Rola łączenia danych (merge) w nowoczesnych hurtowniach i lakehouse’ach

Wprowadzenie do hurtowni danych i architektury lakehouse

Współczesne organizacje generują i gromadzą ogromne ilości danych pochodzących z różnych źródeł, takich jak systemy transakcyjne, aplikacje mobilne, urządzenia IoT czy media społecznościowe. Aby efektywnie wykorzystywać te dane w podejmowaniu decyzji biznesowych, niezbędne są odpowiednie systemy do ich przechowywania, przetwarzania i analizy. W tym kontekście kluczową rolę odgrywają hurtownie danych oraz coraz częściej stosowana architektura lakehouse.

Hurtownia danych (ang. data warehouse) to struktura zaprojektowana w celu konsolidacji danych z różnych źródeł w ustandaryzowanym, zorganizowanym formacie. Cechuje ją wysoka wydajność w zadaniach analitycznych, silne mechanizmy kontroli jakości danych i wsparcie dla złożonych zapytań biznesowych. Hurtownie danych są szczególnie użyteczne w środowiskach, które wymagają spójnych i znormalizowanych danych do raportowania i analiz strategicznych.

Architektura lakehouse stanowi nowoczesne podejście łączące zalety hurtowni danych z elastycznością data lake. Pozwala na przechowywanie danych w ich surowej postaci, jednocześnie umożliwiając operacje typowe dla hurtowni, takie jak przetwarzanie analityczne, integracja danych i zarządzanie metadanymi. Lakehouse wspiera zarówno dane ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane, co czyni go bardziej uniwersalnym w środowiskach big data.

W miarę jak coraz więcej organizacji przechodzi od tradycyjnych hurtowni do bardziej elastycznych rozwiązań typu lakehouse, rośnie znaczenie efektywnego zarządzania przepływem i integracją danych. Niezależnie od wybranej architektury, kluczowym elementem staje się spójne i wydajne łączenie danych z wielu źródeł – proces, który ma bezpośredni wpływ na jakość analiz i podejmowanych decyzji.

Znaczenie procesu łączenia danych (data merge) w nowoczesnych systemach danych

W erze rosnącej ilości i różnorodności danych, proces łączenia danych, czyli data merge, odgrywa kluczową rolę w zapewnieniu spójnego i aktualnego obrazu informacji w organizacji. Niezależnie od tego, czy mamy do czynienia z klasyczną hurtownią danych, czy nowoczesną architekturą lakehouse, umiejętne scalanie danych z wielu źródeł stanowi podstawę efektywnego zarządzania informacją.

W tradycyjnych hurtowniach danych proces łączenia służy głównie do integracji danych pochodzących z różnych systemów operacyjnych i ich konsolidacji w jednolitą strukturę analityczną. W lakehouse’ach, które łączą cechy hurtowni i data lake’ów, merge umożliwia dynamiczne aktualizowanie danych w środowiskach o wysokiej zmienności i nieustrukturyzowanym charakterze.

W Cognity obserwujemy rosnące zainteresowanie tym zagadnieniem – zarówno na szkoleniach otwartych, jak i zamkniętych.

Znaczenie procesu łączenia danych można podkreślić w kilku kluczowych aspektach:

• Spójność danych: Merge pozwala na eliminowanie duplikatów i rozbieżności, co jest niezbędne przy pracy z danymi pochodzącymi z wielu źródeł.
• Aktualność informacji: Proces ten umożliwia aktualizację istniejących rekordów oraz dodawanie nowych, dzięki czemu dane pozostają zawsze zgodne ze stanem rzeczywistym.
• Wydajność analityczna: Skonsolidowane dane stają się podstawą do bardziej efektywnych analiz i podejmowania decyzji biznesowych.
• Automatyzacja procesów ETL/ELT: Nowoczesne narzędzia wspierające merge pozwalają na bardziej zautomatyzowane i odporne na błędy przetwarzanie danych.

W rezultacie, proces data merge staje się nie tylko technicznym komponentem systemów danych, ale również strategicznym elementem umożliwiającym organizacjom pełniejsze wykorzystanie potencjału informacji, jakimi dysponują.

3. Cele i korzyści konsolidacji danych z różnych źródeł

Współczesne organizacje operują na danych pochodzących z wielu, często heterogenicznych źródeł — od systemów transakcyjnych, przez aplikacje chmurowe, po czujniki IoT. Konsolidacja danych, czyli ich łączenie i integracja w jednym repozytorium analitycznym, staje się kluczowym krokiem w kierunku uzyskania pełnego obrazu działalności firmy oraz wsparcia procesów decyzyjnych. Jeśli chcesz lepiej zrozumieć, jak efektywnie realizować takie procesy w praktyce, sprawdź nasz Kurs Snowflake Essentials.

