EM poleca (#60) Bartosz Konieczny „Wzorce projektowe w inżynierii danych. Sprawdzone rozwiązania i dobre praktyki”

Czy programowanie jest sztuką czy rzemiosłem? Czy programistów można nazwać twórcami? Odpowiedź jest salomonowa: i tak i nie. Dlaczego jest rzemiosłem? Rzemiosło najlepiej opisuje codzienną pracę programisty: opanowanie narzędzi, dbałość o jakość, testy, czytelność i niezawodność. Dlaczego jest sztuką? Sztuka pojawia się tam, gdzie trzeba zmierzyć się ze złożonością, znaleźć eleganckie uproszczenie albo zaprojektować rozwiązanie, które jest nie tylko poprawne, ale też piękne w swojej prostocie. W takim ujęciu programowanie jest sztuką organizowania złożoności i rozwiązywania problemów. No to jak w końcu? Jeśli mam wybrać jedno określenie, to jednak rzemiosło. Jeśli mam odpowiedzieć precyzyjniej, to programowanie jest rzemiosłem z elementami sztuki, a w większej skali także inżynierią.

Zadaję to pytanie nie bez kozery. Tytuł omawianej dziś książki jednoznacznie stawia na rzemiosło programowania, zwłaszcza w aspekcie organizacji i przetwarzania danych.

Przetwarzanie danych jest dziedziną, gdzie twórcze podejście do programowania jest w zasadzie niewskazane. Dlatego stosuje się tzw. wzorce projektowe, żeby rozwiązywać powtarzalne problemy projektowe w sprawdzony, czytelny i łatwy w późniejszym utrzymaniu sposób. Wzorce projektowe pomagają też przyspieszyć pracę, bo zamiast wymyślać (w sumie banalne) rozwiązanie od zera, korzystasz z czegoś, co już wcześniej zostało wymyślone, „dopieszczone” i sprawdzone w praktyce.

5xTAK, czyli po co stosuje się wzorce projektowe w programowaniu?

– żeby uprościć projektowanie i uporządkować zależności między klasami lub komponentami,

– żeby zwiększyć czytelność i zrozumiałość kodu, także w pracy zespołowej,

– żeby ograniczyć liczbę błędów wynikających z ad hoc wymyślanych rozwiązań,

– żeby ułatwić utrzymanie, modyfikację i rozwój systemu,

– żeby przyspieszyć tworzenie oprogramowania, korzystając z gotowych, sprawdzonych schematów.

Wzorzec projektowy nie jest gotowym kodem, tylko opisem rozwiązania, który trzeba dopasować do konkretnego problemu. Dzięki temu można budować bardziej spójne systemy i mówić o architekturze stworzonego kodu wspólnym językiem, co szczególnie pomaga w pracy zespołowej.

Wzorce projektowe istnieją po to, by nie rozwiązywać tego samego problemu za każdym razem od zera. Zamiast improwizować, wybierasz więc sprawdzone podejście i przy okazji unikasz typowych pułapek projektowych.

W inżynierii danych stosowanie wzorców projektowych jest szczególnie ważne w przetwarzaniu potoków danych. Są przydatne we wszystkich aspektach pracy na danych: pozyskiwaniu danych, kontroli jakości, przechowywaniu, bezpieczeństwie, obsłudze błędów i przepływie informacji.

W data engineering wzorce projektowe stosuje się po to, by dane były wiarygodne, procesy — odporne, a systemy — łatwiejsze do skalowania i naprawiania. To nie są gotowe kawałki kodu, tylko sprawdzone podejścia do projektowania całych obszarów przepływu i przetwarzania danych.

O książce

„Wzorce projektowe w inżynierii danych. Sprawdzone rozwiązania i dobre praktyki” Bartosza Koniecznego to polskie wydanie książki „Data Engineering Design Patterns”, wydanej przez O’Reilly, dostosowane do polskiego czytelnika i osadzone w kontekście nowoczesnych narzędzi open source oraz chmury publicznej. Autor pokazuje, jak rozwiązywać typowe problemy inżynierii danych poprzez wzorce – zamiast wymyślać od zera sposób ładowania, walidacji, przechowywania czy udostępniania danych; korzystasz z gotowych, sprawdzonych schematów. Książka prowadzi czytelnika przez cały proces: od pozyskiwania danych (ingestion), przez jakość i idempotentność (powtarzalność, pewność, że każdorazowe wykonanie danego fragmentu kodu da te same wyniki. To pojęcie jest szczególnie ważne w inżynierii danych), po obserwowalność i niezawodność kompletnych potoków danych.

Autor zajmuje się w omawianej książce kilkoma kluczowymi obszarami przetwarzania danych:

• wzorce pozyskiwania danych: pełne ładowanie, ładowanie przyrostowe, wykrywanie zmian,
• wzorce replikacji, kompaktowania i oznaczania „gotowości” danych,
• wzorce jakości danych: walidacja, reguły jakości, obsługa błędów,
• wzorce idempotentności – jak budować potoki, które można bezpiecznie uruchamiać wielokrotnie,
• wzorce przechowywania i przepływu danych, bezpieczeństwa oraz zarządzania błędami.

