Dane jako paliwo biznesu - od Excela do AI

Dane to nowa ropa naftowa. To stwierdzenie pojawia się w branży technologicznej od 2006 roku, kiedy matematyk Clive Humby po raz pierwszy spopularyzował to porównanie. I tak jak ropa naftowa, dane same w sobie nie mają wartości - dopiero po odpowiedniej "rafinacji" stają się paliwem napędzającym biznes.

Z mojego 15-letniego doświadczenia jako programista i 4 lat pracy z no-code wiem jedno: większość firm siedzi na kopalni złota, ale nie potrafi go wydobyć. Mają Tony danych, ale brakuje im narzędzi i procesów, żeby przekształcić je w wartościowe wnioski.

A teraz, w 2025 roku, stoimy na progu kolejnej rewolucji. Agenty AI takie jak Claude Code, GitHub Copilot czy Cursor zmieniają zasady gry - to, co wcześniej wymagało wielomiesięcznych projektów IT, dziś można zbudować w dni. Połączenie zwinności no-code z mocą tradycyjnego kodu wspieranego przez AI otwiera zupełnie nowe możliwości.

Dzisiaj pokażę wam, jak przejść tę drogę - od chaosu w Excelach do uporządkowanego systemu danych, który faktycznie pracuje dla biznesu.

Problem: Topimy się w danych, umieramy z pragnienia informacji

180 zettabajtów chaosu

Wyobraźcie sobie 180 zettabajtów danych. To ilość informacji, która zostanie wygenerowana w 2025 roku.

Żeby to sobie uzmysłowić: gdybyśmy zapisali te dane na kartkach A4 i ułożyli jedną na drugiej, moglibyśmy polecieć do Księżyca i z powrotem 60 razy. Albo potrzebowalibyśmy 62 miliardy pendrive'ów po 16GB.

Ilość danych podwaja się co 3 lata. I prawdopodobnie będzie się podwajać jeszcze szybciej przez rozwój AI i IoT.

Paradoks jest taki: mamy mnóstwo danych, ale nie jesteśmy w stanie wyciągnąć z nich informacji. To jak siedzieć przed spiżarnią pełną składników, ale bez kucharza i książki kucharskiej - nie jesteśmy w stanie przygotować pizzy.

Cztery główne wyzwania

Z doświadczenia pracy z dziesiątkami firm widzę, że problemy powtarzają się jak mantra:

1. Silosy danych

Dane klientów w jednym systemie, zamówienia w drugim, faktury w trzecim. Żadna integracja. Chcesz zobaczyć pełny obraz klienta? Musisz sklecić 3-4 różne raporty i ręcznie je połączyć w Excelu.

2. Niska jakość i niespójność

Duplikaty (ten sam klient zapisany 5 razy)
Literówki (Kowalski, Kowalsky, Kowalskii)
Różne formaty (2025-12-21 vs 21.12.2025 vs 21/12/25)
Błędne dane (ktoś wpisał datę urodzenia zamiast daty zamówienia)

Każda analiza oparta na takich danych prowadzi na manowce.

3. Trudny dostęp

Dane leżą w bazach SQL, do których zwykły pracownik nie ma dostępu. Albo ma dostęp, ale nie potrafi napisać zapytania. Każdy prosty raport wymaga zgłoszenia do IT i tygodnia oczekiwania.

4. Brak kultury danych

Nawet jak dajemy ludziom narzędzia, to nie wiedzą:

Jakie pytania zadawać
Jak interpretować wyniki
Jak wyciągać wnioski
Jak te wnioski wdrażać

Badania z 2020 roku pokazują, że mimo dostępu do danych, firmy:

Nie mają wspólnego obrazu sytuacji
Odkładają podejmowanie decyzji (bo "nie mają pewności")
Tracą cenny czas na szukanie informacji
Marnują wartość ekonomiczną i finansową swoich danych

Droga od surowca do wartości

Zanim dane wniosą coś wartościowego, muszą przejść przez kilka kluczowych etapów:

Pozyskiwanie - zbieranie danych z różnych źródeł
Integracja - łączenie różnych źródeł w jeden spójny obraz (to najważniejszy krok!)
Czyszczenie i transformacja - bez tego analizy opierają się na fałszywych przesłankach
Składowanie - w repozytorium analitycznym, dostępnym dla właściwych osób
Analiza i wizualizacja - dashboardy, raporty, wykresy
Wdrożenie wniosków - faktyczne wykorzystanie informacji w podejmowaniu decyzji

Tu dopiero pojawia się wartość biznesowa.

