Artigo feito em colabora\u00e7\u00e3o com Beth\u00e2nia Kelly<\/em><\/p>\n\n\n\n

Introdu\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

A Arquitetura de Medalh\u00e3o<\/strong> \u00e9 uma abordagem estruturada para o gerenciamento de dados que organiza as informa\u00e7\u00f5es em camadas sequenciais, frequentemente denominadas Bronze, Silver e Gold<\/strong>. Essas camadas representam diferentes n\u00edveis de processamento e refinamento dos dados: a camada Bronze <\/strong>armazena os dados brutos, a Silver <\/strong>cont\u00e9m dados pr\u00e9-processados e limpos, enquanto a camada Gold <\/strong>guarda os dados prontos para an\u00e1lise e consumo final.<\/p>\n\n\n\n

A Arquitetura de Medalh\u00e3o foi inicialmente desenvolvida para responder \u00e0 necessidade de escalabilidade e efici\u00eancia em ambientes de big data<\/em>, onde o volume e a complexidade dos dados exigem uma abordagem met\u00f3dica e organizada. Com o avan\u00e7o das tecnologias de armazenamento e processamento, como o Apache Spark<\/strong> e o Delta Lake<\/strong>, essa arquitetura evoluiu, tornando-se um padr\u00e3o de refer\u00eancia para pipelines de dados modernos.<\/p>\n\n\n\n

Entre as caracter\u00edsticas mais marcantes da Arquitetura de Medalh\u00e3o est\u00e1 a sua capacidade de garantir a qualidade e a consist\u00eancia<\/strong> dos dados ao longo do pipeline de processamento. Ao dividir os dados em camadas, a arquitetura facilita o rastreamento de altera\u00e7\u00f5es, a implementa\u00e7\u00e3o de pol\u00edticas de governan\u00e7a e a otimiza\u00e7\u00e3o do desempenho do sistema. O principal objetivo \u00e9 fornecer uma estrutura clara e escal\u00e1vel que suporte desde a ingest\u00e3o de dados brutos at\u00e9 a gera\u00e7\u00e3o de insights valiosos, atendendo \u00e0s necessidades de diferentes stakeholders dentro da organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Motiva\u00e7\u00f5es para a Arquitetura de Medalh\u00e3o<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Em um ambiente de dados moderno, a confian\u00e7a nos dados \u00e9 essencial para decis\u00f5es estrat\u00e9gicas e operacionais. Com o aumento da complexidade e do volume de dados, garantir a precis\u00e3o<\/strong>, consist\u00eancia<\/strong> e disponibilidade<\/strong> das informa\u00e7\u00f5es tornou-se um desafio significativo. Organiza\u00e7\u00f5es precisam de arquiteturas que possam lidar n\u00e3o apenas com grandes quantidades de dados, mas tamb\u00e9m com a necessidade de integridade e rastreabilidade em todos os est\u00e1gios do pipeline.<\/p>\n\n\n\n

Arquiteturas tradicionais, muitas vezes monol\u00edticas, enfrentam dificuldades em escalar e manter a qualidade dos dados \u00e0 medida que o volume e a complexidade aumentam. Essas arquiteturas tendem a misturar dados brutos e processados em uma \u00fanica camada, dificultando a rastreabilidade e a governan\u00e7a de dados. Al\u00e9m disso, a falta de segmenta\u00e7\u00e3o clara entre diferentes est\u00e1gios de processamento pode levar a problemas de desempenho e aumento da complexidade na manuten\u00e7\u00e3o dos sistemas.<\/p>\n\n\n\n

