{"id":62151,"date":"2026-09-29T09:43:32","date_gmt":"2026-09-29T07:43:32","guid":{"rendered":"https:\/\/fotc.com\/?p=62151"},"modified":"2026-09-29T09:43:34","modified_gmt":"2026-09-29T07:43:34","slug":"hurtownia-danych","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fotc.com\/pl\/blog\/hurtownia-danych\/","title":{"rendered":"Data Warehouse, czyli hurtownia danych &#8211; jak dzia\u0142a i pomaga w biznesie?"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-yoast-seo-table-of-contents yoast-table-of-contents\"><ul><li><a href=\"#h-czym-jest-hurtownia-danych-definicja-i-cel-biznesowy\" data-level=\"2\">Czym jest hurtownia danych? Definicja i cel biznesowy<\/a><\/li><li><a href=\"#h-korzysci-dla-firmy-plynace-z-posiadania-hurtowni-danych\" data-level=\"2\">Korzy\u015bci dla firmy p\u0142yn\u0105ce z posiadania hurtowni danych<\/a><ul><li><a href=\"#h-wglad-w-dane\" data-level=\"3\">Wgl\u0105d w dane<\/a><\/li><li><a href=\"#h-mozliwosc-prognozowania\" data-level=\"3\">Mo\u017cliwo\u015b\u0107 prognozowania<\/a><\/li><li><a href=\"#h-centralizacja-danych\" data-level=\"3\">Centralizacja danych<\/a><\/li><li><a href=\"#h-archiwizacja\" data-level=\"3\">Archiwizacja<\/a><\/li><li><a href=\"#h-wydajnosc-pracy\" data-level=\"3\">Wydajno\u015b\u0107 pracy<\/a><\/li><\/ul><\/li><li><a href=\"#h-hurtownia-danych-a-baza-danych-kluczowe-roznice\" data-level=\"2\">Hurtownia danych a baza danych \u2013 kluczowe r\u00f3\u017cnice<\/a><\/li><li><a href=\"#h-oltp-vs-olap-dwa-modele-przetwarzania-danych\" data-level=\"2\">OLTP vs OLAP \u2013 dwa modele przetwarzania danych<\/a><\/li><li><a href=\"#h-jak-zbudowac-hurtownie-danych-etapy-wdrozenia\" data-level=\"2\">Jak zbudowa\u0107 hurtowni\u0119 danych \u2013 etapy wdro\u017cenia<\/a><\/li><li><a href=\"#h-architektura-hurtowni-danych\" data-level=\"2\">Architektura hurtowni danych<\/a><ul><li><a href=\"#h-przykladowe-modelowanie-danych-schemat-gwiazdy-star-schema\" data-level=\"3\">Przyk\u0142adowe modelowanie danych \u2013 schemat gwiazdy (star schema)<\/a><\/li><li><a href=\"#h-data-mart-mniejsza-hurtownia-danych-dla-jednego-dzialu\" data-level=\"3\">Data mart \u2013 mniejsza hurtownia danych dla jednego dzia\u0142u<\/a><\/li><\/ul><\/li><li><a href=\"#h-proces-etl-jak-dane-trafiaja-do-hurtowni\" data-level=\"2\">Proces ETL \u2013 jak dane trafiaj\u0105 do hurtowni<\/a><\/li><li><a href=\"#h-dlaczego-warto-migrowac-hurtownie-danych-do-chmury-google\" data-level=\"2\">Dlaczego warto migrowa\u0107 hurtowni\u0119 danych do chmury Google<\/a><ul><li><a href=\"#h-wieksza-zwinnosc-i-elastycznosc-nbsp\" data-level=\"3\">Wi\u0119ksza zwinno\u015b\u0107 i elastyczno\u015b\u0107\u00a0<\/a><\/li><li><a href=\"#h-mniej-pracy-utrzymaniowej-nbsp\" data-level=\"3\">Mniej pracy utrzymaniowej\u00a0<\/a><\/li><li><a href=\"#h-nizszy-calkowity-koszt-tco-nbsp\" data-level=\"3\">Ni\u017cszy ca\u0142kowity koszt (TCO)\u00a0<\/a><\/li><li><a href=\"#h-wyniki-niemal-w-czasie-rzeczywistym-nbsp\" data-level=\"3\">Wyniki niemal w czasie rzeczywistym\u00a0<\/a><\/li><li><a href=\"#h-skalowalnosc-i-wysoka-dostepnosc-nbsp\" data-level=\"3\">Skalowalno\u015b\u0107 i wysoka dost\u0119pno\u015b\u0107\u00a0<\/a><\/li><li><a href=\"#h-wbudowane-mechanizmy-uczenia-maszynowego-nbsp\" data-level=\"3\">Wbudowane mechanizmy uczenia maszynowego\u00a0<\/a><\/li><\/ul><\/li><li><a href=\"#h-etl-vs-elt-w-chmurze-narzedzia-google-cloud\" data-level=\"2\">ETL vs ELT w chmurze \u2013 narz\u0119dzia Google Cloud<\/a><\/li><li><a href=\"#h-data-warehouse-czy-data-lake-co-wybrac-dla-swojej-firmy\" data-level=\"2\">Data warehouse czy data lake \u2013 co wybra\u0107 dla swojej firmy?<\/a><ul><li><a href=\"#h-co-to-jest-data-lakehouse\" data-level=\"3\">Co to jest Data Lakehouse?<\/a><\/li><\/ul><\/li><li><a href=\"#h-faq-najczesciej-zadawane-pytania-o-hurtownie-danych\" data-level=\"2\">FAQ \u2013 najcz\u0119\u015bciej zadawane pytania o hurtownie danych<\/a><ul><li><a href=\"#h-co-to-jest-korporacyjna-hurtownia-danych-edw-nbsp\" data-level=\"3\">Co to jest korporacyjna hurtownia danych (EDW)?\u00a0<\/a><\/li><li><a href=\"#h-ile-trwa-wdrozenie-hurtowni-danych-nbsp\" data-level=\"3\">Ile trwa wdro\u017cenie hurtowni danych?\u00a0<\/a><\/li><li><a href=\"#h-czy-warto-zbudowac-hurtownie-danych-w-chmurze-nbsp\" data-level=\"3\">Czy warto zbudowa\u0107 hurtowni\u0119 danych w chmurze?