Zbuduj architekturę która przetrwa zderzenie z rzeczywistością.
Zapomnij o teoretycznych modelach z tutoriali. „Big Book” to ponad 400 stron konkretów o błędach, kompromisach i architekturze. Bez teorii. Bez marketingowego lukru. Tylko wdrożenia, które przetrwały produkcję w firmach takich jak Danone, NEUCA czy Booksy.
Książka już dostępna!
31 ekspertów, realne case studies
Wysyłka w 2-3 dni robocze
Większość książek o danych i AI kończy się na architekturach referencyjnych i idealnych scenariuszach.
W tej publikacji pokazujemy rzeczywiste projekty: kompromisy, ograniczenia oraz decyzje, które mają realne konsekwencje.
Dlaczego warto sięgnąć po tę książkę?
Posłuchaj, co mówią sami autorzy o wartości, jaką wnosi Big Book of Data & AI.
Tomasz Tarczyński
Head of Data Science, IPF
Krzysztof Jędrzejewski
AI R&D Director, Pearson
Marcin Grzelak
Data Analytics Manager, Travelist
Patryk Hyla
Head of IT & Data, Danone
Praktycy z produkcji
Wiedza w druku
Opowieści · Case studies · Wywiady
Co wyróżnia tę publikację
Kompendium wiedzy z wdrożeń, które przeszły przez produkcję i weryfikację biznesową.
Decyzje architektoniczne, ich konsekwencje i mierzalny wpływ na organizację.
Jak skalować bez bankructwa?
Poznaj architekturę systemu obsługującego 8 miliardów zdarzeń na dobę i dowiedz się, gdzie szukać oszczędności w chmurze.
Czy Twój GenAI trafi na produkcję?
Zobacz realne wdrożenia LLM (m.in. model Bielik), które wyszły poza fazę testów i zaczęły realnie zarabiać.
Data Lake, Mesh czy Lakehouse?
Przestań gonić za buzzwordami. Sprawdź, dlaczego liderzy wybierają konkretne rozwiązania i jakie trade-offy musieli zaakceptować.
Jak uratować jakość danych?
Dowiedz się, dlaczego Twoje modele ML umierają po tygodniu na produkcji. Case study o tym, jak odsiać boty w skali 12 000 sklepów.
Wnioski z błędów i szczerość autorów – każdy case study opisuje nie tylko sukcesy, ale i potknięcia: błędne założenia, problemy przy skalowaniu czy opóźnienia. Czego unikać i jak radzić sobie z typowymi przeszkodami w projektach data/AI.
Dla kogo jest ta publikacja
Junior / Mid
Przeskoczysz 3 lata błędów w 8 wieczorów czytania.
Zobaczysz jak wyglądają systemy produkcyjne od środka, zanim sam będziesz musiał je naprawiać.
Senior / Architekt
Zobaczysz trade-offy w systemach o dużej skali.
Porównasz swoje decyzje z 31 liderami z branży. Poznasz architekturę systemów, której nie znajdziesz w tutorialach.
Manager / CTO
Dowiesz się, jak układać zespoły Data, żeby dostarczały ROI.
Nie tylko "robienie projektów", ale dowożenie wartości. Poznasz strategię "Pierwsze 100 dni Head of Data".
To NIE jest książka dla Ciebie, jeśli...
Szukasz podstaw Big Data/AI albo "wprowadzenia dla początkujących". To jest pozycja dla osób, które już coś wdrażały i chcą porównać swoje decyzje z innymi ekspertami.
Co znajdziesz w środku?
Trzy części książki - od eksperckich opowieści, przez realne case studies, po dogłębne wywiadyopowieści, case studies, wywiady
Rozdział 1: Pierwsze 100 dni Head of Data
Gotowy plan działania: jak poukładać zespół, technologię i relacje z biznesem, by dowozić wynik.
Rozdział 7: Rozmowy pod lupą AI
100% rozmów ocenianych w kilka minut dzięki połączeniu AWS Transcribe i modeli językowych.
