Na czym polega nowoczesna hurtownia danych? (BigQuery, Snowflake, Databricks)

Hurtownia danych - redefinicja roli danych w 2026 roku

Wkraczając w rok 2026, obserwujemy fundamentalną zmianę w postrzeganiu hurtowni danych. Jeszcze niedawno dylematy decydentów IT ograniczały się do porównywania szybkości zapytań i kosztów infrastruktury. Dziś perspektywa jest inna. W dobie powszechnej adaptacji AI i automatyzacji, hurtownia danych przestała być cyfrowym archiwum czy narzędziem wyłącznie raportowym. Coraz większe znaczenie zyskuje proces wprowadzania nowych technologii i rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji do platformy hurtowni danych, co umożliwia organizacjom szybszą transformację i wykorzystanie potencjału AI. Stała się strategicznym systemem nerwowym organizacji, warunkującym szybkość decyzyjną i zdolność do innowacji.

Rzeczywistość operacyjna wielu firm wciąż jednak odbiega od tego modelu. W praktyce brakuje tzw. Single Source of Truth – jednego, spójnego źródła danych, które stanowi fundament wspólnego zrozumienia procesów i metryk w całej organizacji. Rozproszone silosy danych – ERP, CRM, platformy e-commerce czy systemy marketingowe działające w oderwaniu od siebie – prowadzą do niespójności. Sytuacja, w której “sprzedaż” w dziale finansowym ma inną definicję niż w dziale marketingu, paraliżuje decyzyjność. Odpowiedzią na te wyzwania jest budowa platformy opartej na pięciu strategicznych filarach.

Wprowadzenie do hurtowni danych

Hurtownia danych to znacznie więcej niż tradycyjna baza danych – to strategiczny zasób, który umożliwia organizacjom skuteczne zarządzanie, integrację i analizę ogromnych ilości informacji pochodzących z różnych źródeł. Głównym celem hurtowni danych jest stworzenie centralnej platformy danych, zoptymalizowanej pod kątem wydajności, bezpieczeństwa i elastyczności, która pozwala na szybkie wykonywanie analiz, raportowanie oraz podejmowanie trafnych decyzji biznesowych.

W odróżnieniu od klasycznych baz danych, które służą głównie do obsługi bieżących operacji, hurtownie danych są projektowane z myślą o długoterminowym przechowywaniu, integracji i analizie danych historycznych. Dzięki cyklicznemu zasilaniu danymi z systemów produkcyjnych, takich jak ERP, CRM czy platformy e-commerce, hurtownie danych eliminują problem silosów informacyjnych i umożliwiają spójny przepływ danych w całym przedsiębiorstwie. To właśnie ta integracja danych z różnych źródeł pozwala na budowanie pełnego obrazu działalności firmy i wspiera wdrażanie zaawansowanych strategii marketingowych, optymalizację procesów oraz analizę trendów.

Nowoczesne platformy danych, w tym rozwiązania chmurowe, oferują nie tylko skalowanie zasobów w zależności od potrzeb biznesowych, ale także zaawansowane mechanizmy bezpieczeństwa i zabezpieczeń. Umożliwiają one analizę danych w czasie rzeczywistym, co jest kluczowe w dynamicznie zmieniającym się otoczeniu rynkowym. Dodatkowo, integracja z narzędziami uczenia maszynowego i inżynierii danych pozwala na wdrażanie analizy predykcyjnej, automatyzację procesów oraz uzyskiwanie głębokich insightów, które wcześniej były poza zasięgiem tradycyjnych rozwiązań.

Hurtownie danych znajdują zastosowanie w różnych branżach – od finansów, przez handel, logistykę, po opiekę zdrowotną i media. Wszędzie tam, gdzie liczy się szybki dostęp do rzetelnych informacji, możliwość raportowania i analizowania danych z wielu perspektyw oraz bezpieczeństwo przechowywanych danych, hurtownia danych staje się niezbędnym elementem infrastruktury IT.

Wdrożenie hurtowni danych w przedsiębiorstwie to proces wymagający starannego planowania, uwzględnienia specyfiki danych, wymagań dotyczących bezpieczeństwa oraz przyszłych potrzeb w zakresie skalowania i integracji z innymi systemami. Dobrze zaprojektowana platforma danych nie tylko zwiększa wydajność operacyjną, ale także umożliwia firmie uzyskanie przewagi konkurencyjnej poprzez lepsze wykorzystanie informacji i szybsze reagowanie na zmiany rynkowe.

