Cotygodniowa dawka linków, czyli archiwum newslettera Dane i Analizy
W dzisiejszym wydaniu dominują tematy związane z inżynierią danych i automatyzacją: od debaty o przyszłości Power BI i praktycznych zastosowań DuckDB w pipeline’ach ETL, przez kontrakty danych w produkcji, aż po wzorce projektowe w PySparku.
W sekcji AI i agentów przyjrzymy się ograniczeniom vibe codingu i propozycjom nowej warstwy abstrakcji dla systemów agentowych.
Nie zabraknie także materiałów o architekturze (case study migracji Airbnb z monolitu), DevOps (optymalizacja GitHub Actions), MLOps (metryki predykcyjne incydentów) oraz praktycznych poradników – od konfiguracji tmux dla pracy zdalnej po budowę dashboardów AI w kilka minut.
ai_agent
Your agents need runbooks, not bigger context windows
W artykule poruszono problem braku w pełni zaawansowanej warstwy abstrakcji w nowoczesnych systemach agentów AI, które integrowałyby zdolności planowania, koordynacji i monitorowania działań wielu modeli w ramach złożonych zadań. Obecne narzędzia często skupiają się na pojedynczych modelach lub prostych pipeline’ach, co ogranicza skalowalność i elastyczność systemów inteligentnych agentów. Autor proponuje rozwój pośredniej warstwy zarządzającej komunikacją i współpracą między modelami, co mogłoby istotnie zwiększyć ich efektywność, automatyzację procesów oraz możliwości adaptacyjne w zastosowaniach biznesowych i technologicznych.
The uncomfortable truth about vibe coding
Vibe coding – tworzenie aplikacji przez rozmowę z AI zamiast pisania każdej linijki kodu – to najbardziej ekscytująca i jednocześnie najniebezpieczniejsza praktyka programistyczna ostatnich lat. Prototypy i MVP powstają w weekendy zamiast kwartałów, ale większość projektów zapada się po trzech miesiącach, gdy kod rośnie poza kontrolę, a każda zmiana psuje dziesięć innych rzeczy. Rozwiązanie? Spec-driven development – traktowanie specyfikacji, a nie promptów, jako źródła prawdy, bo magią nie jest „vibing”, ale precyzyjne wyrażenie tego, czego chcemy na tyle jasno, by nawet AI nie mogło źle zinterpretować.
🔓 Connect Claude and Obsidian for a second brain
Integracja modelu językowego Claude z systemem Obsidian pozwala na efektywne przekształcanie rozproszonych notatek w spójną, łatwo dostępną bazę wiedzy. Wykorzystanie Claude do automatycznej analizy i organizacji treści wspiera zarządzanie wiedzą na poziomie indywidualnym i zespołowym, zwiększając produktywność oraz ułatwiając podejmowanie decyzji opartych na danych. Opisane rozwiązanie podkreśla znaczenie połączenia zaawansowanej sztucznej inteligencji z elastycznym narzędziem do notowania, co pozwala na budowę efektywnych „drugich mózgów” wspierających pracę programistów, analityków i managerów IT.
architektura
Airbnb’s Move from Monolith
Airbnb przeszło drogę typową dla szybko rosnących startupów: od monolitycznej aplikacji Ruby on Rails (zwanej wewnętrznie „monorail”), przez chaos związany z wzrostem zespołu i coraz bardziej splątanym kodem, aż do architektury zorientowanej na usługi (SOA). Kluczem do udanej migracji było przestrzeganie jasnych zasad projektowych – każda usługa powinna być właścicielem swoich danych i odpowiadać za konkretny obszar biznesowy – oraz przemyślana strategia techniczna: dual reads z porównywaniem odpowiedzi dla odczytów oraz shadow database dla zapisów, które pozwoliły na bezpieczne przełączenie ruchu bez przestojów. Najważniejsza lekcja? Migracja to nie tylko zmiana techniczna, ale przede wszystkim kulturowa, która wymaga wczesnych inwestycji w infrastrukturę wspierającą proces oraz świadomości, że to podróż, a nie jednorazowy projekt.
