TL;DR: A Medallion Architecture é uma metodologia de organização de dados em três camadas hierárquicas (Bronze, Silver e Gold), permitindo o refinamento progressivo dos dados desde sua forma bruta até insights acionáveis em ambientes de data lakehouse como o Databricks. Esta estrutura proporciona escalabilidade, governança e qualidade progressiva dos dados.

Takeaways:

• A camada Bronze armazena dados brutos em seu formato original, preservando a integridade para fins de auditoria e rastreabilidade.
• A camada Silver transforma, limpa e padroniza os dados, aplicando validações, removendo duplicatas e estabelecendo relacionamentos entre conjuntos de dados.
• A camada Gold disponibiliza dados prontos para consumo, com métricas e KPIs pré-calculados, otimizados para consultas analíticas e alinhados com a terminologia de negócio.
• A implementação bem-sucedida requer ferramentas como Databricks, Delta Lake, Apache Spark e sistemas de orquestração como Airflow ou dbt.
• Os benefícios incluem melhor governança, rastreabilidade, reusabilidade de pipelines, escalabilidade e qualidade progressiva dos dados.

Medallion Architecture: O Guia Definitivo para Estruturar seu Data Lakehouse

Você já se sentiu perdido em um mar de dados desestruturados? Ou talvez esteja enfrentando desafios para transformar dados brutos em informações acionáveis para sua empresa? Se você trabalha com dados em grande escala, provavelmente já se deparou com esses problemas. A boa notícia é que existe uma metodologia robusta que pode resolver essas dores: a Medallion Architecture.

Neste artigo, vamos explorar como essa abordagem revolucionou a forma como organizamos e processamos dados em ambientes de data lakehouse, especialmente no Databricks. Você descobrirá como implementar uma estrutura escalável que transforma dados brutos em insights valiosos através de um processo metódico e bem definido.

O que é Medallion Architecture?

A Medallion Architecture é uma metodologia de organização de dados que se tornou padrão em projetos modernos de engenharia de dados, especialmente em ambientes de data lakehouse. Seu princípio fundamental é organizar os dados em três camadas hierárquicas, cada uma representando um nível distinto de transformação, qualidade e propósito:

• Camada Bronze: Dados brutos (raw)
• Camada Silver: Dados limpos (cleansed)
• Camada Gold: Dados curados (curated)

Essa estrutura permite o aprimoramento progressivo da qualidade e da estrutura dos dados à medida que eles fluem através do pipeline, tornando-os cada vez mais valiosos para análises e tomada de decisões.

A arquitetura é ideal para projetos em plataformas como o Databricks, sendo altamente escalável e seguindo as melhores práticas de engenharia de dados moderna.

Camada Bronze: A Fundação dos Dados Brutos

A camada Bronze é o ponto de entrada para todos os dados em seu data lakehouse. Aqui, os dados são capturados em seu estado original, sem transformações significativas.

“Capturar dados brutos de fontes diversas, sem transformação significativa. Dados em seu formato original (CSV, JSON, Parquet, etc.). Pode conter erros, duplicidades e valores nulos. Alta granularidade. Usada para data lineage, auditoria e reprocessamento.”

Características principais da camada Bronze:

• Armazenamento de dados em seu formato original (CSV, JSON, Parquet, etc.)
• Preservação da integridade dos dados para fins de auditoria
• Suporte para data lineage (rastreabilidade da origem dos dados)
• Base para reprocessamento quando necessário

Fontes típicas para a camada Bronze:

• APIs externas
• Bancos de dados transacionais
• Arquivos de log
• Streams de IoT
• Feeds de mídia social

Boas práticas para a camada Bronze:

1. Registrar metadados de origem e ingestão (timestamps, fontes, versões)
2. Utilizar esquemas flexíveis para acomodar mudanças nas fontes
3. Implementar particionamento eficiente para grandes volumes de dados
4. Documentar todas as fontes e seus formatos originais

A camada Bronze é fundamental para garantir que você sempre tenha acesso aos dados originais, não importa quantas transformações sejam aplicadas posteriormente.

Camada Silver: Transformação e Limpeza

A camada Silver representa o próximo estágio no refinamento dos dados. Aqui, os dados brutos da camada Bronze são transformados, limpos e padronizados para análises internas consistentes.

“Transformar, limpar e padronizar os dados para análises internas consistentes. Dados validados, deduplicados e enriquecidos. Relacionamentos entre entidades resolvidos. Dados normalizados ou parcialmente agregados. Começo da aplicação de regras de negócio.”