Rozdział 8: 69% botów w danych - jak to naprawić?
Walka o jakość danych ankietowych: wykrywanie low-effort/botów, spójna taksonomia kategorii i wersjonowanie modeli oraz promptów.
Rozdział 12: Jak obsłużyć 8 miliardów zdarzeń dziennie
Case study o skalowaniu i optymalizacji kosztów. Konkretne liczby i architektura.
Rozdział 18: Grafy wiedzy w śledztwach i medycynie
Jak z PDF-ów, tweetów, logów i obrazów robimy spójny graf wiedzy. Narzędzie do analizy śledczej i medycznej bez chmury.
Rozdział 20: Nie każdy problem potrzebuje LLM
Dobór narzędzia do zadania: klasyfikacja, detekcja anomalii, CV, optymalizacja tras plus typowe pułapki "LLM-first"
Część I: Eksperckie opowieści
Autorskie historie pokazujące wybrane zagadnienia w praktycznym ujęciu - realne decyzje architektoniczne, konsekwencje i wnioski z życia projektów data
Część II: Case studies
Opisy rzeczywistych wdrożeń (m.in. Bielik Consulting [BCNN], Cyfronet) - konkretne problemy biznesowe, zastosowane rozwiązania, efekty i lekcje. Bez marketingowego lukru
Część III: Wywiady z ekspertami
Rozmowy z praktykami o AI w produkcji, platformach danych, DataOps, Data Lake vs Lakehouse i mitach zarządzania danymi
Generative AI i nowoczesne technologie – realne przykłady wykorzystania najnowszych technologii AI w środowisku produkcyjnym.
Dlaczego firma technologiczna wydaje książkę?
W Sofixit budujemy nowoczesne rozwiązania data dla największych organizacji w Polsce i Europie. Pracując z klientami, widzimy jedną rzecz: eksperci potrzebują wiedzy praktycznej, nie kolejnych kursów teoretycznych.
Kiedy zaczęliśmy rozmawiać z najlepszymi specjalistami z branży data, okazało się, że wszyscy mają podobne spostrzeżenie - brakuje miejsca, gdzie dzieli się realne case studies. Nie sukcesy z marketingowych prezentacji, ale rzeczywiste projekty z ich problemami, błędami i lekcjami.
"Nie jesteśmy wydawnictwem, ale wiemy, jak wygląda praca z danymi w praktyce. Dlatego zdecydowaliśmy się stworzyć to, czego sami szukaliśmy - kompendium wiedzy od ludzi, którzy naprawdę rozwiązują problemy w środowisku produkcyjnym."
Zespół Sofixit
Praktyczne aspekty Data Governance i Data Quality – realny wpływ na powodzenie projektów data w organizacjach.
Zobacz przykładowy use case
Autentyczny przykład jakości i głębi merytorycznej treści w książce
Od pytania otwartego do insightu: AI w analizie jakościowej In-Pulse
Projekt zrobiony dla
In-Pulse, który jest pierwszym w Polsce systemem narzędzi i produktów marketingowych typu Shopper-Led, obejmujący business consulting, badania i analitykę, testowanie konceptów, komunikacji marketingowej i produktów oraz retail media.
System In-Pulse opiera się na realnych danych pochodzących z ponad 12 000 sklepów Żabki, które codziennie generują około 4,2 mln transakcji (dane na grudzień 2025). Dane, połączone z zaawansowaną analityką opartą na sztucznej inteligencji, tworzą zintegrowany system pozwalający planować, testować i optymalizować działania marketingowe z niespotykaną dotąd precyzją...
Główny cel projektu
Celem projektu było zapewnienie wysokiej jakości informacji zbieranych w ramach badań oraz usprawnienie wewnętrznych procesów związanych z klasyfikacją pytań otwartych i odpowiedzi respondentów. Jest odpowiedzią również na coraz bardziej widoczne trendy w branży badawczej mówiące o tym, że nawet 69%* respondentów nie jest ludźmi (*Data Quality Insights Report, Insights Associations, March 2025), co dramatycznie wpływa na poziom analizowanych danych...
