Najpopularniejsze modele architektury danych w 2025 roku

Wprowadzenie do współczesnych architektur danych

Rosnąca ilość danych generowanych przez organizacje na całym świecie wymusza ciągły rozwój architektur danych. W 2025 roku obserwujemy wyraźną dywersyfikację podejść do przechowywania, przetwarzania i udostępniania danych, wynikającą z różnorodnych potrzeb biznesowych, technologicznych i organizacyjnych.

Współczesne architektury danych ewoluują w odpowiedzi na rosnące zapotrzebowanie na elastyczność, skalowalność oraz szybki dostęp do informacji. Firmy nie tylko gromadzą dane, ale przede wszystkim dążą do ich efektywnego wykorzystania w podejmowaniu decyzji, automatyzacji procesów i tworzeniu nowych usług cyfrowych.

Wśród aktualnych podejść wyróżniamy zarówno klasyczne modele, takie jak Data Warehouse i Data Lake, stosowane powszechnie do analizy historycznych danych i przechowywania dużych wolumenów informacji, jak i nowoczesne koncepcje, np. Data Mesh czy Data Fabric, które zmieniają sposób zarządzania danymi w skali całej organizacji. Również coraz popularniejszy model hybrydowy Lakehouse łączy zalety poprzednich podejść, zapewniając jednocześnie większą elastyczność i spójność danych.

Wybór odpowiedniej architektury danych zależy od wielu czynników, takich jak skala działania, dojrzałość technologiczna organizacji, rodzaj przetwarzanych danych oraz wymagania dotyczące ich jakości i dostępności. Współczesne modele często współistnieją w ramach jednej organizacji, wspierając różne scenariusze biznesowe i technologiczne.

Tradycyjne modele: Data Warehouse i Data Lake

Pierwszymi szeroko adoptowanymi rozwiązaniami w dziedzinie architektury danych były modele Data Warehouse oraz Data Lake. Choć oba służą do przechowywania i zarządzania dużą ilością danych, różnią się podejściem, strukturą oraz typem danych, które obsługują.

Data Warehouse to klasyczne podejście skoncentrowane na uporządkowanych, ustrukturyzowanych danych. Charakteryzuje się modelowaniem danych według wcześniej zdefiniowanych schematów i jest najczęściej wykorzystywany w raportowaniu, analizach biznesowych oraz wspieraniu decyzji zarządczych. Dane trafiają tu zazwyczaj po procesie ekstrakcji, transformacji i załadowania (ETL), co gwarantuje ich wysoką jakość i spójność.

Z kolei Data Lake to rozwiązanie bardziej elastyczne, zdolne do przechowywania zarówno danych strukturalnych, jak i niestrukturalnych, takich jak pliki tekstowe, obrazy czy logi systemowe. Dane trafiają do jeziora danych w formie surowej (raw data), co pozwala na ich późniejsze przetwarzanie w zależności od potrzeb analitycznych. Dzięki temu model ten sprawdza się w środowiskach wymagających dużej skalowalności oraz pracy z danymi różnorodnymi pod względem formatu i źródła.

Oba podejścia, choć różnią się fundamentalnie, stanowią podstawę dla dalszej ewolucji architektur danych i wciąż odgrywają ważną rolę w wielu organizacjach, szczególnie tam, gdzie priorytetem jest stabilność, kontrola nad jakością danych oraz integracja z tradycyjnymi systemami BI. Ten artykuł powstał jako rozwinięcie jednego z najczęstszych tematów poruszanych podczas szkoleń Cognity.

Nowoczesne podejścia: Data Mesh

Model Data Mesh zyskuje na popularności jako odpowiedź na ograniczenia scentralizowanych architektur danych, takich jak klasyczny Data Warehouse czy Data Lake. Powstał z potrzeby usprawnienia pracy z danymi w dużych, rozproszonych organizacjach, gdzie tradycyjne podejścia nie radzą sobie z elastycznym skalowaniem i utrzymaniem jakości danych.

Główną ideą Data Mesh jest decentralizacja odpowiedzialności za dane. W odróżnieniu od scentralizowanych repozytoriów, Data Mesh promuje tworzenie tzw. domen danych, czyli zespołów odpowiedzialnych za konkretne obszary danych w organizacji. Każda domena działa jak niezależny dostawca danych, oferując je jako produkt (data as a product), z jasno określonymi standardami jakości, dostępności i dokumentacji.

Charakterystyczne cechy podejścia Data Mesh to m.in.:

• Decentralizacja odpowiedzialności: dane są zarządzane przez zespoły domenowe, a nie centralny dział IT.
• Autonomia zespołów: każdy zespół może rozwijać i utrzymywać dane niezależnie, w zgodzie z ogólnymi zasadami organizacji.
• Infrastruktura jako platforma: wspólna platforma ułatwia zarządzanie, monitorowanie i dostęp do danych, bez centralizowania ich samego przetwarzania.
• Myślenie produktowe: dane traktowane są jak produkt, z jasno zdefiniowanymi odbiorcami i odpowiedzialnością za ich jakość.

