Cztery wektory, które zdefiniują transformację danych w 2026 roku

Katgoria: WIADOMOŚCI / Utworzono: 04 grudzień 2025

SNOWFLAKE

Cztery wektory, które zdefiniują transformację danych w 2026 roku

Rok 2026 przyniesie głęboką zmianę w sposobie pracy z danymi: od rosnącej roli agentów AI, przez strategiczne wzmocnienie pozycji inżynierów danych, po metadane i otwarte formaty jako nowe źródła przewagi konkurencyjnej. Organizacje, które zrozumieją te cztery kierunki i zaczną je wdrażać już teraz, zbudują fundament pod elastyczne, skalowalne i gotowe na AI architektury danych.

REKLAMA

Agenci AI, strategiczna rola inżynierów danych, metadane oraz otwarte formaty danych to cztery powiązane kierunki, które w 2026 roku zdefiniują sposób, w jaki firmy budują i skalują swoje strategie oparte na danych.

2026: rok przejścia od „robienia danych” do budowania inteligentnych architektur

W 2025 roku głównym celem wielu organizacji było przygotowanie danych pod projekty AI – porządkowanie źródeł, poprawa jakości, pierwsze potoki zasilające modele. W 2026 r. akcent przesuwa się z samego przygotowywania danych na to, jak są one organizowane, udostępniane i automatyzowane w skali całej organizacji.

Nie chodzi już tylko o kolejne narzędzie czy platformę analityczną. Kluczowe staje się stworzenie takiej architektury danych, która pozwoli agentom AI działać autonomicznie, wykorzystywać jedną kopię danych w wielu kontekstach i jednocześnie nie zamyka organizacji w jednym ekosystemie dostawcy.

Na tej zmianie korzystają przede wszystkim inżynierowie danych – to wokół ich kompetencji i decyzji budowane są nowe modele współpracy biznesu, IT i zespołów odpowiedzialnych za AI.

Nowa rola inżyniera danych: od wykonawcy do stratega

Nadchodzący rok będzie momentem, w którym inżynierowie danych odejdą od roli osób koncentrujących się głównie na pisaniu kodu i utrzymywaniu potoków. Zamiast tego staną się projektantami i opiekunami całego ekosystemu danych, w którym coraz większą rolę odgrywają agenci AI.

Ich odpowiedzialność przesuwa się w stronę:

definiowania standardów jakości danych,
projektowania potoków, które mogą być później automatyzowane,
weryfikacji i nadzoru nad kodem generowanym przez AI,
wyboru formatów i architektury, które umożliwią dalszą automatyzację.

Jak mówi Chris Child, wiceprezes ds. inżynierii danych produktowych w Snowflake:

Rok 2026 będzie przełomowy dla inżynierów danych, ponieważ to oni kładą podwaliny pod agentową sztuczną inteligencję i umożliwiają znaczny wzrost wydajności.

To zdanie dobrze oddaje sedno: fundamenty pod agentową AI nie powstaną same – to świadome decyzje inżynierów danych w 2026 roku zdecydują o tym, jak wyglądać będą autonomiczne środowiska danych w kolejnych latach.

Agenci AI i autonomiczne potoki danych – trzy etapy dojrzewania

Można wyróżnić trzy naturalne etapy, które prowadzą do w pełni agentowych potoków danych:

Przygotowanie danych dla AI (faza 1)
Skupienie na uporządkowaniu źródeł, jakości, struktur i procesów ładowania danych – to etap, który dominował w 2025 r.
Strategiczny nadzór nad kodem generowanym przez AI (faza 2, 2026)
Inżynierowie danych wychodzą poza pisanie SQL-a i innych skryptów, stając się kuratorami kodu tworzonego przez AI oraz projektantami procesów, które można automatyzować.
Autonomiczni agenci AI zarządzający potokami (faza 3)
W kolejnym kroku agenci AI samodzielnie koordynują przetwarzanie, monitorują jakość oraz reagują na problemy w potokach danych, odciążając inżynierów, którzy mogą skoncentrować się na zadaniach o najwyższej wartości biznesowej.

Rok 2026 jest zatem kluczowym etapem przejściowym – od „ręcznego” świata danych do architektur, w których autonomia agentów AI staje się normą, a nie eksperymentem.

Inżynier danych jako partner decyzyjny w firmie

Dane stały się jednym z najważniejszych aktywów firm – nie tylko w kontekście raportowania, lecz przede wszystkim jako podstawa działania modeli AI. Organizacje, które chcą realnie wykorzystać potencjał AI, potrzebują dostępu do wiarygodnych danych w czasie zbliżonym do rzeczywistego.

To powoduje wyraźną zmianę statusu inżyniera danych: z roli wykonawcy zadań technicznych przechodzi do roli partnera, którego perspektywa jest niezbędna w rozmowach o:

nowych modelach biznesowych,
doświadczeniu klienta,
skalowaniu produktów cyfrowych,
decyzjach inwestycyjnych związanych z AI.