Większość firm utyka już na kroku 2-3. Mają dane, ale nie potrafią ich połączyć i wyczyścić na tyle, żeby mogły być podstawą decyzji.

Rozwiązanie część 1: No-code i demokratyzacja danych

Przez ostatnie 4 lata obserwuję, jak no-code zmienia sposób pracy z danymi w firmach.

Platformy takie jak Airtable, Make, n8n czy Zapier radykalnie obniżają barierę wejścia. Ludzie z działów biznesowych, marketingu, finansów mogą sami:

Tworzyć struktury danych
Integrować różne źródła
Tworzyć proste raporty i dashboardy
Automatyzować przepływ informacji

Nie muszą czekać tygodniami na dział IT. Nie muszą znać SQL, Python czy JavaScript.

Korzyści demokratyzacji danych

Szybkość: Prototyp systemu w Airtable można zbudować w godziny, nie miesiące.

Koszt: Nie trzeba angażować drogich deweloperów do prostych raportów.

Bliskość biznesu: Ludzie, którzy najlepiej znają dane (bo z nich korzystają), mogą sami budować rozwiązania.

Zaangażowanie: Pracownicy czują, że mają wpływ - mogą sami rozwiązywać swoje problemy.

Ale demokratyzacja wymaga równowagi

Demokratyzacja danych to nie tylko technologia. To dwie sprzeczne wartości, które muszą współistnieć:

Data literacy - umiejętności użytkowników:

Efektywne wykorzystanie danych
Zadawanie odpowiednich pytań
Wyciąganie sensownych wniosków
Rozumienie ograniczeń i błędów

Data governance - zarządzanie danymi:

Nie wszyscy mogą mieć dostęp do wszystkiego
Muszą być procedury i ramy bezpieczeństwa
Trzeba dbać o spójność i jakość
Ktoś musi pilnować, żeby dane nie zostały "popsute"

Trzeba szukać złotego środka - zarządzanie nie może być hamulcem, ale musi być na tyle zwinne, żeby wspierać użytkowników, a nie ich blokować.

Rozwiązanie część 2: AI jako game-changer

I tu dochodzimy do momentu, w którym jesteśmy teraz - końca 2025 roku.

AI zmienia absolutnie wszystko w kontekście pracy z danymi.

Co AI daje już dziś

1. Rozmowa z danymi w języku naturalnym

Nie musisz znać SQL. Piszesz: "Pokaż mi top 10 klientów według wartości zamówień w tym kwartale" - i dostajesz odpowiedź. To radykalnie obniża barierę data literacy.

2. Czyszczenie i normalizacja danych

AI potrafi znaleźć duplikaty, nawet jak są literówki. Potrafi ujednolicić formaty. Potrafi wypełnić braki na podstawie kontekstu.

3. Znajdowanie wzorców

W dużych zbiorach danych AI znajdzie korelacje, których człowiek by nie zauważył. Np. "klienci, którzy kupują produkt X w piątek, częściej wracają po produkt Y w poniedziałek".

4. Generowanie analiz i prognoz

Na podstawie danych historycznych AI może przewidywać przyszłe trendy, popyt, ryzyko churn klientów.

5. Automatyzacja raportowania

Zamiast ręcznie tworzyć raporty co tydzień, AI może generować podsumowania, wykresy i wnioski automatycznie.

Ale też ryzyka

Musimy być świadomi ograniczeń:

Halucynacje - AI może wymyślać fakty, które brzmią przekonująco
Czarna skrzynka - nie zawsze wiemy, skąd AI wzięło informację
Niedeterministyczność - za każdym razem może dać inną odpowiedź
Garbage in, garbage out - śmieciowe dane dadzą śmieciowe wnioski
Prywatność - dane mogą wyciekać do modeli trenowanych przez zewnętrzne firmy
Bias - nawet uporządkowane dane mogą prowadzić do błędnych wniosków przez uprzedzenia w modelu

Dlatego AI to narzędzie, nie zamiennik myślenia.

