Latest blog posts by Michał Miłosz

Learn how adopting a “shift left” mindset with unit-tested, modular PySpark code, local testing, and CI/CD automation can cut cloud costs, prevent production bugs, and make your data pipelines behave like real engineered software.

Learn how to choose between declarative Delta Live Tables and imperative Databricks Workflows to design scalable, cost‑efficient data architectures that match your team’s culture and operational needs in the modern Azure and Databricks ecosystem.

Automatyzacja wdrożeń Databricks z wykorzystaniem szablonów DAB i narzędzi CI/CD zapewnia szybkie, bezbłędne pipeline’y — przeczytaj, aby dowiedzieć się, jak to zrobić.

Odkryj, jak Unity Catalog i Volumes w Databricks rewolucjonizują zarządzanie danymi, umożliwiając bezpieczne, scentralizowane zarządzanie oraz łatwe wyszukiwanie zarówno danych strukturalnych, jak i niestrukturalnych w całym Twoim Lakehouse.

Poznaj zalety i zastosowania trzech kluczowych architektur danych – dowiedz się, jak działają i która najlepiej odpowiada Twoim potrzebom.

Orkiestracja przepływu pracy Master Databricks — automatyzuj zadania, integruj przepływ powietrza i ADF oraz optymalizuj rurociągi. Zwiększ wydajność dzięki dynamicznemu planowaniu!

Porównaj usługę Azure Data Factory i Apache Airflow: kluczowe funkcje, mocne strony i ograniczenia dotyczące orkiestracji danych. Wybierz najlepsze narzędzie do swoich potrzeb w zakresie przepływu pracy.

Skonfiguruj program Selery Kubernetes Executor w Airflow 2.0, aby połączyć skalowalność Selery z optymalizacją zasobów Kubernetes w celu uzyskania wydajnych przepływów pracy.

Poznaj najważniejsze trendy w inżynierii danych na rok 2025, w tym automatyzację opartą na sztucznej inteligencji, architekturę Lakehouse, przetwarzanie bezserwerowe i brzegowe oraz zrównoważone praktyki w zakresie danych. Wprowadzenie tych innowacji pomoże organizacjom zoptymalizować operacje danych i pozostać na czele w szybko zmieniającym się krajobrazie.

Artykuł porównuje trzy kluczowe architektury danych: hurtownie danych do analizy danych strukturalnych, jeziora danych do elastycznego przechowywania surowych danych oraz lakehouse jako zintegrowany model. Podkreśla ich mocne strony, ograniczenia oraz sytuacje, w których każda z nich najlepiej sprawdza się w nowoczesnych organizacjach