Fundamenty nowoczesnej platformy danych: 5 filarów gotowości

Żeby organizacja mogła skutecznie konkurować w realiach roku 2026, jej architektura danych musi realizować konkretne cele biznesowe. Nowoczesna platforma to nie tylko magazyn, ale aktywny mechanizm wspierający rozwój. Warto podkreślić, że magazyny danych służą głównie do przechowywania ustrukturyzowanych danych i wspierają analitykę biznesową, jednak mają swoje ograniczenia, takie jak brak elastyczności i wysokie koszty. Hurtownie danych zapewniają lepszą strukturę i centralizację, natomiast jeziora danych umożliwiają przechowywanie różnych typów danych, w tym nieustrukturyzowanych, oferując większą elastyczność, ale wymagają zaawansowanego zarządzania danymi i zgodności. Musi ona charakteryzować się:

1. Bezkompromisową skalowalnością
   Platforma musi rosnąć wraz z biznesem – i to w sposób płynny. Nie chodzi tylko o miejsce na dysku, ale o gotowość na skokowy wzrost wolumenu zapytań i liczby źródeł danych bez konieczności przebudowywania architektury. Nowoczesne rozwiązania chmurowe pozwalają na dynamiczne przydzielanie zasobów, co zapewnia szybkość działania niezależnie od obciążenia. Platformy te obsługują przechowywanie danych, operacje na dużych ilościach informacji oraz integrację z wieloma systemami i różnymi narzędziami, umożliwiając zarządzanie danymi biznesowymi i analizę różnych typów danych.
2. Analityką w czasie rzeczywistym (real-time)
   Tradycyjne raportowanie oparte na danych “z wczoraj” to za mało, by reagować na dynamiczne zmiany rynku. Platforma musi integrować mechanizmy streamingu, umożliwiając interakcję z danymi tu i teraz. Przejście od reaktywności do proaktywności pozwala na natychmiastowe wykrywanie anomalii, dynamiczne dostosowywanie cen czy personalizację oferty w momencie wizyty klienta na stronie. Analiza danych w czasie rzeczywistym pozwala na szybkie uzyskiwanie wartościowych informacji, wspiera analizy danych i business intelligence oraz umożliwia podejmowanie decyzji na podstawie aktualnych danych biznesowych.
3. Semantyką i “wspólnym językiem biznesu”
   Technologia to jedno, ale zrozumienie danych to drugie. Kluczowym elementem jest warstwa semantyczna, która nadaje danym jednoznaczne definicje biznesowe. Definicje KPI, takich jak marża, konwersja czy churn, muszą być spójne dla całej organizacji. Dzięki temu budujemy zaufanie do danych i unikamy chaosu interpretacyjnego, w którym każdy dział posługuje się “własną prawdą”. Zgodność definicji oraz skuteczne zarządzanie danymi w ramach platformy są kluczowe dla zapewnienia bezpieczeństwa, jakości i spójności informacji udostępnianych użytkownikom.
4. Gotowością na zaawansowaną analitykę eksploracyjną, ML i AI
   Hurtownia danych w 2026 roku jest naturalnym środowiskiem dla Data Science. Musi wspierać nie tylko analitykę opisową (“co się stało?”), ale przede wszystkim predykcyjną (“co się stanie?”) i preskryptywną (“co powinniśmy zrobić?”). Platforma powinna umożliwiać trenowanie modeli uczenia maszynowego bezpośrednio na zgromadzonych danych, skracając drogę od hipotezy do wdrożenia modelu w produkcji. Analiza danych, business intelligence oraz obsługa różnych typów danych, w tym danych IoT, są niezbędne do realizacji zaawansowanych funkcji analitycznych i automatyzacji operacji na danych. Dlatego tak ważne jest natywna obsługa Machine Learning w hurtowni danych oraz łatwa integracja z ekosystemem AI. 
5. Integracją danych nieustrukturyzowanych z wykorzystaniem GenAI
   To największa rewolucja ostatnich lat. Biznes to nie tylko tabelki w Excelu – to także miliony dokumentów PDF, e-maili, zdjęć, nagrań z call center czy logów. Nowoczesna platforma musi posiadać zdolność do przyjmowania danych nieustrukturyzowanych i – co kluczowe – ich strukturyzowania oraz analizy przy użyciu Generatywnej Sztucznej Inteligencji (GenAI). Otwiera to drogę do automatyzacji procesów, które dotąd wymagały manualnej pracy człowieka. Integracja danych z różnych źródeł, automatyzacja przepływów danych oraz udostępnianie informacji użytkownikom i programistom umożliwiają efektywne zarządzanie danymi i wspierają operacje na platformie.

