{"id":9915,"date":"2026-02-04T11:31:48","date_gmt":"2026-02-04T10:31:48","guid":{"rendered":"https:\/\/alterdata.com\/?p=9915"},"modified":"2026-02-04T12:32:22","modified_gmt":"2026-02-04T11:32:22","slug":"5-etapowy-proces-projektowania-hurtowni-danych","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/alterdata.com\/pl\/blog\/5-etapowy-proces-projektowania-hurtowni-danych\/","title":{"rendered":"5-etapowy proces projektowania hurtowni danych"},"content":{"rendered":"\n<p>\u23f1\ufe0f <em>Czas czytania: ok. 15 minut<\/em><\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:70px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Wprowadzenie<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Architektura hurtowni danych (DWH) to ju\u017c nie tylko techniczne zaplecze do raportowania. Dzi\u015b stanowi ona <strong>strategiczn\u0105 podstaw\u0119 organizacji opartej na danych<\/strong>, wp\u0142ywaj\u0105c na szybko\u015b\u0107 podejmowania decyzji, jako\u015b\u0107 analiz oraz gotowo\u015b\u0107 na zaawansowan\u0105 analityk\u0119, uczenie maszynowe i sztuczn\u0105 inteligencj\u0119. Hurtownia danych to scentralizowane repozytorium przechowuj\u0105ce du\u017ce ilo\u015bci danych z wielu system\u00f3w \u017ar\u00f3d\u0142owych i lokalizacji, konsoliduj\u0105ce dane z system\u00f3w operacyjnych, aby wspiera\u0107 business intelligence oraz analiz\u0119 danych historycznych. Hurtownie danych koncentruj\u0105 si\u0119 na zapytaniach i analizie, cz\u0119sto zawieraj\u0105 du\u017ce ilo\u015bci danych historycznych. Projektowanie hurtowni danych powinno by\u0107 dostosowane do potrzeb klienta, umo\u017cliwiaj\u0105c wydobywanie wniosk\u00f3w i podejmowanie decyzji na podstawie danych historycznych i pochodz\u0105cych z r\u00f3\u017cnych \u017ar\u00f3de\u0142. Jednak wiele firm nadal buduje hurtownie danych reaktywnie \u2013 bez jasno okre\u015blonego procesu, celu czy planu rozwoju.<\/p>\n\n\n\n<p>Na podstawie do\u015bwiadczenia nabytego podczas naszych projekt\u00f3w przedstawiamy <strong>5-etapowy proces projektowania architektury hurtowni danych,<\/strong> obejmuj\u0105cy zagadnienia od analizy potrzeb klienta po wdro\u017cenie i rozw\u00f3j &#8211; prowadz\u0105c od chaosu danych do skalowalnej platformy wspieraj\u0105cej rozw\u00f3j biznesu. Zaprojektowana hurtownia danych przynosi korzy\u015bci takie jak uproszczone zarz\u0105dzanie danymi, automatyzacja oraz skalowalna infrastruktura. Dobrze zaprojektowana hurtownia danych b\u0119dzie bardzo szybko przetwarza\u0107 zapytania, zapewnia\u0107 wysok\u0105 przepustowo\u015b\u0107 danych oraz wystarczaj\u0105c\u0105 elastyczno\u015b\u0107 dla u\u017cytkownik\u00f3w ko\u0144cowych do swobodnej eksploracji danych i dok\u0142adniejszego badania wybranych fragment\u00f3w.<br><\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:70px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong><strong><strong>Dlaczego architektura hurtowni danych jest kluczowa w analizie opartej na danych<\/strong><\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Wiele organizacji boryka si\u0119 z problemem rozproszonych danych: systemy ERP, CRM, marketing, e-commerce, aplikacje mobilne oraz Excel dzia\u0142aj\u0105 jako warstwy integracyjne. Brak wsp\u00f3lnego identyfikatora klienta, sprzeczne wska\u017aniki KPI oraz wiele \u201e\u017ar\u00f3de\u0142 prawdy\u201d, kt\u00f3re nigdy si\u0119 nie pokrywaj\u0105. Dane w hurtowni pochodz\u0105 z r\u00f3\u017cnych \u017ar\u00f3de\u0142, w tym z log\u00f3w aplikacji i system\u00f3w transakcyjnych.<\/p>\n\n\n\n<p>Dobrze zaprojektowana <strong>architektura hurtowni danych (DWH)<\/strong> niweluje te problemy poprzez:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Integracj\u0119 wszystkich \u017ar\u00f3de\u0142 danych, w tym relacyjnych baz danych, obs\u0142ug\u0119 danych ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych i p\u00f3\u0142ustrukturyzowanych oraz zapewnienie odpowiedniej szczeg\u00f3\u0142owo\u015bci danych do analiz. Hurtownie danych cz\u0119sto agreguj\u0105 surowe lub szczeg\u00f3\u0142owe dane do postaci podsumowa\u0144 u\u0142atwiaj\u0105cych analiz\u0119 i raportowanie,<\/li>\n\n\n\n<li>Zapewnienie niezawodno\u015bci i sp\u00f3jnej semantyki,<\/li>\n\n\n\n<li>Dostarczanie szybkiej warto\u015bci (Time to Value),<\/li>\n\n\n\n<li>Gotowo\u015b\u0107 na zaawansowan\u0105 analityk\u0119, uczenie maszynowe i sztuczn\u0105 inteligencj\u0119.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Hurtownie danych s\u0105 zoptymalizowane pod k\u0105tem wzorc\u00f3w dost\u0119pu analitycznego, kt\u00f3re zwykle obejmuj\u0105 wyb\u00f3r konkretnych p\u00f3l zamiast wszystkich danych.