PIERWSZE 100 DNI HEAD OF DATA: trzy osie, które definiują sukces
Sprawdzone strategie i praktyczne wskazówki dla nowych liderów zespołów data. Dowiedz się, jak zbudować fundamenty sukcesu w pierwszych miesiącach na stanowisku.
COMPOSE YOUR NEXT REACH jak Autopay zrewolucjonizował targetowanie reklam dzięki AI
Poznaj rewolucyjne podejście Autopay do personalizacji kampanii reklamowych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i zaawansowanej analityki danych.
Różnorodność case studies z m.in. finansów i fintechu, e-commerce i retail oraz sektora publicznego. Podejścia data/AI, które sprawdzają się w różnych branżach i kontekstach biznesowych.
Książkę tworzą specjaliści z
Danone
Pearson
'%20fill='currentColor'%20fill-rule='evenodd'/%3e%3cpath%20id='Path_4665'%20data-name='Path%204665'%20d='M47.337,15.862V.459H42.388V14.65c0,3.769-.163,5.7-2.588,5.7s-2.556-1.934-2.556-5.7V.459H32.294v15.4c0,2.95.164,5.047,1.442,6.588,1.344,1.638,3.278,2.294,6.063,2.294s4.752-.656,6.1-2.294C47.174,20.909,47.337,18.812,47.337,15.862ZM30.753,24.285V19.728H22.724V14.422h7.352v-4.1H22.724V5.013h8.029V.459H17.775V24.285ZM4.949,10.46V24.285H0V.459H4.785l6.062,13.1V.459H15.8V24.285H11.471Zm61.285,4.714v-.426H61.252c-.1,3.736-1.081,5.506-3.309,5.506-2.753,0-3.966-2.589-3.966-7.866s1.278-7.865,3.966-7.865c2.1,0,3.114,1.605,3.343,5.047h4.884C66.07,3.245,63.219,0,57.779,0,52.076,0,48.9,4.261,48.9,12.388c0,8.292,2.95,12.356,9.078,12.356C63.35,24.744,66.234,21.467,66.234,15.174ZM75.01,7.7l-1.77,7.6-2.083,8.948h-5.31L72.665.425h4.72l4.064,14.2H76.634Zm8.128,12.838L84.2,24.254H78.891l-.87-3.715Z'%20transform='translate(0%200)'%20fill='currentColor'%20fill-rule='evenodd'/%3e%3c/svg%3e)
Grupa NEUCA
International Personal Finance
Autopay
G2A
'%3e%3cpath%20d='M2.426,18.424l-.036-.01A3.349,3.349,0,0,1,.035,14.69l.08-.56a8.746,8.746,0,0,0,2.56,1.253,11.739,11.739,0,0,0,3.81.59,6.309,6.309,0,0,0,3.02-.59,1.825,1.825,0,0,0,1.061-1.659,2.056,2.056,0,0,0-1.166-1.9,12.324,12.324,0,0,0-2.914-1.087A25.205,25.205,0,0,1,3.259,9.8,5.74,5.74,0,0,1,1.01,8.27,3.9,3.9,0,0,1,.073,5.543a4.819,4.819,0,0,1,1.874-3.87Q3.822.125,7.735.125a12.715,12.715,0,0,1,3.039.313,15.545,15.545,0,0,1,2.5.866l-.459,3.022a8.375,8.375,0,0,0-2.206-1.16,8.4,8.4,0,0,0-2.79-.424,5.838,5.838,0,0,0-2.894.607A1.974,1.974,0,0,0,3.863,5.174a1.761,1.761,0,0,0,.5,1.308,3.808,3.808,0,0,0,1.414.83q.917.33,2.832.848a13.705,13.705,0,0,1,4.1,1.769,4.016,4.016,0,0,1,1.728,3.611,