Cotygodniowa dawka linków, czyli archiwum newslettera Dane i Analizy
W dzisiejszym wydaniu koncentrujemy się na praktycznych aspektach pracy z danymi i modelami AI. Z obszaru Data Engineering znajdziecie rozwiązania eliminujące nocne przetwarzanie batchowe przy pomocy DuckDB i dbt, przewodnik po strategiach obsługi danych wrażliwych oraz techniki checkpointingu w systemach event-driven. O DuckDB aż trzy materiały – bo to świetne narzędzie. Podobnie PostgreSQL to świetne narzędzie, „zamiatające” inne typy baz – tutaj na przykładzie baz wektorowych i indeksowania 100 milionów wektorów w 20 minut.
W sekcji AI i Machine Learning przyjrzymy się technologiom OCR, grafom encji oraz prognozowaniu viralności na YouTube. Z kolei w MLOps omówimy kwestie obserwowalności LLM, rzeczywiste praktyki na GCP wykraczające poza Vertex AI oraz kompletny pipeline CI/CD dla modeli z FastAPI, Dockerem i Kubernetes.
Nie zabrakło też materiałów lżejszych – od polskiego tutorialu o automatyzacji świąt z wykrywaniem prezentów pod choinką (przy okazji jeśli macie małe dzieci to polecam Google Maps i „gdzie jest Mikołaj” – pewnie w tym roku też będzie), przez raport o stanie AI w programowaniu, po szczerą historię systemu RAG ze świetnymi metrykami, który okazał się całkowicie nieprzydatny. Na koniec – analiza typowych błędów w wizualizacji danych i dziewięć alternatywnych rozwiązań.
A skoro mowa o uporządkowanej wiedzy – niedawno opublikowałem artykuł o warstwach semantycznych w projektach analitycznych. Rozgryzłem to pojęcie, bo samo googlanie nie dawało spójnej odpowiedzi. Okazało się, że to centralne miejsce, gdzie logika metryk i definicje biznesowe są opisane raz i trafiają wszędzie, zamiast mnożyć się po dashboardach. Mniej błędów, mniej pracy „na kolanie” i lepsza baza pod AI. Jeśli też gubiłeś się w tym temacie – przeczytaj artykuł na blogu.
To ostatni numer w tym roku – za tydzień robimy przerwę świąteczną. Z tej okazji życzę Wam spokojnych Świąt bez bugów na produkcji (chociaż „bug się rodzi”, taki czerstwy żart), sylwestra bez incydentów i nowego roku pełnego udanych deploymentów. Do przeczytania w 2026!
ai_ml
Best OCR Models 2025: Benchmarks & Comparison
Przegląd technologii OCR (Optical Character Recognition) wraz z porównaniem metod tradycyjnych i rozwiązań opartych na uczeniu maszynowym. Artykuł omawia algorytmy ekstrakcji tekstu z obrazów i dokumentów skanowanych oraz przedstawia praktyczne zastosowania w automatyzacji procesów biznesowych, analityce danych i integracji z systemami zarządzania dokumentami. Zawiera wskazówki dotyczące doboru narzędzi OCR w zależności od specyfiki projektu i charakterystyki źródeł danych.
analiza_danych_koncepcje
Entity Graphs: How to Develop, Analyze, and Visualize Relationships in the Age of AI
Wprowadzenie do grafów encji jako narzędzia do modelowania i wizualizacji relacji między obiektami w danych. Artykuł prowadzi przez kolejne etapy pracy z grafami: od identyfikacji i ekstrakcji encji, przez budowę powiązań, aż po analizę i interpretację wyników. Omawia techniki integracji różnych źródeł danych oraz wykorzystanie grafów do wzmacniania modeli uczenia maszynowego i wyciągania wniosków z złożonych zależności.
analiza_danych_projekty
Predicting YouTube Viral Success: A Machine Learning Approach to Understanding Global Content…
Projekt wykorzystujący modele machine learning do przewidywania viralności filmów na YouTube na podstawie metadanych wideo, wzorców zaangażowania użytkowników i cech semantycznych treści. Analiza pokazuje, jak dane o widowni i interakcjach wspierają prognozowanie popularności materiałów wideo oraz dostarcza praktycznych wskazówek dla twórców i marketerów w optymalizacji strategii publikacji.
bazy_danych
How We Made 100M Vector Indexing in 20 Minutes Possible on PostgreSQL
Opis technicznych rozwiązań umożliwiających indeksowanie 100 milionów wektorów w PostgreSQL w ciągu 20 minut. Artykuł koncentruje się na zoptymalizowanych strukturach danych i algorytmach dostosowanych do dużych zbiorów wektorowych, które zapewniają szybkie i skalowalne przeszukiwanie z wykorzystaniem infrastruktury open source. Pokazuje, jak łączyć techniki machine learning z tradycyjnymi bazami danych, osiągając wysoką wydajność bez wyspecjalizowanego oprogramowania.