<br><\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:35px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1728\" height=\"572\" src=\"https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Frame-1000005899.png\" alt=\"Ilustracja przedstawiaj\u0105ca architektur\u0119 platformy danych jako fundament analityki i integracji danych\" class=\"wp-image-9919\" srcset=\"https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Frame-1000005899.png 1728w, https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Frame-1000005899-300x99.png 300w, https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Frame-1000005899-1024x339.png 1024w, https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Frame-1000005899-768x254.png 768w, https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Frame-1000005899-1536x508.png 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 1728px) 100vw, 1728px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<div style=\"height:35px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong><strong><strong>Krok 1: Podstawy architektury hurtowni danych &#8211; \u201edlaczego\u201d, \u201eco\u201d i \u201edla kogo\u201d<\/strong><\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Zacznij od fundament\u00f3w, nie od technologii. Odpowiedz na kluczowe pytania:<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Cel biznesowy (dlaczego?)<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Jedno \u017ar\u00f3d\u0142o prawdy,<\/li>\n\n\n\n<li>Szybsze, lepsze decyzje,<\/li>\n\n\n\n<li>Zwinno\u015b\u0107 biznesu,<\/li>\n\n\n\n<li>Automatyzacja raportowania,<\/li>\n\n\n\n<li>Gotowo\u015b\u0107 na uczenie maszynowe i sztuczn\u0105 inteligencj\u0119.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p><strong>Zasoby i dane (co?)<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Inwentaryzacja \u017ar\u00f3de\u0142 danych (systemy, API, pliki, SaaS),<\/li>\n\n\n\n<li>Charakterystyka danych: wsadowe vs w czasie rzeczywistym, wolumeny, \u015bwie\u017co\u015b\u0107,<\/li>\n\n\n\n<li>Logika biznesowa i transformacje.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Projekt musi uwzgl\u0119dnia\u0107 przechowywanie danych aktualnych i historycznych dla kompleksowej analizy.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p><strong>Ramowy kontekst organizacyjny (dla kogo i jak?)<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>U\u017cytkownicy danych: biznes, analitycy, zespo\u0142y BI, data science, systemy operacyjne,<\/li>\n\n\n\n<li>IT jako kluczowy partner we wsparciu i integracji,<\/li>\n\n\n\n<li>Istniej\u0105ca infrastruktura (lokalna, chmura, polityki bezpiecze\u0144stwa),<\/li>\n\n\n\n<li>Wymagania niefunkcjonalne: bezpiecze\u0144stwo, RODO, lokalizacja danych, SLA.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Efektem jest <strong>mapa wymaga\u0144<\/strong> kieruj\u0105ca projektem i zapobiegaj\u0105ca kosztownym b\u0142\u0119dom.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:70px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong><strong><strong><strong>Krok 2: Projektowanie architektury hurtowni danych &#8211; od integracji danych do ich wykorzystania<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Nowoczesne hurtownie danych opieraj\u0105 si\u0119 na solidnych zasadach architektury danych, zapewniaj\u0105c skalowalno\u015b\u0107 i elastyczno\u015b\u0107. Wykorzystuj\u0105 wzorce takie jak jeziora danych, hurtownie danych oraz lakehouse. Popularne architektury obejmuj\u0105 model dystrybucji typu spoke-hub oraz <a href=\"https:\/\/alterdata.com\/pl\/modelowanie-danych\/\" data-type=\"page\" data-id=\"1898\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">modelowanie<\/a> data vault dla wi\u0119kszej elastyczno\u015bci.<\/p>\n\n\n\n<p>Kluczowe elementy:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Warstwa pozyskiwania danych<\/strong> &#8211; przetwarzanie wsadowe, strumieniowe, narz\u0119dzia serverless\/kontenerowe,<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Warstwa przechowywania<\/strong> &#8211; surowe dane (jezioro danych, bucket), wspieraj\u0105ca integracj\u0119, oczyszczanie i analiz\u0119. System zarz\u0105dzania baz\u0105 danych (DBMS) cz\u0119sto pe\u0142ni rol\u0119 centralnej bazy danych do zarz\u0105dzania danymi ustrukturyzowanymi w hurtowni danych,<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Warstwa przetwarzania i modelowania<\/strong> &#8211; transformacje, logika biznesowa, hurtownia danych,<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Warstwa udost\u0119pniania<\/strong> &#8211; business intelligence, raporty, API, agenci AI, narz\u0119dzia analityczne umo\u017cliwiaj\u0105ce u\u017cytkownikom biznesowym eksploracj\u0119 danych i samodzielne tworzenie raport\u00f3w. Zawiera tak\u017ce <strong>reverse ETL<\/strong> do integracji z systemami biznesowymi,<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Warstwa wspieraj\u0105ca<\/strong> &#8211; sie\u0107, bezpiecze\u0144stwo, monitoring, infrastruktura jako kod.