Twoja strategia AI zawiedzie, jeśli fundament danych jest słaby.
Pomagam firmom zlikwidować lukę między platformami danych, zespołami inżynierskimi a realizacją biznesową — aby technologia tworzyła mierzalny efekt.
Zaufali mi scaleupy od rundy Series B po pre-IPO · Sprawdzone w skali petabajtów · Warszawa, Polska · Zdalnie na całym świecie
Większość firm nie ma problemu z AI.
Ma problem z realizacją w obszarze danych.
Model nie jest wąskim gardłem.
Dostawca chmury nie jest wąskim gardłem.
Narzędzie do dashboardów nie jest wąskim gardłem.
Prawdziwe wąskie gardło jest głębiej:
- Niejasna odpowiedzialność
- Kruche procesy danych
- Powolne cykle dostarczania
- Słaby nadzór (governance)
- Platformy nigdy nieprojektowane pod skalę
Brzmi znajomo?
Jeśli kilka z tych punktów brzmi znajomo, problemem nie jest Twój zespół. Problemem jest fundament.
Siedem obszarów, w których realizacja się załamuje.
Każdy z nich to miejsce, gdzie rozjazd między danymi, AI a inżynierią tworzy najkosztowniejsze luki.
Architektura platformy danych
Projektowanie skalowalnej, niezawodnej infrastruktury danych, która rośnie razem z biznesem — od warstw ingestii po warstwy serwujące dane.
Doradztwo w zakresie gotowości na AI
Ocena, co naprawdę musi się wydarzyć, zanim AI zacznie dawać wartość. Domknięcie luki między ambicją a fundamentem.
Strategia i nadzór nad danymi
Zdefiniowanie odpowiedzialności, poziomów zaufania i ram jakości. Zamiana governance z biurokracji w przewagę szybkości.
Doradztwo w przywództwie inżynierskim
Wzmocnienie kierunku technicznego i procesu podejmowania decyzji architektonicznych w organizacjach inżynierskich.
Modernizacja platformy
Migracja przestarzałych systemów i wymiana kruchych pipeline’ów bez zakłócania operacji i bez utraty zespołu.
Fractional Head of Data
Doświadczone przywództwo w obszarze platformy danych w niepełnym wymiarze. 1–2 dni w tygodniu w zespole. Cały kierunek. Zero narzutu.
Doradztwo technologiczne dla zarządu
Przełożenie rzeczywistości technicznej na jasność na poziomie zarządu. Powiązanie decyzji inżynierskich z wynikami biznesowymi.
Metoda IT Nomad Lab
Cztery fazy. Stosowane konsekwentnie w każdym projekcie, w każdej skali.
Zdiagnozuj fundament
Zmapuj przepływy danych, zidentyfikuj kruche komponenty i zrozum, gdzie zaczęło pękać zaufanie. Pierwszy krok to zrozumienie, jak system faktycznie działa — zanim cokolwiek zmienisz.
→ Mapa systemu + priorytetyzowane blokery, 2. tydzień
Zaprojektuj pod skalę
Przełóż diagnozę na architekturę wspierającą wzrost i realizację. Wskaż szybkie zwycięstwa i uszereguj prace nad fundamentem, które muszą poprzedzić realne ambicje AI.
→ 90-dniowy plan stabilizacji, 5. tydzień
Wzmocnij zespoły
Ogranicz pętle zależności. Przybliż odpowiedzialność do twórców. Stwórz wzorce, które pozwalają zespołom dodawać nowe źródła danych bez tworzenia większego chaosu.
→ Ramy samoobsługowego wsparcia (self-service)
Dostarcz mierzalny efekt
Zamień architekturę w adopcję, realizację i wyniki biznesowe. Gotowa dla zarządu mapa drogowa obejmująca architekturę, kolejność prac, luki w zespole i budżet.
→ Mapa drogowa gotowości na AI + prezentacja dla zarządu, 8. tydzień
Zrozum system → Ustabilizuj fundament → Wzmocnij zespoły → Dostarcz mierzalny efekt.
