+48 573 033 405kontakt@future-code.dev
Umów rozmowę
+48 573 033 405kontakt@future-code.dev
Umów rozmowę

// Dane

Platformy danych: Databricks, Snowflake i potoki, które da się audytować

Raport zarządu liczony w arkuszu, potok, którego nikt nie odważy się zmienić, i rachunek za chmurę, którego nikt nie umie rozpisać na zespoły. Budujemy i migrujemy platformy tak, żeby testy, uprawnienia i lineage były częścią potoku od pierwszego dnia.

Zamów pierwszy krokUmów 30 minut rozmowy
  • Databricks
  • Snowflake
  • dbt
  • Airflow
  • Prefect
  • Azure
  • AWS
  • SQL Server

// W skrócie

Platforma danych, która sama zostawia dowody

Projektujemy, budujemy i migrujemy platformy danych na Databricks, Snowflake, Azure, AWS i SQL Server, z potokami w dbt, Airflow albo Prefect. Każdy potok ma testy jakości, kontrolę dostępu, lineage i logi audytowe. Dla zespołów danych, IT i finansów, które potrzebują liczb, którym zaufają zarząd, audytor i model AI.

// Co robimy

Budowa, migracja i koszty pod kontrolą

Ustawa o KSC zalicza automatycznie generowane logi systemów do dokumentacji operacyjnej (art. 10 ust. 4, Dz.U. 2026 poz. 252, stan na 24 września 2026). Dlatego logi i lineage budujemy razem z potokiem.

  1. 01Architektura

    Projekt i budowa platformy

    Architektura docelowa na Databricks albo Snowflake, w Azure lub AWS, z SQL Server tam, gdzie zostaje.

    • Szkic architektury docelowej
    • Warstwy danych i konwencje nazw
    • Infrastruktura opisana jako kod

  2. 02Migracja

    Migracja etapami, nie naraz

    Najpierw jeden działający przekrój, potem kolejne, z porównaniem wyników przed przełączeniem.

    • Migracja do Unity Catalog
    • Przeniesienie potoków z SQL Server i skryptów
    • Równoległe uruchomienie starego i nowego potoku

  3. 03Jakość i dowody

    Potoki, które da się audytować

    Testy, uprawnienia, lineage i logi są częścią potoku, a nie dokumentacją dopisaną po fakcie.

    • Testy jakości danych w dbt
    • CI/CD dla danych
    • Kontrola dostępu i logi audytowe
    • Lineage od źródła do raportu
    Jak wykorzystujemy te dowody przed audytem

  4. 04Koszty

    Rachunek za chmurę, który da się wyjaśnić

    Wiadomo, który potok i który zespół generuje koszt, i co można wyłączyć.

    • Koszty przypisane do zespołów i potoków
    • Rozmiar klastrów i magazynów dobrany do obciążenia
    • Harmonogramy zamiast stale działających zasobów

Pierwszy krok: jeden potok od źródła do raportu w 6 tygodni

  1. Szkic architektury i model kosztów

    Decyzje na jednej stronie: platforma, warstwy danych, orkiestracja i szacunek kosztu chmury.

  2. Potok w jakości produkcyjnej

    Jeden potok od systemu źródłowego do raportu, z testami jakości, lineage i modelem dostępu opartym na tym, kto naprawdę potrzebuje danych.

  3. Backlog kolejnych potoków

    Lista prac z priorytetami i zależnościami, gotowa do przejęcia przez Wasz zespół albo przez nas.

Na koniec: potok w produkcji z własnymi dowodami, czyli testami, logami i lineage

Stały zakres i termin ustalamy na piśmie przed startem. Zamów pierwszy krok

// Zakres

Co robimy, a czego nie robimy

Robimy

  • Projekt, budowę i migrację platform danych
  • Potoki w dbt, Airflow albo Prefect, z testami i CI/CD
  • Migrację do Unity Catalog
  • Pracę razem z Waszym zespołem, z przekazaniem wiedzy

Nie robimy

  • Odsprzedaży licencji i narzędzi
  • Migracji wszystkiego naraz bez pierwszego działającego przekroju
  • Raportów na danych, których pochodzenia nie da się pokazać

Platformy wymienione wyżej znamy z projektów. Doradzamy niezależnie od dostawców i nie zarabiamy na licencjach.

// Czytajcie dalej

Powiązane tematy i usługi

Na blogu piszemy o tym, co dzieje się wokół platformy:

Wszystkie usługi

// FAQ

Pytania o platformy danych

Databricks czy Snowflake?

To zależy od głównego obciążenia. Databricks lepiej pasuje, gdy dużo jest przetwarzania w Pythonie i Sparku, uczenia maszynowego i danych nieustrukturyzowanych. Snowflake wygrywa prostotą przy hurtowni SQL i raportowaniu. Porównujemy obie opcje na Waszym potoku i Waszych kosztach, zanim cokolwiek kupicie.

Jak wygląda migracja do Unity Catalog?

Najpierw inwentaryzacja: obszary robocze, tabele w Hive metastore, uprawnienia i zadania. Potem migrujemy obszar po obszarze, z porównaniem wyników przed przełączeniem. Po drodze włączamy lineage i logi audytowe, które Unity Catalog prowadzi na poziomie katalogu.

Czy pracujecie z naszym zespołem?

Tak, i tak wolimy. Pracujemy w Waszym repozytorium i według Waszych standardów, przeglądy kodu robimy razem z zespołem, a dokumentacja zostaje u Was. Jeśli potrzebujecie inżyniera danych na dłużej, zobaczcie specjalistów na projekt.

Jak liczycie koszty?

Naszą pracę wyceniamy przed startem: stały zakres i termin pierwszego kroku są na piśmie. Koszt chmury szacujemy w szkicu architektury i mierzymy od pierwszego potoku, z podziałem na zespoły i potoki.

Czy przejmiecie istniejące potoki?

Tak. Zaczynamy od przeglądu: co działa, czego nikt nie rozumie i gdzie brakuje testów. Potem przenosimy albo poprawiamy potoki po jednym, z testami i porównaniem wyników.

Zacznijmy od jednego potoku

Wskażcie raport albo zasilanie, które dziś sprawia najwięcej kłopotu. Odpowiadamy w ciągu jednego dnia roboczego, z pytaniami o źródła i zakres.

Zamów pierwszy krok

Wolicie najpierw porozmawiać?

30 minut o Waszej platformie z osobą, która poprowadzi projekt.

Umów 30 minut rozmowy