\u00a0<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Firmy trac\u0105 godziny na r\u0119czne zestawianie danych z rozproszonych system\u00f3w \u2013 zanim jeszcze zaczn\u0105 je analizowa\u0107. Hurtownia danych, znana te\u017c jako data warehouse lub magazyn danych, eliminuje ten problem \u2013 to scentralizowany system, kt\u00f3ry gromadzi i porz\u0105dkuje informacje z CRM, ERP czy baz transakcyjnych w jednym miejscu. Poni\u017cej wyja\u015bniamy, jak taki system dzia\u0142a, czym r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 hurtownie danych od bazy danych i data lake, oraz jak wybra\u0107 platform\u0119 dopasowan\u0105 do skali Twojej firmy.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<!--more-->\n\n\n\n<h2 id=\"h-czym-jest-hurtownia-danych-definicja-i-cel-biznesowy\" class=\"wp-block-heading\">Czym jest hurtownia danych? Definicja i cel biznesowy<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hurtownia danych to nietypowa baza informacji, do kt\u00f3rej mo\u017cna co\u015b dopisa\u0107 w dowolnym momencie. Mamy tu do czynienia ze zbiorem, do kt\u00f3rego trafiaj\u0105 dane z wielu \u017ar\u00f3de\u0142 (CRM, ERP, bazy transakcyjne), ale dla u\u017cytkownik\u00f3w ko\u0144cowych s\u0105 dost\u0119pne wy\u0142\u0105cznie do odczytu. Hurtownia danych przechowuje zar\u00f3wno bie\u017c\u0105ce, jak i historyczne informacje, co pozwala analizowa\u0107 trendy z wielu lat naraz, a nie tylko aktualny stan. Celem tego rozwi\u0105zania jest jedno, wiarygodne \u017ar\u00f3d\u0142o wiedzy dla wszystkich dzia\u0142\u00f3w firmy \u2013 zamiast r\u0119cznego zestawiania danych w arkuszach, zapytanie w cloud data warehouse wykonuje si\u0119 w kilka sekund. Takie podej\u015bcie przek\u0142ada si\u0119 na konkretne, wymierne korzy\u015bci dla firmy.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-korzysci-dla-firmy-plynace-z-posiadania-hurtowni-danych\" class=\"wp-block-heading\">Korzy\u015bci dla firmy p\u0142yn\u0105ce z posiadania hurtowni danych<\/h2>\n\n\n\n<h3 id=\"h-wglad-w-dane\" class=\"wp-block-heading\">Wgl\u0105d w dane<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Spojrzenie na dane z szerszej perspektywy pozwala wyszuka\u0107 zale\u017cno\u015bci pomi\u0119dzy obszarami oraz wytypowa\u0107 trendy dzi\u0119ki analizie danych historycznych. Hurtownia pozwala te\u017c analizowa\u0107 wycinki danych i tworzy\u0107 szczeg\u00f3\u0142owe raporty.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"h-mozliwosc-prognozowania\" class=\"wp-block-heading\">Mo\u017cliwo\u015b\u0107 prognozowania<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hurtowni\u0119 danych mo\u017cna wykorzysta\u0107 jako element systemu DSS (decision support system), w kt\u00f3rym prowadzone s\u0105 symulacje scenariuszy biznesowych z wykorzystaniem modeli uczenia maszynowego.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"h-centralizacja-danych\" class=\"wp-block-heading\">Centralizacja danych<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hurtownia pozwala zebra\u0107 w jednym miejscu wszystkie dane firmowe, dotychczas rozproszone pomi\u0119dzy wieloma bazami danych, zewn\u0119trznymi systemami czy arkuszami kalkulacyjnymi.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"h-archiwizacja\" class=\"wp-block-heading\">Archiwizacja<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W hurtowni danych przechowuje si\u0119 dane najnowsze, jak te\u017c dane historyczne. Wydajny system analizy danych umo\u017cliwia przechowywanie petabajt\u00f3w informacji.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"h-wydajnosc-pracy\" class=\"wp-block-heading\">Wydajno\u015b\u0107 pracy<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pracownicy firmy posiadaj\u0105cej hurtowni\u0119 danych maj\u0105 wygodny, niemal natychmiastowy dost\u0119p do aktualnych informacji ze swojego obszaru, jak r\u00f3wnie\u017c z innych dzia\u0142\u00f3w. Skr\u00f3cenie \u015bcie\u017cki dotarcia do informacji pozwala sprawniej wykonywa\u0107 codzienne zadania oraz wyszukiwa\u0107 mo\u017cliwo\u015bci optymalizacji proces\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table is-style-stripes\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th><strong>Korzy\u015b\u0107<\/strong><\/th><th><strong>Co to oznacza w praktyce<\/strong><\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Wgl\u0105d w dane<\/td><td>Wykrywanie zale\u017cno\u015bci mi\u0119dzy obszarami i trend\u00f3w w danych historycznych<\/td><\/tr><tr><td>Prognozowanie<\/td><td>Symulacje scenariuszy biznesowych z u\u017cyciem modeli ML (system DSS)<\/td><\/tr><tr><td>Centralizacja danych<\/td><td>Wszystkie dane firmowe w jednym miejscu zamiast rozproszone po bazach i arkuszach<\/td><\/tr><tr><td>Archiwizacja<\/td><td>Przechowywanie danych bie\u017c\u0105cych i historycznych na skal\u0119 