Transformacja danych to fundament każdego systemu analitycznego — ale tylko wtedy, gdy opiera się na solidnej architekturze, zrozumieniu procesów i zdrowym rozsądku, a nie modnych technologiach.
W ciągu ostatnich dwóch dekad narzędzia ETL przeszły ogromną ewolucję — od ciężkich, monolitycznych systemów po lekkie frameworki oparte na Pythonie, streamingu i architekturze chmurowej. Jednak niezależnie od tego, czy pracujemy w SAS, Informatica, DataStage, dbt czy Airflow, problemy rdzeniowe pozostają te same: jakość danych, logika biznesowa, odporność na błędy i zrozumiała dokumentacja.
Na tej stronie dzielę się moim praktycznym podejściem do projektowania i rozwijania procesów ETL — opartym na rzeczywistych potrzebach biznesu i doświadczeniu zdobywanym w złożonych środowiskach organizacyjnych, takich jak sektor bankowy.
Typowe wyzwania w projektach ETL
Zmienność źródeł danych
Powielona logika biznesowa
Brak centralnego katalogu danych
Słabe testowanie danych
Brak dokumentacji przepływów (data lineage)
Zbyt wysoka złożoność
Moje podejście do ETL
Nie jestem zwolennikiem „ciężkich” rozwiązań tam, gdzie wystarczy prostota. Zamiast automatyzować wszystko narzędziami niskiego kodu, preferuję:
- przejrzystość logiki,
- przewidywalność wyników,
- łatwą możliwość rekonfiguracji lub zmiany źródeł,
- i współdzielenie wiedzy, które nie zatrzymuje się w jednym zespole.
Najnowsze komentarze