Główne cele konsolidacji danych

• Uzyskanie jednolitego widoku danych: zebranie rozproszonych informacji w jednym miejscu umożliwia budowanie spójnych i kompletnych modeli analitycznych.
• Poprawa jakości danych: proces merge często obejmuje deduplikację, standaryzację i uzupełnianie brakujących wartości.
• Efektywne raportowanie i analizy: skonsolidowane dane pozwalają tworzyć przekrojowe raporty i analizy bez potrzeby sięgania do wielu źródeł.
• Optymalizacja procesów biznesowych: integracja danych z wielu systemów umożliwia identyfikację wąskich gardeł i automatyzację działań.

Korzyści biznesowe i techniczne

Przykład: Prosty merge danych z dwóch źródeł

MERGE INTO klienci_finalni AS target
USING klienci_crm AS source
ON target.id = source.id
WHEN MATCHED THEN
  UPDATE SET target.email = source.email
WHEN NOT MATCHED THEN
  INSERT (id, imie, nazwisko, email)
  VALUES (source.id, source.imie, source.nazwisko, source.email);

Powyższy kod ilustruje typowy przypadek scalenia danych klientów z systemu CRM do centralnej tabeli, pokazując wartość integracji dla ujednolicenia informacji o kliencie.

Typowe scenariusze zastosowania procesu merge w architekturze lakehouse

Proces merge (łączenia danych) w architekturze lakehouse odgrywa istotną rolę w zapewnieniu spójności i aktualności danych w środowiskach łączących cechy hurtowni danych i data lake’ów. W odróżnieniu od tradycyjnych hurtowni, lakehouse umożliwia operowanie na danych półstrukturalnych i nieustrukturyzowanych, co zwiększa zakres możliwych scenariuszy wykorzystania operacji merge. W Cognity mamy doświadczenie w pracy z zespołami, które wdrażają to rozwiązanie – dzielimy się tym także w artykule.

Poniżej przedstawiono najczęstsze przypadki użycia operacji merge w kontekście lakehouse:

• Aktualizacja danych w czasie rzeczywistym (Real-time Upserts) – integracja strumieni danych (np. z Apache Kafka) z tabelami w formacie Delta Lake pozwala na bieżąco aktualizować istniejące rekordy lub dodawać nowe, bazując na kluczu głównym.
• Scalanie danych batch i stream – w procesach ETL/ELT dane przychodzące w trybie wsadowym lub strumieniowym są łączone z tabelą docelową. Przykładowo: dane dzienne są scalane z tabelą historyczną, zachowując unikalność rekordów.
• Deduplikacja danych – łączenie danych służy do eliminacji duplikatów, np. w przypadku powtarzających się zdarzeń transakcyjnych lub błędów systemów źródłowych.
• Utrzymanie historii zmian (Slowly Changing Dimensions – SCD) – merge wspiera aktualizację danych wymiarowych, np. w typach SCD typu 1 (nadpisywanie) i typu 2 (dodanie nowej wersji rekordu z nową datą obowiązywania).
• Synchronizacja danych z systemami zewnętrznymi – gdy lakehouse jest zasilany danymi z systemów CRM, ERP lub plików CSV/JSON, operacje merge umożliwiają synchronizację danych pomiędzy źródłem a tabelami docelowymi bez konieczności pełnego nadpisywania danych.
• Integracja danych z wielu źródeł – przy konsolidacji danych z różnych baz lub systemów partnerskich, merge pozwala na scalanie rekordów według ustalonych reguł dopasowania (np. na podstawie klucza klienta lub adresu e-mail).

Dla ilustracji prostego scenariusza aktualizacji danych można posłużyć się przykładem użycia polecenia MERGE w Delta Lake:

MERGE INTO klienci_docelowi AS cel
USING klienci_nowi AS zrodlo
ON cel.id_klienta = zrodlo.id_klienta
WHEN MATCHED THEN
  UPDATE SET cel.nazwa = zrodlo.nazwa, cel.email = zrodlo.email
WHEN NOT MATCHED THEN
  INSERT (id_klienta, nazwa, email)
  VALUES (zrodlo.id_klienta, zrodlo.nazwa, zrodlo.email);

Powyższy przykład demonstruje typowy przypadek aktualizacji danych klienta lub wstawienia nowego rekordu, jeżeli nie istnieje w tabeli docelowej. Tego typu podejście jest powszechnie stosowane w architekturze lakehouse, gdzie kluczowe jest zachowanie integralności danych w środowisku hybrydowym.

Najczęściej wykorzystywane technologie wspierające data merge

Współczesne hurtownie danych i architektury lakehouse opierają się na zaawansowanych narzędziach i technologiach, które umożliwiają efektywne i skalowalne łączenie danych (merge) z różnych źródeł. Wybór konkretnego podejścia zależy od wielu czynników, takich jak typ przechowywanych danych, częstotliwość aktualizacji czy poziom integracji z innymi komponentami ekosystemu danych.