petabajt\u00f3w<\/td><\/tr><tr><td>Wydajno\u015b\u0107 pracy<\/td><td>Szybszy dost\u0119p do informacji z w\u0142asnego i innych dzia\u0142\u00f3w<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<h2 id=\"h-hurtownia-danych-a-baza-danych-kluczowe-roznice\" class=\"wp-block-heading\">Hurtownia danych a baza danych \u2013 kluczowe r\u00f3\u017cnice<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hurtownia danych to zupe\u0142nie inny system ni\u017c baza, z kt\u00f3rej firma korzysta na co dzie\u0144. G\u0142\u00f3wna r\u00f3\u017cnica polega na przeznaczeniu obu system\u00f3w. <a href=\"https:\/\/fotc.com\/pl\/blog\/cloud-sql-czyli-baza-danych-w-chmurze\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Bazy transakcyjne<\/a> obs\u0142uguj\u0105 operacje na bie\u017c\u0105co \u2013 na przyk\u0142ad realizacj\u0119 zam\u00f3wie\u0144 \u2013 wi\u0119c musz\u0105 reagowa\u0107 b\u0142yskawicznie na pojedyncze zapytania.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hurtownie danych maj\u0105 inny cel. Przechowuj\u0105 zintegrowane dane historyczne z wielu aplikacji, \u017ceby mo\u017cna by\u0142o analizowa\u0107 d\u0142ugoterminowe trendy. Gdyby te analizy odbywa\u0142y si\u0119 bezpo\u015brednio na bazie transakcyjnej, obci\u0105\u017ca\u0142yby system, na kt\u00f3rym w tym samym czasie pracuj\u0105 klienci i pracownicy \u2013 dlatego hurtownia pobiera i przetwarza dane osobno, w oderwaniu od bie\u017c\u0105cego ruchu.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-oltp-vs-olap-dwa-modele-przetwarzania-danych\" class=\"wp-block-heading\">OLTP vs OLAP \u2013 dwa modele przetwarzania danych<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">OLTP (Online Transaction Processing) to model stoj\u0105cy za bazami transakcyjnymi \u2013 optymalizuje szybkie operacje zapisu i odczytu pojedynczych wierszy, z op\u00f3\u017anieniami rz\u0119du milisekund. Dane w OLTP s\u0105 znormalizowane, czyli rozbite na wiele powi\u0105zanych tabel, \u017ceby unikn\u0105\u0107 powielania informacji \u2013 to sprawdza si\u0119 przy pojedynczych transakcjach, ale przy analizie milion\u00f3w wierszy oznacza\u0142oby mn\u00f3stwo kosztownych z\u0142\u0105cze\u0144 (JOIN).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dlatego hurtownie danych dzia\u0142aj\u0105 w modelu OLAP (Online Analytical Processing): dane s\u0105 wielowymiarowo analizowane i przechowywane w formacie kolumnowym. Dzi\u0119ki temu zapytania analityczne sprawnie odczytuj\u0105 wybrane kolumny z ogromnych wolumen\u00f3w danych \u2013 st\u0105d wysoka wydajno\u015b\u0107 przy analizie miliard\u00f3w wierszy. Popularne silniki transakcyjne to MySQL czy PostgreSQL, a do zada\u0144 analitycznych s\u0142u\u017c\u0105 skalowalne rozwi\u0105zania chmurowe, jak <a href=\"https:\/\/fotc.com\/pl\/blog\/bigquery-co-to-jest-jak-zaczac-tutorial\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Google BigQuery<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table is-style-stripes\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th><strong>Cecha<\/strong><\/th><th><strong>OLTP<\/strong><\/th><th><strong>OLAP<\/strong><\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><strong>Pe\u0142na nazwa<\/strong><\/td><td>Online Transaction Processing<\/td><td>Online Analytical Processing<\/td><\/tr><tr><td><strong>Zastosowanie<\/strong><\/td><td>Szybkie operacje na pojedynczych wierszach<\/td><td>Analiza miliard\u00f3w wierszy, zestawienia wielowymiarowe<\/td><\/tr><tr><td><strong>Op\u00f3\u017anienie<\/strong><\/td><td>Milisekundy<\/td><td>Sekundy\u2013minuty (zapytania analityczne)<\/td><\/tr><tr><td><strong>Struktura danych<\/strong><\/td><td>Znormalizowana<\/td><td>Denormalizowana, format kolumnowy<\/td><\/tr><tr><td><strong>Przyk\u0142ady<\/strong><\/td><td>MySQL, operacyjny MSSQL<\/td><td>Google BigQuery, Snowflake<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<h2 id=\"h-jak-zbudowac-hurtownie-danych-etapy-wdrozenia\" class=\"wp-block-heading\">Jak zbudowa\u0107 hurtowni\u0119 danych \u2013 etapy wdro\u017cenia<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Znajomo\u015b\u0107 modeli OLTP i OLAP to teoria stoj\u0105ca za hurtowni\u0105 danych \u2013 samo wdro\u017cenie takiego systemu w firmie wymaga jednak przej\u015bcia przez kilka konkretnych etap\u00f3w, w kt\u00f3rych ka\u017cdy warunkuje kolejny.<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Najpierw zesp\u00f3\u0142 analizuje cele biznesowe i identyfikuje systemy \u017ar\u00f3d\u0142owe (bazy transakcyjne, ERP, narz\u0119dzia marketingowe) \u2013 bez tego nie da si\u0119 zaprojektowa\u0107 architektury, bo nie wiadomo, jakie dane trzeba b\u0119dzie zintegrowa\u0107.