A Arquitetura de Medalh\u00e3o resolve esses desafios ao segmentar os dados em camadas distintas: Bronze, Silver e Gold.<\/strong> Essa segmenta\u00e7\u00e3o permite uma organiza\u00e7\u00e3o mais eficiente, onde dados brutos s\u00e3o isolados em uma camada dedicada (Bronze), dados pr\u00e9-processados e validados s\u00e3o armazenados na camada Silver, e dados prontos para consumo anal\u00edtico residem na camada Gold. Esse modelo melhora a governan\u00e7a de dados, facilita a rastreabilidade e otimiza o desempenho, permitindo que as organiza\u00e7\u00f5es escalem seus sistemas de dados sem comprometer a qualidade ou a efici\u00eancia. Al\u00e9m disso, a arquitetura oferece flexibilidade para implementar pol\u00edticas de qualidade de dados e auditoria em cada camada, garantindo que os dados sejam confi\u00e1veis e prontos para suportar decis\u00f5es cr\u00edticas.<\/p>\n\n\n\n

Componentes da Arquitetura de Medalh\u00e3o<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

<\/figure>\n\n\n\n

A camada Bronze<\/strong> \u00e9 a base da Arquitetura de Medalh\u00e3o, onde os dados s\u00e3o armazenados em seu estado bruto, exatamente como foram ingeridos das fontes originais. A principal import\u00e2ncia desta camada reside em sua capacidade de preservar a integridade dos dados originais, garantindo que nenhuma informa\u00e7\u00e3o seja perdida durante o processo de ingest\u00e3o. Ela serve como um reposit\u00f3rio hist\u00f3rico, permitindo que os dados possam ser revisitados ou reprocessados conforme necess\u00e1rio. Exemplos de dados armazenados na camada Bronze incluem logs de servidores, dados de sensores IoT e transa\u00e7\u00f5es brutas de e-commerce.<\/p>\n\n\n\n

Na camada Silver<\/strong>, os dados brutos passam por processos de limpeza, normaliza\u00e7\u00e3o e transforma\u00e7\u00e3o para remover inconsist\u00eancias, duplicidades e valores nulos. Este est\u00e1gio \u00e9 fundamental para preparar os dados para an\u00e1lises mais detalhadas, garantindo que eles estejam em um formato consistente e utiliz\u00e1vel. A camada Silver adiciona valor ao estruturar os dados de maneira que eles possam ser facilmente integrados e analisados, resultando em uma base de dados que \u00e9 tanto confi\u00e1vel quanto pronta para suportar aplica\u00e7\u00f5es anal\u00edticas. Exemplo de opera\u00e7\u00f5es nesta camada incluem a normaliza\u00e7\u00e3o de formatos de data, corre\u00e7\u00e3o de erros de entrada e jun\u00e7\u00e3o de tabelas relacionais.<\/p>\n\n\n\n

A camada Gold<\/strong> \u00e9 onde os dados transformados e limpos s\u00e3o agregados e integrados para suportar an\u00e1lises avan\u00e7adas e gera\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios. Nesta etapa, os dados s\u00e3o modelados e enriquecidos para fornecer insights diretamente utiliz\u00e1veis por analistas e tomadores de decis\u00e3o. A camada Gold \u00e9 otimizada para consultas r\u00e1pidas e \u00e9 frequentemente utilizada para dashboards, relat\u00f3rios financeiros e an\u00e1lises preditivas. Casos de uso t\u00edpicos incluem a cria\u00e7\u00e3o de modelos de machine learning, an\u00e1lise de comportamento de clientes e relat\u00f3rios de desempenho de neg\u00f3cios.<\/p>\n\n\n\n

Processos e Ferramentas na Implementa\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

<\/figure>\n\n\n\n

Os pipelines de ETL (Extract, Transform, Load)<\/strong> e ELT (Extract, Load, Transform)<\/strong> s\u00e3o fundamentais para a implementa\u00e7\u00e3o da Arquitetura de Medalh\u00e3o. No contexto de dados modernos, ferramentas como Apache Spark<\/strong> e Databricks<\/strong> s\u00e3o amplamente utilizadas para construir esses pipelines, permitindo o processamento em larga escala e a transforma\u00e7\u00e3o eficiente dos dados. A escolha entre ETL e ELT depende da infraestrutura e dos requisitos espec\u00edficos do projeto; o ELT \u00e9 geralmente preferido em ambientes de big data devido \u00e0 sua flexibilidade e desempenho. As pr\u00e1ticas recomendadas para pipelines de dados incluem o uso de opera\u00e7\u00f5es idempotentes, o tratamento adequado de erros e a implementa\u00e7\u00e3o de testes automatizados para garantir a consist\u00eancia e a qualidade dos dados ao longo do pipeline.<\/p>\n\n\n\n