Podsumowując, wdrożenie hurtowni danych to nie tylko kwestia technologii, ale także repozytorium danych, przechowywania dużych ilości informacji, odpowiedniej struktury i obsługi różnych typów danych oraz skutecznego zarządzania danymi w chmurze. Platformy te zapewniają obsługę zapytań, pobieranie danych, integrację danych z jeziora danych i magazynów danych, a także umożliwiają analizę, udostępnianie i zarządzanie danymi biznesowymi w zgodności z wymaganiami rynku.

Architektura jako proces: 5 kroków do dojrzałości danych

Skuteczne wdrożenie tak zdefiniowanej platformy wymaga wyjścia poza ramy czysto techniczne. Profesjonalne podejście procesowe gwarantuje, że technologia podąża za celami biznesowymi, a nie odwrotnie.

1. Fundamenty i Audyt (Discovery): Zanim powstanie pierwsza linia kodu, konieczne jest zdefiniowanie celu (“Dlaczego?”). Czy priorytetem jest jedno źródło prawdy (Single Source of Truth), czy może gotowość na wdrożenie agentów AI? Na tym etapie kluczowa jest inwentaryzacja źródeł oraz zdefiniowanie ram bezpieczeństwa i compliance — ale to zaledwie ułamek pracy. Faza Discovery jest w praktyce najważniejszym etapem projektu: to tutaj zadajemy dziesiątki pytań, mapujemy procesy, analizujemy istniejące rozwiązania, identyfikujemy ograniczenia oraz wydobywamy faktyczne potrzeby biznesowe. Od jakości tego etapu zależy precyzja architektury, trafność decyzji technologicznych i szybkość późniejszego wdrożenia — jeśli Discovery jest wykonane dobrze, kolejne fazy są w dużej mierze formalnością. Warto już tutaj uwzględnić różne typy danych oraz możliwość integracji danych z innych źródeł, co ułatwi późniejsze zarządzanie i analizę.
2. Projektowanie Architektury: Nowoczesna architektura musi być modułowa i obejmować cztery kluczowe warstwy:

• Pozyskiwanie (Ingestion): Strategia doboru metod (np. batch vs streaming, full load vs incremental, ETL vs ELT).
• Przechowywanie (Storage): Balans między surowymi danymi (Data Lake) a ustrukturyzowanymi tabelami.
• Przetwarzanie (Processing): Transformacja danych w użyteczną informację biznesową.
• Serwowanie (Serving): Dostarczenie danych do narzędzi BI, aplikacji zewnętrznych lub modeli AI.

Ważnym elementem jest przekształcanie danych pochodzących z różnych typów danych i innych źródeł, w tym danych strumieniowych, co umożliwia efektywne pozyskiwanie danych oraz integrację danych w ramach repozytorium danych. Takie podejście pozwala zarządzać dużymi ilościami informacji i zapewnia elastyczność przechowywania danych.

3. Planowanie i TCO (Total Cost of Ownership): To moment, w którym technologia spotyka się z budżetem. Profesjonalne podejście wymaga transparentności kosztowej – znajomości kosztów wdrożenia (CAPEX) oraz estymacji bieżących kosztów chmurowych (OPEX). Definiujemy tu zakres MVP, aby dostarczyć wartość biznesową “dziś”, planując ewolucję na “jutro”.

W tym kontekście kluczowe jest zarządzanie danymi, efektywne przechowywanie dużych ilości danych oraz optymalizacja kosztów związanych z analizą danych i ich przetwarzaniem.