big_data
Real-time Stock Pipeline
Architektura przetwarzania danych giełdowych w czasie rzeczywistym z wykorzystaniem Apache Kafka (strumieniowanie), Apache Spark (analiza) i Apache Cassandra (magazynowanie). System umożliwia zbieranie, transformację i zapisywanie informacji o akcjach, wspierając monitorowanie i analizę zmian rynkowych. Skalowalne rozwiązanie przydatne w analizach finansowych i systemach reagujących na dynamiczne zmiany danych.
ciekawostki
Zautomatyzuj swoje święta! [PL]
Autor pokzuje jak zbudować system, który wykrywa prezenty pod choinką i od razu Cię o tym powiadamia – żeby złapać Świętego Mikołaja na gorącym uczynku ;) Projekt może brzmi głupio, ale to świetna wymówka, żeby pouczyć się naprawdę przydatnych rzeczy: jak automatycznie ściągać obrazy z kamery IP, wpinać je do n8n, wykrywać obiekty na zdjęciach, zintegrować to z Home Assistantem i wysyłać powiadomienia, gdy w domu dzieje się coś podejrzanego. Klasyczna nauka przez zabawę. [YT, po polsku, 20 minut]
AI Code Review: Merge 4X Faster, Catch 3X More Bugs
Raport o stanie narzędzi AI w programowaniu w 2025 roku. Omawia wpływ sztucznej inteligencji na proces tworzenia oprogramowania, w tym automatyzację kodowania, testowania i optymalizacji aplikacji. Przedstawia postęp w modelach generatywnych, ich integrację z systemami deweloperskimi oraz wpływ na produktywność zespołów IT. Porusza kwestie zarządzania ryzykiem związanym z jakością, bezpieczeństwem i etyką wdrażania AI w cyklu życia oprogramowania.
data_engineering
🔓 5 DuckDB + dbt Models That Kill Nightly Batch
Pięć przykładów modeli DuckDB + dbt eliminujących potrzebę tradycyjnego nocnego przetwarzania batchowego. Artykuł pokazuje, jak optymalizacja zapytań i efektywne wykorzystanie zasobów DuckDB umożliwiają niemal natychmiastowe aktualizacje danych, usprawniając pipeline’y ETL/ELT. Zawiera praktyczne wskazówki dotyczące implementacji i korzyści z zastosowania tego podejścia w zarządzaniu danymi.
DuckDB Incremental Updates: MERGE, CDC, and Freshness on a Laptop
Praktyczny przewodnik po przetwarzaniu przyrostowych aktualizacji w DuckDB z wykorzystaniem mechanizmów MERGE i Change Data Capture (CDC). Artykuł pokazuje, jak utrzymać świeżość danych w lokalnych środowiskach analitycznych bez złożonych rozwiązań chmurowych. Omawia wykorzystanie funkcji SQL i prostych wzorców do efektywnego integrowania zmian w danych, wspierając iteracyjną analizę i budowę pipeline’ów na małą skalę.
🔓 10 DuckDB Catalog Moves for Team-Scale Analytics
Dziesięć kluczowych technik wykorzystania katalogu DuckDB w analityce zespołowej. Artykuł omawia usprawnienia w architekturze metadanych i zarządzaniu sesjami, które poprawiają obsługę współbieżnego przetwarzania zapytań i integrację wielu użytkowników. Pokazuje, jak efektywniej zarządzać danymi i dostępem w środowiskach zespołowych przy wdrażaniu DuckDB w projektach o rosnącej skali.
dbt Seeds in Modern Data Architectures: Patterns, Configuration and Use cases
Przewodnik po wykorzystaniu dbt seeds w nowoczesnych architekturach danych. Omawia wzorce użycia, konfigurację i praktyczne scenariusze stosowania statycznych i referencyjnych zbiorów danych w procesach ETL/ELT. Pokazuje, jak seeds zwiększają kontrolę wersji nad danymi bazowymi, ułatwiają testowanie modeli i wspierają automatyzację oraz spójność środowiska analitycznego.
Checkpointing the message processing
Przegląd technik checkpointingu w systemach event-driven zapewniających dokładność i spójność danych przy przetwarzaniu komunikatów. Artykuł przedstawia różne podejścia do zapisywania stanu – od mechanizmów opartych na offsetach po zaawansowane zarządzanie transakcjami i odtwarzanie stanu po awariach. Omawia wpływ poszczególnych rozwiązań na wydajność i niezawodność systemów rozproszonych oraz wskazuje najlepsze praktyki projektowania.
🔓 Architectures & Strategies for Handling Sensitive Data
Omówienie architektur i strategii przetwarzania danych wrażliwych z uwzględnieniem bezpieczeństwa, zgodności z regulacjami i zarządzania dostępem. Artykuł analizuje praktyczne podejścia do segmentacji, maskowania, szyfrowania i audytów danych, wskazując na konieczność równoważenia ochrony informacji z efektywnością procesów analitycznych. Przedstawia rozwiązania wspierające projektowanie skalowalnych i bezpiecznych pipeline’ów dla organizacji operujących na danych wrażliwych.
