ABONAMENTE VIDEO REDACȚIA
RO
EN
Numărul 162
NOU
Numărul 161
Numărul 160 Numărul 159 Numărul 158 Numărul 157 Numărul 156 Numărul 155 Numărul 154 Numărul 153 Numărul 152 Numărul 151 Numărul 150 Numărul 149 Numărul 148 Numărul 147 Numărul 146 Numărul 145 Numărul 144 Numărul 143 Numărul 142 Numărul 141 Numărul 140 Numărul 139 Numărul 138 Numărul 137 Numărul 136 Numărul 135 Numărul 134 Numărul 133 Numărul 132 Numărul 131 Numărul 130 Numărul 129 Numărul 128 Numărul 127 Numărul 126 Numărul 125 Numărul 124 Numărul 123 Numărul 122 Numărul 121 Numărul 120 Numărul 119 Numărul 118 Numărul 117 Numărul 116 Numărul 115 Numărul 114 Numărul 113 Numărul 112 Numărul 111 Numărul 110 Numărul 109 Numărul 108 Numărul 107 Numărul 106 Numărul 105 Numărul 104 Numărul 103 Numărul 102 Numărul 101 Numărul 100 Numărul 99 Numărul 98 Numărul 97 Numărul 96 Numărul 95 Numărul 94 Numărul 93 Numărul 92 Numărul 91 Numărul 90 Numărul 89 Numărul 88 Numărul 87 Numărul 86 Numărul 85 Numărul 84 Numărul 83 Numărul 82 Numărul 81 Numărul 80 Numărul 79 Numărul 78 Numărul 77 Numărul 76 Numărul 75 Numărul 74 Numărul 73 Numărul 72 Numărul 71 Numărul 70 Numărul 69 Numărul 68 Numărul 67 Numărul 66 Numărul 65 Numărul 64 Numărul 63 Numărul 62 Numărul 61 Numărul 60 Numărul 59 Numărul 58 Numărul 57 Numărul 56 Numărul 55 Numărul 54 Numărul 53 Numărul 52 Numărul 51 Numărul 50 Numărul 49 Numărul 48 Numărul 47 Numărul 46 Numărul 45 Numărul 44 Numărul 43 Numărul 42 Numărul 41 Numărul 40 Numărul 39 Numărul 38 Numărul 37 Numărul 36 Numărul 35 Numărul 34 Numărul 33 Numărul 32 Numărul 31 Numărul 30 Numărul 29 Numărul 28 Numărul 27 Numărul 26 Numărul 25 Numărul 24 Numărul 23 Numărul 22 Numărul 21 Numărul 20 Numărul 19 Numărul 18 Numărul 17 Numărul 16 Numărul 15 Numărul 14 Numărul 13 Numărul 12 Numărul 11 Numărul 10 Numărul 9 Numărul 8 Numărul 7 Numărul 6 Numărul 5 Numărul 4 Numărul 3 Numărul 2 Numărul 1
×
▼ LISTĂ EDIȚII ▼
Numărul 162
Abonamente

From Chaos to Clarity: Cum arhitectura Medallion în Databricks simplifică analiza datelor

Mădălina Antohi
Senior Software Engineer @ Cognizant



PROGRAMARE

În era digitală, datele sunt noul "aur" pentru companii, însă explozia surselor de date și diversitatea acestor informații generează frecvent haos și complexitate. Astfel, valoarea lor reală nu stă în cantitate, ci în modul în care acestea pot fi transformate rapid, sigur și fiabil în informații. Platforma Databricks, lider global în domeniul procesării datelor, propune arhitectura Medallion drept standard în gestionarea datelor moderne. Această abordare structurată pe niveluri (Bronze, Silver și Gold), ușurează procesul automatizat de curățare, agregare și analiză a datelor, asigurând calitatea și guvernanța acestora.

Ce este arhitectura Medallion?

