Data Engineer – przygotowanie pipeline’ów danych pod projekty AI

Wprowadzenie do roli Data Engineera w projektach AI

W erze rosnącej popularności sztucznej inteligencji, rola Data Engineera nabiera fundamentalnego znaczenia. Zanim modele AI będą mogły analizować dane i podejmować decyzje, niezbędne jest opracowanie solidnych, efektywnych i niezawodnych fundamentów, czyli infrastruktury danych. Tym właśnie zajmuje się Data Engineer — specjalista odpowiedzialny za projektowanie, budowę i utrzymanie systemów przepływu danych (ang. data pipelines), które zasilają modele AI odpowiednimi i przygotowanymi informacjami.

W odróżnieniu od Data Scientistów, którzy koncentrują się na analizie danych i budowaniu modeli predykcyjnych, Data Engineerowie skupiają się na tym, by dane były dostępne, poprawne i właściwie zorganizowane. Ich praca stanowi kluczowe ogniwo w łańcuchu tworzenia rozwiązań opartych na AI — bez dobrze zaprojektowanej infrastruktury dane mogą być niekompletne, niespójne lub zupełnie niedostępne dla modeli uczenia maszynowego.

Data Engineerowie ściśle współpracują z zespołami data science, machine learning oraz działami IT, aby tworzyć środowiska umożliwiające szybkie i skalowalne przetwarzanie informacji. Ich działania obejmują budowanie systemów pobierania danych z różnych źródeł, przekształcanie ich do odpowiedniego formatu oraz ich dystrybucję do dalszego wykorzystania w procesach analitycznych i modelach AI.

W praktyce oznacza to, że Data Engineer musi łączyć umiejętności inżynierskie, znajomość baz danych, narzędzi do przetwarzania danych oraz rozumienie wymagań związanych z uczeniem maszynowym. Dzięki temu może tworzyć rozwiązania odporne na błędy i przygotowane na przetwarzanie dużych wolumenów informacji w czasie rzeczywistym lub wsadowym.

Znaczenie pipeline’ów danych w procesie tworzenia modeli AI

Pipeline’y danych stanowią fundament każdego projektu związanego ze sztuczną inteligencją. To zautomatyzowane ciągi operacji, których zadaniem jest przekształcenie surowych danych w uporządkowaną, czystą i gotową do użycia formę, niezbędną do trenowania modeli AI. Bez solidnie zaprojektowanego pipeline’u, nawet najbardziej zaawansowany model może generować nierzetelne lub błędne wyniki.

Proces tworzenia modeli AI rozpoczyna się znacznie wcześniej niż samo uczenie algorytmu — kluczowym etapem jest przygotowanie danych, które będą stanowić jego podstawę. Pipeline’y danych umożliwiają:

• Automatyzację i skalowalność – umożliwiają przetwarzanie dużych wolumenów danych w sposób powtarzalny i wydajny.
• Standaryzację danych – zapewniają spójność formatów, typów danych oraz struktur, co jest niezbędne dla poprawnego działania modeli.
• Obsługę strumieni danych w czasie rzeczywistym – wspierają zastosowania AI wymagające analizy danych na bieżąco, jak np. systemy rekomendacyjne czy detekcja anomalii.
• Ułatwienie eksperymentowania – przy dobrze skonstruowanym pipeline’ie dane mogą być łatwo modyfikowane i testowane w różnych konfiguracjach, co wspiera iteracyjny proces doskonalenia modeli.

Rola pipeline’ów danych nie kończy się na etapie inicjalizacji modelu – są one również integralną częścią procesu wdrożenia i monitorowania modeli w środowisku produkcyjnym. Ich znaczenie jest więc nie do przecenienia, ponieważ bez nich trudno mówić o stabilnych, skalowalnych i wiarygodnych systemach opartych na AI. Wielu uczestników szkoleń Cognity zgłaszało potrzebę pogłębienia tego tematu – odpowiadamy na tę potrzebę także na blogu.

Utrzymywanie jakości i spójności danych

W kontekście projektów opartych na sztucznej inteligencji, jakość i spójność danych to fundament skutecznego działania modeli. Nawet najbardziej zaawansowany model uczenia maszynowego nie osiągnie oczekiwanej skuteczności, jeśli dane wejściowe będą niekompletne, niespójne lub zawierać błędy. Kluczową rolę w zapewnianiu odpowiedniego przygotowania danych odgrywa Data Engineer.

