Zapraszamy do przeczytania artykułu, w którym Chris Child, wiceprezes ds. inżynierii danych produktowych w Snowflake, wskazuje cztery kluczowe kierunki, jakie ukształtują przyszłość danych w 2026 roku.
- jak agenci AI zaczną przejmować coraz więcej zadań inżynierów danych,
- dlaczego inżynierowie danych zyskają większy wpływ na kluczowe decyzje biznesowe,
- w jaki sposób metadane staną się fundamentem nowoczesnych architektur danych,
- dlaczego zarządy firm będą coraz częściej stawiać na otwarte formaty danych jako podstawę strategii
Przekazanie pracy inżynierów danych agentom AI
Nadchodzący rok będzie momentem przełomowym, w którym inżynierowie danych przejdą od roli wykonawców do roli strategów, przygotowując się do przekazania kluczowych zadań agentom AI. W 2026 r. sztuczna inteligencja nie będzie już tylko narzędziem dla inżynierów danych — stanie się prawdziwym partnerem w pracy, kładąc podwaliny pod nową erę autonomicznych potoków danych.
Podczas gdy rok 2025 upłynął pod znakiem przygotowania danych dla AI, w przyszłym roku nastąpi fundamentalna zmiana: inżynierowie danych wyjdą poza pisanie kodu SQL, stając się strategicznymi architektami, nadzorującymi i weryfikującymi kod generowany przez AI. Ponieważ ilość danych jak i złożoność potoków nadal dominują nad tempem rozwoju zespołów, jedyną drogą naprzód jest inteligentna automatyzacja. Otworzy to drogę do trzeciej fazy, w której autonomiczni agenci AI będą płynnie zarządzać i koordynować działanie potoków danych, umożliwiając inżynierom danych skupienie się na zadaniach o wysokiej wartości biznesowej i innowacjach. Rok 2026 będzie przełomowy dla inżynierów danych, ponieważ to oni kładą podwaliny pod agentową sztuczną inteligencję i umożliwiają znaczny wzrost wydajności.
Inżynierowie danych jako partnerzy decyzyjnymi w firmach
Powszechnie wiadomo, że modele sztucznej inteligencji są tak dobre, jak dane, na których są trenowane — dlatego dane stały się najcenniejszym zasobem każdej firmy. Aby skutecznie działać, organizacje potrzebują dostępu do wysokiej jakości danych w czasie rzeczywistym i coraz częściej polegają na inżynierach danych, by im to umożliwili. Ta zmiana wyniosła ich do rangi strategicznego partnera, co sprawi, że coraz więcej kluczowych rozmów biznesowych będzie uwzględniać ich perspektywę.
Równocześnie coraz ważniejsze staje się, aby inżynierowie danych rozumieli biznesowy kontekst problemów, które rozwiązują, w tym ich szerszy wpływ na działalność firmy i potrzeby klientów. Sukces odniosą te organizacje, które uznają inżynierów danych za kluczowych partnerów biznesowych i włączą ich specjalistyczną wiedzę do rozmów strategicznych, dzięki czemu dane staną się realnym motorem wzrostu.
Metadane – kolejne pole rywalizacji o przewagę konkurencyjną
W 2026 roku warstwa metadanych stanie się centralnym elementem sterującym nowoczesną architekturą danych. Wraz z upowszechnieniem się otwartych formatów tabel oraz dalszym rozwojem katalogów open source, oddzielenie metadanych od pamięci masowej i obliczeń stało się nie tylko możliwe, a zarazem niezbędne. Organizacje przodujące w dziedzinie danych to już nie te, które dysponują największymi magazynami danych, lecz takie, które potrafią ujednolicić zarządzanie, wyszukiwanie i dostęp w coraz bardziej rozproszonych środowiskach. To właśnie metadane decydują dziś o zaufaniu, transparentności i szybkości działania. Tu rozgrywa się walka o przewagę konkurencyjną, a otwarte standardy stają się kluczową bronią. W 2026 r. ta zmiana będzie kluczowym czynnikiem wyróżniającym liderów rynku od tych, którzy pozostaną w tyle.
Otwarte formaty danych będą zabezpieczać strategie AI
W 2026 roku zarządy firm zaczną traktować otwarte formaty jako fundament dla sztucznej inteligencji. Choć inżynierowie danych od dawna preferują otwarte formaty ze względu na ich elastyczność i interoperacyjność, liderzy biznesowi podchodzą do nich z ostrożnością, obawiając się złożoności i braku gotowości organizacji. Jednak ta narracja ulega zmianie. Otwarte standardy, takie jak Apache Iceberg, okazują się niezbędne do uproszczenia architektur danych, wyeliminowania uzależnienia od dostawców i pozwalają wykorzystywać jedną kopię danych w wielu silnikach. Otwarte formaty pozwalają organizacjom działać szybciej, obniżyć koszty i zachować kontrolę nad strategiami dotyczącymi danych. W świecie AI zmieniającym się w błyskawicznym tempie zapewniają one elastyczność i tempo innowacji niezbędne, by utrzymać przewagę i rozwijać się szybciej niż konkurencja.