Poniższa tabela ilustruje podstawowe różnice między Data Mesh a klasycznymi modelami:

Przykładowo, w organizacji wykorzystującej Data Mesh, zespół odpowiedzialny za sprzedaż może tworzyć i zarządzać własnym katalogiem danych sprzedażowych, zapewniając ich aktualność, dostępność i dokumentację – niezależnie od zespołu finansowego, który zarządza swoimi danymi według własnych zasad. Jeśli chcesz lepiej zrozumieć nowoczesne podejścia do architektury danych, warto rozważyć udział w Kursie Architektura danych.

Ewolucja integracji danych: Data Fabric

W obliczu rosnącej złożoności środowisk danych przedsiębiorstwa poszukują sposobów na efektywną i elastyczną integrację informacji pochodzących z wielu źródeł. W odpowiedzi na te potrzeby wyłonił się model Data Fabric, który oferuje spójną architekturę do zarządzania i udostępniania danych w rozproszonych ekosystemach.

Data Fabric to podejście, które wykorzystuje automatyzację, sztuczną inteligencję i metadane w celu dynamicznego wykrywania, integrowania, zarządzania i zabezpieczania danych w środowiskach lokalnych, chmurowych i hybrydowych. W przeciwieństwie do tradycyjnych rozwiązań ETL (Extract, Transform, Load), Data Fabric nie koncentruje się na przenoszeniu danych, lecz na zapewnieniu ich dostępności tam, gdzie są potrzebne – w czasie rzeczywistym i w odpowiednim kontekście.

W Cognity mamy doświadczenie w pracy z zespołami, które wdrażają to rozwiązanie – dzielimy się tym także w artykule.

Najważniejsze cechy modelu Data Fabric to:

• Federacyjna integracja danych: możliwość jednoczesnego operowania na danych rozmieszczonych w wielu lokalizacjach bez potrzeby ich centralizacji.
• Automatyzacja oparta na AI: wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji do wykrywania schematów, rekomendacji transformacji i monitorowania jakości danych.
• Zarządzanie metadanymi: centralna rola metadanych w katalogowaniu, klasyfikowaniu i zapewnianiu kontekstu dla danych.
• Elastyczność wdrożeniowa: wsparcie dla rozwiązań on-premise, multi-cloud oraz edge computing.

Poniższa tabela prezentuje uproszczone porównanie Data Fabric z tradycyjnymi podejściami do integracji danych:

Data Fabric znajduje zastosowanie w organizacjach, które potrzebują szybkiego, kontekstowego dostępu do danych operacyjnych i analitycznych bez konieczności budowania kosztownych i czasochłonnych pipeline’ów danych. Dzięki temu model ten staje się kluczowym narzędziem wspierającym inicjatywy typu self-service analytics, data governance czy real-time decisioning.

Model hybrydowy: Lakehouse

Model Lakehouse to stosunkowo nowe podejście do architektury danych, które zyskuje na popularności w 2025 roku. Łączy ono zalety dwóch dominujących wcześniej podejść — Data Warehouse (magazynu danych) i Data Lake (jeziora danych) — eliminując ich najważniejsze ograniczenia. Głównym celem Lakehouse jest dostarczenie jednej, spójnej platformy, zdolnej obsłużyć zarówno analitykę operacyjną, jak i zaawansowaną analitykę big data i uczenia maszynowego.

W tradycyjnych rozwiązaniach dane strukturalne i półstrukturalne przechowywane są osobno, co prowadzi do redundancji, wysokich kosztów utrzymania i złożoności integracji. Lakehouse przełamuje te bariery dzięki wspólnej warstwie przechowywania danych oraz natywnemu wsparciu dla transakcyjności, zarządzania schematem i metadanymi. Umożliwia również elastyczne przetwarzanie danych w trybie wsadowym oraz strumieniowym.

Przykładowy kod: poniżej prosty przykład użycia Delta Lake — popularnej implementacji Lakehouse — do zapisu danych z Apache Spark:

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("LakehouseExample") \
    .getOrCreate()

df = spark.read.format("csv").load("/dane/wejsciowe.csv")

# Zapis do warstwy Lakehouse z pełnym wsparciem transakcyjności
df.write.format("delta").mode("overwrite").save("/lakehouse/raport_sprzedazy")

Lakehouse staje się szczególnie atrakcyjny dla organizacji, które dążą do uproszczenia środowiska danych i eliminacji podziału pomiędzy zespoły odpowiedzialne za raportowanie i zaawansowaną analitykę. Dzięki możliwościom skalowania i obsługi różnych typów danych, model ten idealnie wpisuje się w potrzeby współczesnych, zwinnych zespołów danych. W celu pogłębienia wiedzy na temat zarządzania danymi warto rozważyć udział w Kursie Data Governance – wdrożenie i utrzymanie.

