Data Lakehouse: Bronze, Silver, Gold Layers Explained
Ontdek de Medallion Architecture: hoe Bronze, Silver en Gold layers werken in Data Lakehouse voor optimale data kwaliteit en governance.
Zoek je Data Engineering experts?
Vind gespecialiseerde Data Engineers of plaats je vacature voor €25
Wat is Medallion Architecture?
Medallion Architecture (ook bekend als Bronze, Silver, Gold layers) is een data design pattern voor Data Lakehouse dat data door verschillende kwaliteitslagen stuurt. Elke laag voert specifieke transformaties uit om data te verrijken en te structureren voor verschillende gebruikers.
Waarom Medallion Architecture?
De Bronze-Silver-Gold aanpak biedt belangrijke voordelen:
- Data Quality: Geleidelijke verbetering van data kwaliteit
- Governance: Duidelijke scheiding van verantwoordelijkheden
- Performance: Geoptimaliseerde data voor verschillende use cases
- Flexibiliteit: Eenvoudig nieuwe data sources toevoegen
- Auditability: Volledige data lineage en historie
Bronze Layer
Raw Data Ingestion
Silver Layer
Cleaned & Enriched
Gold Layer
Business Ready
De Drie Lagen Uitgelegd
Bronze Layer - Raw Data
Doel: Opslaan van onbewerkte, ongewijzigde data uit bron systemen
- Data Ingestion: Alle binnenkomende data in originele formaat
- Append Only: Geen updates of verwijderingen
- Schema-on-Read: Geen validatie bij inname
- Audit Trail: Volledige historie van alle data changes
- Use Case: Data recovery, debugging, compliance
Silver Layer - Cleaned & Enriched
Doel: Gestructureerde, gefilterde en verrijkte data voor analytics
- Data Cleaning: Remove duplicates, handle null values
- Data Validation: Schema enforcement en quality checks
- Data Enrichment: Joins, aggregaties, berekeningen
- Incremental Processing: Alleen nieuwe/wijzigingen verwerken
- Use Case: Data exploration, feature engineering
Gold Layer - Business Ready
Doel: Geoptimaliseerde data voor business intelligence en rapportage
- Business Metrics: KPI's, aggregated data
- Star Schema: Dimensional modeling voor snelle queries
- Data Marts: Department-specifieke views
- High Performance: Geoptimaliseerd voor dashboarding
- Use Case: Reporting, dashboards, ML features
Team nodig voor Data Lakehouse implementatie?
Vind ervaren Data Engineers gespecialiseerd in Medallion Architecture
Vergelijking: Bronze vs Silver vs Gold
Vergelijking Medallion Layers
Kenmerk
Bronze
Silver
Gold
Data Status
Raw, unchanged
Cleaned, validated
Business ready
Schema
Schema-on-read
Schema enforcement
Optimized schema
Data Quality
As-is from source
Validated & cleaned
Business certified
Primary Users
Data Engineers
Data Scientists
Business Users
Storage Format
Parquet/JSON/AVRO
Delta/Parquet
Delta/Views
Implementatie met Populaire Tools
| Platform | Bronze Implementation | Silver Implementation | Gold Implementation |
|---|---|---|---|
| Databricks | Auto Loader, Spark Streaming | Delta Live Tables, Spark SQL | Delta Tables, SQL Warehouses |
| Azure | Data Factory, Event Hubs | Databricks, Synapse | Synapse, Power BI |
| AWS | Kinesis, DMS, Glue | Glue ETL, EMR | Redshift, Athena |
| Snowflake | Snowpipe, Streams | Tasks, Stored Procedures | Views, Materialized Views |
Best Practices voor Medallion Architecture
- Incremental Processing: Verwerk alleen nieuwe/changed data
- Data Partitioning: Partitioneer op datum voor performance
- Schema Evolution: Ondersteun schema changes zonder data loss
- Data Lineage: Track data van bron tot gold layer
- Quality Gates: Implementeer data quality checks tussen layers
- Cost Optimization: Gebruik juiste storage types per layer
Praktijk Voorbeeld: Databricks Implementatie
Python Code - Medallion Pipeline
# BRONZE LAYER - Raw data ingestion
from pyspark.sql import SparkSession
from delta.tables import DeltaTable
# Read raw JSON data from cloud storage
bronze_df = spark.read \
.format("json") \
.option("cloudFiles.format", "json") \
.load("s3://raw-data-bucket/sales/")
# Write to Bronze layer as Delta Table
bronze_df.write \
.format("delta") \
.mode("append") \
.save("/mnt/datalake/bronze/sales")
# SILVER LAYER - Data cleaning and enrichment
from pyspark.sql.functions import *
# Read from Bronze
silver_df = spark.read.format("delta").load("/mnt/datalake/bronze/sales")
# Data transformations
silver_cleaned = silver_df \
.filter(col("amount").isNotNull()) \
.dropDuplicates(["order_id"]) \
.withColumn("ingestion_timestamp", current_timestamp()) \
.withColumn("year", year("order_date")) \
.withColumn("month", month("order_date"))
# Write to Silver layer
silver_cleaned.write \
.format("delta") \
.partitionBy("year", "month") \
.mode("overwrite") \
.save("/mnt/datalake/silver/sales")
# GOLD LAYER - Business aggregates
# Create daily sales aggregates
gold_aggregates = silver_cleaned \
.groupBy("order_date", "product_category") \
.agg(
sum("amount").alias("daily_sales"),
avg("amount").alias("avg_order_value"),
count("order_id").alias("order_count")
)
# Write to Gold layer for reporting
gold_aggregates.write \
.format("delta") \
.mode("overwrite") \
.save("/mnt/datalake/gold/daily_sales_metrics")Klaar voor Data Lakehouse implementatie?
Vind de juiste experts of plaats je Data Engineering vacature
Voordelen en Uitdagingen
✅ Voordelen
- Scalable Architecture: Geschikt voor grote data volumes
- Data Quality: Geleidelijke kwaliteitsverbetering
- Flexibility: Ondersteunt zowel batch als streaming
- Cost Effective: Juiste storage type voor elke laag
- Governance: Duidelijke data ownership per laag
⚠️ Uitdagingen
- Complexity: Meer lagen = meer beheer
- Latency: Data doorloopt meerdere transformaties
- Skills Required: Expertise in multiple tools nodig
- Monitoring: Complexe pipeline monitoring
- Cost Management: Optimalisatie vereist per laag
Start met Data Lakehouse vandaag!
Vind gespecialiseerde Data Engineers of plaats je vacature