O armazenamento de dados na Arquitetura de Medalh\u00e3o pode ser realizado em diferentes tipos de infraestrutura, sendo os Data Lakes<\/strong> e os Data Warehouses<\/strong> as op\u00e7\u00f5es mais comuns. Data Lakes s\u00e3o ideais para armazenar grandes volumes de dados brutos e semi-estruturados, enquanto Data Warehouses s\u00e3o otimizados para consultas anal\u00edticas r\u00e1pidas em dados estruturados. A escolha entre armazenamento on-premise<\/strong> e na cloud (nuvem)<\/strong> depende de fatores como custo, escalabilidade e requisitos de conformidade. A cloud \u00e9 frequentemente preferida devido \u00e0 sua flexibilidade e capacidade de escalar de acordo com a demanda, com servi\u00e7os como Amazon S3, Google Cloud Storage e Azure Data Lake<\/strong> sendo populares entre as empresas que adotam a Arquitetura de Medalh\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

A governan\u00e7a de dados<\/strong> \u00e9 crucial em cada camada da Arquitetura de Medalh\u00e3o para garantir que os dados sejam gerenciados de forma segura, consistente e conforme as normas regulat\u00f3rias. Isso inclui a implementa\u00e7\u00e3o de pol\u00edticas de acesso, auditorias de uso e monitoramento cont\u00ednuo da qualidade dos dados. Ferramentas como Apache Ranger<\/strong> e Databricks\u2019 Unity Catalog<\/strong> s\u00e3o frequentemente usadas para definir e aplicar pol\u00edticas de governan\u00e7a, garantindo que apenas usu\u00e1rios autorizados possam acessar ou modificar os dados. Al\u00e9m disso, pr\u00e1ticas como a cria\u00e7\u00e3o de cat\u00e1logos de dados, documenta\u00e7\u00e3o rigorosa e a automa\u00e7\u00e3o de auditorias s\u00e3o essenciais para manter a integridade e a seguran\u00e7a dos dados em toda a arquitetura.<\/p>\n\n\n\n

Vantagens e Desvantagens da Arquitetura de Medalh\u00e3o<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

<\/figure>\n\n\n\n

Vantagens<\/strong><\/p>\n\n\n\n

A Arquitetura de Medalh\u00e3o \u00e9 altamente flex\u00edvel<\/strong>, permitindo que as organiza\u00e7\u00f5es adaptem seus pipelines de dados de acordo com as necessidades espec\u00edficas do neg\u00f3cio. Com a separa\u00e7\u00e3o clara entre as camadas Bronze, Silver e Gold, diferentes tipos de dados podem ser processados em diferentes n\u00edveis de granularidade, facilitando o tratamento de dados brutos at\u00e9 an\u00e1lises refinadas. Essa flexibilidade permite que as empresas adicionem ou modifiquem etapas no pipeline sem interromper o fluxo geral de dados.<\/p>\n\n\n\n

Outra grande vantagem \u00e9 sua escalabilidade<\/strong>. Projetada para lidar com grandes volumes de dados, essa arquitetura pode ser facilmente expandida \u00e0 medida que o volume e a variedade de dados aumentam. Ferramentas como Apache Spark<\/strong> e ambientes em cloud<\/strong>, como Databricks<\/strong>, suportam o processamento paralelo em larga escala, garantindo que o sistema possa crescer sem comprometer o desempenho ou a efici\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n