Każdy wzorzec jest prezentowany w stałej strukturze: opis problemu „z perspektywy użytkownika”, propozycja rozwiązania oraz omówienie konsekwencji i kompromisów. Dzięki temu można łatwo powiązać wzorzec z realnymi scenariuszami biznesowymi i zrozumieć, kiedy go użyć, a kiedy lepiej poszukać innej opcji.

Książka jest przeznaczona dla profesjonalistów: inżynierów danych, architektów i osób odpowiedzialnych za projekty.

Krótkie omówienie prezentowanych wzorców projektowych

Pozyskiwanie danych (ingestion patterns)
Ten obszar dotyczy sposobów wczytywania danych do systemu: ładowanie pełne, ładowanie przyrostowe oraz wykrywanie zmian. Wzorce pomagają dobrać właściwą strategię pobierania danych z różnych źródeł tak, by ograniczyć koszty, uniknąć przeciążeń i „wąskich gardeł” oraz zachować spójność.

Replikacja, kompaktowanie i „gotowość” danych
Wzorce replikowania danych między systemami, łączenia wielu plików oraz oznaczania, że zbiór jest gotowy do użycia. Celem jest stabilny i przewidywalny przepływ danych między warstwami.

Zarządzanie błędami i usuwanie duplikatów
Ten obszar obejmuje detekcję i obsługę błędnych rekordów oraz deduplikację. Wzorce pomagają zdecydować, co robić z danymi, które przychodzą za późno, są niekompletne lub powtarzają się, tak aby nie zaśmiecały potoku danych i nie obniżały jakości danych.

Idempotentność operacji
Idempotentne wzorce opisują, jak projektować operacje na danych tak, by mogły zostać uruchomione wielokrotnie bez psucia wyników (np. nadpisywanie danych). To kluczowe zagadnienie przy wznawianiu przetwarzania, obróbce duplikatów zdarzeń i naprawie potoków – wynik po dwóch lub więcej uruchomieniach ma być taki sam jak po jednym.

Wzbogacanie, dekorowanie i agregacja
Ten obszar dotyczy łączenia i przekształcania danych.

Bezpieczeństwo i dostęp do danych
Ten obszar obejmuje: kontrolę dostępu, szyfrowanie, anonimizację i zarządzanie poświadczeniami. Wzorce pomagają zapewnić, że dane wrażliwe są odpowiednio chronione, a dostęp do nich jest zgodny z zasadami.

Przechowywanie i optymalizacja (storage patterns)
Wzorce przechowywania dotyczą sposobu fizycznej organizacji zapisywanych danych: partycjonowanie, sortowanie, projektowanie widoków i tabel oraz wybór formatów plików. Celem jest poprawa wydajności zapytań, optymalizacja kosztów oraz tworzenie i utrzymanie archiwów danych.

Jakość danych i zgodność schematów
To obszar wzorców służących wymuszaniu jakości: walidacja, ograniczenia (constraints), audyty danych, monitorowanie zgodności schematów.

Monitorowanie jakości i obserwowalność
Ostatnim obszarem są wzorce obserwowalności: monitorowanie przerwań, opóźnień, przepływów oraz pochodzenia danych.

Bartosz Konieczny „Wzorce projektowe w inżynierii danych. Sprawdzone rozwiązania i dobre praktyki”, Wydawnictwo Helion, 2026

O autorze:
Bartosz Konieczny jest niezależnym inżynierem danych, tworzy oprogramowanie od 2010 roku. Jest autorem popularnego bloga waitingforcode.com

Autor

Wiesław Seweryn

Jestem informatykiem i analitykiem. Przez trzy lata prezentowałem dane epidemiczne na Twitterze jako @docent_ws. W gronie pasjonatów z Twitterowej Akademii Nauk (TAN) uzupełniamy wiedzę na temat Covid-19. Na BlueSky jako ‪@wieslawseweryn.bsky.social‬. Piszę o informatyce i Kosmosie, recenzuję i polecam książki popularnonaukowe. Walczę z dezinformacją, którą uważam za największe zagrożenie ery social-mediów, zwłaszcza wspieraną przez niekontrolowaną tzw. "sztuczną inteligencję".

Ostatnie wpisy

Archiwum autora

• EM poleca1 lipca 2026EM poleca (#60) Bartosz Konieczny „Wzorce projektowe w inżynierii danych. Sprawdzone rozwiązania i dobre praktyki”
• EM poleca24 czerwca 2026EM poleca (#59) Michael Albada „Aplikacje oparte na agentach AI. Projektowanie i wdrażanie systemów wieloagentowych”
• astronomia12 czerwca 2026Meteor, meteoryt, meteoroid, czyli dziennikarskie niechlujstwo językowe
• EM poleca10 czerwca 2026EM poleca (#58) Addy Osmani „Vibe coding i przyszłość kodowania”