4. Wdrożenie w standardzie IaC: Nowoczesne platformy budowane są z wykorzystaniem podejścia Infrastructure as Code (IaC). Zapewnia to powtarzalność, eliminuje błędy konfiguracyjne i pozwala na błyskawiczne odtwarzanie środowisk. Dzięki temu łatwiej zarządzać przepływami danych i automatyzować procesy integracji.
5. Ewolucja i Optymalizacja: Cykl życia platformy obejmuje ciągłe monitorowanie wydajności i kosztów (FinOps) oraz optymalizację procesów. Dzięki temu system rośnie wraz z organizacją, zamiast stawać się długiem technologicznym.

Dodatkowo, istotne jest zarządzanie przepływami danych, analizą danych oraz automatyzacja przepływów, co pozwala skutecznie zarządzać dużymi ilościami informacji i wspierać rozwój repozytorium danych.

Trzy filary sukcesu wdrożeniowego

Analizując projekty data engineering, zidentyfikowaliśmy trzy obszary, które decydują o trwałości rozwiązania:

• Transparentność kosztowa (FinOps): Wdrożenie mechanizmów monitorowania i optymalizacji zasobów jest niezbędne, aby koszt analizy nie przewyższył jej wartości biznesowej.
• Skalowalność poprzez modułowość: Architektura musi opierać się na orkiestracji niezależnych procesów – awaria jednego źródła nie może zatrzymywać całej platformy.
• Spójność semantyczna (Governance): Centralna warstwa semantyczna to miejsce, gdzie metryki są definiowane raz, a wszystkie raporty korzystają z tej samej logiki. Kluczowe jest tu także zapewnienie zgodności z przepisami oraz skutecznego zarządzania danymi, co przekłada się na wysoką jakość i bezpieczeństwo danych w całym rozwiązaniu.

Serce operacyjne: standardy DataOps i zarządzanie transformacją

W 2026 roku samo posiadanie silnika bazy danych to za mało. Kluczowym elementem dojrzałej architektury stała się warstwa zarządzania transformacją, która wprowadza standardy inżynierii oprogramowania do świata danych. Mowa tu o ekosystemie narzędzi takich jak dbt, Google Dataform oraz rozwiązań governance typu Data catalog. Platformy te oferują zaawansowane funkcje wspierające zarządzanie danymi, co pozwala na efektywne wdrażanie DataOps i zwiększa elastyczność oraz konkurencyjność systemów analitycznych.

To właśnie w tej warstwie realizowana jest filozofia “Transformation as Code”, która nadaje także skryptom SQL i procedurom składowanym pełną zarządzalność poprzez wersjonowanie, testy i automatyzację.

1. Kod w repozytorium i CI/CD

Nowoczesna hurtownia danych traktuje logikę biznesową jak kod aplikacji. Wszystkie transformacje (modele danych) przechowywane są w systemie kontroli wersji (Git). Zmiana definicji “Churnu” czy “Marży” nie odbywa się poprzez ręczną edycję SQL na produkcji, lecz przechodzi proces:

• Pull Request & Code Review: Każda zmiana jest weryfikowana przez innego inżyniera. Programistów odgrywają kluczową rolę w rozwoju i zarządzaniu kodem platformy danych, zapewniając wysoką jakość oraz dostosowanie do dynamicznych potrzeb biznesowych.
• Automatyczne testy (CI): System sprawdza, czy zmiana nie generuje błędów w danych (np. duplikatów czy wartości null w kluczach).
• Continuous Deployment (CD): Zweryfikowany kod jest automatycznie wdrażany.

2. Higiena pracy: Środowiska DEV, UAT, PROD

Narzędzia takie jak dbt czy Dataform natywnie wspierają separację środowisk. Każdy inżynier pracuje na własnym, w pełni wydzielonym i odizolowanym środowisku deweloperskim (DEV), dzięki czemu nie wchodzi innym w paradę, biznes testuje zmiany na środowisku akceptacyjnym (UAT), a środowisko produkcyjne (PROD) pozostaje stabilne i nienaruszone. Użytkowników końcowych, takich jak analitycy czy zarząd, angażuje się w testowanie i ocenę nowych funkcji na środowisku UAT, aby zapewnić, że platforma danych spełnia ich potrzeby i umożliwia efektywne korzystanie z danych. Taka izolacja, w połączeniu z architekturą chmurową (np. Zero Copy Clone w Snowflake czy schematy w BigQuery), pozwala na bezpieczne eksperymenty bez ryzyka paraliżu firmy.