4.924,4.924,0,0,1-1.77,3.8q-1.77,1.585-6.016,1.586a16.021,16.021,0,0,1-4.226-.5'%20transform='translate(0%209.024)'%20fill='currentColor'%20fill-rule='evenodd'%3e%3c/path%3e%3cpath%20d='M45.96,27.562,37.273,10.829h4.258l6.516,13.014,5.876-13.014h4.259L46.58,34.594A4.34,4.34,0,0,1,42.67,37H41.148ZM61.818,10.287h3.19l.475,2.924a13.084,13.084,0,0,1,3.126-2.49,6.547,6.547,0,0,1,3.126-.794,4.455,4.455,0,0,1,.992.108l-.388,3.573a6.911,6.911,0,0,0-1.294-.108,7.74,7.74,0,0,0-3.018.6,5.223,5.223,0,0,0-2.07,1.39v12.49H61.818Zm37.9,17.187-.037-.01a3.376,3.376,0,0,1-2.372-3.755l.08-.564a8.807,8.807,0,0,0,2.58,1.263,11.8,11.8,0,0,0,3.839.594,6.331,6.331,0,0,0,3.04-.594,1.838,1.838,0,0,0,1.07-1.672,2.074,2.074,0,0,0-1.174-1.914,12.388,12.388,0,0,0-2.936-1.1,25.309,25.309,0,0,1-3.251-.948,5.785,5.785,0,0,1-2.266-1.541,3.936,3.936,0,0,1-.943-2.75,4.861,4.861,0,0,1,1.887-3.9q1.889-1.56,5.83-1.56a12.8,12.8,0,0,1,3.063.315,15.578,15.578,0,0,1,2.517.873l-.462,3.047a8.061,8.061,0,0,0-5.033-1.6,5.875,5.875,0,0,0-2.915.612,1.991,1.991,0,0,0-1.07,1.84,1.783,1.783,0,0,0,.5,1.32,3.854,3.854,0,0,0,1.426.835q.922.334,2.853.855a13.87,13.87,0,0,1,4.131,1.783,4.055,4.055,0,0,1,1.741,3.642,4.966,4.966,0,0,1-1.782,3.827q-1.785,1.6-6.062,1.6a16.161,16.161,0,0,1-4.257-.5m-72.444-2.94a6.158,6.158,0,0,1-6.289-6.016,6.295,6.295,0,0,1,12.577,0,6.157,6.157,0,0,1-6.288,6.016m0-15.51a9.791,9.791,0,0,0-10,9.568c0,.039,0,.077,0,.116,0,.02,0,.038,0,.058V37a3.9,3.9,0,0,0,3.984-3.812V26.234a10.252,10.252,0,0,0,6.016,1.925,9.791,9.791,0,0,0,10-9.567,9.792,9.792,0,0,0-10-9.568m96.363,15.361a6.13,6.13,0,0,1-6.288-5.958,6.3,6.3,0,0,1,12.576,0,6.13,6.13,0,0,1-6.288,5.958m0-15.36a9.748,9.748,0,0,0-10,9.475,10.014,10.014,0,0,0,20,0,9.749,9.749,0,0,0-10-9.476'%20fill='currentColor'%20fill-rule='evenodd'%3e%3c/path%3e%3cpath%20d='M23.36,25.28a15.61,15.61,0,0,1-3.085-.2,1.434,1.434,0,0,1-1.1-.9,8.494,8.494,0,0,1-.259-2.565V12.163H22.77V9.6H18.916V3.325l-.165.014a4.031,4.031,0,0,0-3.72,3.99V9.6h-7.3V5.568Q7.733,3,10.408,3c.094,0,.186.008.279.012a3.868,3.868,0,0,1,2.4-2.49A11,11,0,0,0,9.8.071a6.307,6.307,0,0,0-4.423,1.41A5,5,0,0,0,3.848,5.347V9.6H.7L.18,12.164H3.848v15.39H7.733V12.164h7.3V23.63a3.968,3.968,0,0,0,1.36,3.042,6,6,0,0,0,4.164,1.246h3.495l.3-2.639Z'%20transform='translate(135.455)'%20fill='currentColor'%20fill-rule='evenodd'%3e%3c/path%3e%3cpath%20d='M88.735,9.927a2.35,2.35,0,0,1,.444,1.451,5.1,5.1,0,0,1-.169.878,3.542,3.542,0,0,0-.1.736,2.485