ciekawostki
Wszystkie najważniejsze numery wytłumaczone w 19 minut
Materiał w przystępny sposób wyjaśnia strukturę i logikę najważniejszych numerów identyfikacyjnych używanych w Polsce, takich jak PESEL, NIP, numery kont bankowych czy tablice rejestracyjne. Autor odkrywa ukryte znaczenie poszczególnych cyfr, tłumacząc między innymi, jak w PESEL-u zakodowana jest płeć oraz dlaczego numery domów na jednej ulicy mogą rosnąć w nielogiczny sposób. Film stanowi fascynującą podróż po systemach ewidencji, która pozwala lepiej zrozumieć cyfrowy i administracyjny porządek naszego codziennego życia. [YT, 19 minut, po polsku]
data_engineering
Ten years late to the dbt party (DuckDB edition)
W artykule przedstawiono doświadczenia autora z używaniem narzędzia dbt w połączeniu z DuckDB jako silnikiem bazy danych. Zwrócono uwagę na korzyści płynące z integracji tych technologii w kontekście przetwarzania danych, w tym na elastyczność DuckDB w analizach ad hoc oraz prostotę zarządzania pipeline’ami dzięki dbt. Omówiono także kwestie wydajności i wygody pracy, pokazując, jak to zestawienie może usprawnić procesy analityczne i transformację danych w środowiskach opartych na lokalnych lub chmurowych systemach. Tekst dostarcza merytorycznych wskazówek dla zespołów zajmujących się danymi, które rozważają optymalizację narzędzi ETL i workflow.
ETL Parquet files to PostgreSQL with DuckDB
Artykuł przedstawia praktyczne podejście do procesów ETL polegających na ładowaniu plików Parquet do bazy PostgreSQL z wykorzystaniem DuckDB jako efektywnego silnika pośredniego. Opisano, jak DuckDB umożliwia szybkie i wydajne przetwarzanie danych bez konieczności budowania rozbudowanej infrastruktury, pozwalając na bezproblemową integrację plików kolumnowych z tradycyjnymi relacyjnymi bazami danych. Rozwiązanie sprawdza się zwłaszcza w scenariuszach, gdzie wymagane jest szybkie przetwarzanie dużych zbiorów danych w formacie Parquet i ich analiza w środowisku SQL.
🔓 Stop rebuilding what already exists: 25 dbt packages every data engineer should know
Lista 25 gotowych pakietów dbt, które znacząco usprawniają pracę data engineerów, eliminując konieczność tworzenia wielu rozwiązań od podstaw. Prezentowane projekty obejmują m.in. transformacje danych, integracje z popularnymi źródłami, standardy walidacji jakości danych oraz automatyzację procesów ETL, co pozwala przyspieszyć development i zwiększyć powtarzalność operacji. To praktyczne zestawienie ułatwia wybór sprawdzonych narzędzi wspierających wdrażanie efektywnych pipeline’ów w ekosystemie dbt.
🔓 DuckDB Geospatial: Fast Insights Without Heavy GIS
DuckDB wprowadza natywne wsparcie geospatial, pozwalające na szybkie analizy przestrzenne bez konieczności używania rozbudowanych systemów GIS. Dzięki integracji standardów OGC i obsłudze typów geometrycznych, DuckDB umożliwia łatwe przetwarzanie dużych zestawów danych geograficznych bezpośrednio w bazie, co znacząco przyspiesza workflow analityków i deweloperów pracujących z danymi przestrzennymi. To otwiera nowe możliwości efektywnego wykonywania zapytań przestrzennych i wizualizacji danych w środowisku SQL o niskim koszcie infrastrukturalnym.
🔓 Data Contracts in Practice: What 50 Production Implementations Actually Look Like
Analiza 50 rzeczywistych wdrożeń kontraktów danych w środowiskach produkcyjnych pokazuje, że ich skuteczne wykorzystanie wymaga odpowiedniej organizacji pracy zespołowej, jasnego definiowania kontraktów jako formalnych umów między producentem a konsumentem danych oraz automatyzacji testów i monitoringu. Praktyczne case study podkreślają znaczenie iteracyjnego podejścia do ewolucji kontraktów oraz integracji z narzędziami do CI/CD, co pozwala zminimalizować ryzyko błędów i zapewnić spójność danych w całym pipeline’ie analitycznym. Tego rodzaju podejście promuje większą współodpowiedzialność zespołów oraz ułatwia zarządzanie złożonymi zależnościami danych w produkcyjnych systemach analitycznych i aplikacjach big data.