🔓 Why Feature Stores Failed and Why SQL Quietly Won
Analiza przyczyn niepowodzeń feature stores w projektach machine learning – złożoność wdrożenia, trudności z integracją i ograniczona elastyczność. Artykuł pokazuje, dlaczego podejście oparte na SQL zyskuje przewagę, wykorzystując sprawdzoną infrastrukturę baz danych do efektywnego zarządzania cechami. Omawia korzyści SQL w upraszczaniu przygotowania danych, wspieraniu współpracy zespołów oraz ułatwianiu utrzymania i monitorowania pipeline’ów ML.
devops
GCPDiag: Open Source Troubleshooting Tool for Google Cloud Platform
Narzędzie open source do automatycznego wykrywania i diagnostyki problemów w Google Cloud Platform. GCPDiag analizuje konfigurację i wykrywa błędy takie jak nieprawidłowe uprawnienia, problemy z siecią czy usługami, umożliwiając szybkie rozwiązywanie problemów bez ręcznego przeglądania ustawień. Integruje się z CI/CD i można je łatwo rozszerzać.
llm_&_chatgpt
I Built a RAG System That Scored 0.89 on Every Metric. It Was Completely Useless.
Historia budowy systemu RAG (Retrieval-Augmented Generation) osiągającego wysokie wyniki metryczne (0.89), który okazał się nieprzydatny w praktyce. Autor opisuje proces budowy, optymalizację składowania danych, indeksowania i dobór modeli językowych, jednocześnie pokazując pułapkę nadmiernego skupienia na metrykach kosztem rzeczywistej użyteczności systemu. Lekcja o różnicy między wynikami benchmarków a wartością biznesową rozwiązań AI.
Comprehensive LLM Finetuning Guide
Kompleksowy przewodnik po fine-tuningu dużych modeli językowych (LLM) obejmujący przygotowanie danych i techniki dostrajania (LoRA, PEFT, Full Fine-Tuning). Omawia wyzwania związane z zarządzaniem zasobami obliczeniowymi oraz metody optymalizacji treningu dla specyficznych zastosowań. Zawiera wskazówki dotyczące wyboru frameworków, integracji z pipeline’ami ML oraz strategie oceny i walidacji modeli po dostrojeniu.
management
How AI Is Transforming Work at Anthropic
Raport Anthropic o wpływie AI na pracę zespołów inżynierskich, badawczych i operacyjnych w firmie. Opisuje mechanizmy automatyzacji zadań, zwiększania efektywności współpracy i przyspieszania rozwoju oprogramowania, szczególnie w debugowaniu, generowaniu dokumentacji i analizie kodu. Praktyczne przykłady wykorzystania AI do poprawy jakości i skalowalności pracy jako case study dla firm wdrażających sztuczną inteligencję.
mlops
🔓 LLM Observability: Why Monitoring Matters More Than Ever
Omówienie znaczenia obserwowalności i monitoringu dużych modeli językowych (LLM) w aplikacjach biznesowych. Artykuł pokazuje, jak skutecznie śledzić jakość odpowiedzi, wykrywać dryf modelu oraz monitorować zużycie zasobów i kosztów. Przedstawia podejście do observability łączące metryki techniczne z analizą doświadczeń użytkowników, umożliwiając szybkie identyfikowanie błędów i optymalizację systemu.
🔓 True MLOps on GCP Is Mostly Not Vertex AI
Analiza rzeczywistych praktyk MLOps na Google Cloud Platform, która pokazuje, że skuteczne wdrożenie wymaga integracji wielu usług (Dataflow, BigQuery, Cloud Functions, Cloud Build), a nie tylko Vertex AI. Artykuł omawia budowę elastycznych pipeline’ów dostosowanych do specyfiki projektu oraz automatyzację procesów wykraczających poza możliwości pojedynczego narzędzia. Praktyczne podejście do kontroli i skalowalności rozwiązań ML w produkcji.
🔓 FastAPI+Docker +Kubernetes with an End-to-End CI/CD Deployment Pipeline
Przewodnik po wdrażaniu modeli machine learning na skalę produkcyjną z wykorzystaniem FastAPI (serwisy API), Docker (konteneryzacja) i Kubernetes (orkiestracja). Opisuje budowę end-to-end pipeline CI/CD automatyzującego testowanie, budowanie i wdrażanie modeli. Zawiera praktyczne wskazówki dotyczące integracji technologii i zwiększania efektywności pracy zespołów zarządzających modelami ML w produkcji.
wizualizacja_danych
Broken Chart: discover 9 visualization alternatives
Analiza typowych błędów w wizualizacji danych prowadzących do mylących wniosków: niewłaściwe osie, błędna agregacja, manipulacje proporcjami i nieodpowiednie typy wykresów. Artykuł przedstawia dziewięć alternatywnych rozwiązań wizualizacyjnych oraz wskazówki dotyczące świadomego doboru form prezentacji danych dla poprawy przejrzystości i wspierania efektywnego podejmowania decyzji.