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Na tej podstawie powstaje projekt architektury: decyzje o modelu danych i docelowej platformie (on-premise vs cloud data warehouse) zapadaj\u0105 dopiero teraz, gdy znany jest zakres danych wej\u015bciowych.<\/li>\n\n\n\n<li>Gdy architektura jest gotowa, mo\u017cna przej\u015b\u0107 do integracji danych \u2013 budowy przep\u0142yw\u00f3w, kt\u00f3re w spos\u00f3b powtarzalny przenosz\u0105 informacje z r\u00f3\u017cnych \u017ar\u00f3de\u0142 do wsp\u00f3lnego magazynu.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Zanim taka hurtownia trafi do produkcyjnego u\u017cytku, przechodzi testy jako\u015bci i wydajno\u015bci \u2013 pomini\u0119cie tego kroku oznacza ryzyko, \u017ce b\u0142\u0119dy w danych ujawni\u0105 si\u0119 dopiero przy pierwszych raportach biznesowych, kiedy naprawa jest ju\u017c znacznie dro\u017csza.&nbsp;<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wdro\u017cenie nie ko\u0144czy procesu. Utrzymanie hurtowni danych \u2013 monitorowanie jako\u015bci i aktualizacja modeli \u2013 trwa tak d\u0142ugo, jak d\u0142ugo firma z niej korzysta, bo zmieniaj\u0105 si\u0119 zar\u00f3wno \u017ar\u00f3d\u0142a danych, jak i potrzeby biznesowe.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Chmurowa hurtownia danych skraca ten ca\u0142y cykl. Automatyczne skalowanie i szybkie wdro\u017cenie sprawiaj\u0105, \u017ce czas mi\u0119dzy projektem a pierwszym praktycznym zastosowaniem jest znacznie kr\u00f3tszy ni\u017c przy infrastrukturze lokalnej (on-premise). Przyjrzyjmy si\u0119 teraz bli\u017cej, jak wygl\u0105da sam projekt architektury, wspomniany jako jeden z kluczowych etap\u00f3w wdro\u017cenia.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-architektura-hurtowni-danych\" class=\"wp-block-heading\">Architektura hurtowni danych<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Typowa hurtownia danych opiera si\u0119 na czterech warstwach:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>\u0179r\u00f3d\u0142a danych<\/strong> \u2013 zewn\u0119trzne systemy \u017ar\u00f3d\u0142owe i pliki w r\u00f3\u017cnych formatach<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Warstwa integracji<\/strong> \u2013 narz\u0119dzia pobieraj\u0105ce, oczyszczaj\u0105ce i \u0142aduj\u0105ce dane, dbaj\u0105ce o ich sp\u00f3jno\u015b\u0107<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Magazyn danych<\/strong> \u2013 w\u0142a\u015bciwe przechowywanie ustrukturyzowanych zbior\u00f3w<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Warstwa prezentacji<\/strong> \u2013 oprogramowanie business intelligence do budowy pulpit\u00f3w nawigacyjnych i raport\u00f3w dla kadry mened\u017cerskiej<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"533\" src=\"https:\/\/fotc.com\/app\/uploads\/2022\/12\/data-warehouse-architecture-1024x533.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-98504\" srcset=\"https:\/\/fotc.com\/app\/uploads\/2022\/12\/data-warehouse-architecture-1024x533.jpg 1024w, https:\/\/fotc.com\/app\/uploads\/2022\/12\/data-warehouse-architecture-300x156.jpg 300w, https:\/\/fotc.com\/app\/uploads\/2022\/12\/data-warehouse-architecture-768x400.jpg 768w, https:\/\/fotc.com\/app\/uploads\/2022\/12\/data-warehouse-architecture-123x64.jpg 123w, https:\/\/fotc.com\/app\/uploads\/2022\/12\/data-warehouse-architecture-142x74.jpg 142w, https:\/\/fotc.com\/app\/uploads\/2022\/12\/data-warehouse-architecture-336x175.jpg 336w, https:\/\/fotc.com\/app\/uploads\/2022\/12\/data-warehouse-architecture-542x282.jpg 542w, https:\/\/fotc.com\/app\/uploads\/2022\/12\/data-warehouse-architecture-352x183.jpg 352w, https:\/\/fotc.com\/app\/uploads\/2022\/12\/data-warehouse-architecture-26x14.jpg 26w, https:\/\/fotc.com\/app\/uploads\/2022\/12\/data-warehouse-architecture.jpg 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dwa aspekty tej architektury zas\u0142uguj\u0105 na bli\u017csze wyja\u015bnienie: spos\u00f3b, w jaki dane s\u0105 modelowane wewn\u0105trz warstwy magazynu, oraz to, \u017ce taki magazyn nie musi obejmowa\u0107 ca\u0142ej firmy naraz.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"h-przykladowe-modelowanie-danych-schemat-gwiazdy-star-schema\" class=\"wp-block-heading\">Przyk\u0142adowe modelowanie danych \u2013 schemat gwiazdy (star schema)<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wewn\u0105trz warstwy magazynu dane nie le\u017c\u0105 przypadkowo \u2013 najpopularniejsza metoda ich modelowania dzieli tabele na dwa typy: tabel\u0119 fakt\u00f3w w centrum (metryki biznesowe \u2013 kwota, wolumen transakcji) i tabele wymiar\u00f3w wok\u00f3\u0142 niej (klient, produkt, czas). Taki model gwiazdy jest intuicyjny dla analityk\u00f3w, minimalizuje liczb\u0119 z\u0142\u0105cze\u0144 (JOIN) i dobrze wsp\u00f3\u0142pracuje z narz\u0119dziami do wizualizacji.