Dane rosną szybciej niż budżety. Co teraz?

Ilość danych, które tworzymy i zbieramy, jest dziś trzy razy większa niż pięć lat temu. I rośnie o ponad 20% rocznie.

Brzmi jak dobra wiadomość? Może – jeśli masz na to budżet, infrastrukturę i ludzi. Jeśli nie, to masz problem. Bo dane same w sobie nic nie znaczą. Liczy się to, co z nimi zrobisz – i czy w ogóle jesteś w stanie je przetworzyć, zanim staną się bezużyteczne. Dlatego coraz więcej firm patrzy w stronę open source. Nie z ideologii. Z konieczności.

Open source: nie dlatego, że modne. Dlatego, że działa.

Według badań z 2025 roku co trzecia firma inwestuje najwięcej swoich zasobów w otwarte bazy i technologie danych. To więcej niż w DevOps, systemy operacyjne czy cyberbezpieczeństwo. Jedynie chmura i kontenery cieszą się większym zainteresowaniem – i to dopiero od niedawna.

Dlaczego akurat bazy danych?

– Ilość gromadzonych danych stale rośnie – mówi Tomasz Dziedzic, CTO Linux Polska. – Organizacje potrzebują ich, by rozwijać usługi, ulepszać procesy, podejmować właściwe decyzje. Ale sam fakt posiadania zasobów to za mało. Trzeba je efektywnie wykorzystać – wyszukiwać, analizować, przetwarzać, udostępniać. I robić to bezpiecznie.

Problem w tym, że komercyjne rozwiązania są drogie. I mało elastyczne. A gdy dane rosną w tempie 22% rocznie, sztywny system to kulą u nogi. Open source daje coś innego: kontrolę, skalowalność i możliwość dostosowania – bez uzależnienia od jednego dostawcy i bez licencji, która zjada budżet.

PostgreSQL i MySQL – ale nie tylko

Najpopularniejsze otwarte bazy danych to PostgreSQL (51% wskazań) i MySQL (37%). Ale uwaga: 90% firm nie ogranicza się do jednej opcji. Korzystają z wielu rozwiązań jednocześnie.

Dlaczego?

– Po pierwsze: chęć uniknięcia vendor lock-in, czyli uzależnienia od jednego dostawcy – wyjaśnia Maciej Wawrzyniak, Dyrektor obszaru baz danych w Linux Polska. – Po drugie: rozwój organizacji. Przejęcia, fuzje, nowe projekty – każdy przynosi swoje technologie. Nagle masz trzy bazy danych, dwa modele danych i zespół, który nie wie, jak to wszystko ze sobą połączyć.

I tu zaczyna się prawdziwa robota: procesy ETL/ELT – ekstrakcja, transformacja, ładowanie danych. Czyli: wyciągnij dane z różnych źródeł, ujednolić je i wrzuć tam, gdzie mają być. Hurtownia danych, jezioro danych, analityka – cokolwiek potrzebujesz.

Brzmi prosto. W praktyce? To inżynieria danych, nie konfiguracja.

Bariera nie jest technologiczna. Jest ludzka.

Jeśli open source jest taki świetny, dlaczego nie wszyscy go używają? Bo brakuje ludzi, którzy wiedzą, jak to wdrożyć. Niemal 51% organizacji wskazuje na brak doświadczenia zespołów jako główną barierę. Dalej: wyzwania z aktualizacjami i poprawkami (34%), problemy z instalacją i konfiguracją (30%). Zaledwie co czwarty specjalista jest pewny swoich umiejętności w zarządzaniu technologiami big data.

To nie jest problem techniczny. To problem kompetencyjny.

– W takiej sytuacji warto postawić na wsparcie zewnętrznych ekspertów – mówi Maciej Wawrzyniak. – Przeprowadzą organizację przez cały proces i zbudują w zespole wymagane kompetencje. Bo wszystko wskazuje na dalszy wzrost znaczenia danych. Transformacja w tym kierunku stanie się niezbędnym etapem rozwoju.

Innymi słowy: albo nauczysz się zarządzać danymi, albo utoniesz w nich.

Koniec roku, szczyt sezonu – i szczyt obciążenia systemów

Grudzień to czas wzmożonych analiz biznesowych, finansowych, sprzedażowych. Tworzone są nowe plany, strategie, prognozy. Wszystko wymaga przetwarzania dużej ilości danych. I tu się okazuje, czy twoje systemy są gotowe, czy nie. Jeśli baza danych nie nadąża, analityka się opóźnia. Jeśli dane są rozproszone i niekompatybilne, decyzje podejmujesz na podstawie niepełnych informacji. Jeśli zespół nie wie, jak to wszystko ogarnąć – tracisz czas, pieniądze i przewagę.

– Wdrożenie odpowiednich rozwiązań usprawni i przyspieszy te działania, co przełoży się na większą efektywność operacyjną – dodaje Wawrzyniak.

Brzmi jak slogan? Może. Ale efektywność operacyjna to różnica między firmą, która reaguje, a firmą, która przewiduje.

Co z tego zostaje?

Dane rosną. Budżety – niekoniecznie. Komercyjne rozwiązania są drogie i sztywne. Open source daje elastyczność, kontrolę i skalowalność – ale wymaga kompetencji. Pytanie nie brzmi: czy warto inwestować w otwarte technologie danych? Pytanie brzmi: czy stać cię na to, żeby tego nie robić?

Bo dane, które masz, ale nie potrafisz przetworzyć, to nie zasób. To balast.