Do ponto de vista do custo, a Arquitetura de Medalh\u00e3o pode ser bastante eficiente<\/strong>. Ao adotar uma abordagem em camadas, as organiza\u00e7\u00f5es podem armazenar grandes volumes de dados brutos a um custo relativamente baixo na camada Bronze, enquanto concentram recursos de computa\u00e7\u00e3o mais caros nas camadas Silver e Gold, onde os dados j\u00e1 foram filtrados e refinados. Al\u00e9m disso, o uso de solu\u00e7\u00f5es de armazenamento em cloud permite o pagamento por uso, otimizando os custos operacionais.<\/p>\n\n\n\n

Desvantagens<\/strong><\/p>\n\n\n\n

A complexidade<\/strong> \u00e9 uma das principais desvantagens. A implementa\u00e7\u00e3o de um sistema de dados em camadas requer um planejamento cuidadoso e uma infraestrutura robusta para garantir que os dados fluam corretamente entre as camadas. A cria\u00e7\u00e3o e manuten\u00e7\u00e3o de pipelines de ETL\/ELT, a integra\u00e7\u00e3o de ferramentas diversas e a configura\u00e7\u00e3o de pol\u00edticas de governan\u00e7a podem exigir uma equipe t\u00e9cnica especializada e recursos significativos.<\/p>\n\n\n\n

Outro desafio \u00e9 o tempo de processamento<\/strong>. Como os dados precisam passar por v\u00e1rias camadas antes de estarem prontos para o consumo final, isso pode introduzir lat\u00eancia no pipeline. Em cen\u00e1rios onde a an\u00e1lise em tempo real \u00e9 crucial, essa lat\u00eancia pode ser um impedimento significativo, exigindo otimiza\u00e7\u00f5es ou at\u00e9 mesmo a ado\u00e7\u00e3o de uma abordagem h\u00edbrida que combine a Arquitetura de Medalh\u00e3o com t\u00e9cnicas de processamento em tempo real.<\/p>\n\n\n\n

Compara\u00e7\u00e3o com Outras Arquiteturas de Dados<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Os Data Warehouses tradicionais s\u00e3o projetados para armazenar dados estruturados<\/strong> que foram cuidadosamente limpos e organizados, permitindo consultas r\u00e1pidas e an\u00e1lises complexas. Eles s\u00e3o altamente otimizados para opera\u00e7\u00f5es de leitura<\/strong> e s\u00e3o usados principalmente para relat\u00f3rios empresariais<\/strong> e an\u00e1lises hist\u00f3ricas<\/strong>. No entanto, eles t\u00eam limita\u00e7\u00f5es em termos de flexibilidade e custo, especialmente quando se trata de lidar com grandes volumes de dados brutos ou semiestruturados. Comparado \u00e0 Arquitetura de Medalh\u00e3o, que oferece camadas distintas para diferentes est\u00e1gios de processamento de dados, os Data Warehouses tendem a ser menos adequados<\/strong> para cen\u00e1rios que exigem escalabilidade e manipula\u00e7\u00e3o de dados variados.<\/p>\n\n\n\n

Um Data Lake \u00e9 um reposit\u00f3rio centralizado que permite armazenar grandes volumes de dados em seu formato original, sejam eles estruturados, semiestruturados ou n\u00e3o estruturados. Essa arquitetura \u00e9 altamente escal\u00e1vel e oferece flexibilidade para armazenar dados brutos, o que \u00e9 ideal para an\u00e1lise de big data e aprendizado de m\u00e1quina. No entanto, um Data Lake pode se transformar em um \u201clago de dados sujos\u201d<\/strong> sem uma governan\u00e7a adequada, dificultando a extra\u00e7\u00e3o de insights valiosos. A Arquitetura de Medalh\u00e3o melhora o conceito de Data Lake ao introduzir camadas estruturadas, como Bronze, Silver e Gold, para organizar e refinar os dados ao longo do pipeline, o que facilita o acesso e o uso dos dados.<\/p>\n\n\n\n