Sprawdzone w skali petabajtów.
Zastosowane tam, gdzie to się liczy.
W Playtice współkierowałem rozwojem platformy danych obsługującej dziesiątki studiów gier i miliony graczy na całym świecie.
Stan wyjściowy był typowy: wdrożenie nowych danych trwało miesiące, setki zespołów konkurowały o scentralizowane wąskie gardło inżynierskie, a wydatki na infrastrukturę rosły szybciej niż dostarczana wartość.
Trzy lata później:
- Wdrażanie danych skrócone z miesięcy do dni — dzięki podejściu shift-left i samoobsługowej platformie
- Setki wewnętrznych użytkowników budujących i obsługujących własne pipeline’y bez zależności od centralnej inżynierii
- Oszczędności rzędu milionów dolarów na zbędnych licencjach i nadmiarowo wykorzystywanej infrastrukturze
- Dziesiątki studiów gier uruchamiających produkcyjną analitykę oraz zastosowania AI/ML w skali
Przed Playtiką prowadziłem dostarczanie w projektach transformacji korporacyjnej w EPAM dla London Stock Exchange oraz szybko dowoziłem w startupach, w tym Open Motors i GAMCO. Różne skale, ten sam wzorzec: fundamenty danych albo przyspieszają biznes, albo po cichu go spowalniają.
To jest praca, na której skupiam się teraz — pomagam średniej wielkości scaleupom zastosować ten sam scenariusz, zanim uderzą w ścianę.
Josias De Lima
Założyciel, IT Nomad Lab
Lider inżynierii. Architekt platform danych. Strateg technologiczny skupiony na realizacji. Pracuję na styku, gdzie infrastruktura danych, modele operacyjne zespołów i wyniki biznesowe albo się łączą, albo zawodzą.
Moje doświadczenie obejmuje frameworki ingestii, orkiestrację ETL, architekturę data lake, programy governance, wsparcie modelu self-service oraz projektowanie organizacji, dzięki któremu platformy są faktycznie używane. Prowadziłem te prace w skali petabajtów w Playtice, w transformacjach korporacyjnych w EPAM dla klientów takich jak London Stock Exchange oraz w szybko rozwijających się firmach produktowych, gdzie szybkość i niezawodność musiały być prawdą jednocześnie.
Wzorzec, który wciąż widzę: organizacje mocno inwestują w technologię i mimo to poruszają się wolno. Nie dlatego, że technologia jest zła. Dlatego, że architektura, model operacyjny zespołu i struktura odpowiedzialności nigdy nie były projektowane, by skalować się razem.
Złożone problemy nie wymagają magii. Wymagają jasności, wytrwałości i konsekwentnej realizacji.
Piszę o danych, AI i realizacji w inżynierii.
Praktyczne treści dla CTO, Head of Data i liderów inżynierii. Pierwsze artykuły już wkrótce.
Pytania, które warto zadać.
Konkretne odpowiedzi na pytania pojawiające się w każdej rozmowie wstępnej.
Konsultant ds. platform danych pomaga organizacjom projektować, budować i optymalizować infrastrukturę, która przechowuje, przetwarza i dostarcza dane w całym biznesie. Obejmuje to decyzje architektoniczne, projektowanie pipeline’ów, ramy governance i strategie wzmacniania zespołów — z celem, by dane były wiarygodne, szybkie i posiadane przez zespoły, które z nich korzystają.
Zanim wyskalujesz AI, napraw fundament.
Jeśli Twoje zespoły poruszają się szybko, ale dane wciąż są powolne, kruche lub niejasne — powinniśmy porozmawiać. 30-minutowa rozmowa wstępna to najszybszy sposób, by sprawdzić, czy to, co robię, odpowiada temu, czego potrzebujesz.
Bez prezentacji sprzedażowej. Bez sekwencji follow-upów. Po prostu uporządkowana rozmowa.