Porównanie modeli – zalety i wady

Wybór odpowiedniego modelu architektury danych zależy od wielu czynników, takich jak charakter danych, skala organizacji, potrzeby analityczne czy poziom dojrzałości technologicznej. Poniżej przedstawiamy syntetyczne porównanie najczęściej stosowanych modeli: Data Warehouse, Data Lake, Data Mesh, Data Fabric oraz Lakehouse.

Chociaż każde z podejść ma swoje silne strony, ich skuteczność zależy przede wszystkim od konkretnego kontekstu biznesowego i technologicznego. Ważne jest, aby przed wdrożeniem dokładnie przeanalizować wymagania organizacji oraz istniejące procesy zarządzania danymi.

Kontekst zastosowania i wybór odpowiedniego modelu

Wybór właściwej architektury danych w 2025 roku zależy przede wszystkim od charakterystyki organizacji, jej skali działania, dojrzałości technologicznej oraz celów biznesowych. Poszczególne modele oferują różne podejścia do zarządzania, integracji i udostępniania danych, dlatego ich zastosowanie może znacząco się różnić w zależności od kontekstu.

• Data Warehouse pozostaje trafnym wyborem dla firm skoncentrowanych na raportowaniu, analizie historycznej i scentralizowanym dostępie do danych.
• Data Lake znajduje zastosowanie tam, gdzie kluczowa jest elastyczność w przechowywaniu danych niestrukturalnych i półstrukturalnych, szczególnie przy dużych wolumenach.
• Data Mesh sprawdza się w organizacjach o rozproszonej strukturze, które chcą zdecentralizować odpowiedzialność za dane i zwiększyć ich dostępność w ramach zespołów domenowych.
• Data Fabric stanowi odpowiedź na potrzebę zintegrowanego spojrzenia na dane rozproszone w wielu systemach i lokalizacjach, oferując ujednolicone zarządzanie i automatyzację przepływów danych.
• Lakehouse łączy zalety Data Warehouse i Data Lake, oferując jednocześnie analitykę i elastyczność przechowywania, co czyni go atrakcyjnym wyborem dla firm poszukujących uniwersalnych rozwiązań.

Ostateczna decyzja o wyborze architektury powinna wynikać z analizy przypadków użycia, dostępnych zasobów technologicznych oraz strategii rozwoju organizacji. W praktyce coraz częściej spotyka się podejścia łączone, które pozwalają na elastyczne dopasowanie infrastruktury danych do zmieniających się potrzeb biznesowych.

Przyszłość architektur danych po 2025 roku

Wraz z dynamicznym rozwojem technologii i rosnącym znaczeniem danych jako kluczowego zasobu strategicznego, architektury danych będą nadal ewoluować w kierunku większej elastyczności, automatyzacji i decentralizacji. Po 2025 roku przewiduje się zacieśnienie integracji sztucznej inteligencji z infrastrukturą danych, co umożliwi bardziej autonomiczne zarządzanie, transformację i analizę dużych wolumenów informacji.

Główne kierunki rozwoju obejmują:

• Hyperautomatyzację przetwarzania danych – z wykorzystaniem AI i uczenia maszynowego do dynamicznego kształtowania modeli danych i automatycznego wykrywania anomalii czy błędów jakości.
• Rozproszone modele zarządzania – dalszy wzrost znaczenia podejść oddolnych, w których zespoły domenowe przejmują odpowiedzialność za jakość i strukturę danych w swojej dziedzinie.
• Architektury cloud-native i edge computing – zwiększenie znaczenia systemów działających na brzegu sieci oraz pełna adaptacja środowisk chmurowych jako podstawowej warstwy przetwarzającej dane.
• Silniejsze podejście do zarządzania metadanymi i zgodnością – wzrost znaczenia zautomatyzowanego katalogowania danych, ich klasyfikacji oraz zapewniania zgodności z dynamicznie zmieniającymi się regulacjami prawnymi.
• Personalizacja i samoobsługowe narzędzia analityczne – rozwój platform umożliwiających użytkownikom biznesowym analizę danych bez udziału zespołów technicznych.

Przyszłość architektur danych będzie zatem kształtowana przez potrzebę lepszej skalowalności, szybszego podejmowania decyzji oraz zapewnienia bezpieczeństwa i zaufania do danych w organizacji. Modele będą coraz częściej adaptowane do specyfiki biznesu w czasie rzeczywistym, a ich wdrażanie stanie się integralnym elementem strategii cyfrowej transformacji.

W Cognity łączymy teorię z praktyką – dlatego ten temat rozwijamy także w formie ćwiczeń na szkoleniach.

Framework czy biblioteka? Różnice, przykłady i kiedy co wybrać w Pythonie 01 października 2025

10 zastosowań agentów AI, które zmieniają sposób pracy 29 września 2025