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Hurtownie danych cz\u0119sto zawieraj\u0105 warstw\u0119 staging, kt\u00f3ra przechowuje surowe dane wyodr\u0119bnione z r\u00f3\u017cnych system\u00f3w \u017ar\u00f3d\u0142owych przed dalszym przetwarzaniem.<\/p>\n\n\n\n<p>Na tym etapie architektura hurtowni danych staje si\u0119 skalowalnym systemem z dwukierunkowymi przep\u0142ywami danych w czasie rzeczywistym, s\u0142u\u017c\u0105cym do analiz i zastosowa\u0144 operacyjnych.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:35px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1728\" height=\"694\" src=\"https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Frame-1000005836.png\" alt=\"Ekspert Alterdata prezentuj\u0105cy skalowalne i niezawodne platformy danych wspieraj\u0105ce analityk\u0119 biznesow\u0105\" class=\"wp-image-9921\" srcset=\"https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Frame-1000005836.png 1728w, https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Frame-1000005836-300x120.png 300w, https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Frame-1000005836-1024x411.png 1024w, https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Frame-1000005836-768x308.png 768w, https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Frame-1000005836-1536x617.png 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 1728px) 100vw, 1728px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<div style=\"height:35px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong><strong>Krok 3: Planowanie &#8211; koszty, MVP, skalowanie i plan dzia\u0142ania<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Wi\u0119kszo\u015b\u0107 organizacji nie dysponuje uporz\u0105dkowanymi zbiorami danych gotowymi do analizy. Zarz\u0105dzanie dokumentacj\u0105, obieg dokument\u00f3w oraz elektroniczny obieg obejmuj\u0105 dokumenty: umowy, Solidny plan jest niezb\u0119dny:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Wdro\u017cenie etapowe, aby zminimalizowa\u0107 ryzyko i dostosowa\u0107 si\u0119 do zmian biznesowych,<\/li>\n\n\n\n<li>Szacowanie koszt\u00f3w (TCO) obejmuj\u0105ce infrastruktur\u0119, licencje i zasoby ludzkie; rozwi\u0105zania chmurowe cz\u0119sto obni\u017caj\u0105 koszty i zwi\u0119kszaj\u0105 elastyczno\u015b\u0107 bud\u017cetu,<\/li>\n\n\n\n<li>Zdefiniowanie <strong>MVP<\/strong>, czyli pierwszej wersji produkcyjnej dostarczaj\u0105cej realn\u0105 warto\u015b\u0107, umo\u017cliwiaj\u0105cej szybki start i przysz\u0142e skalowanie,<\/li>\n\n\n\n<li>Plan rozwoju obejmuj\u0105cy nowoczesne technologie, takie jak chmura, automatyzacja, uczenie maszynowe oraz integracja z r\u00f3\u017cnorodnymi \u017ar\u00f3d\u0142ami.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>To iteracyjne podej\u015bcie unika ryzykownych \u201ebig bang\u201d wdro\u017ce\u0144, zapewnia skalowalno\u015b\u0107 koszt\u00f3w, gotowo\u015b\u0107 do dzia\u0142ania w czasie rzeczywistym oraz szybki czas dostarczania warto\u015bci (Time to Value).<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:70px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong><strong>Krok 4: Wdro\u017cenie hurtowni danych <\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Wdro\u017cenie obejmuje:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Przygotowanie \u015brodowisk i infrastruktury (Infrastructure as Code) dla szybkich, powtarzalnych wdro\u017ce\u0144,<\/li>\n\n\n\n<li>Budow\u0119 repozytori\u00f3w kodu i pipeline\u2019\u00f3w CI\/CD dla ci\u0105g\u0142ej integracji i wdra\u017cania, poprawiaj\u0105cych jako\u015b\u0107 i szybko\u015b\u0107,<\/li>\n\n\n\n<li>Integracj\u0119 pocz\u0105tkowych \u017ar\u00f3de\u0142 danych z system\u00f3w transakcyjnych, aplikacji, medi\u00f3w spo\u0142eczno\u015bciowych, urz\u0105dze\u0144 IoT,<\/li>\n\n\n\n<li>\u0141adowanie danych z pomoc\u0105 narz\u0119dzi ETL lub ELT do ekstrakcji, transformacji i \u0142adowania danych do hurtowni. ETL polega na transformacji przed \u0142adowaniem, ELT \u2013 na \u0142adowaniu przed transformacj\u0105,<\/li>\n\n\n\n<li>Testowanie jako\u015bci i sp\u00f3jno\u015bci danych, aby zapewni\u0107 wiarygodne analizy i raporty,<\/li>\n\n\n\n<li>Uruchomienie \u015brodowiska produkcyjnego, udost\u0119pnienie dost\u0119pu u\u017cytkownikom biznesowym oraz monitorowanie wydajno\u015bci.