Równolegle rosną wymagania wobec samych inżynierów danych – oprócz kompetencji technicznych muszą rozumieć kontekst biznesowy problemów, które rozwiązują, oraz wpływ proponowanych rozwiązań na działalność firmy i potrzeby klientów. Wygrywają te organizacje, które świadomie włączają ich do rozmów strategicznych, a nie traktują jedynie jako zaplecze techniczne.

Metadane jako nowe pole przewagi konkurencyjnej

W 2026 roku to nie rozmiar hurtowni danych będzie głównym wyróżnikiem liderów, lecz sposób, w jaki zarządzają metadanymi – czyli informacjami opisującymi dane: ich pochodzenie, strukturę, jakość, właścicieli, zasady dostępu i kontekst biznesowy.

Wraz z popularyzacją otwartych formatów tabel i rozwojem katalogów open source możliwe stało się wyraźne oddzielenie:

warstwy metadanych,
od warstwy pamięci masowej i obliczeniowej.

Dzięki temu organizacje mogą:

spójnie zarządzać danymi rozproszonymi między różnymi systemami i chmurami,
szybciej znajdować właściwe zestawy danych do konkretnych zastosowań,
budować zaufanie do danych poprzez przejrzystość ich pochodzenia,
efektywniej zasilać agentów AI odpowiednim kontekstem.

To właśnie w warstwie metadanych rozgrywa się dziś walka o zaufanie i transparentność – a tam, gdzie rośnie zaufanie do danych, rośnie też tempo podejmowania decyzji i wprowadzania innowacji.

Otwarte formaty danych jako fundament strategii AI

Ostatni kluczowy kierunek na 2026 rok to przyspieszone wdrażanie otwartych formatów danych na poziomie decyzji zarządów. Inżynierowie danych od dawna widzą ich zalety – elastyczność, interoperacyjność, łatwiejszą integrację różnych narzędzi – ale dotychczas często brakowało zgody na poziomie biznesowym.

W 2026 roku ta perspektywa się zmienia. Zarządy zaczynają traktować otwarte formaty jako:

sposób na uproszczenie architektury danych,
sposób na ograniczenie uzależnienia od pojedynczego dostawcy,
szansę na wykorzystanie jednej kopii danych w wielu silnikach obliczeniowych,
narzędzie obniżające koszty przetwarzania oraz przyspieszające eksperymentowanie z AI.

Standardy takie jak Apache Iceberg stają się fundamentem architektur, które mają wytrzymać szybkie tempo zmian w świecie AI. Otwarte formaty pozwalają zachować kontrolę nad danymi nawet wtedy, gdy organizacja wymienia narzędzia, rozszerza portfolio technologii lub zmienia partnerów.

FAQ – najczęstsze pytania o transformację danych w 2026 r.

Czy agenci AI w 2026 roku przejmą większość pracy inżynierów danych?

Agenci AI zaczną przejmować wiele zadań operacyjnych, ale kluczowa rola inżyniera danych przesunie się w stronę projektowania architektury, definiowania standardów oraz nadzoru nad tym, co generuje AI, zamiast zniknąć.

Jakie kompetencje będą najważniejsze dla inżyniera danych w 2026 roku?

Poza biegłością techniczną niezbędne stanie się rozumienie kontekstu biznesowego: wpływu danych i architektury na procesy, decyzje zarządcze oraz doświadczenie klientów – to warunek, by stać się realnym partnerem w rozmowach strategicznych.

Dlaczego metadane zyskują tak duże znaczenie?

Metadane pozwalają zapanować nad coraz bardziej rozproszonym środowiskiem danych, zapewniają zaufanie, transparentność oraz szybkość pracy zarówno ludzi, jak i agentów AI – bez nich trudno mówić o skalowalnej, nowoczesnej architekturze danych.

Po co firmie otwarte formaty danych, jeśli już korzysta z jednej platformy?

Otwarte formaty dają organizacji swobodę: możliwość korzystania z jednej kopii danych w wielu silnikach, uniezależnienie od pojedynczego dostawcy i łatwiejsze dostosowanie architektury do tempa zmian w obszarze AI, bez konieczności kosztownych migracji przy każdej zmianie narzędzi.

Źródło: Snowflake

Najnowsze wiadomości

Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes

W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.

Czytaj całość

PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems

PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.

Czytaj całość

SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF

SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.

Czytaj całość

Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.

Czytaj całość

Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością

Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.

Czytaj całość

RAPORT ERP

Katalog rozwiązań IT

Katalog firm

Najnowsze artykuły

5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP

Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.

Czytaj całość

SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP

Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata- a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.

Czytaj całość

Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)

Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.

Czytaj całość

Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników

Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.

Czytaj całość

Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej

Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".

Czytaj całość