La Arquitectura Medallion y la Arquitectura Data Warehouse son enfoques diferentes para gestionar y estructurar datos, aunque ambos tienen como objetivo permitir análisis y toma de decisiones basados en datos.
Arquitectura Medallion
La arquitectura Medallion es un enfoque moderno, utilizado en Lakehouses o entornos de almacenamiento en lagos de datos, como Databricks. Divide el procesamiento y almacenamiento de datos en tres capas:
- Bronze Layer (Capa Bronce):
- Contiene datos crudos o semiestructurados tal como llegan desde las fuentes.
- Generalmente incluye errores, duplicados, y datos no transformados.
- Diseñada para retener el historial completo de datos, útil para auditorías o análisis retrospectivos.
- Silver Layer (Capa Plata):
- Contiene datos curados y limpiados.
- Se eliminan duplicados, se rellenan valores faltantes y se transforma a un esquema estándar.
- Ideal para crear un modelo coherente de datos empresariales.
- Gold Layer (Capa Oro):
- Contiene datos listos para el análisis.
- Está optimizada para informes de BI, cuadros de mando, o modelos avanzados de análisis.
- Puede incluir agregaciones y estructuras optimizadas para consultas específicas.
Ventajas de Medallion:
- Flexible para grandes volúmenes de datos no estructurados y semi-estructurados.
- Compatible con entornos de análisis en tiempo real y machine learning.
- Diseño iterativo y escalable, permite incorporar nuevas capas fácilmente.
Casos de uso:
- Empresas que manejan datos en tiempo real y no estructurados, como sensores IoT o logs de aplicaciones.
- Equipos que requieren flexibilidad para experimentación o modelos predictivos.
Arquitectura Data Warehouse
El enfoque tradicional de un Data Warehouse se basa en sistemas relacionales y estructurados para almacenar datos integrados y optimizados. Su estructura típica incluye:
- Extracción, Transformación y Carga (ETL):
- Datos son extraídos, transformados y cargados en un formato estructurado antes de ser almacenados.
- El proceso suele ser riguroso y basado en esquemas predefinidos (modelo estrella o copo de nieve).
- Modelo relacional:
- Tablas organizadas en esquemas altamente normalizados o parcialmente desnormalizados.
- Permite consultas rápidas y confiables sobre datos históricos.
- Datos optimizados para consultas:
- Diseñado para informes estratégicos y análisis con herramientas como Power BI, Tableau, etc.
Ventajas del Data Warehouse:
- Consistencia de datos, gracias a la transformación y reglas estrictas.
- Rendimiento optimizado para consultas SQL y análisis OLAP.
- Ideal para datos estructurados provenientes de sistemas empresariales (ERP, CRM, etc.).
Casos de uso:
- Empresas con necesidades de informes de negocios estandarizados.
- Organizaciones con datos altamente estructurados y un enfoque en el análisis histórico.
Comparación Directa
| Aspecto | Arquitectura Medallion | Arquitectura Data Warehouse |
| Tipo de datos | Estructurados, semi, y no estructurados | Principalmente estructurados |
| Procesamiento | ETL/ELT iterativo | ETL rígido |
| Flexibilidad | Alta, adaptativa | Limitada por esquema predefinido |
| Velocidad de carga | Rápida (datos crudos iniciales) | Más lenta (procesamiento completo antes de cargar) |
| Análisis avanzado | Ideal para ML y AI | Limitado a BI y OLAP |
| Tecnologías comunes | Databricks, Delta Lake | Snowflake, SQL Server, Oracle |
Conclusión
- La Arquitectura Medallion es ideal para datos no estructurados o en tiempo real, proporcionando flexibilidad, escalabilidad y soporte para machine learning mediante capas iterativas (Bronce, Plata y Oro).
- La Arquitectura Data Warehouse, en cambio, se enfoca en datos estructurados y análisis histórico, con procesos ETL rígidos que garantizan consistencia y rendimiento para informes empresariales.
Ambas son complementarias: el Medallion puede gestionar datos crudos y no estructurados, mientras que el Data Warehouse organiza datos limpios y estructurados para análisis tradicionales. La elección depende de las necesidades de la organización y sus objetivos analíticos.