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Testowanie i kontrola jako\u015bci danych odbywaj\u0105 si\u0119 nieustannie w trakcie ca\u0142ego procesu.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:70px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong><strong>Etap 5: Ewolucja architektury hurtowni danych &#8211; skalowanie, zarz\u0105dzanie i gotowo\u015b\u0107 na AI<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Architektura hurtowni danych rozwija si\u0119 nieustannie:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Monitorowanie wydajno\u015bci i koszt\u00f3w w celu wykrywania w\u0105skich garde\u0142 i optymalizacji zasob\u00f3w,<\/li>\n\n\n\n<li>Optymalizacja zapyta\u0144 dla szybszych odpowiedzi, zmniejszenia zu\u017cycia mocy obliczeniowej oraz efektywnego wykorzystania pami\u0119ci i dysku,<\/li>\n\n\n\n<li>\u0141atwa integracja nowych \u017ar\u00f3de\u0142 danych za pomoc\u0105 standardowych narz\u0119dzi bran\u017cowych, umo\u017cliwiaj\u0105ca ci\u0105g\u0142y rozw\u00f3j. In\u017cynierowie danych dbaj\u0105 o stabilne potoki i przep\u0142ywy pracy,<\/li>\n\n\n\n<li>Tworzenie modeli danych, raport\u00f3w i semantyki, coraz cz\u0119\u015bciej wspierane przez uczenie maszynowe automatyzuj\u0105ce modelowanie i warstwy semantyczne, u\u0142atwiaj\u0105c eksploracj\u0119 danych u\u017cytkownikom biznesowym,<\/li>\n\n\n\n<li>Skalowanie platformy wraz z rozwojem biznesu, obs\u0142uguj\u0105ce wi\u0119ksze wolumeny danych, wi\u0119cej u\u017cytkownik\u00f3w, nowe narz\u0119dzia analityczne oraz procesy w czasie rzeczywistym. Platformy chmurowe u\u0142atwiaj\u0105 skalowalno\u015b\u0107, automatyzacj\u0119 i efektywno\u015b\u0107 kosztow\u0105.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Dane historyczne wspieraj\u0105 zaawansowan\u0105 analityk\u0119 i podejmowanie decyzji, umo\u017cliwiaj\u0105c wydobywanie, agregacj\u0119 i zapytania dotycz\u0105ce danych z przesz\u0142o\u015bci.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:35px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1728\" height=\"572\" src=\"https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Frame-1000005905.png\" alt=\"Praca z danymi i analiza informacji na platformie danych wspieraj\u0105cej decyzje biznesowe\" class=\"wp-image-9923\" srcset=\"https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Frame-1000005905.png 1728w, https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Frame-1000005905-300x99.png 300w, https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Frame-1000005905-1024x339.png 1024w, https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Frame-1000005905-768x254.png 768w, https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Frame-1000005905-1536x508.png 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 1728px) 100vw, 1728px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<div style=\"height:35px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong><strong>In\u017cynieria danych i wdro\u017cenie &#8211; most mi\u0119dzy projektowaniem a dzia\u0142aniem<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Przekszta\u0142cenie dobrze zaprojektowanej architektury hurtowni danych w w pe\u0142ni funkcjonaln\u0105 platform\u0119 wymaga ekspert\u00f3w z zakresu <a href=\"https:\/\/alterdata.com\/pl\/inzynieria-danych\/\" data-type=\"page\" data-id=\"280\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">in\u017cynierii danych<\/a> oraz przemy\u015blanego wdro\u017cenia. Ten etap zamienia plany w solidny, skalowalny system, kt\u00f3ry umo\u017cliwia u\u017cytkownikom biznesowym, analitykom danych i data scientistom wydobywanie cennych informacji biznesowych ze wszystkich danych organizacji.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Zespo\u0142y in\u017cynierii danych<\/strong> odgrywaj\u0105 kluczow\u0105 rol\u0119, projektuj\u0105c i buduj\u0105c potoki danych, kt\u00f3re efektywnie pobieraj\u0105, przetwarzaj\u0105 i przechowuj\u0105 dane z wielu \u017ar\u00f3de\u0142 w tym z baz danych operacyjnych, aplikacji chmurowych oraz zewn\u0119trznych \u017ar\u00f3de\u0142 do centralnego repozytorium. Wykorzystuj\u0105 nowoczesne technologie stosu danych, aby p\u0142ynnie integrowa\u0107 dane ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane oraz surowe do cel\u00f3w analizy.