Poniżej przedstawiamy przegląd najczęściej wykorzystywanych technologii wspierających procesy merge w nowoczesnych środowiskach danych:

Wspólną cechą wymienionych rozwiązań jest wsparcie dla operacji typu upsert (update or insert), które są kluczowe w procesie łączenia danych. W technologiach takich jak Delta Lake, Hudi czy Iceberg, merge realizowany jest bezpośrednio na poziomie warstwy danych, co umożliwia lepszą kontrolę nad spójnością i wydajnością operacji.

Przykład syntaktyczny ilustrujący operację merge w Delta Lake z wykorzystaniem Apache Spark:

deltaTable.alias("t").merge(
  sourceDF.alias("s"),
  "t.id = s.id"
).whenMatchedUpdateAll()
 .whenNotMatchedInsertAll()
 .execute()

W tradycyjnych rozwiązaniach DWH, takich jak Snowflake lub BigQuery, merge odbywa się przy pomocy języka SQL, co ułatwia migrację istniejących procesów ETL do środowisk lakehouse. Jeśli chcesz nauczyć się praktycznego wykorzystania tych technologii, polecamy Kurs Python i Snowflake – Data Engineering w chmurze: od zapytań do automatyzacji.

Wybór właściwej technologii zależy od konkretnych wymagań projektowych oraz charakterystyki danych, co zostanie szerzej omówione w kolejnych częściach artykułu.

Wyzwania i dobre praktyki w implementacji procesu merge

Łączenie danych w nowoczesnych platformach danych, takich jak hurtownie danych czy architektury lakehouse, to kluczowy element zapewnienia spójności, integralności i aktualności informacji. Choć operacje merge są niezbędne, ich wdrożenie niesie ze sobą szereg wyzwań – zarówno technicznych, jak i organizacyjnych. Poniżej przedstawiamy najczęstsze problemy oraz dobre praktyki, które pomagają im przeciwdziałać.

Najczęstsze wyzwania

• Zarządzanie konfliktami danych: W środowiskach, gdzie dane pochodzą z wielu źródeł, sprzeczne wpisy (np. różne wartości dla tego samego klucza) mogą prowadzić do niespójności.
• Wydajność i skalowalność: Operacje merge na dużych zbiorach danych mogą być kosztowne obliczeniowo i wymagać optymalizacji zarówno na poziomie zapytań, jak i infrastruktury.
• Brak standaryzacji schematów: Różnice w strukturze danych (np. brakujące kolumny, różne typy danych) powodują trudności przy łączeniu informacji z heterogenicznych źródeł.
• Zarządzanie historią i wersjonowaniem danych: Utrzymywanie pełnej historii zmian wymaga zastosowania technik typu SCD (Slowly Changing Dimensions), co komplikuje logikę merge.
• Spójność transakcyjna: Zapewnienie atomowości oraz izolacji operacji merge w środowiskach rozproszonych jest szczególnie trudne w przypadku braku wsparcia ACID przez warstwę przechowywania danych.

Dobre praktyki implementacyjne

• Użycie czymś wspierających frameworków i silników: Technologie takie jak Delta Lake czy Apache Iceberg oferują wbudowaną obsługę operacji MERGE INTO, gwarantując lepszą kontrolę nad wersjonowaniem i spójnością danych.
• Wdrożenie logiki upsert: Jasne rozróżnienie między aktualizacją, wstawieniem i pominięciem danych pozwala lepiej zarządzać integracją rekordów.
• Stosowanie walidacji przed merge: Weryfikacja spójności danych oraz wykrywanie duplikatów przed wykonaniem operacji redukuje ryzyko błędów logicznych i niespójności.
• Monitorowanie i logowanie zmian: Każda operacja merge powinna być rejestrowana (np. w postaci logów audytowych lub metryk) w celu ułatwienia debugowania i analizy wpływu zmian.
• Testowanie i wersjonowanie pipeline’ów danych: Korzystanie z testów integracyjnych oraz kontroli wersji kodu ETL minimalizuje ryzyko niepożądanych skutków ubocznych operacji merge.

Przykład uproszczonego zapytania MERGE

MERGE INTO customers AS target
USING updates AS source
ON target.customer_id = source.customer_id
WHEN MATCHED THEN 
  UPDATE SET target.email = source.email
WHEN NOT MATCHED THEN 
  INSERT (customer_id, email) VALUES (source.customer_id, source.email);

Powyższy przykład pokazuje typową operację merge, w której dane są aktualizowane lub dodawane w zależności od istniejących wpisów. W praktyce, poprawna implementacja wymaga dodatkowo zabezpieczenia przed duplikatami, walidacji danych oraz obsługi błędów.