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"h-data-mart-mniejsza-hurtownia-danych-dla-jednego-dzialu\" class=\"wp-block-heading\">Data mart \u2013 mniejsza hurtownia danych dla jednego dzia\u0142u<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Opisana wy\u017cej architektura nie musi obejmowa\u0107 ca\u0142ej firmy w jednym systemie. Data mart to jej pomniejszona wersja \u2013 podzbi\u00f3r danych z systemu korporacyjnego, skupiony na potrzebach jednego dzia\u0142u: finans\u00f3w, logistyki czy marketingu. W\u0119\u017cszy zakres u\u0142atwia dost\u0119p do KPI i upraszcza wdro\u017cenie. Wyr\u00f3\u017cniamy:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>data marty zale\u017cne<\/strong> \u2013 czerpi\u0105 dane z centralnej hurtowni danych<\/li>\n\n\n\n<li><strong>data marty niezale\u017cne<\/strong> \u2013 pobieraj\u0105 dane wprost z system\u00f3w \u017ar\u00f3d\u0142owych<\/li>\n\n\n\n<li><strong>data marty hybrydowe<\/strong> \u2013 \u0142\u0105cz\u0105 oba podej\u015bcia<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Niezale\u017cnie od skali \u2013 czy to pe\u0142na hurtownia korporacyjna, czy pojedynczy data mart \u2013 dane musz\u0105 najpierw przej\u015b\u0107 przez wcze\u015bniejszy etap architektury: warstw\u0119 integracji, czyli proces ETL.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-proces-etl-jak-dane-trafiaja-do-hurtowni\" class=\"wp-block-heading\">Proces ETL \u2013 jak dane trafiaj\u0105 do hurtowni<\/h2>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Extract<\/strong> \u2013 dane s\u0105 wyodr\u0119bniane z rozproszonych system\u00f3w operacyjnych<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Transform<\/strong> \u2013 dane s\u0105 czyszczone, standaryzowane, ujednolicane i przekszta\u0142cane do formatu docelowego<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Load<\/strong> \u2013 przetworzone dane s\u0105 \u0142adowane do hurtowni danych<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Prawid\u0142owo zaprojektowany ETL gwarantuje wysok\u0105 jako\u015b\u0107 danych wykorzystywanych p\u00f3\u017aniej w analizie danych i raportowaniu biznesowym.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-dlaczego-warto-migrowac-hurtownie-danych-do-chmury-google\" class=\"wp-block-heading\">Dlaczego warto migrowa\u0107 hurtowni\u0119 danych do chmury Google<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Opisany wy\u017cej proces ETL mo\u017cna prowadzi\u0107 zar\u00f3wno na w\u0142asnej infrastrukturze, jak i w chmurze \u2013 a coraz wi\u0119cej firm wybiera to drugie rozwi\u0105zanie, z kilku konkretnych powod\u00f3w:<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"h-wieksza-zwinnosc-i-elastycznosc-nbsp\" class=\"wp-block-heading\">Wi\u0119ksza zwinno\u015b\u0107 i elastyczno\u015b\u0107&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wed\u0142ug obserwacji in\u017cynier\u00f3w Google Cloud, wiele hurtowni danych dzia\u0142aj\u0105cych na tradycyjnej starej infrastrukturze (legacy) osi\u0105ga 95\u2013100% swojej pojemno\u015bci. Nie zostawiaj\u0105 one miejsca na rozw\u00f3j i dodatkowo obci\u0105\u017caj\u0105 zesp\u00f3\u0142 administrator\u00f3w, kt\u00f3rzy zamiast rozwija\u0107 strategi\u0119 danych, gasi bie\u017c\u0105ce problemy z wydajno\u015bci\u0105.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"h-mniej-pracy-utrzymaniowej-nbsp\" class=\"wp-block-heading\">Mniej pracy utrzymaniowej&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Firmy posiadaj\u0105ce hurtowni\u0119 na w\u0142asnej infrastrukturze przeznaczaj\u0105, wed\u0142ug danych Google Cloud, jedynie oko\u0142o 15% czasu zespo\u0142u na w\u0142a\u015bciw\u0105 analiz\u0119 danych \u2013 reszt\u0119 poch\u0142aniaj\u0105 prace utrzymaniowe: ekstrakcja danych, rezerwacja zasob\u00f3w, skalowanie, aktualizacje. W chmurze te procesy wykonuj\u0105 si\u0119 automatycznie, bez ingerencji administratora.