O Data Lakehouse \u00e9 uma arquitetura emergente que combina os pontos fortes dos Data Lakes e dos Data Warehouses. Ele permite o armazenamento de dados brutos e semiestruturados como em um Data Lake, enquanto oferece as capacidades de gerenciamento, governan\u00e7a e otimiza\u00e7\u00e3o de consultas de um Data Warehouse. A Arquitetura de Medalh\u00e3o pode ser vista como uma forma espec\u00edfica de Data Lakehouse, onde os dados s\u00e3o organizados em camadas para melhorar a acessibilidade e a qualidade, mantendo a flexibilidade e a escalabilidade de um Data Lake. O Data Lakehouse \u00e9 ideal para organiza\u00e7\u00f5es que precisam de uma solu\u00e7\u00e3o \u00fanica para processamento de dados brutos e an\u00e1lises estruturadas.<\/p>\n\n\n\n

A escolha da Arquitetura de Medalh\u00e3o \u00e9 ideal quando uma organiza\u00e7\u00e3o precisa lidar com uma grande variedade de dados em diferentes est\u00e1gios de maturidade e processamento. Ela \u00e9 particularmente adequada para ambientes onde a escalabilidade \u00e9 uma prioridade, mas onde tamb\u00e9m \u00e9 essencial manter a qualidade e a organiza\u00e7\u00e3o dos dados ao longo do pipeline. Essa arquitetura \u00e9 prefer\u00edvel em projetos que requerem a integra\u00e7\u00e3o de grandes volumes de dados brutos e semiestruturados, como logs de eventos, dados de sensores ou fluxos de redes sociais, com a necessidade de transformar esses dados em insights prontos para consumo anal\u00edtico. Em contraste, Data Warehouses tradicionais podem ser mais apropriados para ambientes onde a maioria dos dados j\u00e1 \u00e9 estruturada e as an\u00e1lises requerem desempenho altamente otimizado, enquanto os Data Lakes s\u00e3o mais indicados para cen\u00e1rios onde a principal preocupa\u00e7\u00e3o \u00e9 o armazenamento massivo e flex\u00edvel de dados em seus formatos originais.<\/p>\n\n\n\n

Considera\u00e7\u00f5es Finais<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u00c0 medida que o volume e a variedade de dados continuam a crescer, a Arquitetura de Medalh\u00e3o tende a evoluir para lidar com novos desafios e aproveitar tecnologias emergentes. Uma tend\u00eancia futura significativa \u00e9 a integra\u00e7\u00e3o ainda mais profunda com solu\u00e7\u00f5es de intelig\u00eancia artificial e aprendizado de m\u00e1quina, onde as camadas Gold ser\u00e3o cada vez mais utilizadas para alimentar modelos avan\u00e7ados de previs\u00e3o e an\u00e1lise em tempo real. Al\u00e9m disso, com o avan\u00e7o da computa\u00e7\u00e3o em nuvem, espera-se que a Arquitetura de Medalh\u00e3o se torne mais automatizada, com a ado\u00e7\u00e3o de pr\u00e1ticas como DataOps e o uso de plataformas serverless para otimizar custos e recursos. A evolu\u00e7\u00e3o da governan\u00e7a de dados, impulsionada por regulamenta\u00e7\u00f5es mais rigorosas, tamb\u00e9m ser\u00e1 uma \u00e1rea de foco, garantindo que as empresas possam gerenciar seus dados com maior transpar\u00eancia e controle.<\/p>\n\n\n\n