,2.485,0,0,0,.63,1.652,5.03,5.03,0,0,1,1.395,3.591,6.45,6.45,0,0,1-5.3,6.121,6.312,6.312,0,0,1-7.38-5.66,11.383,11.383,0,0,1-.1-1.649,12.314,12.314,0,0,1,.417-2.987c.157-1.337-.732-1.722-1.644-1.794l0-.012a9.224,9.224,0,0,0-2.257,7.717,9.647,9.647,0,0,0,8.305,7.89c6.218.9,11.568-3.669,11.568-9.433a8.923,8.923,0,0,0-5.81-8.5'%20fill='currentColor'%20fill-rule='evenodd'%3e%3c/path%3e%3cpath%20d='M84.392,9.8,78.263,7.317a1.461,1.461,0,0,0-1.878,1.725l.689,3.3a2.8,2.8,0,0,1,1.256.337,1.856,1.856,0,0,1,.908,1.461,6.522,6.522,0,0,1-.07,1.021c-.018.192-.06.63-.057.725a4.147,4.147,0,0,0,.092,1.006,3.712,3.712,0,0,0,.435,1.158l5.233-5.2a1.871,1.871,0,0,0-.48-3.05'%20transform='translate(1%20-1)'%20fill='%23F43F08'%20fill-rule='evenodd'%3e%3c/path%3e%3c/g%3e%3c/svg%3e)
Globalne i krajowe organizacje z różnorodnych sektorów gospodarki
Kompendium praktycznych case studies z realnych wdrożeń
Bezcenne doświadczenie 31 ekspertów w jednej publikacji
Dla ekspertów, przez ekspertów
Ta książka jest zapisem bezcennego doświadczenia 31 ekspertów ze świata danych: praktyków, liderów i architektów rozwiązań, którzy na co dzień projektują, wdrażają i rozwijają systemy data w organizacjach na całym świecie.praktyków i liderów ze świata data.
Ekspercki język dla ekspertów
Nie jest to ani publikacja literacka, ani naukowa. Ta książka jest napisana zawodowym, wyspecjalizowanym językiem, którym na co dzień posługują się profesjonaliści z branży data & AI. Bądź na to przygotowany.
Czytaj w dowolnej kolejności
Nie jest to typowa książka, dlatego możesz korzystać z niej w sposób nieliniowy, wybierając interesujące Cię historie, use case'y i rozmowy eksperckie zgodnie z aktualnymi potrzebami lub wyzwaniami.
Cel publikacji
Celem tej publikacji jest wzajemne inspirowanie się w środowisku danych i AI poprzez praktyczne przykłady wdrożeń oraz dyskusje oparte na rzeczywistych doświadczeniach biznesowych autorów. Książka ma wspierać rozwój całej branży, autorów i czytelników, zwłaszcza teraz, gdy w obliczu kolejnej rewolucji technologicznej wspólnie kształtujemy przyszłość.
Inicjatywa Sofixit
Książka powstała z inicjatywy firmy Sofixit, która połączyła siły czołowych ekspertów, by stworzyć wyjątkowe kompendium wiedzy o danych i sztucznej inteligencji. Dzięki zaangażowaniu zespołu Sofixit wszystkie najciekawsze i najbardziej praktyczne materiały zostały zebrane w jednym miejscu, w nowoczesnej, atrakcyjnie zaprojektowanej publikacji.