<\/p>\n\n\n\n<p>Do kluczowych obowi\u0105zk\u00f3w nale\u017c\u0105:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Zapewnienie wysokiej jako\u015bci i integralno\u015bci danych poprzez rygorystyczne ramy zarz\u0105dzania danymi.<\/li>\n\n\n\n<li>Stosowanie proces\u00f3w transformacji i oczyszczania danych w celu utrzymania sp\u00f3jno\u015bci i bezpiecze\u0144stwa danych.<\/li>\n\n\n\n<li>Zarz\u0105dzanie przep\u0142ywami danych oraz egzekwowanie zabezpiecze\u0144 danych poprzez szyfrowanie i kontrol\u0119 dost\u0119pu.<\/li>\n\n\n\n<li>\u0141\u0105czenie jezior danych i hurtowni tematycznych (data marts) w celu wsparcia r\u00f3\u017cnorodnych potrzeb analitycznych &#8211; jeziora danych przechowuj\u0105 dane surowe i nieustrukturyzowane, natomiast hurtownie tematyczne dostarczaj\u0105 wyselekcjonowane, tematyczne zbiory danych dla u\u017cytkownik\u00f3w biznesowych.<\/li>\n\n\n\n<li>Wykorzystanie wirtualizacji danych do analizy danych z wielu \u017ar\u00f3de\u0142 bez fizycznego przenoszenia, co zmniejsza duplikacj\u0119 danych.<\/li>\n\n\n\n<li>Projektowanie potok\u00f3w danych do analiz w czasie rzeczywistym oraz raportowania operacyjnego z wykorzystaniem przetwarzania strumieniowego i architektur zdarzeniowych.<\/li>\n\n\n\n<li>Wykorzystanie skalowalnych rozwi\u0105za\u0144 hurtowni danych w chmurze (np. Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft Azure Synapse Analytics) do efektywnego zarz\u0105dzania wolumenami danych i zapewnienia wysokiej dost\u0119pno\u015bci.<\/li>\n\n\n\n<li>Implementacja architektury data mesh w celu zdecentralizowania w\u0142asno\u015bci danych, daj\u0105c zespo\u0142om domenowym autonomi\u0119, przy jednoczesnym utrzymaniu jednolitej architektury platformy danych.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Wsp\u00f3\u0142praca jest niezb\u0119dna: in\u017cynierowie danych \u015bci\u015ble wsp\u00f3\u0142pracuj\u0105 z <a href=\"https:\/\/alterdata.com\/pl\/projektowanie-architektury-danych\/\" data-type=\"page\" data-id=\"1891\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">architektami danych<\/a>, data scientistami oraz interesariuszami biznesowymi, projektuj\u0105c modele danych i architektury zgodne z wymaganiami biznesowymi. Wspiera to eksploracj\u0119 danych, analiz\u0119 danych historycznych oraz uczenie maszynowe, zapewniaj\u0105c dost\u0119p do aktualnych i historycznych danych w bezpiecznym, zarz\u0105dzanym \u015brodowisku.<\/p>\n\n\n\n<p>Ci\u0105g\u0142e monitorowanie i <a href=\"https:\/\/alterdata.com\/pl\/optymalizacja-hurtowni-danych\/\" data-type=\"page\" data-id=\"32\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">optymalizacja<\/a> s\u0105 kluczowe. Zespo\u0142y in\u017cynierii danych \u015bledz\u0105 jako\u015b\u0107 danych, wydajno\u015b\u0107 systemu oraz przep\u0142ywy danych, dokonuj\u0105c korekt, aby platforma spe\u0142nia\u0142a zmieniaj\u0105ce si\u0119 potrzeby biznesowe. Ten nieustanny proces utrzymuje hurtowni\u0119 danych jako niezawodn\u0105 podstaw\u0119 dla business intelligence, analityki i transformacji cyfrowej.<\/p>\n\n\n\n<p>Stosuj\u0105c najlepsze praktyki in\u017cynierii danych, wykorzystuj\u0105c nowoczesne technologie platform danych oraz priorytetyzuj\u0105c zarz\u0105dzanie i bezpiecze\u0144stwo, organizacje mog\u0105 budowa\u0107 kompleksowe hurtownie danych zapewniaj\u0105ce efektywny dost\u0119p do wysokiej jako\u015bci danych. To umo\u017cliwia u\u017cytkownikom biznesowym analizowanie danych, odkrywanie trend\u00f3w i podejmowanie \u015bwiadomych decyzji przekszta\u0142caj\u0105c dane w strategiczny zas\u00f3b dla wzrostu.<\/p>\n\n\n\n<p>Ekspertyza Alterdata w zakresie projektowania hurtowni danych, in\u017cynierii i wdro\u017cenia zapewnia, \u017ce Twoja platforma danych b\u0119dzie skalowalna, elastyczna i warto\u015bciowa na d\u0142u\u017csz\u0105 met\u0119. Niezale\u017cnie od tego, czy integrujesz wiele \u017ar\u00f3de\u0142, umo\u017cliwiasz analizy w czasie rzeczywistym, czy wspierasz zaawansowan\u0105 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 i uczenie maszynowe, nasz zesp\u00f3\u0142 pomaga efektywnie zarz\u0105dza\u0107 danymi i w pe\u0142ni wykorzysta\u0107 potencja\u0142 danych biznesowych.ian i jasno okre\u015blone zasady korzystania z AI s\u0105 r\u00f3wnie wa\u017cne jak sama technologia.