Big data i data science łopatologicznie

16 czerwca, 2025 by Maciej Szczyciński

W świecie, gdzie codziennie powstają miliardy zdjęć, wiadomości, transakcji i wpisów w mediach społecznościowych, coraz częściej słyszymy hasła „Big Data” i „Data Science”.

Czym to dokładnie jest? Czy to tylko moda w IT, czy może realne narzędzia, które pomagają firmom podejmować lepsze decyzje? A jeśli chcesz zacząć – od czego w ogóle ruszyć?

W tym artykule wytłumaczę Ci wszystko, najprościej jak się da.

Może Cię również zainteresować:

Co to jest Big Data?

Big Data to termin, który oznacza bardzo duże zbiory danych, których nie da się już analizować „po staremu” – np. za pomocą Excela czy zwykłej bazy danych. Chodzi o tak ogromne ilości informacji, że do ich przetwarzania i zrozumienia potrzeba specjalnych narzędzi i technologii.

Dane te mogą pochodzić z różnych źródeł:

kliknięcia użytkowników w sklepie internetowym,
dane z telefonów i aplikacji,
lokalizacja z GPS,
nagrania z kamer,
wpisy w mediach społecznościowych,
dane z czujników w samochodach, fabrykach czy szpitalach.

Czym Big Data różni się od „zwykłych danych”?

Tradycyjnie dane zapisywało się w tabelach i analizowało ręcznie lub prostym kodem. Ale dziś mamy miliony zdarzeń na minutę, różne formaty (tekst, obraz, dźwięk), ogromną prędkość i skalę. To właśnie cechy Big Data – często opisuje się je jako 5V:

Volume (ilość),
Velocity (szybkość),
Variety (różnorodność),
Veracity (wiarygodność),
Value (wartość).

Jak Big Data łączy się z AI i machine learning?

Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (machine learning) to dziedziny informatyki, które potrzebują dużych zbiorów danych, żeby działać skutecznie. Im więcej danych, tym lepsze modele można zbudować. Przykład:

Jeśli chcesz nauczyć AI rozpoznawać twarze na zdjęciach, potrzebujesz milionów zdjęć ludzi z różnych kątów, oświetlenia i emocji.
Jeśli tworzysz system przewidujący awarie maszyn w fabryce, musisz mieć dane z czujników z wielu miesięcy lub lat.

Bez Big Data – AI byłaby jak człowiek uczący się biologii z jednej strony podręcznika. Z Big Data – to jakby miała dostęp do całej wiedzy w internecie.

Przykład z życia:

Wyobraź sobie, że prowadzisz mały sklep. Spisujesz sprzedaż w zeszycie – działa. Ale co, jeśli masz 10 milionów klientów z całego świata, milion produktów i każda osoba codziennie coś u Ciebie kupuje? Zeszyt przestaje działać, Excel też. To właśnie moment, kiedy wchodzi Big Data.

Big Data to dane, które są:

Duże – np. miliardy rekordów,
Różnorodne – teksty, obrazy, dźwięki, filmy, liczby,
Szybkie – napływają w czasie rzeczywistym (np. dane z czujników, kamer, kliknięć w internecie).

A czym jest Data Science?

Data Science, czyli nauka o danych, to dziedzina, która łączy analitykę, programowanie, statystykę i wiedzę biznesową. Jej głównym celem jest wyciąganie wiedzy z danych – czyli odpowiadanie na pytania typu: „co się stało?”, „dlaczego?”, „co się stanie?” i „co powinniśmy zrobić?”.

Prosto mówiąc:

Data Science to taki zestaw narzędzi i metod, który pozwala zrozumieć dane – czy to liczby z Excela, dane z aplikacji mobilnej, czy informacje z kamer przemysłowych. To szukanie sensu w chaosie informacji.

Główne elementy Data Science

1. Analityka danych

To pierwszy krok – analiza surowych danych, żeby zobaczyć, co w nich się kryje. Czasem to proste statystyki: średnia, suma, minimum, maksimum. Innym razem głębsze zależności – np. jakie produkty są kupowane razem albo czy sprzedaż zależy od pogody.

2. Wizualizacja danych

Liczby w tabelce niewiele mówią. Ale wykres słupkowy czy mapa cieplna potrafią pokazać wszystko na pierwszy rzut oka. Wizualizacja danych pomaga zauważyć trendy, zależności i anomalie. Używa się do tego narzędzi takich jak:

Matplotlib, Seaborn – w Pythonie,
Power BI lub Tableau – dla interaktywnych dashboardów.

3. Statystyczny fundament

Data Science w dużej mierze opiera się na statystyce. Nie chodzi tu o nudne wzory, tylko o zrozumienie, jak bardzo możesz ufać swoim danym. Na przykład:

Czy różnica w sprzedaży to przypadek, czy realna zmiana?
Jak bardzo pewny jesteś, że Twój model przewidujący zachowania klientów się nie myli?

Statystyka pomaga podejmować decyzje na podstawie dowodów, a nie przeczucia.

4. Algorytmy i uczenie maszynowe

Gdy dane są już zrozumiane i przygotowane, przychodzi czas na automatyzację – i tu wkraczają algorytmy. Są to konkretne instrukcje, które komputer wykonuje, żeby znaleźć wzorce, klasyfikować informacje albo coś przewidywać.