🔓 How I Built a Semantic Layer (and why you should too): Part 2
W drugiej części serii o budowie semantycznej warstwy danych autora przechodzi od teorii do praktyki: implementuje warstwę semantyczną w narzędziu Cube, które pośredniczy między hurtownią danych a narzędziami analitycznymi, takimi jak Power BI. Na przykładzie systemu zamówień i przychodów autor pokazuje krok po kroku, jak definiować metryki biznesowe – takie jak przychód netto czy średnia wartość zamówienia – w jednym miejscu, z jasną logiką obliczeniową, tak aby wszystkie działy (finanse, sprzedaż, operacje) korzystały z tych samych, spójnych definicji.
devops
How to Parse JSON Like a Pro – jq 101
Jq to potężne narzędzie do przetwarzania i parsowania danych w formacie JSON, które znacząco ułatwia ekstrakcję, transformację oraz filtrowanie informacji bez konieczności pisania rozbudowanego kodu. Artykuł przedstawia podstawy składni jq, takie jak selektory, operatory i funkcje, pozwalające na wygodne poruszanie się po strukturach JSON, a także podpowiada, jak łączyć polecenia w potoki, by efektywnie manipulować danymi. Wprowadzenie do jq może znacznie usprawnić pracę programistów, analityków i inżynierów danych, którzy często muszą analizować i przetwarzać duże zbiory informacji zapisanych w JSON.
Is Markdown the New YAML? Exploring GitHub Next’s Agentic Workflows
GitHub rozwija nowe mechanizmy automatyzacji pracy oparte na agentach, które opierają się na języku Markdown zamiast YAML, co może zrewolucjonizować sposób definiowania workflow. Markdown, dzięki swojej prostocie i czytelności, ułatwia tworzenie i zarządzanie procesami automatyzacji, redukując złożoność typową dla plików YAML. Taki kierunek rozwoju może wpłynąć na większą przystępność i efektywność definiowania pipeline’ów, zwłaszcza w kontekście rosnącej popularności rozwiązań no-code i low-code wewnątrz ekosystemu GitHub.
GitHub Actions Is Slowly Killing Your Engineering Team
W artykule analizowane jest, jak niewłaściwe zarządzanie GitHub Actions może negatywnie wpływać na efektywność zespołów programistycznych, prowadząc do spowolnienia wdrożeń i wzrostu kosztów infrastruktury. Podkreślono znaczenie optymalizacji workflowów, kontrolowania uruchamiania akcji oraz eliminowania niepotrzebnych buildów, aby zachować równowagę między automatyzacją a wydajnością pracy zespołu. Autor proponuje praktyczne podejścia do monitorowania i ograniczania zużycia zasobów w CI/CD, co jest kluczowe dla managerów i inżynierów odpowiedzialnych za utrzymanie skalowalnych procesów DevOps.
low_code
🔓 10 n8n Node Combos That Turn Google Sheets Into a Real Database
Integracja Google Sheets z platformą n8n oferuje skuteczne sposoby przekształcenia arkuszy kalkulacyjnych w funkcjonalną bazę danych dzięki zestawom węzłów automatyzujących operacje CRUD, filtrowanie, i synchronizację danych. Przedstawione kombinacje węzłów pozwalają na dynamiczne zarządzanie danymi, ich łatwe aktualizacje oraz automatyczne przetwarzanie, co znacząco zwiększa możliwości Google Sheets w zastosowaniach analitycznych i operacyjnych bez konieczności stosowania tradycyjnych baz danych.
mlops
🔓 11 MLOps Metrics That Predict Incidents Early
W artykule przedstawiono kilka kluczowych metryk MLOps, które umożliwiają wczesne wykrywanie potencjalnych incydentów w modelach uczenia maszynowego. Omówiono, jak monitorowanie takich wskaźników jak dryf danych, szybkość predykcji, stabilność modelu czy opóźnienia w odpowiedzi pozwala na szybkie reagowanie na problemy wpływające na jakość i wydajność modeli w produkcji. Dzięki zastosowaniu tych metryk zespoły mogą efektywniej zarządzać cyklem życia modeli, minimalizując ryzyko awarii i utrzymując wysoką dostępność systemów ML.
powerbi
Is Power BI Dying?