3. Data Lineage i Governance 

W złożonych ekosystemach kluczowe jest zrozumienie przepływu danych. Narzędzia transformacyjne automatycznie generują Data Lineage – grafy zależności, które pokazują, jak dane źródłowe przekształcają się w finalny raport, które nie tylko wizualizują te zależności, ale też automatycznie monitorują jakość danych i zarządzają ich cyklem życia w poprzek jezior i hurtowni danych. Dodatkowo, analizą danych można skutecznie optymalizować i zarządzać cyklem życia danych, zapewniając ich spójność oraz wspierając procesy decyzyjne.

Trzy oblicza nowoczesnej analityki: charakterystyka liderów rynku

Gdy procesy DataOps są już zdefiniowane, kluczowym krokiem jest wybór technologii. W roku 2026 rynek oferuje dojrzałe platformy, które doskonale integrują się z opisanymi wyżej standardami transformacji. Nowoczesne platformy danych zapewniają szerokie usługi analityczne i chmurowe oraz kompleksową obsługę procesów zarządzania danymi, co przekłada się na wyższą wydajność, bezpieczeństwo i łatwość użytkowania rozwiązań analitycznych.

Google BigQuery: Szybkość, prostota i demokratyzacja AI

BigQuery, jako flagowa usługa Google Cloud, definiuje na nowo pojęcie zwinności w analityce. Jest to rozwiązanie klasy Serverless, co oznacza całkowite zdjęcie z zespołów IT ciężaru zarządzania infrastrukturą.

• Integracja z Dataform: BigQuery posiada natywne wsparcie dla Dataform, co czyni budowanie potoków transformacyjnych i zarządzanie kodem SQL naturalną częścią interfejsu. Umożliwia także pobieranie danych oraz wykonywanie zapytań w BigQuery, co pozwala na elastyczną analizę i integrację danych z różnych źródeł.
• Synergia Ekosystemu: Bezobsługowa integracja z Google Ads, GA4 czy Firebase pozwala na błyskawiczne uruchomienie analityki (Time-to-Value).
• Demokratyzacja ML: BigQuery umożliwia tworzenie modeli uczenia maszynowego bezpośrednio w SQL (BigQuery ML), a integracja z Vertex AI dodatkowo rozszerza te możliwości o zaawansowane scenariusze MLOps i trenowanie bardziej złożonych modeli.

Snowflake: Standard korporacyjnego bezpieczeństwa i współpracy

Snowflake ugruntował swoją pozycję jako “złoty standard” dla korporacji i sektorów regulowanych.

• Współpraca z dbt: Snowflake jest często wybierany w parze z dbt, tworząc potężny duet analityczny. Architektura Snowflake (separacja storage/compute) idealnie współgra z modelem inkrementalnych transformacji dbt.
• Izolacja zasobów: Umożliwia powoływanie niezależnych klastrów obliczeniowych dla różnych zespołów, gwarantując, że procesy ETL nie spowalniają raportowania.
• Data Sharing: Platforma jest liderem w bezpiecznym udostępnianiu danych B2B bez konieczności ich kopiowania. Przechowywanie danych w architekturze Snowflake zapewnia elastyczność, bezpieczeństwo i optymalizację kosztów, umożliwiając jednocześnie efektywne udostępnianie danych różnym użytkownikom i aplikacjom.

Databricks: Potęga architektury Lakehouse i otwartych standardów

Databricks zrewolucjonizował rynek, promując koncepcję Lakehouse – łączącą uporządkowanie hurtowni z elastycznością jezior danych.

• Wszechstronność: Platforma pierwszego wyboru dla zespołów pracujących na danych nieustrukturyzowanych. Jeziora danych w Databricks zapewniają elastyczność przechowywania i zarządzania różnymi typami danych, co umożliwia integrację wielu źródeł i zastosowań analitycznych.
• Otwartość: Oparcie o otwarte standardy (Delta Lake) pozwala firmom zachować pełną własność danych i unikać vendor lock-in.
• Zaawansowane AI: Oferuje kompletne środowisko MLOps, od eksperymentów po wdrożenie produkcyjne.