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:70px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Business Intelligence i automatyzacja \u2013 rola hurtowni danych we wdra\u017caniu sztucznej inteligencji<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Sztuczna inteligencja, automatyzacja, Document AI i inne zaawansowane technologie opieraj\u0105 si\u0119 na solidnych, dobrze zaprojektowanych hurtowniach danych. Analiza danych jest integraln\u0105 cz\u0119\u015bci\u0105 nowoczesnej infrastruktury, umo\u017cliwiaj\u0105c uzyskiwanie wniosk\u00f3w, <a href=\"https:\/\/alterdata.com\/pl\/business-intelligence\/\" data-type=\"page\" data-id=\"2\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">business intelligence<\/a> oraz automatyzacj\u0119. Hurtownie danych gwarantuj\u0105 w\u0142a\u015bciwe dostarczanie, integracj\u0119 i jako\u015b\u0107 danych dla tych rozwi\u0105za\u0144.<\/p>\n\n\n\n<p>Agreguj\u0105 i organizuj\u0105 dane operacyjne pochodz\u0105ce z wielu \u017ar\u00f3de\u0142, wspieraj\u0105c szerok\u0105 business intelligence i analizy. Kompleksowe hurtownie danych wspieraj\u0105 zaawansowan\u0105 analityk\u0119 w ca\u0142ych organizacjach, podczas gdy hurtownie tematyczne (data marts) skupiaj\u0105 si\u0119 na konkretnych obszarach lub funkcjach.<\/p>\n\n\n\n<p>Bez sp\u00f3jnych, aktualnych i ustrukturyzowanych danych sztuczna inteligencja i automatyzacja napotykaj\u0105 powa\u017cne wyzwania. Hurtownie danych przygotowuj\u0105 i przetwarzaj\u0105 dane, aby wspiera\u0107 zaawansowan\u0105 analityk\u0119 i inteligentne systemy.<\/p>\n\n\n\n<p>Dzi\u0119ki temu mo\u017cliwe jest efektywne wykorzystanie technologii takich jak:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Robotyczna automatyzacja proces\u00f3w (RPA),<\/li>\n\n\n\n<li>Document AI,<\/li>\n\n\n\n<li>Predykcyjne modele uczenia maszynowego,<\/li>\n\n\n\n<li>Inteligentne systemy rekomendacyjne,<\/li>\n\n\n\n<li>Przetwarzanie j\u0119zyka naturalnego (NLP),<\/li>\n\n\n\n<li>Analiza obraz\u00f3w i wideo,<\/li>\n\n\n\n<li>Monitorowanie i optymalizacja w czasie rzeczywistym.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>W ten spos\u00f3b hurtownie danych stanowi\u0105 fundament dla odkrywania potencja\u0142u nowoczesnych platform danych i transformacji cyfrowej.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:35px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1728\" height=\"694\" src=\"https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/offer_BI_pl.png\" alt=\"Specjalistka BI pokazuj\u0105ca, jak przekszta\u0142ca\u0107 dane w czytelne insighty biznesowe\" class=\"wp-image-9925\" srcset=\"https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/offer_BI_pl.png 1728w, https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/offer_BI_pl-300x120.png 300w, https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/offer_BI_pl-1024x411.png 1024w, https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/offer_BI_pl-768x308.png 768w, https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/offer_BI_pl-1536x617.png 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 1728px) 100vw, 1728px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<div style=\"height:35px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Jako\u015b\u0107 danych, integracja, zarz\u0105dzanie i semantyka \u2013 fundamenty nowych mo\u017cliwo\u015bci<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Jako\u015b\u0107, zarz\u0105dzanie i semantyka to fundamenty, a nie dodatki. Ju\u017c na etapie projektowania zapewniaj\u0105 skuteczno\u015b\u0107. Dane przechowywane w hurtowniach s\u0105 uporz\u0105dkowane, oczyszczone i zintegrowane, co umo\u017cliwia wiarygodn\u0105 analiz\u0119. Szczeg\u00f3\u0142owo\u015b\u0107 danych pozwala na dok\u0142adne analizy i podejmowanie \u015bwiadomych decyzji. Systemy zarz\u0105dzania bazami danych gwarantuj\u0105 integralno\u015b\u0107 danych i wspieraj\u0105 analizy. In\u017cynierowie danych wsp\u00f3\u0142pracuj\u0105, aby utrzyma\u0107 jako\u015b\u0107 i zarz\u0105dzanie danymi.<\/p>\n\n\n\n<p>Sp\u00f3jny model danych i wsp\u00f3lny j\u0119zyk biznesowy:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Umo\u017cliwiaj\u0105 automatyzacj\u0119 decyzji,<\/li>\n\n\n\n<li>Wspieraj\u0105 bezpieczne wykorzystanie sztucznej inteligencji i du\u017cych modeli j\u0119zykowych (LLM),<\/li>\n\n\n\n<li>Redukuj\u0105 chaos interpretacyjny i powielon\u0105 logik\u0119,<\/li>\n\n\n\n<li>Buduj\u0105 zaufanie w ca\u0142ej organizacji.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Bez tych fundament\u00f3w skalowanie AI prowadzi do b\u0142\u0119d\u00f3w, a nie warto\u015bci.<\/p>\n\n\n\n<p>Hurtownie danych przechowuj\u0105 kopie danych transakcyjnych \u017ar\u00f3d\u0142owych system\u00f3w, zachowuj\u0105c historyczne zapisy niezb\u0119dne do analiz.