Melhores práticas para utilizar o método Medallion em ETL e ELT para Data Lakes vs. Lakehouses
- Claude Paugh
- há 4 dias
- 5 min de leitura
Introdução
No cenário em constante evolução da gestão de dados, as organizações estão recorrendo cada vez mais a data lakes e lakehouses para armazenar e processar grandes volumes de informações. O Método Medallion surgiu como uma estrutura popular para o gerenciamento de dados durante os processos ETL (Extração, Transformação, Carregamento) e ELT (Extração, Carregamento, Transformação). Este post explorará as melhores práticas para implementar o Método Medallion nesses ambientes, destacando as diferenças entre carregar dados em um data lake e em um lakehouse.
Compreendendo o Método Medalhão
O Método Medallion é uma abordagem estruturada para gerenciamento de dados que os categoriza em três camadas distintas: Bronze, Prata e Ouro. Cada camada atende a um propósito específico e foi projetada para facilitar o processamento e a análise de dados.
Camada de Bronze
A camada Bronze é onde os dados brutos são ingeridos. Esses dados geralmente não são refinados e podem vir de diversas fontes, incluindo bancos de dados, APIs e serviços de streaming. O objetivo principal dessa camada é armazenar os dados em seu formato original, permitindo transformações e análises futuras.
Camada de Prata
A camada Prata é onde os dados são limpos e transformados. Nesta etapa, a qualidade dos dados é aprimorada e os recursos relevantes são extraídos. Esta camada é crucial para preparar os dados para análise, pois garante que as informações sejam precisas e utilizáveis.
Camada de Ouro
A camada Ouro é o estágio final, onde os dados são agregados e otimizados para relatórios e análises. Esta camada contém conjuntos de dados de alta qualidade e selecionados, prontos para ferramentas de inteligência de negócios e análises avançadas.
Melhores práticas para implementar o método Medallion
1. Defina objetivos claros
Antes de implementar o Método Medallion, é essencial definir objetivos claros para sua estratégia de gerenciamento de dados. Entender os objetivos específicos dos seus processos de ETL ou ELT ajudará a orientar o design da sua arquitetura de dados e garantirá que cada camada atenda à sua finalidade.
2. Escolha as ferramentas certas
Selecionar as ferramentas adequadas para ingestão, transformação e armazenamento de dados é fundamental. Considere usar soluções baseadas em nuvem que ofereçam escalabilidade e flexibilidade, além de ferramentas que se integrem perfeitamente ao seu ecossistema de dados existente. Opções populares incluem Apache Spark, Databricks e AWS Glue.
3. Automatize a ingestão de dados
Automatizar o processo de ingestão de dados pode reduzir significativamente o esforço manual e minimizar erros. Implementar tarefas agendadas ou usar arquiteturas orientadas a eventos pode ajudar a garantir que os dados sejam ingeridos de forma consistente e confiável na camada Bronze.
4. Implementar verificações de qualidade de dados
A qualidade dos dados é fundamental no Método Medallion. Implemente verificações automatizadas de qualidade dos dados em cada camada para identificar e corrigir problemas logo no início do processo. Isso pode incluir regras de validação, detecção de anomalias e criação de perfil de dados.
5. Otimize as transformações
Ao transformar dados na camada Silver, concentre-se na otimização do desempenho. Utilize algoritmos e técnicas eficientes para minimizar o tempo de processamento e o consumo de recursos. Além disso, considere aproveitar os recursos de processamento paralelo para acelerar as transformações.
6. Manter documentação
Uma documentação abrangente é essencial para qualquer estratégia de gerenciamento de dados. Documente o fluxo de dados, a lógica de transformação e quaisquer premissas feitas durante os processos de ETL ou ELT. Isso facilitará a colaboração entre os membros da equipe e garantirá que o pipeline de dados seja facilmente mantido.
7. Monitorar e auditar
Monitore e audite regularmente seus pipelines de dados para garantir que estejam funcionando conforme o esperado. Implemente mecanismos de registro e alerta para detectar problemas prontamente. Essa abordagem proativa ajudará a manter a integridade e a confiabilidade dos dados.
