在大数据时代，数据犹如珍贵的矿石，但其价值如同未经雕琢的原矿，未经加工处理的数据仍然处于原始状态。面对从各个渠道涌来的海量、多样化的数据，企业需要一个平台来将这些原始数据转化为有价值的洞察。于是，数据湖仓（Data Lakehouse）应运而生。
拥有数据和平台只是第一步，如何管理和这些数据才是避免数据湖沦为混乱沼泽的关键。在这一背景下，Medallion架构作为现代数据湖仓的最佳实践应运而生。这一架构由Databricks首创，迅速被行业广泛采纳。
Medallion架构通过清晰的“青铜层”、“白银层”和“黄金层”三个分层体系，逐步提升数据的质量和结构化程度。青铜层作为数据的原始存储层，直接存储未经处理的原始数据。接着，白银层对数据进行初步的清洗和验证，提升数据的质量。黄金层则是面向业务的高价值数据资产，经过深度加工和处理，为业务决策和创新提供有力支持。
随着数据量的激增和数据类型的多样化，传统数据仓库和数据湖的局限性逐渐显现。数据湖仓的出现解决了这一问题，而Medallion架构则为数据湖仓的治理提供了有效的解决方案。
回顾数据存储与处理系统的发展历程，我们可以看到从数据仓库到数据湖，再到数据湖仓的演变。数据仓库便于查询和分析结构化数据，但随着数据量的增长和半结构化、非结构化数据的涌现，其扩展性差、灵活性不足等问题逐渐凸显。为解决这些问题，数据湖应运而生，但缺乏和治理的数据湖往往导致数据混乱。数据湖仓的概念应运而生，结合了数据湖的低成本、扩展性与数据仓库的事务保障和高质量管理。
与此数据处理模式也从ETL转变为ELT，更加适应大数据和云计算环境，提升了灵活性和数据重用能力。
虽然数据湖解决了存储多样性问题，但如何高效管理、访问和使用这些数据成为新的挑战。想象一下在混乱的大湖中精准捕捉特定数据，这正是数据工程师和数据科学家在传统数据湖中所面临的挑战。Medallion架构正是为解决这一问题而生，通过其清晰的分层设计，帮助企业在数据湖仓中高效地、清洗和丰富数据。此外随着越来越多的企业拥抱这一架构的趋势之下也得到了业界的广泛认可和支持例如微软等核心数据存储方案也采用了这一架构理念。
总的来说随着大数据时代的到来数据处理和管理变得越来越重要而Medallion架构作为一种现代数据湖仓的最佳实践通过其清晰的分层设计和逐步的数据处理流程为企业提供了高效的数据管理方案并逐渐成为数据管理领域的重要趋势。