Przełom: Agenty AI dla programistów

A teraz najważniejsze: nowa generacja narzędzi AI dla deweloperów zmienia całą grę.

Przez lata mieliśmy wybór:

No-code: szybko, tanio, ale ograniczone możliwości
Tradycyjny kod: nieograniczone możliwości, ale wolno i drogo

Agenty AI łączą te dwa światy

Narzędzia takie jak:

Claude Code (którego używam do pisania tego artykułu)
GitHub Copilot
Cursor
Windsurf

...dają programistom zwinność no-code + moc tradycyjnego kodu.

Co wcześniej było możliwe tylko przez no-code (szybkie prototypowanie, iteracyjne budowanie rozwiązań), teraz programiści z pomocą AI mogą robić równie szybko - ale z pełną elastycznością kodu.

Przykład z życia

Niedawno budowałem system do analizy danych z kilku źródeł (Airtable, API zewnętrzne, pliki CSV). Wcześniej:

W no-code: szybko, ale nie dam rady zrobić złożonych transformacji
W tradycyjnym kodzie: 2-3 tygodnie pracy

Z Claude Code: 3 dni.

AI pomogło mi:

Szybko napisać skrypty do integracji API
Wygenerować kod do czyszczenia danych
Stworzyć ETL pipeline
Napisać testy
Zoptymalizować zapytania

Nie musiałem pamiętać składni każdej biblioteki. Nie musiałem szukać rozwiązań na Stack Overflow. Po prostu opisywałem, co chcę osiągnąć - a AI generowało kod, który mogłem przejrzeć, zrozumieć i dostosować.

Co to oznacza dla zarządzania danymi

1. Szybsze wdrażanie rozwiązań

Projekty, które wcześniej trwały miesiące, teraz realizujemy w tygodnie. To oznacza szybszy ROI i możliwość eksperymentowania.

2. Mniejsze bariery wejścia - ale z ostrzeżeniem

AI obniża próg wejścia, ale nie eliminuje potrzeby doświadczenia. Junior developer z pomocą AI może zrobić więcej, ale agent AI sam w sobie jest jak junior - może popełniać błędy, nie rozumieć kontekstu biznesowego, generować kod z lukami bezpieczeństwa.

Doświadczenie seniora nie jest wymogiem, ale jest zdecydowanie zalecane. Ktoś doświadczony musi mieć kontrolę nad tym, co AI generuje - weryfikować podejścia, łapać błędy, oceniać jakość. AI to potężne narzędzie, ale wymaga nadzoru.

3. Lepsza jakość kodu

AI pomaga w pisaniu testów, dokumentacji, optymalizacji. Kod jest czystszy i łatwiejszy w utrzymaniu.

4. Wybór code vs no-code - zależy od zespołu

Wybór podejścia zależy od zasobów w organizacji:

Masz senior programistę? → Idź w kod z AI. Dostaniesz elastyczność, brak ograniczeń i pełną kontrolę.

Nie masz technicznego zaplecza? → Zostań przy no-code (Airtable, Make, n8n). To rozwiązanie zdecydowanie bardziej przystępne dla ludzi bez doświadczenia programistycznego.

Hybryda no-code + code ma sens tylko wtedy, gdy masz na pokładzie kogoś mocnego technicznie. Wtedy to najlepsza opcja: zachowujesz elastyczność kodu, zwinność prototypowania i praktyczny brak ograniczeń, które czasami pojawiają się w narzędziach no-code.

5. Rozmowa z danymi w języku naturalnym - ale z mocą SQL

Nie musisz wybierać między prostotą a elastycznością. AI może przetłumaczyć twoje pytanie na złożone zapytanie SQL lub skrypt Pythonowy.

Case study: Od chaosu do klarowności

Teoria to jedno, praktyka to drugie. Pokażę wam, jak przeszliśmy tę transformację w naszej własnej firmie.

Kontekst

22Ventures był holdingiem składającym się z kilku firm: Automation House, Tigers, Huciao, Sowicki Legal. Automation House powstała właśnie po to, żeby wewnętrznie poukładać procesy i dane - a potem szeroko wprowadzać te rozwiązania na rynek.

Zaczęliśmy tam, gdzie większość firm: chaos w Excelach.