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:70px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Najcz\u0119stsze b\u0142\u0119dy w projektowaniu architektury hurtowni danych<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Powtarzaj\u0105ce si\u0119 problemy obejmuj\u0105:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Skupianie si\u0119 na technologii zamiast na celach biznesowych. Zacznij od zrozumienia potrzeb i dostosuj technologi\u0119 odpowiednio.<\/li>\n\n\n\n<li>Zaniedbywanie skalowalno\u015bci i d\u0142ugoterminowych koszt\u00f3w. Planuj wzrost obj\u0119to\u015bci danych i z\u0142o\u017cono\u015bci.<\/li>\n\n\n\n<li>Odk\u0142adanie na p\u00f3\u017aniej kwestii jako\u015bci danych, semantyki i bezpiecze\u0144stwa. W\u0142\u0105cz je od samego pocz\u0105tku, aby unikn\u0105\u0107 b\u0142\u0119d\u00f3w i ryzyka.<\/li>\n\n\n\n<li>Niewystarczaj\u0105ce zaanga\u017cowanie u\u017cytkownik\u00f3w ko\u0144cowych. Anga\u017cuj u\u017cytkownik\u00f3w, aby rozwi\u0105zanie spe\u0142nia\u0142o rzeczywiste potrzeby.<\/li>\n\n\n\n<li>Ignorowanie integracji r\u00f3\u017cnorodnych \u017ar\u00f3de\u0142 danych. Wykorzystuj zaawansowane narz\u0119dzia ETL oraz automatyzacj\u0119 dla zapewnienia sp\u00f3jno\u015bci.<\/li>\n\n\n\n<li>Brak szkole\u0144 i wsparcia. Zapewnij edukacj\u0119 dostosowan\u0105 do r\u00f3l, aby maksymalizowa\u0107 adopcj\u0119 rozwi\u0105zania.<\/li>\n\n\n\n<li>Niedocenianie automatyzacji i monitoringu. Automatyzuj procesy i monitoruj je nieustannie, aby zwi\u0119ksza\u0107 efektywno\u015b\u0107.<\/li>\n\n\n\n<li>Nieprzygotowanie na dane nieustrukturyzowane i w czasie rzeczywistym. Projektuj z my\u015bl\u0105 o elastyczno\u015bci i skalowalno\u015bci.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Dodatkowe uwagi:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Wczesne hurtownie danych mia\u0142y nadmiarowe dane z powodu wielu \u015brodowisk wsparcia decyzji. Hybrydowe hurtownie stosuj\u0105 znormalizowan\u0105 trzeci\u0105 form\u0119 normaln\u0105, aby zmniejszy\u0107 duplikacj\u0119 danych.<\/li>\n\n\n\n<li>Istniej\u0105 dwa g\u0142\u00f3wne podej\u015bcia do przechowywania danych: wymiarowe (schemat gwiazdy organizuj\u0105cy fakty i wymiary) oraz znormalizowane (grupowane w obszary tematyczne).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Ustrukturyzowany <strong>5-etapowy proces projektowania architektury hurtowni danych<\/strong> pozwala unikn\u0105\u0107 tych pu\u0142apek i zwi\u0119ksza efektywno\u015b\u0107, umo\u017cliwiaj\u0105c dost\u0119p do danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych oraz pe\u0142ne wykorzystanie ich warto\u015bci.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:70px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong><strong>Podsumowanie: Architektura hurtowni danych to inwestycja, a nie koszt<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Efektywna architektura hurtowni danych \u0142\u0105czy w sobie <strong>skalowalno\u015b\u0107, mo\u017cliwo\u015bci dzia\u0142ania w czasie rzeczywistym, zarz\u0105dzanie, jako\u015b\u0107 i semantyk\u0119<\/strong> jako fundamenty d\u0142ugoterminowej warto\u015bci. Opieraj\u0105c si\u0119 na solidnych bazach danych, wspiera efektywne przechowywanie i zarz\u0105dzanie danymi. Fundamenty, projektowanie, planowanie, wdro\u017cenie i rozw\u00f3j tworz\u0105 sp\u00f3jny system, kt\u00f3ry umo\u017cliwia organizacjom prawdziwie opartym na danych gotowo\u015b\u0107 na przysz\u0142o\u015b\u0107.<\/p>\n\n\n\n<p>Je\u015bli chcesz zaprojektowa\u0107 lub rozwin\u0105\u0107 <strong>architektur\u0119 hurtowni danych<\/strong>, kt\u00f3ra wspiera rozw\u00f3j zamiast generowa\u0107 techniczny d\u0142ug &#8211; <strong><a href=\"https:\/\/alterdata.com\/pl\/kontakt\/\" data-type=\"page\" data-id=\"22\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">porozmawiajmy<\/a><\/strong>. W Alterdata prowadzimy Ci\u0119 krok po kroku od podstaw po zaawansowan\u0105 analityk\u0119 i sztuczn\u0105 inteligencj\u0119. Nowoczesne hurtownie danych s\u0105 budowane tak, aby wspiera\u0107 analizy i raportowanie, pomagaj\u0105c wykorzysta\u0107 potencja\u0142 danych Twojej organizacji.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:70px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Prelekcja konferencyjna Alterdata &#8211; Bartosz Rosiak<br><\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Tematy poruszone w tym artykule by\u0142y r\u00f3wnie\u017c przedmiotem jednej z prelekcji podczas konferencji Alterdata. <strong>Bartosz Rosiak (Alterdata)<\/strong> przedstawi\u0142 wyst\u0105pienie:<br><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>\u201eJak podej\u015b\u0107 do architektury platformy data i DWH, tak aby wspiera\u0142a rozw\u00f3j biznesu\u201d<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Prelekcja koncentrowa\u0142a si\u0119 na tym, \u017ce <strong>dane maj\u0105 realn\u0105 warto\u015b\u0107 tylko wtedy, gdy s\u0105 w\u0142a\u015bciwie zorganizowane i dost\u0119pne dok\u0142adnie tam, gdzie s\u0105 potrzebne do podejmowania decyzji<\/strong>. Architektura platformy danych i hurtowni nie powinna by\u0107 celem samym w sobie, lecz narz\u0119dziem wspieraj\u0105cym rozw\u00f3j organizacji.