Big data — co to jest i jak wykorzystać w firmie

Big data oznacza duże, złożone zbiory danych, często pochodzące z nowych źródeł. Data science dostarcza metod, dzięki którym można je analizować i wykorzystywać.¹ Artykuł omawia cechy big data, technologie przetwarzania oraz zastosowania analizy w decyzjach biznesowych. Wcześniejsza prognoza IDC zakładała, że globalna ilość tworzonych i replikowanych danych osiągnie 175 ZB w 2025 r.²

Czym są big data i data science?

Big data opisuje skalę i różnorodność danych; data science zajmuje się wyciąganiem z nich wniosków. Dane napływają między innymi z urządzeń elektronicznych i Internetu rzeczy (IoT), logów serwerów, czujników oraz transakcji.^3,4 IoT Analytics prognozowało, że pod koniec 2024 r. na świecie będzie aktywnych 18,8 mld połączonych urządzeń IoT⁵.

Zapis z czujnika, log serwera i transakcja mają bowiem inną strukturę, a każdy opisuje inne zdarzenie.

Tabela rozróżnia big data i data science według przedmiotu pracy oraz rezultatu; klasyczny opis big data obejmuje trzy cechy „V”: volume (wolumen), velocity (szybkość) i variety (różnorodność)⁶.

Czym jest data science i na czym polega praca w tej dziedzinie?

W data science najpierw przygotowuje się dane, potem analizuje je i buduje modele odpowiadające na konkretne problemy. Specjalista formułuje pytanie, ocenia jakość informacji, dobiera metodę i sprawdza wynik. Wizualizacja danych – na przykład wykres lub mapa – pomaga przedstawić wnioski osobom podejmującym decyzje. Taką pracę porządkuje metodyka CRISP-DM, która wyróżnia sześć etapów⁷.

Według przytoczonego szacunku IBM 90% istniejących danych powstało w ciągu 2 lat.⁴ Same obliczenia nie wystarczą. Osoba pracująca z danymi musi też wybrać informacje przydatne do danej analizy⁸.

Jak big data i data science współdziałają w analizie danych?

Big data i data science łączą się w pracy nad danymi z różnych źródeł. Najpierw trzeba przygotować je do analizy, a następnie wykorzystać wynik do opisu lub prognozy zjawiska. Przytoczone porównanie przedstawia dzienny przyrost danych jako odpowiednik 10 mln nośników Blu-ray.^3,9

• Źródło danych określa zdarzenie zapisane w każdym rekordzie. Transakcje opisują zakupy, a dane z czujników – pomiary.
• Analiza danych pomaga wykrywać zależności między zdarzeniami a wybranym wynikiem, na przykład zmianą popytu.
• Uczenie maszynowe korzysta z przykładów zapisanych w danych, by dopasować model prognozujący wynik dla nowych obserwacji.

Połączenie big data i data science daje prognozę opartą na określonych danych i metodzie. Sama wielkość zbioru jej nie zapewnia. W konkursie Netflix Prize wyznaczono próg 10% poprawy dokładności prognoz względem systemu Cinematch, mierzonej błędem RMSE¹⁰.

Jak analizować duże zbiory danych metodami data science?

Analiza dużego zbioru zaczyna się od pytania, na które ma odpowiedzieć model. Potem trzeba przygotować rekordy do jego budowy. Przytoczony szacunek tempa generowania nowych danych wynosi około 1,7 MB/s na osobę; była to prognoza na 2020 r.^1,11

• Czyszczenie danych usuwa błędne zapisy i ujednolica formaty. Dzięki temu informacje tego samego rodzaju mają spójną postać.
• Obsługa braków danych zaczyna się od rozpoznania pustych pól. Przed analizą trzeba ustalić, jak z nimi postąpić.
• Wartości odstające wyraźnie różnią się od pozostałych obserwacji. Trzeba sprawdzić, czy wynikają z błędu, czy opisują rzeczywiste zdarzenie.
• Model danych porządkuje pola i relacje potrzebne do analizy. Ocena modelu pokazuje, czy jego wynik odpowiada na postawione pytanie.