Problem 1: Niejednolitość danych

Każdy zespół miał swoje Excele. Te same dane wpisywane były różnie:

Duplikaty klientów (ten sam klient 5 razy w bazie)
Literówki (Kowalski, Kowalsky, Kowalskii)
Różne formaty dat, kwot, nazw
Błędy przepisywania

Rozwiązanie: Normalizacja w Airtable

Stworzenie słowników (lista unikalnych wartości)
Usunięcie duplikatów
Ujednolicenie formatów
Walidacja na poziomie pól (tylko określone wartości, formaty)

Problem 2: Wiele źródeł danych

Każdy dział miał swój Excel:

HR - lista pracowników
Finance - faktury i płatności
Projekty - zadania i timesheets
Sales - leady i klienci

Dane były zduplikowane między działami. Brak procedur synchronizacji. Brak kultury organizacji.

Rozwiązanie: Migracja do Airtable

Płynne przeniesienie z Exceli do Airtable. Konsolidacja w jednym workspace z odpowiednimi bazami i relacjami.

Przykład transformacji: Team leader

W Excelu: Przy każdym projekcie była pełna linia z danymi team leadera: imię, nazwisko, email, telefon, stawka. Zmiana danych team leadera = zmiana w 20 miejscach ręcznie.

W Airtable: Baza pracowników + baza projektów połączone relacją. Team leader to linked record. Zmiana danych w jednym miejscu - działa wszędzie automatycznie.

Problem 3: Brak słowników

Dane wpisywane były "z palca". Każdy wpisywał po swojemu.

Przykład: Benefity pracownicze

W Excelu: Przy każdym pracowniku była kolumna "Benefity" z pełnym opisem i ceną. Zmiana ceny karty sportowej = zmiana ręczna przy 50 pracownikach.

W Airtable: Baza benefitów (słownik) z cenami. Pracownicy mają linked records do benefitów. Zmiana ceny w jednym miejscu - aktualizuje się automatycznie dla wszystkich.

Problem 4: Nadmiarowość i powielanie

Excel z natury prowadzi do powielania danych. Każda zmiana wymaga propagacji ręcznej.

Rozwiązanie: Single source of truth

W Airtable każdy rekord istnieje w jednym miejscu. Relacje łączą dane bez duplikowania. Zmiana w jednym miejscu = zmiana wszędzie.

Rezultaty transformacji

Przed:

15 różnych Exceli
3-4 godziny tygodniowo na przygotowanie raportów
Błędy w danych przy każdej analizie
Frustracja zespołu
Decyzje oparte na "przeczuciu"

Po:

Jeden system w Airtable
Raporty generowane automatycznie
Dane czyste i spójne
Zespół zadowolony (ma narzędzia, które działają)
Decyzje oparte na faktach

I co najważniejsze: Ten system ewoluuje. Zaczęliśmy od poziomu 1-2, teraz jesteśmy na 3-4 z moich 5 poziomów dojrzałości danych.

5 poziomów dojrzałości danych

Na podstawie pracy z dziesiątkami firm wypracowałem model oceny, na jakim etapie jest organizacja w zarządzaniu danymi:

Poziom 1: Ad hoc

Excele rozproszone po całej firmie
Pierwsze próby analiz (proste formuły SUM, AVERAGE)
Każdy robi po swojemu
Brak standardów

Poziom 2: Konsolidacja

Połączenie źródeł danych w jedno miejsce
Np. migracja z Exceli do Airtable
Wszystko w jednym systemie
Podstawowe relacje między danymi

Poziom 3: Standaryzacja

Procedury gromadzenia danych
Standardy przetwarzania
Data governance (kto ma dostęp do czego)
Słowniki i walidacja
Procesy czyszczenia danych

Poziom 4: Optymalizacja

Wykorzystanie finansowe danych
Tworzenie produktów opartych o dane
Monetyzacja (sprzedaż danych, insights)
Zaawansowane analizy i prognozy

Poziom 5: Innowacja

Kultura całkowicie zorientowana na dane
Każda decyzja oparta o fakty
Ustandaryzowane procesy na całej firmie
Regularna monetyzacja
Ciągła poprawa jakości i przepływu danych
Eksperymenty i testowanie hipotez

Większość firm jest na poziomie 1-2. Mało kto dochodzi do 4-5.