<\/p>\n\n\n\n<p>Podczas wyst\u0105pienia om\u00f3wione zosta\u0142y m.in.:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>podej\u015bcie do projektowania architektury platformy danych i DWH z perspektywy biznesowej,<\/li>\n\n\n\n<li>r\u00f3\u017cnice mi\u0119dzy rozwi\u0105zaniami poprawnymi technicznie a tymi, kt\u00f3re faktycznie wspieraj\u0105 skalowanie firmy,<\/li>\n\n\n\n<li>sposoby unikania d\u0142ugu technologicznego i budowania architektury, kt\u00f3ra ewoluuje razem z organizacj\u0105,<\/li>\n\n\n\n<li>rola dobrze zaprojektowanej platformy danych jako <strong>\u017ar\u00f3d\u0142a przewagi konkurencyjnej<\/strong>, a nie jedynie kosztu infrastruktury.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>To dobre podsumowanie g\u0142\u00f3wnej tezy artyku\u0142u: <strong>architektura DWH to inwestycja w d\u0142ugoterminow\u0105 zdolno\u015b\u0107 firmy do podejmowania lepszych decyzji, wzrostu i innowacji<\/strong>, a nie jednorazowy projekt technologiczny. <a href=\"https:\/\/alterdata.com\/pl\/nagranie-architektura-dwh-wspierajaca-rozwoj-biznesu\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Przejd\u017a do filmu.<\/a><\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:35px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><a href=\"https:\/\/alterdata.com\/pl\/nagranie-architektura-dwh-wspierajaca-rozwoj-biznesu\/\" target=\"_blank\" rel=\" noreferrer noopener\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1280\" height=\"720\" src=\"https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Frame-1000005814-1.png\" alt=\"Prelekcja Bartosza Rosiaka z Alterdata o architekturze DWH wspieraj\u0105cej rozw\u00f3j biznesu\" class=\"wp-image-9917\" srcset=\"https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Frame-1000005814-1.png 1280w, https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Frame-1000005814-1-300x169.png 300w, https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Frame-1000005814-1-1024x576.png 1024w, https:\/\/alterdata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Frame-1000005814-1-768x432.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1280px) 100vw, 1280px\" \/><\/a><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Artyku\u0142 wyja\u015bnia, jak podej\u015b\u0107 do architektury platformy danych i hurtowni danych tak, aby realnie wspiera\u0142a rozw\u00f3j biznesu, analityk\u0119 i przysz\u0142e wdro\u017cenia AI.<\/p>\n","protected":false},"author":13,"featured_media":9949,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[99,100,138,136],"tags":[],"class_list":["post-9915","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-business-intelligence","category-data-engineering","category-data-integration","category-data-warehouse"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/alterdata.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9915","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/alterdata.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/alterdata.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/alterdata.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/13"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/alterdata.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9915"}],"version-history":[{"count":8,"href":"https:\/\/alterdata.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9915\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":9955,"href":"https:\/\/alterdata.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9915\/revisions\/9955"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/alterdata.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/9949"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/alterdata.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9915"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/alterdata.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9915"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/alterdata.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9915"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}