<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Excel on Łukasz Prokulski, Dane i Analizy</title><link>https://blog.prokulski.science/tags/excel/</link><description>Recent content in Excel on Łukasz Prokulski, Dane i Analizy</description><generator>Hugo</generator><language>pl-PL</language><lastBuildDate>Mon, 09 Nov 2026 07:15:10 +0100</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.prokulski.science/tags/excel/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Power BI na Databricks, 90% tańszy Claude Code i złączenia ASOF w nowym Sparku</title><link>https://blog.prokulski.science/2026/11/09/power-bi-na-databricks-90-tanszy-claude-code-i-zlaczenia-asof-w-nowym-sparku/</link><pubDate>Mon, 09 Nov 2026 07:15:10 +0100</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2026/11/09/power-bi-na-databricks-90-tanszy-claude-code-i-zlaczenia-asof-w-nowym-sparku/</guid><description>&lt;p&gt;Większość platform danych i zespołów inżynierskich nie boryka się dziś z brakiem narzędzi czy powolnym pisaniem kodu. Prawdziwym wyzwaniem stał się moment, w którym tempo generowania skryptów przez asystentów AI drastycznie wyprzedza ludzką zdolność do weryfikacji ich architektury, spójności i kosztów. Wystarczy kilka tygodni bezrefleksyjnego dopisywania kolejnych warstw, by rachunki za chmurę poszybowały w górę, a raporty zarządcze zaczęły pokazywać sprzeczne liczby tylko dlatego, że ktoś zrezygnował z dyscypliny modelowania na rzecz pozornej wygody.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>