Arhitectura Medallion este un model de organizare a datelor în trei niveluri succesive, fiecare cu rol distinct:

Avantajele implementării arhitecturii Medallion în Databricks

Scalabilitate și guvernanță. Unul dintre cele mai mari avantaje ale arhitecturii Medallion este scalabilitatea: oricât de multe surse s-ar adăuga, ele urmează același flux previzibil, iar arhitectura nu devine niciodată greu de gestionat. Guvernanța datelor este facilitată prin standardizarea proceselor. Se pot aplica ușor politici de acces, reguli de protecție a datelor sensibile și controllere de audit, tocmai pentru că fiecare nivel are responsabilități clare și procese documentate.

Calitatea și trasabilitatea datelor. Structura pe layere permite implementarea ușoară a testelor și validărilor la fiecare pas. Încă de la ingestia brută știm exact sursa datelor, cine și când a făcut modificări — totul este transparent. Orice problemă de calitate care apare poate fi localizată rapid și corectată punctual.

Flexibilitate și automatizare. Un alt avantaj al arhitecturii Medallion este posibilitatea automatizării complete a fluxurilor de date, transformând procesul de la ingestare până la afișarea rezultatelor fără intervenție manuală. Acest lucru este realizabil prin integrarea Databricks Workflows și Azure Data Factory (ADF), două tehnologii care permit orchestrarea și monitorizarea la scară largă.

Colaborare și democratizare. Databricks oferă un spațiu de lucru centralizat, unde echipele pot partaja notebookuri, cod, surse de date și rezultate. Platforma suportă integrarea cu sisteme de versionare precum Git, Azure DevOps sau GitHub, ceea ce permite sincronizarea automată și gestionarea versiunilor pentru codul și documentația utilizată.

Exemple de aplicare

O companie specializată în analiză de piață și profilul consumatorului poate folosi arhitectura Medallion astfel:

În Bronze Layer sunt colectate date brute provenite din paneluri de consumatori, platforme de comandă online și diverse surse externe (fișiere JSON cu date tranzacționale, demografice sau promoționale). Aceste date includ informații precum achiziții individuale, date despre produse, detalii de preț, date de livrare sau identificatori de participanți la panel. Ele sunt preluate fără alterare, pentru a păstra integritatea și detaliile originale.

În Silver Layer datele sunt procesate pentru a elimina erorile, duplicatele și neconcordanțele. Se validează corectitudinea structurii și tipurilor de date, se asociază tranzacțiile cu atributele relevante (de exemplu: perioada de referință, categoria produsului, canalul de achiziție) și se alătură date suplimentare, precum caracteristici de produs, coduri promoționale sau parametri de volum și monedă. Rezultatul este un set de date unificat, curat și ușor de analizat.

În Gold Layer datele agregate și îmbogățite sunt folosite pentru a construi tabele de tip "fact" sau "dimension" despre comportamentul de cumpărare (purchases), ponderi demografice și atribute detaliate ale consumatorilor. Aceste tabele gold servesc la realizarea de:

Toate aceste operațiuni sunt automatizate prin pipeline-uri orchestrate cu Azure Data Factory, care detectează sosirea de date noi și lansează automat fluxurile de procesare Databricks. Acest model asigură actualizări constante și rapide ale dataseturilor, transparență asupra tuturor transformărilor și acces facil pentru analiști la informații de înaltă calitate, necesare profilării consumatorului și luării deciziilor de business.

Concluzie

În managementul datelor, arhitectura Medallion reprezintă calea sigură de ieșire "din haos spre claritate". Prin facilitarea calității, trasabilității, scalabilității și guvernanței, dar mai ales prin reducerea complexității, Medallion devine una dintre cele mai eficiente modalități de a livra analize moderne și robuste. Pentru orice organizație care vrea să transforme datele într-un activ strategic, un design bun de Medallion nu este doar recomandat, ci necesar.

NUMĂRUL 159 - Industria Automotive

Sponsori

  • BT Code Crafters
  • Bosch
  • Betfair
  • MHP
  • BoatyardX
  • .msg systems
  • P3 group
  • Ing Hubs
  • Cognizant Softvision
  • GlobalLogic
  • BMW TechWorks Romania