Para as empresas que est\u00e3o considerando a implementa\u00e7\u00e3o da Arquitetura de Medalh\u00e3o, algumas dicas podem ser valiosas. Primeiro, \u00e9 essencial come\u00e7ar com uma an\u00e1lise detalhada das necessidades e capacidades da organiza\u00e7\u00e3o. Compreender o tipo de dados que a empresa lida e os resultados que deseja alcan\u00e7ar ajudar\u00e1 a estruturar corretamente as camadas Bronze, Silver e Gold. Investir em ferramentas e tecnologias que suportam a arquitetura, como Apache Spark, Databricks e plataformas de nuvem, pode facilitar a implementa\u00e7\u00e3o e garantir escalabilidade. Al\u00e9m disso, as empresas devem priorizar a governan\u00e7a de dados desde o in\u00edcio, estabelecendo pol\u00edticas claras para o acesso, controle de qualidade e seguran\u00e7a dos dados. Finalmente, adotar uma abordagem iterativa e \u00e1gil para a implementa\u00e7\u00e3o pode ajudar a ajustar o sistema com base em feedbacks cont\u00ednuos. Isso garante que a arquitetura evolua de acordo com as necessidades do neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n

Refer\u00eancias bibliogr\u00e1ficas<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\n

https:\/\/databricks.com\/solutions\/data-lake<\/a><\/p>\n\n\n\n

https:\/\/towardsdatascience.com\/understanding-the-medallion-architecture<\/a><\/p>\n\n\n\n

Gorton, I., & Klein, J. (2015). Architecture Techniques for Data Lakes<\/em>. Proceedings of the 2015 12th Working IEEE\/IFIP Conference on Software Architecture, 2015.<\/p>\n\n\n\n

Sawant, N., & Shah, H. (2013). Big Data Application Architecture Q&A: A Problem-Solution Approach<\/em>. Apress.<\/p>\n\n\n\n

Hodeghatta, U. R., & Nayak, U. (2018). Big Data Analytics: Frameworks, Techniques, and Applications<\/em>. Springer.<\/p>\n\n\n\n

Muller, N. (2017). Data Lake Architecture: Designing the Data Lake and Avoiding the Garbage Dump<\/em>. O’Reilly Media.<\/p>\n\n\n\n

Zaharia, M., & Wendell, P. (2020). Spark: The Definitive Guide: Big Data Processing Made Simple<\/em>. O’Reilly Media.<\/p>\n\n\n\n

Henschen, D. (2021). Data Lakehouse: Bridging the Gap Between Data Lakes and Data Warehouses<\/em>. TDWI. Dispon\u00edvel em: https:\/\/tdwi.org<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Armbrust, M., et al. (2021). Lakehouse: A New Generation of Open Platforms that Unify Data Warehousing and Advanced Analytics<\/em>. CIDR 2021.<\/p>\n\n\n\n

Gade, R. (2020). DataOps: The Agile Data Methodology<\/em>. Springer.<\/p>\n<\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Artigo feito em colabora\u00e7\u00e3o com Beth\u00e2nia Kelly Introdu\u00e7\u00e3o A Arquitetura de Medalh\u00e3o \u00e9 uma abordagem estruturada para o gerenciamento de dados que organiza as informa\u00e7\u00f5es em camadas sequenciais, frequentemente denominadas Bronze, Silver e Gold. Essas camadas representam diferentes n\u00edveis de processamento e refinamento dos dados: a camada Bronze armazena os dados brutos, a Silver cont\u00e9m …<\/p>\n

Arquitetura de Medalh\u00e3o<\/span> Leia mais »<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":15,"featured_media":27768,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"","site-content-layout":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","spay_email":"","footnotes":""},"categories":[445],"tags":[424,416,314,409,417,420,38,411,410,418,46,421,415,419,422,425,426],"class_list":["post-27722","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ferramentas-e-tecnologias","tag-arquitetura-de-dados","tag-arquitetura-de-medalhao","tag-big-data","tag-data-lake","tag-data-lakehouse","tag-data-lakes","tag-data-science","tag-data-warehouse","tag-databricks","tag-dataops","tag-estatistica-2","tag-gestao-de-dados","tag-medallion","tag-medallion-architecture","tag-modelos-de-dados","tag-otimizacao-de-dados","tag-pipeline-de-dados"],"yoast_head":"\n