8. Promova a colaboração
Incentive a colaboração entre engenheiros de dados, cientistas de dados e stakeholders do negócio. Essa colaboração ajudará a garantir que os dados processados atendam às necessidades da organização e que os insights derivados dos dados sejam acionáveis.
Diferenças entre Data Lakes e Lakehouses
Embora tanto os data lakes quanto os lakehouses utilizem o Método Medallion, há diferenças importantes na forma como os dados são gerenciados e processados em cada ambiente.
Lagos de Dados
Data lakes são projetados para armazenar grandes quantidades de dados brutos em seu formato nativo. Essa flexibilidade permite que as organizações ingiram dados de diversas fontes sem a necessidade de definições de esquemas iniciais. No entanto, isso pode gerar desafios na governança e na qualidade dos dados.
Principais características dos Data Lakes:
Esquema na leitura : os dados são armazenados sem um esquema predefinido, permitindo maior flexibilidade, mas exigindo mais esforço durante a análise.
Armazenamento econômico : os data lakes geralmente utilizam soluções de armazenamento mais baratas, o que os torna ideais para grandes volumes de dados.
Diversos tipos de dados : os data lakes podem acomodar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, tornando-os adequados para uma ampla variedade de casos de uso.
Casas no lago
Lakehouses combinam os melhores recursos de data lakes e data warehouses, fornecendo uma plataforma unificada para armazenamento e análise de dados. Eles suportam dados estruturados e não estruturados, além de oferecer os recursos de desempenho e gerenciamento de um data warehouse tradicional.
Principais características das Lakehouses:
Esquema na gravação : os lakehouses geralmente impõem um esquema durante a ingestão de dados, garantindo a qualidade e a consistência dos dados.
Otimização de desempenho : os Lakehouses aproveitam técnicas avançadas de indexação e cache para melhorar o desempenho das consultas, tornando-os adequados para análises em tempo real.
Gerenciamento unificado de dados : as Lakehouses fornecem uma plataforma única para armazenamento, processamento e análise de dados, simplificando o gerenciamento de dados e reduzindo a sobrecarga operacional.
Melhores práticas para carregar dados em data lakes vs. lakehouses
Carregando dados em Data Lakes
Ao carregar dados em um data lake usando o Método Medallion, considere as seguintes práticas recomendadas:
Ingestão de Dados Brutos : Concentre-se na ingestão de dados brutos na camada Bronze sem transformações. Isso permite máxima flexibilidade no processamento futuro.
Use particionamento : implemente estratégias de particionamento para otimizar a recuperação de dados e melhorar o desempenho das consultas. Isso pode incluir particionamento por data, fonte ou outras dimensões relevantes.
Implementar Governança de Dados : Estabelecer políticas de governança de dados para garantir a qualidade e a conformidade dos dados. Isso inclui definir a propriedade dos dados, os controles de acesso e as políticas de retenção de dados.
Carregando dados em Lakehouses
Ao carregar dados em um lakehouse, as seguintes práticas recomendadas devem ser consideradas:
Definir um esquema : Estabeleça um esquema claro para os dados que serão ingeridos na camada Bronze. Isso ajudará a manter a qualidade e a consistência dos dados em todo o pipeline.
Otimize o desempenho : aproveite os recursos de otimização de desempenho dos lakehouses, como indexação e armazenamento em cache, para melhorar o desempenho da consulta na camada Gold.
Utilize o controle de versão de dados : implemente o controle de versão de dados para rastrear alterações e manter dados históricos. Isso é particularmente importante para fins de conformidade e auditoria.
Conclusão
O Método Medallion oferece uma abordagem estruturada para o gerenciamento de dados durante os processos de ETL e ELT, fornecendo às organizações uma estrutura para garantir a qualidade e a usabilidade dos dados. Ao compreender as diferenças entre data lakes e lakehouses e implementar as melhores práticas adaptadas a cada ambiente, as organizações podem maximizar o valor de seus ativos de dados.
À medida que os dados continuam a crescer em volume e complexidade, adotar essas práticas recomendadas será essencial para organizações que buscam aproveitar seus dados para tomada de decisões estratégicas e vantagem competitiva.