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"h-nizszy-calkowity-koszt-tco-nbsp\" class=\"wp-block-heading\">Ni\u017cszy ca\u0142kowity koszt (TCO)&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Fizyczne serwery mog\u0105 wydawa\u0107 si\u0119 ta\u0144sze ni\u017c us\u0142ugi chmurowe rozliczane na \u017c\u0105danie, ale w d\u0142u\u017cszej perspektywie liczy si\u0119 ca\u0142kowity koszt posiadania (total cost of ownership) \u2013 licencje, skalowanie, czas pracy administrator\u00f3w. W zale\u017cno\u015bci od wybranego planu i modelu rezerwacji zasob\u00f3w, rozwi\u0105zania chmurowe, takie jak BigQuery, pozwalaj\u0105 w wielu scenariuszach zoptymalizowa\u0107 koszty i uzyska\u0107 ni\u017cszy TCO w por\u00f3wnaniu do tradycyjnej infrastruktury.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"h-wyniki-niemal-w-czasie-rzeczywistym-nbsp\" class=\"wp-block-heading\">Wyniki niemal w czasie rzeczywistym&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tradycyjne hurtownie potrzebuj\u0105 godzin lub dni, by wygenerowa\u0107 raport. Us\u0142ugi analityczne w chmurze pozwalaj\u0105 \u015bledzi\u0107 zmiany na bie\u017c\u0105co, bo mog\u0105 jednocze\u015bnie obs\u0142ugiwa\u0107 przetwarzanie wsadowe, strumieniowe i zapytania na petabajtach danych.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"h-skalowalnosc-i-wysoka-dostepnosc-nbsp\" class=\"wp-block-heading\">Skalowalno\u015b\u0107 i wysoka dost\u0119pno\u015b\u0107&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Poziom wykorzystania us\u0142ug chmurowych dopasowuje si\u0119 automatycznie do obci\u0105\u017cenia \u2013 system skaluje si\u0119 w g\u00f3r\u0119 przy generowaniu du\u017cego raportu i wraca do normalnego poziomu po zako\u0144czeniu analizy. BigQuery obj\u0119ty jest SLA na poziomie 99,99% (99,9% w edycji Standard), co przek\u0142ada si\u0119 na mniej ni\u017c kilka minut niedost\u0119pno\u015bci w skali miesi\u0105ca.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"h-wbudowane-mechanizmy-uczenia-maszynowego-nbsp\" class=\"wp-block-heading\">Wbudowane mechanizmy uczenia maszynowego&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Firmy korzystaj\u0105ce z lokalnej hurtowni, kt\u00f3re chc\u0105 prowadzi\u0107 predykcje, zwykle musz\u0105 budowa\u0107 osobne, zdublowane repozytoria do trenowania modeli. Us\u0142ugi analityczne w chmurze maj\u0105 wbudowane mechanizmy ML dost\u0119pne z poziomu interfejsu SQL, co pozwala tworzy\u0107 modele szybciej i bez duplikowania danych.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"How to assess data lake and data warehouse migrations to BigQuery\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/U5t5FrboLSo?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table is-style-stripes\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th><strong>Argument<\/strong><\/th><th><strong>Kluczowa liczba<\/strong><\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Zwinno\u015b\u0107 i elastyczno\u015b\u0107<\/td><td>Legacy infrastruktura cz\u0119sto przy 95\u2013100% pojemno\u015bci<\/td><\/tr><tr><td>Mniej pracy utrzymaniowej<\/td><td>Tylko ~15% czasu zespo\u0142u idzie na analiz\u0119 na w\u0142asnej infrastrukturze<\/td><\/tr><tr><td>Ni\u017cszy TCO<\/td><td>Do 54% ni\u017csze TCO ni\u017c inne platformy chmurowe (BigQuery, dane Google Cloud\/ESG)<\/td><\/tr><tr><td>Wyniki w czasie rzeczywistym<\/td><td>Raporty w minutach zamiast godzin\/dni<\/td><\/tr><tr><td>Skalowalno\u015b\u0107 i dost\u0119pno\u015b\u0107<\/td><td>SLA BigQuery: 99,99% (99,9% w edycji Standard)<\/td><\/tr><tr><td>Wbudowane ML<\/td><td>Modele trenowane z poziomu SQL, bez duplikowania danych<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<h2 id=\"h-etl-vs-elt-w-chmurze-narzedzia-google-cloud\" class=\"wp-block-heading\">ETL vs ELT w chmurze \u2013 narz\u0119dzia Google Cloud<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Skoro wiadomo ju\u017c, dlaczego warto przenie\u015b\u0107 hurtowni\u0119 do chmury, zobaczmy, jak to wygl\u0105da w praktyce \u2013 zaczynaj\u0105c od samego procesu integracji danych. W chmurze klasyczny ETL cz\u0119sto zast\u0119puje architektura ELT. Nieprzetworzone dane trafiaj\u0105 od razu do docelowego repozytorium, a transformacja odbywa si\u0119 tam, z wykorzystaniem mocy obliczeniowej chmury.