Ale z pomocą no-code i AI ten proces można przyspieszyć wielokrotnie.

Co możesz zrobić dzisiaj

Krok 1: Oceń swoją dojrzałość

Zadaj sobie pytania:

Na ilu systemach/Excelach trzymamy dane?
Jak długo trwa przygotowanie podstawowego raportu?
Jak często znajdujemy błędy w danych?
Czy mamy procedury wprowadzania danych?
Czy ludzie ufają naszym danym?

To pozwoli ci określić, na którym poziomie jesteś.

Krok 2: Zacznij od jednego obszaru

Nie próbuj naprawiać wszystkiego naraz. Wybierz jeden problem:

Może to lista klientów z duplikatami
Może to chaos w projektach
Może to proces raportowania sprzedaży

Zacznij małym projektem pilotażowym.

Krok 3: Wybierz odpowiednie narzędzie

Dla prostych przypadków: Airtable, Notion, Google Sheets z Apps Script

Dla automatyzacji: Make, n8n, Zapier

Dla zaawansowanych analiz: Python + Pandas (z pomocą AI), Power BI, Tableau

Dla integracji no-code + code: Airtable + custom skrypty napisane z pomocą Claude Code lub Cursor

Krok 4: Zbuduj prototyp z AI

Nie musisz być ekspertem. Użyj Claude, ChatGPT lub innego LLM:

Opisz swój problem
Poproś o propozycję struktury danych
Poproś o kod do integracji/czyszczenia
Iteruj i dopracowuj

Z pomocą AI możesz zbudować działający prototyp w godziny, nie tygodnie.

Krok 5: Testuj, ucz się, iteruj

Nie szukaj perfekcji od razu. Wdróż coś prostego, zobacz jak działa, zbierz feedback, popraw.

Zwinność to klucz.

Kluczowe wnioski

1. Dane bez rafinacji to tylko śmieci

Nie wystarczy mieć dużo danych. Trzeba je połączyć, wyczyścić, ujednolicić - dopiero wtedy mają wartość.

2. No-code demokratyzuje dostęp

Airtable, Make, n8n - te narzędzia dają ludziom z biznesu moc budowania rozwiązań bez czekania na IT.

3. AI zmienia zasady gry

Rozmowa z danymi w języku naturalnym, automatyczne czyszczenie, znajdowanie wzorców - AI obniża barierę wejścia do zaawansowanych analiz.

4. Agenty AI łączą no-code i tradycyjny kod

Claude Code, GitHub Copilot, Cursor - teraz programiści mogą budować równie zwinnie jak no-code, ale z pełną mocą kodu. To najlepsze z dwóch światów.

5. Demokratyzacja wymaga równowagi

Data literacy (umiejętności) + data governance (zarządzanie) muszą iść w parze. Łatwy dostęp bez kontroli to chaos. Kontrola bez dostępu to hamulec.

6. Zacznij małym krokiem

Nie czekaj na wielki projekt transformacji. Wybierz jeden problem, zbuduj prototyp, testuj, ucz się. Małe zwycięstwa budują momentum.

7. Jakość > Ilość

Lepiej mieć 10 dobrze uporządkowanych, czystych źródeł danych niż 100 chaotycznych Exceli.

Następne kroki

Świat danych zmienia się błyskawicznie. To, co rok temu było science fiction (AI generujące kod, rozmowa z danymi po polsku), dziś jest codziennością.

Firmy, które opanują sztukę przekształcania danych w wartość biznesową, będą liderami w swoich branżach.

A technologia już nie jest barierą. No-code obniżył próg wejścia. AI dał moc analizy. Agenty AI dały programistom zwinność.

Teraz jedyną barierą jest decyzja: zacząć, czy czekać.

Z mojego doświadczenia wiem, że te firmy, które zaczęły rok temu - dziś mają przewagę konkurencyjną. Te, które zaczną dziś - będą ją mieć za rok.

A te, które będą czekać... będą tonąć w morzu danych, umierając z pragnienia informacji.

Potrzebujesz pomocy z uporządkowaniem danych w firmie?

Umów się na bezpłatną konsultację i dowiedz się, jak możemy zautomatyzować Twoje procesy danych - czy to przez no-code, kod wspierany przez AI, czy hybrydę obu podejść.