Przygotowanie danych pomaga oddzielić sygnał przydatny w prognozie od błędów zapisu i nieistotnych obserwacji. To zajęcie potrafi zabrać wiele czasu. W badaniu CrowdFlower z 2016 r. 60% ankietowanych uznało czyszczenie i porządkowanie danych za najbardziej czasochłonne zadanie¹².

Duży zbiór może zawierać błędy. Jego wielkość nie zastąpi więc oceny jakości danych ani sprawdzenia, czy model odpowiada na pytanie analityczne.

Big data i data science w firmie: od danych do decyzji

Firmy mogą opierać decyzje na wzorcach wykrytych dzięki big data i data science. Analiza dużych zbiorów ujawnia regularności przydatne przy wyborze działań biznesowych.⁴ W badaniu Brynjolfssona, Hitta i Kim firmy podejmujące decyzje na podstawie danych osiągały produktywność wyższą o 5–6%¹³. Takie podejście łączy się z data science w firmie, gdzie analiza danych i modele wspierają podejmowanie decyzji biznesowych.

Analiza może dotyczyć preferencji użytkowników i prognoz ich zachowań.³ Model predykcyjny przewiduje przyszły wynik na podstawie wcześniejszych zdarzeń. Firma może odnieść prognozę do swojej decyzji, na przykład planowania oferty. Według byłego menedżera Netflixa algorytmy personalizacji eksponowały ponad 80% filmów i seriali oglądanych przez użytkowników platformy¹⁴.

Tabela pokazuje, jakie dane analizuje się w finansach i ubezpieczeniach oraz czemu służy analiza w każdym z tych obszarów.

W obu obszarach wykryty wzorzec trzeba odnieść do konkretnej decyzji. Sam wynik analizy nie przesądza jeszcze, co zrobić. Według komunikatu Visy z 2024 r. jej rozwiązania wykorzystujące AI pomogły przez poprzednie 12 miesięcy zapobiec stratom z oszustw wynoszącym około 40 mld USD¹⁵.

Decyzja biznesowa wymaga pytania ze strony firmy, wyniku analizy i oceny, czy ten wynik przyda się w planowanym działaniu.

Studia Master in Big Data Science: program, rekrutacja i praca

Master in Big Data Science to studia II stopnia trwające 2 lata.¹⁶ Zestawienie kierunków stacjonarnych wskazuje 1 uczelnię niepubliczną oferującą ten kierunek.¹⁶ Przy wyborze studiów warto porównać program, język nauczania i zasady rekrutacji¹⁷.

Czego dotyczy program Master in Big Data Science?

Program Master in Big Data Science obejmuje identyfikowanie, pozyskiwanie, składowanie i analizowanie danych o dużym wolumenie.¹⁶ Zajęcia odbywają się po angielsku, w trybie stacjonarnym.¹⁶ Wśród ścieżek kształcenia znalazła się Health Economics and Big Data Analytics, łącząca ekonomikę zdrowia z analizą dużych zbiorów danych.¹⁶ Według Akademii Leona Koźmińskiego dwuletni program Master in Big Data Science obejmuje cztery semestry¹⁷.

Jak przebiega rekrutacja na Master in Big Data Science?

Rekrutacja na Master in Big Data Science najczęściej uwzględnia średnią ze studiów pierwszego stopnia i wynik testu kwalifikacyjnego.¹⁶ Dla studiów II stopnia w Akademii Leona Koźmińskiego w Warszawie podano termin od 02.03.2026 do 30.09.2026.¹⁶ Za średnią ocen uczelnia przyznaje maksymalnie 50 ze 100 punktów rekrutacyjnych, co odpowiada wadze 50%¹⁷.

• Średnia ocen pochodzi z ukończonych studiów pierwszego stopnia. Uczelnia uwzględnia ją przy ocenie kandydata.
• Test kwalifikacyjny dostarcza drugiego wyniku uwzględnianego przy ocenie kandydata.
• Termin rekrutacji wyznacza okres, w którym kandydat może zgłosić się na wskazane studia.

Ocena kandydata zależy od wyników studiów i testu. Zgłoszenie trzeba też złożyć w terminie naboru.

Jakie ścieżki zawodowe można rozważyć po tych studiach?

Absolwenci Master in Big Data Science mogą pracować między innymi jako analitycy finansowi, menedżerowie Big Data Analytics i konsultanci biznesowi.¹⁶ Tabela porównuje główny zakres tych ról.