Standard organizacji danych: architektura Lakehouse i model Medallion

Niezależnie od wybranej technologii (Snowflake, BigQuery czy Databricks), kluczowym czynnikiem sukcesu w 2026 roku jest sposób, w jaki dane są ustrukturyzowane wewnątrz platformy. Odchodzimy od prostego podziału na surowe pliki i gotowe tabele na rzecz architektury Data Lakehouse, która łączy elastyczność jezior danych z wydajnością i uporządkowaniem hurtowni. W tej architekturze kluczową rolę odgrywa jezioro danych, które umożliwia przechowywanie danych w różnych strukturach i wspiera automatyzację przepływów danych pomiędzy warstwami, zapewniając efektywne zarządzanie i analizę dużych ilości informacji.

Aby zapanować nad chaosem, powszechnie stosuje się architekturę wielowarstwową, zwaną Medallion Architecture, która porządkuje przepływ danych w logiczne strefy:

1. Warstwa Bronze (Raw / Landing Zone): To strefa “pierwszego lądowania”. Trafiają tu dane w formie surowej, bezpośrednio ze źródeł (systemów ERP, plików, IoT, streamingu), często w formacie natywnym (JSON, Parquet, CSV). Kluczową cechą tej warstwy jest niemodyfikowalność (immutability) – przechowujemy pełną historię zdarzeń, co pozwala na bezpieczne odtworzenie procesów w przypadku błędów w dalszych etapach. W tej warstwie realizowana jest integracja danych z różnych źródeł, w tym danych IoT, a także przekształcanie i przechowywanie dużych ilości danych w celu dalszego przetwarzania.
2. Warstwa Silver (Enriched / Cleansed): To tutaj dzieje się inżynierska magia. Dane z warstwy Bronze są czyszczone, deduplikowane, standaryzowane i wzbogacane. Warstwa Silver stanowi “Single Source of Truth” (Jedno Źródło Prawdy) z perspektywy technicznej. Dane są tu zorganizowane w sposób relacyjny i zoptymalizowany, gotowe do zasilania zarówno analityki, jak i modeli uczenia maszynowego (Machine Learning). Na tym etapie kluczowe są analiza danych, zarządzanie danymi oraz wykorzystanie różnych narzędzi do integracji z wieloma systemami, co umożliwia sprawne zarządzanie przepływami i przekształcaniem danych.
3. Warstwa Gold (Curated / Business): Warstwa finalna, skierowana bezpośrednio do użytkownika biznesowego i narzędzi BI. Dane są tu zagregowane i przeliczone pod konkretne potrzeby raportowe (np. w formie modelu gwiazdy). To tutaj znajdują się gotowe miary KPI. Warstwa Gold charakteryzuje się najwyższym rygorem governance i jakości danych. Dodatkowo, platforma oferuje zaawansowane funkcje, umożliwia zarządzanie cyklem życia danych oraz zapewnia odpowiednią strukturę danych, co wspiera efektywność i bezpieczeństwo przechowywania danych.

Zastosowanie architektury Lakehouse w modelu Medallion pozwala jednej platformie obsługiwać dwa światy: analityków biznesowych (SQL, Dashboardy – korzystających z Gold) oraz Data Scientists i Inżynierów AI (Python, ML – korzystających z Silver/Bronze). Repozytorium danych w Lakehouse obsługuje różne typy danych, umożliwia zaawansowaną analizę danych i automatyzację przepływów, co przekłada się na elastyczność, skalowalność i efektywność zarządzania danymi w nowoczesnych organizacjach.

Podsumowanie

Inwestycja w platformę danych to inwestycja w zdolność firmy do konkurowania na rynku. Niezależnie od wybranej technologii, kluczem do sukcesu pozostaje dojrzały proces inżynieryjny. Już wkrótce opublikujemy również osobny artykuł poświęcony szczegółowemu porównaniu hurtowni danych oraz temu, jak świadomie wybrać najlepszą platformę w 2026 roku - wraz z praktycznymi przykładami, różnicami architekturalnymi i rekomendacjami dla konkretnych scenariuszy biznesowych. Wdrożenie standardów DataOps, architektury Lakehouse, oraz gotowości na AI i analitykę real-time, jest tym, co odróżnia nowoczesną, stabilną platformę danych od kosztownego i kruchego projektu IT.

Jeśli chcesz zbudować podobną platformę danych lub potrzebujesz wsparcia w wyborze technologii, skontaktuj się z nami. Możesz też zobaczyć nasze studia przypadków z wdrożeń hurtowni danych i platform analitycznych, aby sprawdzić, jak takie projekty realizujemy w praktyce.