Wielowymiarowa perspektywa
Każdy z autorów wnosi do publikacji unikalne spojrzenie, wynikające z własnej ścieżki zawodowej, kultury organizacyjnej i skali projektów, z jakimi miał do czynienia.
"Marzymy, aby stała się ona przyjemną formą zawodowego rozwoju oraz źródłem inspiracji, które możesz zabrać ze sobą do parku lub kawiarni, by odpocząć od komputerowych i smartfonowych ekranów."
Zespół Sofixit
31 ekspertów dzieli się wiedzą
Praktycy, liderzy i architekci rozwiązań data, którzy na co dzień pracują z danymi w organizacjach na całym świecie
Perspektywa strategiczna i transformacja organizacyjna – część autorów to liderzy, którzy dzielą się doświadczeniem we wprowadzaniu organizacji w świat data-driven. Jak zbudować globalną platformę danych, przekonać zarząd do inwestycji w AI i kształtować kulturę opartą o dane.
Zasypało Cię? Nie mówię tutaj o śniegu, tylko o tonach nieuporządkowanych danych w Twojej organizacji.
Jeżeli borykasz się z tym problemem i chciałbyś zobaczyć, jak inni przekuli go w sukces, to sięgnij do The Big Book of Data Use Cases. Znajdziesz tam ciekawe przypadki użycia z różnych branż, które mogą sprawdzić się także u Ciebie.
Tomasz Tarczyński
Head of Data Science, IPF Plc
Polecam ją dlatego, że jest to zbiór artykułów, które przygotowali praktycy, którzy na co dzień mają do czynienia z danymi, z nowoczesnymi technologiami. Opowiadają o swoim doświadczeniu, opowiadają o tym, co fajnego w tej dziedzinie się dzieje i jest to taki zbiór, gdzie wydaje mi się, że po raz pierwszy wychodzą takie szczegóły i takie informacje o projektach, którymi można się zapoznać.Zbiór artykułów od praktyków, którzy na co dzień mają do czynienia z danymi i nowoczesnymi technologiami.
W swoim use-case przedstawiam wdrożenie Gen.AI, które jest wśród 5% tych projektów, które przyniosły realną wartość biznesową i zostały wdrożone z wykorzystaniem AI.
Kinga Barczewska-Pflanz
Head of Tech & Data, Board Member
Problem: 69% respondentów to boty. Jak In-Pulse użyło AI, by uratować jakość danych z 12 000 sklepów?
Tradycyjne metody weryfikacji respondentów zawiodły. Zobacz, jak zespół In-Pulse zbudował wielopoziomowy system klasyfikacji oparty o GenAI, który nie tylko odsiewa boty, ale rozumie kontekst wypowiedzi.
Stack
Python, OpenAI
Skala
4.2 mln transakcji
Wynik
99% szybciej
Jeszcze więcej opinii
Zobacz, co jeszcze mają do powiedzenia nasi eksperci.
Kinga Barczewska-Pflanz
Head of Tech & Data, In-Pulse
Michał Krzyżanowski
Head of Data & AI, KUBO
Michał Domański
Współzałożyciel, BCNN (dawniej Bielik Consulting)
Filip Dzięcioł
Senior Data Engineer, Billennium
Kup książkę teraz
149 zł - wysyłka w 2-3 dni robocze
Wiedza warta dziesiątki tysięcy złotych
Gdybyś chciał wynająć któregokolwiek z 31 autorów na godzinę konsultacji, zapłaciłbyś min. 500 zł. Tutaj otrzymujesz skumulowane doświadczenie ich wszystkich za ułamek tej ceny.
Książka jest już dostępna - zamów teraz i otrzymaj w ciągu kilku dni.
Partnerzy
Najczęściej zadawane pytania
Aspekty techniczne i organizacyjne
Nie znalazłeś odpowiedzi na swoje pytanie?
W sprawie zamówień
Masz pytania dotyczące książki, zamówienia zbiorowego lub faktury? Skontaktuj się z nami: