/blog/what-is-a-data-pipeline

👽 Brudnopis

• data pipelines = plumbing dla informacji
• różnica: ETL → transformacja wcześniej, ELT → na poziomie hurtowni
• potoki są nadrzędne nad taskami / dagami – model systemowy
• ważne dla ML (data ingestion + features + retraining) i analityki
• orchestration ≠ ingestion ≠ transformation – rozdzielone komponenty
• narzędzia: Airbyte, dbt, Spark, Airflow, Dagster, Fivetran, Prefect
• testy danych: Great Expectations, elementary, soda
• context-aware pipelines → dynamic DAG (np. per client, per date)

---