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W Google Cloud odpowiadaj\u0105 za to nast\u0119puj\u0105ce us\u0142ugi:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong><a href=\"https:\/\/fotc.com\/pl\/blog\/gcp-cloud-storage\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Cloud Storage<\/a><\/strong> \u2013 magazyn obiektowy na surowe pliki przed dalszym przetwarzaniem (dokumenty, arkusze, eksporty z baz danych)<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Pub\/Sub<\/strong> \u2013 asynchroniczna komunikacja mi\u0119dzy us\u0142ugami, wykorzystywana do \u0142\u0105czenia przep\u0142yw\u00f3w i strumieniowego przesy\u0142u danych<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Dataform<\/strong> \u2013 transformacje SQL bezpo\u015brednio w BigQuery<\/li>\n\n\n\n<li><strong><a href=\"https:\/\/fotc.com\/pl\/blog\/dataflow-elastyczne-przeplywy-danych\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Dataflow<\/a><\/strong> \u2013 bezserwerowe, ujednolicone przetwarzanie danych strumieniowych i wsadowych (oparte na Apache Beam)<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Dataproc<\/strong> \u2013 zarz\u0105dzana us\u0142uga do uruchamiania Apache Spark i innych platform open source, przydatna przy du\u017cych, z\u0142o\u017conych transformacjach<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Cloud Data Fusion<\/strong> \u2013 graficzne \u015brodowisko typu no-code do projektowania przep\u0142yw\u00f3w integracyjnych<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Managed Service for Apache Airflow<\/strong> (dawniej Cloud Composer) \u2013 orkiestracja przep\u0142yw\u00f3w workflow z uwzgl\u0119dnieniem zale\u017cno\u015bci mi\u0119dzy zadaniami<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Knowledge Catalog<\/strong> (dawniej Dataplex) \u2013 zarz\u0105dzanie jako\u015bci\u0105 i \u0142adem metadanych<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Google Cloud Batch<\/strong> \u2013 zadania wsadowe<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W praktyce te us\u0142ugi tworz\u0105 jeden sp\u00f3jny \u0142a\u0144cuch: dane z Cloud SQL, Cloud Storage czy Google Analytics trafiaj\u0105 przez Pub\/Sub lub Dataflow do BigQuery, gdzie s\u0105 przechowywane, transformowane (np. za pomoc\u0105 Dataform) i analizowane, a ca\u0142ym przep\u0142ywem \u2013 kolejno\u015bci\u0105 i zale\u017cno\u015bciami mi\u0119dzy poszczeg\u00f3lnymi zadaniami \u2013 zarz\u0105dza Managed Service for Apache Airflow. Wyniki analiz s\u0105 nast\u0119pnie przesy\u0142ane na interaktywne panele Looker.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-data-warehouse-czy-data-lake-co-wybrac-dla-swojej-firmy\" class=\"wp-block-heading\">Data warehouse czy data lake \u2013 co wybra\u0107 dla swojej firmy?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wyb\u00f3r konkretnej platformy czy integracji to jednak dopiero cz\u0119\u015b\u0107 decyzji \u2013 r\u00f3wnie istotne jest to, czy w og\u00f3le potrzebujesz klasycznej hurtowni danych, czy mo\u017ce lepiej sprawdzi si\u0119 bardziej elastyczne rozwi\u0105zanie. Wyb\u00f3r zale\u017cy od tego, kto i po co b\u0119dzie korzysta\u0142 z danych. Hurtownia przechowuje tylko dane uporz\u0105dkowane wed\u0142ug z g\u00f3ry zdefiniowanego schematu \u2013 dlatego si\u0119gaj\u0105 po ni\u0105 g\u0142\u00f3wnie analitycy biznesowi, kt\u00f3rym zale\u017cy na gotowych, sp\u00f3jnych raportach.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/fotc.com\/pl\/blog\/data-lake\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Data lake (jezioro danych)<\/a> nie narzuca takiej struktury. Trafiaj\u0105 tam zar\u00f3wno tabele, jak i pliki tekstowe, obrazy, logi ze stron WWW, dane z aplikacji mobilnych czy odczyty czujnik\u00f3w IoT w surowej postaci \u2013 st\u0105d korzystaj\u0105 z niego data engineers i data scientists, kt\u00f3rzy dopiero eksploruj\u0105 dane i buduj\u0105 modele predykcyjne, wi\u0119c potrzebuj\u0105 pe\u0142nej elastyczno\u015bci, a nie gotowego schematu.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Jezioro danych sprawdzi si\u0119 lepiej, je\u015bli firma potrzebuje zaawansowanych analiz na surowych danych \u2013 statystycznych czy predykcyjnych. Hurtownia danych przyda si\u0119 natomiast do sp\u00f3jnego, d\u0142ugoterminowego raportowania i analiz strategicznych na uporz\u0105dkowanych danych.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"h-co-to-jest-data-lakehouse\" class=\"wp-block-heading\">Co to jest Data Lakehouse?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gdy firma potrzebuje obu podej\u015b\u0107 naraz, naturalnym rozwi\u0105zaniem jest Data Lakehouse \u2013 architektura \u0142\u0105cz\u0105ca elastyczno\u015b\u0107 jeziora danych z wydajno\u015bci\u0105 zapyta\u0144 SQL i standardami bezpiecze\u0144stwa znanymi z tradycyjnych hurtowni.