Amerykańskie Bureau of Labor Statistics prognozowało, że zatrudnienie specjalistów data science w USA wzrośnie o około 34% w latach 2024–2034¹⁸.

Wybór ścieżki zawodowej zależy od rodzaju pracy, jaką absolwent chce wykonywać. Może przede wszystkim analizować dane, organizować pracę zespołu albo doradzać firmom.

Program Master in Big Data Science uczy pracy z dużymi zbiorami danych. Przygotowuje zarazem do ról analitycznych i biznesowych.

Bachelor of Science in Data Science: czego można się nauczyć?

Bachelor of Science in Data Science pozwala rozwijać umiejętności analizy danych i stosować je do konkretnych problemów. Na opisanym kierunku Uniwersytetu Gdańskiego analizę wykorzystuje się między innymi w biznesie, finansach, ubezpieczeniach i badaniach naukowych.³

Eksploracja danych w finansach i ubezpieczeniach obejmuje zarówno rozbudowane bazy, jak i niewielkie zbiory.³ Polega na szukaniu wzorców oraz zależności w danych. Wielkość zbioru nie zmienia celu tej pracy.

Na specjalizacji Analiza danych wymieniono sieci neuronowe, uczenie maszynowe, sztuczną inteligencję i high performance computing, czyli obliczenia wykorzystujące dużą moc obliczeniową.³ Program łączy więc metody budowy modeli z technikami przetwarzania danych.

Studia podyplomowe Politechniki Warszawskiej „Data Science – algorytmy, narzędzia i aplikacje klasy Big Data” uczą praktycznego przetwarzania i analizowania dużych danych. Obejmują też ich wykorzystanie przy podejmowaniu decyzji.⁴ Koszt studiów wynosi 12 500 PLN; pierwsza rata to 7000 PLN, a druga 5500 PLN.^4,19

Tabela oddziela kierunek studiów na Uniwersytecie Gdańskim od studiów podyplomowych Politechniki Warszawskiej, których podana opłata wynosi 12 500 PLN.

Wybór ścieżki nauki zależy od celu. Kierunek studiów i praktyczne rozwijanie umiejętności na studiach podyplomowych odpowiadają na inne potrzeby.

Czy praca data scientist pasuje do twoich umiejętności?

Praca data scientist obejmuje przygotowanie danych, budowę modeli i wyjaśnianie wyników. Szkolenie EITT „BIG DATA – data science (Poziom Intermediate)” pozwala ćwiczyć te umiejętności w języku R. Jego program obejmuje przygotowanie danych, wizualizacje, modele statystyczne, prognozy i interaktywne aplikacje w R.²⁰ Uczestnikom zaleca się podstawową znajomość R oraz podstawy analizy danych lub statystyki.²⁰

Tabela porównuje zadania data scientist z przygotowaniem do szkolenia: obejmuje narzędzia, metody i sposób przedstawiania wyników.

Samodzielność odróżnia szkolenie od pracy: na zajęciach ćwiczy się metody, a w pracy trzeba dobrać je do pytania i ocenić wynik. Szkolenie jest dostępne online i stacjonarnie. Trwa 3 dni, a zajęcia odbywają się w godzinach 9:00–16:00.²⁰ Materiały pozostają dostępne przez 30 dni.^20,21

Cena początkowa szkolenia wynosi 3900 zł netto za osobę.²⁰ Przy szkoleniu wskazano możliwość dofinansowania do 80% dla MŚP z Bazy Usług Rozwojowych. W 2026 r. wsparcie z Krajowego Funduszu Szkoleniowego mogło sięgać 90% dla podmiotów niezatrudniających pracowników lub zatrudniających do 9 osób. W pozostałych przypadkach podano limit do 70%; są to poziomy maksymalne, a nie gwarantowana wysokość wsparcia.²⁰ Przytoczony przez Politechnikę Warszawską szacunek zarobków badaczy danych w USA wynosi 50 000–150 000 USD i nie opisuje wynagrodzeń w Polsce.^4,21

Praca data scientist wymaga samodzielnego analizowania danych i uzasadniania wniosków. Szkolenie EITT służy osobie znającej podstawy R i statystyki, która chce przećwiczyć te zadania.

Ceny i warunki sprawdzone u źródeł: październik 2026.