O que acontece na camada Silver:

• Validação de dados contra regras de negócio
• Remoção de duplicatas e tratamento de valores nulos
• Padronização de formatos e unidades de medida
• Enriquecimento com dados complementares
• Estabelecimento de relacionamentos entre diferentes conjuntos de dados

Atividades típicas na camada Silver:

• Tratamento de outliers e valores nulos
• Conversão de tipos de dados
• Junções entre tabelas relacionais (joins)
• Aplicação de controles de qualidade dos dados

Boas práticas para a camada Silver:

1. Implementar validações automatizadas para garantir a qualidade dos dados
2. Modularizar a lógica de transformação para facilitar a manutenção
3. Utilizar Delta Lake ou tecnologias similares para garantir transações ACID
4. Documentar todas as transformações aplicadas aos dados
5. Manter rastreabilidade com a camada Bronze através de identificadores únicos

A camada Silver é onde a maior parte do trabalho de engenharia de dados acontece, transformando dados brutos em informações estruturadas e confiáveis.

Camada Gold: Dados Prontos para Consumo

A camada Gold representa o estágio final de refinamento, onde os dados estão prontos para consumo por usuários de negócio, analistas e cientistas de dados.

“Disponibilizar dados confiáveis e prontos para consumo analítico e estratégico. Dados altamente agregados ou modelados para BI. Alinhados com indicadores-chave de desempenho (KPIs). Usados por dashboards, relatórios gerenciais, modelos preditivos.”

Características da camada Gold:

• Dados altamente agregados e modelados para business intelligence
• Métricas e KPIs pré-calculados
• Estruturas otimizadas para consultas analíticas
• Dados contextualizados com terminologia de negócio
• Acesso controlado baseado em papéis e responsabilidades

Exemplos de consumo da camada Gold:

• Dashboards em ferramentas como Power BI, Tableau ou Looker
• Modelos de machine learning
• Relatórios financeiros e operacionais
• APIs analíticas para aplicações

Boas práticas para a camada Gold:

1. Validar as métricas e agregações com as áreas de negócio
2. Criar tabelas materializadas para consultas frequentes
3. Implementar controles de acesso granulares
4. Documentar definições de negócio para cada métrica
5. Manter consistência nas definições de KPIs entre diferentes relatórios

A camada Gold é o ponto onde os dados se transformam em insights acionáveis, prontos para impulsionar decisões estratégicas na organização.

Ferramentas Comuns na Implementação da Medallion Architecture

Para implementar a Medallion Architecture de forma eficiente, várias ferramentas e tecnologias podem ser utilizadas:

Plataformas e tecnologias essenciais:

• Databricks: Ambiente unificado para processamento de dados em grande escala
• Delta Lake: Camada de armazenamento com suporte a transações ACID, versionamento e esquema evolutivo
• Apache Spark: Framework de processamento distribuído para transformação de dados
• Airflow/dbt: Ferramentas para orquestração e versionamento de transformações
• Great Expectations: Framework para validação de dados em pipelines

“Databricks Delta Lake: Gerenciamento de dados com suporte a versionamento e transações ACID. Apache Spark: Para processamento distribuído. Airflow / dbt: Orquestração de pipelines e versionamento de transformações. Great Expectations: Validação de dados em pipelines.”

Vantagens dessas ferramentas:

1. Delta Lake proporciona confiabilidade com transações ACID e controle de versão
2. Apache Spark oferece processamento distribuído de alta performance
3. Airflow/dbt facilitam a orquestração e documentação de transformações
4. Great Expectations garante a qualidade dos dados através de testes automatizados

A escolha das ferramentas certas pode facilitar significativamente a implementação e manutenção da sua arquitetura de dados.

Benefícios da Medallion Architecture

A adoção da Medallion Architecture traz diversos benefícios para organizações que lidam com grandes volumes de dados:

Governança e rastreabilidade

• Estrutura clara para governança de dados
• Rastreabilidade completa desde a origem até o consumo
• Auditoria facilitada por camadas bem definidas
• Controle de acesso granular em cada nível

Reusabilidade e eficiência

• Pipelines de transformação reutilizáveis
• Redução de duplicação de esforços
• Padrões consistentes para processamento de dados
• Otimização de recursos computacionais

Escalabilidade e flexibilidade

• Capacidade de lidar com grandes volumes de dados
• Adaptabilidade a novas fontes e requisitos
• Evolução independente de cada camada
• Suporte para diferentes padrões de acesso

Qualidade progressiva

• Melhoria contínua da qualidade dos dados em cada camada
• Validações automáticas em pontos estratégicos
• Detecção precoce de problemas de qualidade
• Confiança crescente nos dados à medida que avançam pelas camadas

Esses benefícios contribuem para uma infraestrutura de dados mais robusta, confiável e adaptável às necessidades em constante evolução do negócio.