Porównanie wyzwań i praktyk

Skuteczna implementacja operacji merge wymaga nie tylko odpowiednich narzędzi, ale przede wszystkim świadomego podejścia do planowania i zarządzania danymi w całym cyklu życia informacji.

Przyszłość procesów konsolidacji danych w kontekście rozwoju hurtowni danych

Coraz szybszy rozwój infrastruktury danych oraz rosnące potrzeby analityki i sztucznej inteligencji wpływają bezpośrednio na ewolucję procesów konsolidacji danych, w tym operacji merge. W nowoczesnych środowiskach danych, takich jak hurtownie oparte na architekturze lakehouse, obserwujemy dynamiczne przesuwanie akcentu z prostych, okresowych integracji ku bardziej elastycznym i niemal natychmiastowym mechanizmom przetwarzania danych.

W przyszłości procesy merge będą coraz częściej realizowane w sposób zautomatyzowany, z wykorzystaniem mechanizmów opartych na sztucznej inteligencji oraz regułach zdarzeniowych. Jednocześnie wzrastać będzie rola podejść opartych na strumieniowym przetwarzaniu danych (streaming), które umożliwiają bieżącą synchronizację i konsolidację danych z wielu źródeł bez konieczności uruchamiania ciężkich procesów wsadowych.

Rozwój platform lakehouse i coraz lepsze wsparcie dla standardów takich jak Delta Lake, Apache Iceberg czy Hudi wskazują, że operacje merge staną się bardziej dostępne i wydajne, nawet w przypadku pracy na dużych, nieustrukturyzowanych zbiorach danych. Dodatkowo, integracja z narzędziami do zarządzania metadanymi oraz katalogami danych pozwoli na bardziej świadome i precyzyjne zarządzanie logiką łączenia danych w organizacji.

Nie bez znaczenia pozostaje również rosnące znaczenie architektur zorientowanych na dane, takich jak data mesh, które promują decentralizację odpowiedzialności za dane. W takim ujęciu procesy merge będą musiały być projektowane w sposób bardziej modularny i zautomatyzowany, umożliwiający niezależnym zespołom łączenie danych w spójny i kontrolowany sposób.

Podsumowując, przyszłość konsolidacji danych to kierunek ku większej automatyzacji, elastyczności i wydajności. Procesy te będą rozwijane równolegle z transformacją architektur danych, oferując organizacjom nowe możliwości w zarządzaniu i wykorzystywaniu informacji w czasie rzeczywistym.

Podsumowanie i rekomendacje

Nowoczesne środowiska przetwarzania danych, takie jak hurtownie danych i architektury lakehouse, odgrywają kluczową rolę w efektywnym zarządzaniu rosnącą ilością informacji w organizacjach. Choć obie platformy mają na celu wspieranie analityki i podejmowania decyzji opartych na danych, różnią się podejściem do strukturyzowania, przechowywania i przetwarzania danych.

Hurtownie danych koncentrują się na silnie ustrukturyzowanych danych i z góry zdefiniowanych modelach analitycznych, zapewniając wysoką wydajność i jakość danych w zastosowaniach raportowych. Z kolei lakehouse integruje zalety hurtowni danych i jezior danych (data lakes), umożliwiając przechowywanie w jednym miejscu zarówno danych surowych, jak i przetworzonych, co zwiększa elastyczność oraz skraca czas dostarczania informacji biznesowych.

W tym kontekście proces łączenia danych (merge) staje się nieodzownym elementem, który pozwala na konsolidację informacji z wielu źródeł, ujednolicenie danych i zapewnienie ich aktualności. Odpowiednie zaprojektowanie i wdrożenie strategii merge pozwala na zwiększenie spójności danych, poprawę jakości analiz oraz obniżenie kosztów związanych z ich replikacją i przetwarzaniem.

Rekomendacje:

• Dobierz odpowiednią architekturę (hurtownia lub lakehouse) w zależności od rodzaju danych i potrzeb analitycznych organizacji.
• Stosuj mechanizmy merge jako integralny komponent procesów ETL/ELT w celu zapewnienia spójnych i aktualnych danych.
• Monitoruj jakość danych w czasie rzeczywistym, aby wykrywać niezgodności wynikające z błędnego łączenia danych.
• Planuj rozwój kompetencji zespołów w zakresie nowoczesnych narzędzi wspierających integrację danych w środowiskach lakehouse i hurtowniach.

Rozważne podejście do konsolidacji danych i wybór odpowiednich technologii stanowi podstawę skutecznego zarządzania informacją w erze danych. W Cognity uczymy, jak skutecznie radzić sobie z podobnymi wyzwaniami – zarówno indywidualnie, jak i zespołowo.

Automatyzacja procesów biznesowych oparta na danych 11 lipca 2025

Pisanie treści zoptymalizowanej pod SEO z pomocą ChatGPT – jak robić to dobrze? 09 lipca 2025