W artykule analizowane są aktualne wyzwania i trendy wpływające na spadającą popularność Power BI w środowiskach analitycznych, wskazując, że około 30% zespołów danych planuje zrezygnować z tego narzędzia do 2026 roku. Główne przyczyny obejmują ograniczenia skalowalności, rosnące wymagania dotyczące integracji z nowoczesnymi architekturami danych oraz potrzeby bardziej elastycznych i wydajnych platform analitycznych. Wskazane są alternatywne rozwiązania, które lepiej odpowiadają na dynamiczne zmiany w przetwarzaniu i prezentacji danych, co czyni temat istotnym dla managerów IT, liderów zespołów analitycznych oraz specjalistów szukających optymalizacji narzędzi BI.
python
I Built a Full-Stack Invoice Management System with Python+JS – Here’s What I Learned
Stworzony system do zarządzania fakturami został zbudowany jako pełny stack z użyciem Pythona i JavaScriptu, co pozwoliło na integrację backendu i frontend’u oraz automatyzację procesów związanych z fakturowaniem. Projekt pokazał praktyczne wyzwania związane z budową aplikacji biznesowej, takie jak obsługa baz danych, uwierzytelnianie użytkowników, generowanie dynamicznych dokumentów PDF oraz wdrożenie interfejsu użytkownika z React. Artykuł dostarcza cennych wskazówek dla programistów planujących tworzyć systemy finansowe, podkreślając znaczenie modularnej architektury, testów oraz wyboru odpowiednich narzędzi do skalowalności i bezpieczeństwa.
spark
🔓 10 PySpark DataFrame Design Patterns Every Data Engineer Uses (But Rarely Names)
Przedstawione wzorce projektowe dotyczą efektywnej pracy z DataFrame w PySparku, kluczowe dla inżynierów danych optymalizujących przetwarzanie dużych zbiorów danych. Omówiono sposoby na zwiększenie czytelności i wydajności kodu, takie jak chaining transformations zamiast wielu tymczasowych zmiennych, stosowanie broadcast joinów do optymalizacji łączenia dużych i małych zbiorów danych, czy wzorce zarządzania schematem i walidacji danych. Wskazówki te pomagają unikać typowych błędów i usprawniają skalowalne przetwarzanie w środowiskach Big Data, jednocześnie poprawiając utrzymanie i zrozumiałość projektów opartych na PySpark.
wizualizacja_danych
How to Build an AI Dashboard in 2026: From Raw Data to Executive-Ready Analytics in Minutes
Przewodnik opisuje kompleksowy proces tworzenia nowoczesnego dashboardu, od surowych danych po gotowe do prezentacji analizy, z wykorzystaniem najnowszych narzędzi i technologii dostępnych w 2026 roku. Pokazuje, jak automatyzować ekstrakcję danych, ich przetwarzanie i wizualizację, aby dostarczyć menedżerom i zespołom IT szybkie, precyzyjne i interaktywne raporty, skracając czas produkcji insightów z godzin do minut. Podkreśla rolę integracji AI w procesach ETL, modelowaniu danych oraz generowaniu interpretacji, co znacząco ułatwia podejmowanie decyzji i nadzór na projektami analitycznymi.
środowisko_pracy
The Ultimate tmux Setup for Remote Development Over SSH
Artykuł przedstawia kompleksową konfigurację tmuxa, narzędzia kluczowego dla efektywnej pracy zdalnej przez SSH, szczególnie w kontekście programistów i inżynierów pracujących na serwerach. Opisuje metody optymalizacji sesji, zarządzanie oknami i panelami, konfigurację automatyzacji oraz integrację z narzędziami wspierającymi workflow developerski. Dzięki temu można znacznie usprawnić pracę zdalną, zwiększyć wydajność i komfort codziennego korzystania z terminala podczas rozwijania oprogramowania na zewnętrznych maszynach.