Przykłady zastosowania algorytmów:

Przewidywanie, czy klient kliknie w reklamę (algorytm klasyfikujący),
Obliczanie, ile ktoś prawdopodobnie wyda w sklepie (regresja),
Grupowanie klientów według podobnych zachowań (klasteryzacja).

Te algorytmy to podstawa machine learningu – czyli maszynowego uczenia się. Maszyna uczy się na podstawie danych, a potem stosuje tę wiedzę do nowych przypadków.

Jak wygląda praca Data Scientista?

Wyobraź sobie, że firma chce zrozumieć, dlaczego spada sprzedaż. Data Scientist:

Zbiera dane (np. z CRM, sklepu internetowego, Google Analytics),
Sprawdza, czy dane są kompletne i wiarygodne,
Tworzy wykresy i analizuje zależności (np. między porą dnia a liczbą zamówień),
Tworzy model statystyczny lub algorytm, który wskazuje główne przyczyny problemu,
Prezentuje wyniki w prosty sposób – np. na wykresach lub interaktywnym dashboardzie.

Data Science to nie tylko IT

Choć Data Science wywodzi się z informatyki, nie musisz być programistą, żeby się tym zajmować. Potrzebna jest umiejętność:

logicznego myślenia,
czytania danych,
zadawania właściwych pytań,
tłumaczenia wyników na konkretną decyzję.

Właśnie dlatego Data Scientist często działa na styku biznesu i technologii – rozumie dane, ale potrafi też podpowiedzieć, co firma powinna zrobić.

Prosty przykład:

Masz dane o sprzedaży pizzy z ostatnich 5 lat. Data Scientist analizuje, o której godzinie ludzie kupują najwięcej, jakie dodatki są najpopularniejsze i przewiduje, że w piątki między 18 a 20 warto zwiększyć produkcję.

Big Data i Data Science w praktyce

Netflix: analizuje, co oglądasz, o której godzinie, na jakim urządzeniu – i podpowiada filmy, które mogą Ci się spodobać.
Banki: wykrywają podejrzane transakcje i zapobiegają oszustwom.
Sklepy internetowe: przewidują, co kupisz i kiedy, żeby wysłać Ci kupon zniżkowy w idealnym momencie.

Jak zacząć z Data Science i Big Data – krok po kroku

Nie musisz być matematycznym geniuszem ani programistą od urodzenia. Wystarczy ciekawość i systematyczne podejście.

1. Naucz się podstaw Excela i logiki danych

Zrozum, czym są kolumny, wiersze, typy danych (liczby, teksty, daty). To absolutna podstawa.

2. Poznaj język programowania – najlepiej Python

Python to język, który większość Data Scientistów kocha. Jest prosty i ma mnóstwo narzędzi do pracy z danymi.

Polecane biblioteki:

Pandas – do pracy z tabelami,
Matplotlib/Seaborn – do wykresów,
Scikit-learn – do prostych modeli uczenia maszynowego.

3. Zrozum statystykę

Nie musisz znać wzorów z podręczników, ale powinieneś rozumieć pojęcia:

średnia, mediana, odchylenie standardowe,
korelacja (czy dane są ze sobą powiązane?),
regresja (czy można coś przewidzieć?).

4. Zrób własny projekt

Najlepiej uczysz się, kiedy masz dane z życia. Znajdź otwarty zbiór danych (np. na kaggle.com lub dane.gov.pl) i odpowiedz sobie na pytanie, które Cię ciekawi:

Czy ceny mieszkań w moim mieście rosną?
Czy pogoda wpływa na liczbę wypadków?
Kiedy warto kupić bilety lotnicze?

5. Poznaj podstawy Big Data

Gdy ogarniesz podstawy analizy danych, zainteresuj się technologiami Big Data, takimi jak:

Hadoop – do przechowywania i przetwarzania ogromnych danych,
Spark – do szybkiej analizy danych,
SQL/NoSQL – do baz danych (SQL do tabel, NoSQL np. do dokumentów czy grafów).

Czy warto? Jakie są możliwości?

Zdecydowanie tak. Data Science i Big Data to jedne z najszybciej rosnących branż technologicznych. Zapotrzebowanie na specjalistów rośnie w niemal każdej branży – od zdrowia, przez przemysł, po rozrywkę i sport.

Możesz pracować jako:

Data Analyst – skupiasz się na raportach i wykresach,
Data Scientist – tworzysz modele przewidujące zachowania,
Big Data Engineer – budujesz infrastrukturę, żeby te dane w ogóle się dało przeanalizować.

Podsumowanie

Big Data to ogrom danych, które codziennie produkujemy. Data Science to sposób, żeby z tych danych wyciągnąć wiedzę. Choć brzmi to czasem jak czarna magia, to w rzeczywistości da się to ogarnąć krok po kroku – ucząc się Excela, Pythona, statystyki i robiąc małe projekty.

Jeśli lubisz rozwiązywać zagadki, analizować świat i podejmować decyzje na podstawie liczb – to może być idealna ścieżka dla Ciebie.