Jakość danych odnosi się do ich poprawności, kompletności i aktualności, natomiast spójność dotyczy zgodności formatów, struktur i znaczenia danych w różnych źródłach. Procesy te są ze sobą powiązane, ale pełnią odmienne funkcje:

Data Engineerzy wykorzystują różnorodne techniki i narzędzia do automatycznego wykrywania anomalii, uzupełniania brakujących danych i harmonizacji źródeł danych. Przykładem prostego procesu walidacji może być filtrowanie rekordów zawierających błędne wartości:

df = df[df['wiek'].between(0, 120)]

Oprócz walidacji technicznej, ważne jest też uwzględnienie kontekstu biznesowego – dane mogą być poprawne z punktu widzenia formatu, ale niezgodne z oczekiwanym zachowaniem użytkownika czy logiką dziedziny.

Utrzymanie wysokiej jakości i spójności danych to proces ciągły, który wymaga zarówno automatyzacji, jak i regularnej inspekcji manualnej. Dobrze zaprojektowane pipeline’y danych wspierają te działania poprzez wbudowane mechanizmy monitorowania i audytu każdej transformacji danych. Jeśli chcesz rozwinąć swoje umiejętności w tym zakresie, sprawdź Kurs AI Modeling: od surowych danych do inteligentnych modeli.

Integracja danych z modelami sztucznej inteligencji

Proces integracji danych z modelami sztucznej inteligencji to kluczowy etap, który łączy świat inżynierii danych z praktycznym zastosowaniem modeli AI. Zadaniem Data Engineera jest przygotowanie danych w taki sposób, aby były one nie tylko dostępne, ale również odpowiednio przetworzone i dostosowane do wymagań konkretnych algorytmów uczenia maszynowego lub głębokiego uczenia.

Dane muszą zostać przekształcone z ich pierwotnej, często nieustrukturyzowanej postaci (np. logi systemowe, pliki tekstowe, dane z sensorów) do formatu, który może być bezpośrednio wykorzystany przez modele AI. Oznacza to m.in. standaryzację typów danych, uzupełnianie braków, normalizację wartości czy tworzenie nowych cech (feature engineering).

W zależności od rodzaju modelu AI, wymagania dotyczące danych mogą się różnić. Poniższa tabela przedstawia podstawowe różnice pomiędzy integracją danych dla klasycznych modeli ML a bardziej zaawansowanych struktur opartych o głębokie uczenie:

Przykładowy fragment kodu w języku Python obrazujący przygotowanie danych do prostego modelu klasyfikacyjnego może wyglądać następująco:

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Wczytanie danych
raw_data = pd.read_csv('dane_wejsciowe.csv')

# Usunięcie wierszy z brakującymi wartościami
data_cleaned = raw_data.dropna()

# Normalizacja danych numerycznych
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data_cleaned.select_dtypes(include=['float64', 'int']))

W praktyce, integracja danych z modelami AI wymaga ścisłej współpracy między zespołami inżynierii danych i zespołami odpowiedzialnymi za tworzenie modeli. Data Engineer zapewnia dostępność, aktualność i odpowiednie przetworzenie danych, co bezpośrednio wpływa na skuteczność i użyteczność modeli sztucznej inteligencji. W czasie szkoleń Cognity ten temat bardzo często budzi ożywione dyskusje między uczestnikami.

Typowe narzędzia i technologie wykorzystywane przez Data Engineerów

Praca Data Engineera w projektach AI opiera się na szerokim spektrum narzędzi i technologii, które umożliwiają efektywne gromadzenie, przetwarzanie, magazynowanie i dostarczanie danych na potrzeby modeli sztucznej inteligencji. Wybór konkretnych rozwiązań zależy od skali projektu, rodzaju danych oraz wymogów wydajnościowych i architektonicznych. Osoby chcące poszerzyć swoją wiedzę w tym zakresie mogą skorzystać z Kursu Data Science: algorytmy, techniki i narzędzia.

Podstawowe kategorie narzędzi

• Silniki przetwarzania danych – służą do transformacji i analizy danych w czasie rzeczywistym lub wsadowym. Przykłady: Apache Spark, Apache Flink.
• Systemy zarządzania danymi – magazynują dane w różnych formatach i strukturach. Przykłady: Hadoop HDFS, Amazon S3, Google BigQuery.
• Orkiestracja pipeline’ów – narzędzia do harmonogramowania i monitorowania przepływu danych. Przykłady: Apache Airflow, Prefect.
• ETL/ELT – do ekstrakcji, transformacji i ładowania danych. Przykłady: dbt, Talend, Fivetran.
• Integracja danych – do pobierania danych z wielu źródeł. Przykłady: Kafka, Apache NiFi.

