Se tem uma coisa que eu aprendi trabalhando com arquitetura de dados, é que pipeline bagunçado vira uma bomba-relógio. Um dia tudo está funcionando, no outro você está caçando um erro fantasma entre camadas que se misturam mais do que deveriam. Aí entra a Arquitetura Medallion, um modelo que ajuda a estruturar melhor esse fluxo e evitar a bagunça.
O que é a Arquitetura Medallion?
A Arquitetura Medallion é um modelo de organização de dados em camadas, projetado para garantir maior governança, qualidade e escalabilidade no processamento de informações. Ela é dividida em três níveis principais:
- Bronze 🥉: onde os dados brutos são armazenados exatamente como chegam da fonte.
- Silver 🥈: onde os dados são limpos, estruturados e preparados para análises mais avançadas.
- Gold 🥇: onde os dados já passaram por todas as transformações necessárias e estão prontos para consumo direto em relatórios e dashboards.
Esse modelo ajuda a evitar dependências desorganizadas e garante que cada camada tenha um propósito bem definido, facilitando a manutenção do pipeline e a confiabilidade dos dados.
O fluxo certo de promoção de dados
A ideia é simples: cada camada deve consumir apenas seus próprios dados ou os da camada imediatamente abaixo. Parece uma regra boba, mas faz toda a diferença na manutenção e confiabilidade do pipeline.
Na prática, isso significa:
- Bronze 🥉: Dados crus, 1:1 com a fonte original, armazenados em um bucket/blob, opcionalmente (porém preferencialmente) particionados.
- Silver 🥈: Dados vindos da Bronze, porém organizados, armazenados no banco, mantendo a mesma quantidade de registros, mas com ajustes estruturais (tipos, colunas, padronização). Dependendo da necessidade, a Silver pode também ser originada de outra tabela Silver, mas em contextos extremamente específicos, uma vez que quaisquer transformações devem ser providas na Gold.
- Gold 🥇: Dados vindos da Silver prontos para consumo, seja em modelagem de DW ou One Big Table (falaremos desse carinha em breve), onde regras de negócio são aplicadas e a quantidade de registros pode ser reduzida ou aumentada. Aqui é muito comum que tabelas Gold sejam originadas de uma junção de outras tabelas Gold, permitindo o reaproveitamento de conceitos e regras de negócio, formando fontes únicas de verdade.
Esse fluxo garante que as transformações fiquem no lugar certo. Se a Gold precisar de dados, pega da Silver. Nada de puxar direto da Bronze e misturar tudo. Isso evita um pipeline caótico onde cada camada tem dependências malucas e impossíveis de manter.
Validação entre camadas: a ideia do “handshake”
Gosto de pensar que cada camada faz um “handshake” com a anterior. Ou seja, antes de promover um dado, precisa estar garantido que ele cumpre as premissas daquela camada.
Se a Bronze diz que vai armazenar os dados crús, a estruturação da Silver conta com isso e realiza apenas a estruturação e movimentação do dado. Se a Gold vai aplicar regras de negócio, ela precisa confiar que a Silver manteve a integridade dos dados. Isso cria um pipeline confiável, onde cada etapa tem seu papel bem definido e ninguém atravessa a linha do outro.
Por que isso importa?
Porque um pipeline sem controle vira um monstro indomável. Já vi situações onde a camada Gold puxava da Bronze, ignorava a Silver e aplicava transformações impossíveis de rastrear. Resultado? Um erro em algum canto e você nunca sabe onde começar a procurar.
Quando as camadas respeitam as regras de promoção, tudo fica mais previsível e escalável. Se der problema, você sabe exatamente onde olhar. Se precisar ajustar algo, o impacto é contido dentro da camada certa.
Conclusão
Manter um fluxo organizado é a diferença entre um pipeline de dados robusto e um caos absoluto. Garantir que cada camada respeite suas premissas é um jeito simples, mas extremamente eficaz, de evitar dores de cabeça lá na frente.
E você, já perdeu noites de sono por conta de um problema fantasmagórico no seu pipeline? Me conta nos comentários!
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