Exemplo Prático de Pipeline na Medallion Architecture

Para ilustrar como a Medallion Architecture funciona na prática, vamos considerar um exemplo de pipeline de dados:

“Fonte (ERP, CRM, logs) ↓ Ingestão na Camada Bronze (dados crus) ↓ Transformações na Camada Silver (limpeza, validação, joins) ↓ Agregações e modelagem na Camada Gold (KPIs, relatórios)”

Camada Bronze: Ingestão de dados brutos

1. Extrair dados de vendas do sistema ERP em formato JSON
2. Capturar interações de clientes do CRM como arquivos CSV
3. Coletar logs de acesso ao site em formato de texto
4. Armazenar todos esses dados em seu formato original
5. Registrar metadados de ingestão (timestamp, fonte, versão)

Camada Silver: Transformação e limpeza

1. Converter todos os dados para um formato padronizado (Parquet)
2. Normalizar nomes de clientes e produtos
3. Validar dados contra regras de negócio
4. Remover duplicatas e tratar valores nulos
5. Realizar joins entre dados de vendas e clientes

Camada Gold: Modelagem para consumo

1. Criar tabelas agregadas de vendas por região, produto e período
2. Calcular KPIs como taxa de conversão e valor médio de pedido
3. Modelar dados para dashboards de desempenho de vendas
4. Preparar conjuntos de dados para análises preditivas de churn
5. Organizar visualizações otimizadas para relatórios gerenciais

Este exemplo demonstra como os dados fluem através das camadas, sendo progressivamente refinados até se tornarem insights valiosos para o negócio.

Implementando a Medallion Architecture em Sua Organização

Se você está considerando implementar a Medallion Architecture em sua organização, aqui estão algumas etapas práticas para começar:

1. Avalie sua infraestrutura atual

• Identifique suas fontes de dados e seus formatos
• Avalie suas ferramentas existentes de processamento de dados
• Determine suas necessidades de armazenamento e computação

2. Defina sua estratégia de implementação

• Comece com um projeto piloto em um domínio específico
• Estabeleça padrões de nomenclatura e organização
• Defina responsabilidades claras para cada camada

3. Configure a infraestrutura necessária

• Implemente um data lake ou data lakehouse (como Databricks)
• Configure ferramentas de processamento (como Apache Spark)
• Estabeleça sistemas de orquestração (como Airflow ou dbt)

4. Desenvolva pipelines seguindo a arquitetura

• Crie jobs de ingestão para a camada Bronze
• Desenvolva transformações para a camada Silver
• Implemente agregações e modelos para a camada Gold

5. Monitore e otimize continuamente

• Implemente monitoramento de qualidade de dados
• Meça o desempenho dos pipelines
• Otimize com base no feedback dos usuários
• Evolua a arquitetura conforme as necessidades mudam

Seguindo essas etapas, você pode implementar gradualmente a Medallion Architecture e colher seus benefícios ao longo do tempo.

Conclusão: O Futuro da Engenharia de Dados com Medallion Architecture

A Medallion Architecture representa uma abordagem robusta e escalável para organizar e processar dados em ambientes modernos de data lakehouse. Ao estruturar seus dados nas camadas Bronze, Silver e Gold, você cria um fluxo lógico que transforma dados brutos em insights valiosos, garantindo qualidade, governança e usabilidade em cada etapa.

Esta metodologia não é apenas uma tendência passageira, mas uma prática consolidada que continuará a evoluir com o ecossistema de dados. Sua flexibilidade permite a integração de novas fontes de dados e a adaptação a diferentes requisitos analíticos, suportando o crescimento e a evolução das necessidades de dados da sua organização.

Ao adotar a Medallion Architecture, você está investindo em uma fundação sólida para suas iniciativas de dados, que poderá escalar e se adaptar às demandas futuras, mantendo a consistência e a confiabilidade que são essenciais para qualquer estratégia de dados bem-sucedida.

Está pronto para transformar a maneira como sua organização gerencia seus dados? Comece implementando a Medallion Architecture hoje mesmo e descubra como ela pode elevar suas capacidades analíticas a um novo patamar.

Fonte: Databricks. “Medallion Architecture”. Disponível em: https://www.databricks.com/glossary/medallion-architecture.