<\/p>\n\n\n<div class=\"bg-yellow banners mt-4 mb-4\">\r\n  <div class=\"container \">\r\n    <div class=\"row sw\">\r\n        <div class=\"col-md-7 sw col-12 mb-md-0\">\r\n        <span style=\"margin-bottom: 1rem;\r\n    font-weight: 500;margin-top: 25px;\r\n    line-height: 1.1;\r\n    font-size: 2rem; display: block; color:#fff\">Stworzymy plan migracji Twojej firmy do Google Cloud<\/span>\r\n        <\/div>\r\n        <div class=\"col-md-5 sw sww\">\r\n        <img decoding=\"async\" style=\"margin-top:25px;\" src=\"\/app\/uploads\/2023\/02\/FOTC-LOGO-WWW-RGB-RED-2.png\">\r\n        <\/div>\r\n        <\/div>\r\n        <div class=\"row\">\r\n          <div class=\"col-md-7\"><p style=\"color:#fff\">Speciali\u015bci FOTC przeprowadz\u0105 Ci\u0119 krok po kroku z obecnego rozwi\u0105zania, do chmury Google Cloud<\/p><\/div>\r\n        <div class=\"col-md-5 col-12 text-cent-right\">\r\n        <a class=\"newbtn bannerbtn\" href=\"https:\/\/fotc.com\/pl\/kontakt\/\">Zapytaj o szczeg\u00f3\u0142y<\/a>\r\n        \r\n        <\/div>\r\n    <\/div>\r\n  <\/div>\r\n<\/div>\n\n\n<h2 id=\"h-faq-najczesciej-zadawane-pytania-o-hurtownie-danych\" class=\"wp-block-heading\">FAQ \u2013 najcz\u0119\u015bciej zadawane pytania o hurtownie danych<\/h2>\n\n\n\n<h3 id=\"h-co-to-jest-korporacyjna-hurtownia-danych-edw-nbsp\" class=\"wp-block-heading\">Co to jest korporacyjna hurtownia danych (EDW)?&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Enterprise Data Warehouse to rozbudowany system integruj\u0105cy dane ze wszystkich pion\u00f3w i oddzia\u0142\u00f3w du\u017cego przedsi\u0119biorstwa \u2013 g\u0142\u00f3wne \u017ar\u00f3d\u0142o prawdy wspieraj\u0105ce kadr\u0119 kierownicz\u0105 w strategicznym zarz\u0105dzaniu organizacj\u0105.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"h-ile-trwa-wdrozenie-hurtowni-danych-nbsp\" class=\"wp-block-heading\">Ile trwa wdro\u017cenie hurtowni danych?&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Czas tworzenia hurtowni danych zale\u017cy od liczby system\u00f3w \u017ar\u00f3d\u0142owych i z\u0142o\u017cono\u015bci integracji danych. Prosty magazyn danych oparty na jednym-dw\u00f3ch \u017ar\u00f3d\u0142ach mo\u017cna wdro\u017cy\u0107 w kilka tygodni, natomiast pe\u0142na korporacyjna hurtownia danych obejmuj\u0105ca wiele dzia\u0142\u00f3w to zwykle projekt liczony w miesi\u0105cach.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"h-czy-warto-zbudowac-hurtownie-danych-w-chmurze-nbsp\" class=\"wp-block-heading\">Czy warto zbudowa\u0107 hurtowni\u0119 danych w chmurze?&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tak \u2013 cloud data warehouse oferuje automatyczn\u0105 skalowalno\u015b\u0107, chocia\u017c model rozlicze\u0144 i ca\u0142kowite koszty zale\u017c\u0105 od wybranego planu oraz modelu utrzymania. Dodatkowo zapewnia szybki dost\u0119p do algorytm\u00f3w AI\/ML bez konieczno\u015bci utrzymywania w\u0142asnej infrastruktury serwerowej.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Firmy trac\u0105 godziny na r\u0119czne zestawianie danych z rozproszonych system\u00f3w \u2013 zanim jeszcze zaczn\u0105 je analizowa\u0107. Hurtownia danych, znana te\u017c jako data warehouse lub magazyn danych, eliminuje ten problem \u2013 to scentralizowany system, kt\u00f3ry gromadzi i porz\u0105dkuje informacje z CRM, ERP czy baz transakcyjnych w jednym miejscu. Poni\u017cej wyja\u015bniamy, jak taki system dzia\u0142a, czym r\u00f3\u017cni\u0105&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":40,"featured_media":62175,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_editorskit_title_hidden":false,"_editorskit_reading_time":11,"_editorskit_is_block_options_detached":false,"_editorskit_block_options_position":"{}","footnotes":""},"categories":[560,275],"tags":[],"class_list":["post-62151","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-google-cloud-platform-pl","category-technologie"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fotc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/62151","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fotc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fotc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fotc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/40"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fotc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=62151"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fotc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/62151\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fotc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/62175"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fotc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=62151"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fotc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=62151"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fotc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=62151"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}