Porównanie wybranych technologii

Dzięki tym narzędziom Data Engineerowie są w stanie tworzyć złożone pipeline’y danych, dostosowane do potrzeb modeli AI – zarówno tych uczących się na danych historycznych, jak i działających w czasie rzeczywistym. Jeśli chcesz zdobyć praktyczną wiedzę z zakresu pracy z danymi i narzędziami wspierającymi projekty AI, zapoznaj się z Kursem Data Science: algorytmy, techniki i narzędzia.

Najlepsze praktyki w pracy z dużymi zbiorami danych

Praca z dużymi zbiorami danych (tzw. Big Data) wymaga od Data Engineera zastosowania sprawdzonych strategii i narzędzi, które zapewnią efektywność, skalowalność oraz niezawodność całego systemu przetwarzania danych. Poniżej przedstawiamy kluczowe praktyki, które pomagają w optymalizacji pracy z danymi w środowiskach o dużej skali.

1. Projektowanie skalowalnych architektur

W przypadku rosnących zbiorów danych, niezbędne jest projektowanie architektur opartych na zasadach skalowalności horyzontalnej (np. rozproszone systemy plików, silniki przetwarzania danych). Technologie takie jak Apache Hadoop czy Apache Spark pozwalają efektywnie przetwarzać ogromne wolumeny danych w sposób rozproszony.

2. Przetwarzanie wsadowe vs. strumieniowe

Dobór odpowiedniego modelu przetwarzania zależy od charakterystyki projektu. Przetwarzanie wsadowe (batch processing) sprawdza się w analizach historycznych, natomiast przetwarzanie strumieniowe (stream processing) – w aplikacjach wymagających analizy danych w czasie rzeczywistym.

3. Stosowanie wzorców ETL i ELT

Data Engineer powinien świadomie dobrać właściwy wzorzec przetwarzania danych: klasyczny ETL (Extract – Transform – Load) lub nowoczesny ELT (Extract – Load – Transform), który lepiej wykorzystuje moc obliczeniową hurtowni danych w chmurze (np. BigQuery, Snowflake).

4. Optymalizacja zapytań i struktur danych

Wydajność systemów analitycznych w dużym stopniu zależy od sposobu przechowywania i indeksowania danych. Warto stosować formaty kolumnowe (Parquet, ORC), partycjonowanie danych oraz techniki denormalizacji przy hurtowniach danych.

5. Automatyzacja i orkiestracja pipeline’ów

Monitorowanie i kontrola nad etapami przetwarzania danych to niezbędny element pracy z dużymi zbiorami. Narzędzia takie jak Apache Airflow, Prefect czy Dagster umożliwiają automatyzację i wizualizację przepływu danych.

6. Walidacja danych i testowanie pipeline’ów

Duże wolumeny danych zwiększają ryzyko błędów i niespójności. Stosowanie testów jednostkowych dla transformacji danych oraz walidacji schematów (np. z wykorzystaniem biblioteki Great Expectations) poprawia jakość przetwarzanych danych.

7. Monitorowanie i alertowanie

W środowisku produkcyjnym kluczowe jest wdrożenie systemów monitoringu (np. Prometheus, Grafana) oraz mechanizmów alertujących o opóźnieniach, błędach transformacji lub brakach danych.

8. Przestrzeganie zasad bezpieczeństwa i prywatności

Wrażliwe dane wymagają szyfrowania, kontroli dostępu oraz zgodności z regulacjami takimi jak RODO. Praktyki takie jak maskowanie danych czy zarządzanie tajnymi danymi (secrets management) powinny być standardem.

Przykład: proste przetwarzanie danych w Spark

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("ETL-example").getOrCreate()
df = spark.read.parquet("s3://bucket/data/")
df_filtered = df.filter(df["status"] == "active")
df_filtered.write.mode("overwrite").parquet("s3://bucket/processed/")

Stosowanie powyższych praktyk umożliwia Data Engineerom budowanie wydajnych, skalowalnych i niezawodnych pipeline’ów, które skutecznie wspierają projekty AI.

