Bem-vindo(a) à parte final do nosso guia definitivo sobre a Arquitetura Medalhão! Já exploramos os conceitos por trás das camadas Bronze, Prata e Ouro. Agora, é hora de falar sobre como tirar essa arquitetura do papel e implementá-la com algumas das tecnologias mais poderosas do mercado: Apache Spark e Delta Lake. Antes disso, vamos comparar a Arquitetura Medalhão com outras abordagens e listar suas vantagens.

Arquitetura Medalhão x Outras Abordagens

A principal diferença está no equilíbrio entre flexibilidade, governança e qualidade dos dados.

Arquitetura Medalhão

  • Flexibilidade: Alta, pois combina o melhor dos dois mundos, lidando bem com dados estruturados e não estruturados.
  • Qualidade: A qualidade é incremental. Os dados são aprimorados progressivamente à medida que passam pelas camadas Bronze, Prata e Ouro.
  • Ideal para: Casos de uso modernos e variados, como Business Intelligence, Data Science, Machine Learning e IA em larga escala.

Data Warehouse Tradicional

  • Flexibilidade: Baixa. É rígido e focado apenas em dados estruturados, com um esquema definido antes da gravação dos dados (schema-on-write).
  • Qualidade: Muito alta desde o início, pois os dados são limpos e modelados antes de serem carregados (processo ETL).
  • Ideal para: Relatórios corporativos e análises históricas bem definidas (Business Intelligence), onde a estrutura dos dados muda pouco.

Data Lake Genérico

  • Flexibilidade: Máxima. Pode armazenar qualquer tipo de dado em seu formato bruto, sem estrutura prévia.
  • Qualidade: Variável e muitas vezes baixa. Sem uma estrutura de governança como a Medalhão, existe um alto risco de se tornar um “pântano de dados” (data swamp), onde os dados são difíceis de encontrar e usar.
  • Ideal para: Experimentação e análise exploratória de dados brutos por equipes altamente técnicas, como Cientistas de Dados.

A Dupla Perfeita: Spark e Delta Lake

Para implementar a Arquitetura Medalhão de forma eficiente, você precisa de duas coisas: um motor de processamento de dados distribuído e uma camada de armazenamento confiável.

Apache Spark: É o motor. Um framework de computação em cluster de código aberto, ideal para processar grandes volumes de dados em paralelo. Sua velocidade e flexibilidade (com APIs em Python, Scala, SQL e R) o tornam a escolha padrão para as transformações de dados entre as camadas Bronze, Prata e Ouro.

Delta Lake: É a camada de armazenamento (storage layer) que fica sobre o seu Data Lake. Delta Lake traz recursos de um Data Warehouse, como transações ACID, versionamento de dados (Time Travel) e validação de schema, para dentro do seu Data Lake. Ele é o que efetivamente transforma um “Data Lake” em um “Data Lakehouse”.

Juntos, eles formam a base tecnológica ideal para a Arquitetura Medalhão, conforme mostramos na prática (local e na nuvem) na Formação Apache Spark e Databricks 4.0.

Orquestração

A orquestração é o coração operacional da Arquitetura Medalhão. Mesmo com pipelines bem definidos, é necessário garantir que cada tarefa ocorra na sequência correta, no momento ideal e de forma resiliente a falhas. Ferramentas como Apache Airflow, Prefect e Dagster são amplamente utilizadas para esse propósito.

Essas ferramentas permitem definir dependências entre tarefas, agendar execuções e automatizar fluxos complexos que envolvem ingestão, limpeza, enriquecimento e publicação dos dados. Além disso, elas oferecem monitoramento visual, logs detalhados e alertas automáticos, o que é essencial para manter a operação estável em ambientes de produção.

Na prática, a orquestração pode englobar desde jobs Spark que movem dados da camada Bronze para a Prata até scripts Python que publicam métricas atualizadas no Data Warehouse ou em dashboards de BI. Integradas a sistemas de versionamento e controle de custos (como AWS Glue, Step Functions ou Databricks Workflows), essas ferramentas tornam o ecossistema de dados mais confiável, auditável e escalável.

Monitoramento e Governança Contínua

Depois que os pipelines estão automatizados, o próximo passo é garantir que tudo continue funcionando de forma previsível e controlada. É aqui que entram o monitoramento e a governança contínua.

Monitorar um ecossistema de dados moderno envolve rastrear métricas de performance (tempo de execução, throughput, custo), validar a qualidade dos dados (regras de integridade, duplicidade, nulidade, desvio estatístico) e auditar acessos e modificações. Ferramentas como AWS CloudWatch, Databricks Observability, Monte Carlo Data e Great Expectations são comumente usadas nesse contexto, conforme mostramos na prática na Formação Engenheiro de Dados 4.0.

A governança contínua, por sua vez, garante que as políticas de acesso, conformidade e rastreabilidade estejam sempre alinhadas com os requisitos do negócio. Ela integra metadados, catálogos de dados e políticas de segurança, criando um ambiente em que cada dado é rastreável do momento da ingestão até sua utilização final.

Conclusão da Série

A Arquitetura Medalhão não é apenas um conceito teórico; é um padrão prático e comprovado para construir plataformas de dados robustas, escaláveis e confiáveis. Ao combinar a estrutura lógica das camadas Bronze, Prata e Ouro com o poder tecnológico de ferramentas como Spark e Delta Lake, as organizações podem finalmente domar a complexidade do Big Data e transformar seus dados em seu ativo mais valioso.

Aqui na DSA a Arquitetura Medalhão é estudada em diversos cursos nas Formações:

Formação Engenheiro de Dados 4.0

Formação Arquiteto de Dados 4.0

Formação Engenheiro DataOps 4.0

Formação Apache Spark e Databricks 4.0

Equipe DSA