Wyzwania i przyszłość roli Data Engineera w kontekście AI

Wraz z dynamicznym rozwojem sztucznej inteligencji, rola Data Engineera staje się coraz bardziej złożona i strategiczna. Wyzwania, przed którymi stają specjaliści w tej dziedzinie, wykraczają poza klasyczne przetwarzanie danych i obejmują m.in. konieczność obsługi coraz większych wolumenów danych, integrację z różnorodnymi źródłami oraz zapewnienie ich gotowości do dalszego wykorzystania w modelach AI.

Jednym z kluczowych wyzwań jest zapewnienie elastyczności i skalowalności pipeline’ów danych w środowiskach hybrydowych i chmurowych. Wraz z rosnącą liczbą danych generowanych w czasie rzeczywistym, Data Engineerowie muszą projektować systemy zdolne do natychmiastowego przetwarzania i dostarczania danych do modułów uczenia maszynowego.

Innym istotnym aspektem jest rosnące znaczenie zrozumienia potrzeb zespołów zajmujących się AI. Data Engineer nie tylko buduje infrastrukturę, ale coraz częściej pełni rolę łącznika między światem danych a zespołami Data Science, co wymaga lepszej współpracy i znajomości technik uczenia maszynowego.

W kontekście przyszłości, widoczny jest trend automatyzacji zadań związanych z inżynierią danych przy użyciu narzędzi low-code/no-code oraz rozwiązań opartych na AI. Oznacza to, że Data Engineerowie będą musieli coraz częściej skupiać się na projektowaniu architektury, strategii danych i zapewnianiu ich bezpieczeństwa, a mniej na ręcznym kodowaniu procesów ETL.

Nie bez znaczenia pozostają także kwestie etyczne i regulacyjne, w tym zgodność z przepisami dotyczącymi ochrony danych osobowych. Data Engineerzy będą musieli brać pod uwagę nie tylko techniczne aspekty przetwarzania danych, ale również ich zgodność z przepisami i wpływ na użytkowników końcowych.

Rola Data Engineera ewoluuje w kierunku bardziej interdyscyplinarnego i partnerskiego podejścia do tworzenia rozwiązań AI, wymagając zarówno solidnych kompetencji technicznych, jak i zrozumienia kontekstu biznesowego oraz algorytmicznego.

Przyszłość zawodu i rozwój kompetencji

Rola Data Engineera ewoluuje w szybkim tempie, odpowiadając na rosnące zapotrzebowanie na efektywne zarządzanie danymi w kontekście rozwoju sztucznej inteligencji. W miarę jak organizacje coraz częściej opierają swoją działalność na danych, Data Engineerzy stają się kluczowymi członkami zespołów odpowiedzialnych za budowanie solidnej infrastruktury danych wspierającej rozwój modeli AI.

W najbliższych latach można spodziewać się dalszego zacierania granic między rolami Data Engineera, Data Scientista i MLOps Engineera. Kompetencje tych specjalistów coraz częściej się przenikają, co wymaga od Data Engineerów ciągłego poszerzania wiedzy i rozwijania nowych umiejętności. Szczególny nacisk będzie kładziony na:

• Automatyzację procesów przetwarzania danych – zwiększenie efektywności i skalowalności pipeline’ów danych poprzez wykorzystanie narzędzi orkiestracyjnych i platform chmurowych.
• Znajomość zagadnień związanych z prywatnością i etyką danych – w kontekście przepisów takich jak RODO i rosnącej świadomości użytkowników końcowych.
• Umiejętność pracy z danymi strumieniowymi i w czasie rzeczywistym – co zyskuje na znaczeniu w aplikacjach AI wymagających szybkiego reagowania na zmieniające się dane.
• Współpracę międzydziedzinową – z zespołami odpowiedzialnymi za rozwój modeli, analizy i wdrożenia produkcyjne, co wymaga miękkich kompetencji i zrozumienia celów biznesowych.

Wraz z rozwojem narzędzi no-code/low-code oraz platform opartych na sztucznej inteligencji, Data Engineerowie będą również stawać przed zadaniem integracji nowych rozwiązań z istniejącymi systemami, co może otworzyć drogę do bardziej strategicznej roli w organizacjach. W rezultacie, ciągłe uczenie się, elastyczność oraz zdolność do adaptacji staną się nieodzownymi elementami rozwoju zawodowego w tym obszarze. W Cognity łączymy teorię z praktyką – dlatego ten temat rozwijamy także w formie ćwiczeń na szkoleniach.

Jak szkolić zespół w zakresie wymogów Artykułu 4 – program szkoleniowy krok po kroku 12 października 2025

Jak interpretować pojęcie „systemu AI wysokiego ryzyka” w świetle Artykułu 4 10 października 2025