Etapa 1: A Conexão Fundamental - Modelo Lógico/Físico e a Arquitetura Medalhão
A Arquitetura Medalhão é a estrutura que nos permite aplicar a modelagem de dados de forma estratégica, conectando o caos da origem à clareza do consumo. A separação entre o modelo lógico e o físico se manifesta de forma clara no fluxo entre as camadas.
Camada Bronze para Prata (Foco na Criação do Modelo Lógico Normalizado): A transformação fundamental aqui é a imposição de sentido, integridade e governança. Pegamos dados brutos (um modelo físico simples, mas logicamente caótico) e os forjamos em um modelo lógico e normalizado que representa as entidades e processos de negócio de forma clara e consistente. Metodologias baseadas em Modelagem de Entidade-Relacionamento (ER) ou Terceira Forma Normal (3FN) são ideais para essa camada de integração, visando a verdade semântica, a integridade e a redução da redundância de dados.
Camada Prata para Ouro (Foco na Otimização do Modelo Físico Desnormalizado): Com a verdade lógica já estabelecida na camada Prata, o foco muda completamente para a entrega de performance e simplicidade para o usuário final. Pegamos o modelo lógico normalizado (que é ótimo para integridade, mas ruim para performance de BI devido aos
JOINs) e criamos uma representação física otimizada para casos de uso específicos. Aqui aplicamos estratégias de desnormalização, cuja manifestação mais comum é a Modelagem Dimensional (Star Schema) ou, em sua forma mais extrema, a One Big Table (OBT). O sucesso dessa estratégia é garantido pela natureza do armazenamento colunar do BigQuery, que assegura que as consultas leiam apenas os dados relevantes, superando a ineficiência dosJOINspara o consumidor final.
Etapa 2: A Estrutura Detalhada das Camadas no Google Cloud
Apresento a estrutura detalhada revisada, incorporando as melhores práticas e as nuances discutidas.
Camada Bronze: O Data Lake Bruto e Imutável
| Categoria | Detalhes e Conceitos |
|---|---|
| Propósito Principal | Ingestão e persistência de dados brutos, imutáveis e históricos. É o "backup" auditável da realidade da fonte. |
| Abstração Envolvida | "Aterrissagem de Dados" (Data Landing Zone). É um repositório que aceita dados em qualquer formato e velocidade. |
| Estrutura (Modelo) | Schema-on-Read O modelo físico é simples: uma linha por registro. O modelo lógico é indefinido. |
| Metodologias e Padrões | • Ingestão Imutável: Nunca alterar um dado na Bronze.• Ingestão Desacoplada (CDC/Streaming): Prioriza a replicação de logs (via Datastream) ou a captura de eventos (via Pub/Sub) para minimizar o impacto nos sistemas de origem (OLTP). • Formatos de Arquivo Otimizados: Priorizar formatos colunares como Apache Parquet ou baseados em esquema como Apache Avro. |
| Design Partners | • Engenheiros de Dados: Construtores dos pipelines.• Auditores e Equipes de Conformidade: Utilizam a Bronze para rastrear a linhagem. |
| Tecnologias Google Cloud | • Cloud Storage (GCS): O repositório primário e ideal para o Data Lake Bruto.• BigQuery: Atua como componente de apoio (sink para streaming/CDC ou motor de consulta via tabelas externas).• Dataplex: Para catalogação de dados, descoberta de metadados e governança centralizada desde a ingestão. • Pub/Sub, Datastream: Serviços de ingestão (o "E" e "L" do ELT).• Cloud Composer (Airflow): Orquestrador principal para agendar e gerenciar o fluxo de ingestão. |
| Desafios Comuns | • Schema Drift: A estrutura dos dados na fonte muda.• Governança (Data Swamp): Risco de se tornar um "pântano de dados". Mitigado pela catalogação proativa com Dataplex para garantir linhagem, documentação e detecção de PII (via integração com DLP).• Gerenciamento de Custos: Implementar políticas de ciclo de vida (Lifecycle Management) no GCS para mover dados para classes de armazenamento mais frias. |
| Exemplo Prático | Arquivos Avro armazenados no GCS em gs://ecommerce-bronze/..., com metadados gerenciados pelo Dataplex. |
Camada Prata: A Fonte da Verdade Normalizada e Confiável
| Categoria | Detalhes e Conceitos |
|---|---|
| Propósito Principal | Limpar, validar, enriquecer e integrar os dados brutos. É a "Fonte Única da Verdade" (SSOT) e o local de implementação da governança de dados de baseline. |
| Abstração Envolvida | "Hub de Integração" (Integration Hub) Aqui criamos um modelo de dados corporativo consistente. |
| Estrutura (Modelo) | Modelo Lógico Normalizado (3FN, Modelo ER). A prioridade é a integridade. O modelo físico é otimizado com Particionamento e Clustering para acelerar as operações de integração. |
| Metodologias e Padrões | • Modelagem de Entidade-Relacionamento (ER) / 3FN: Para garantir a integridade.• Data Vault: Metodologia robusta para ambientes com alta variação de esquema.• Regras de Qualidade de Dados (DQ): Implementação de testes automatizados. |
| Design Partners | • Engenheiros de Dados: Construtores do modelo.• Analistas e Cientistas de Dados: Consumidores para explorações profundas. |
| Tecnologias Google Cloud | • BigQuery: O coração da camada Prata, executando as transformações.• Dataform / dbt: Ferramentas para orquestrar as transformações SQL-first e injetar testes de validação (DQ).• Cloud Composer (Airflow): Orquestra o pipeline ponta-a-ponta, acionando os jobs do Dataform/dbt. |
| Desafios Comuns | • Lógica de Negócio Complexa: Traduzir regras de negócio em um modelo normalizado.• Custo e Complexidade dos JOINs: A normalização exige JOINs computacionalmente caros.• Manutenção do Modelo: Atualizar o modelo à medida que o negócio evolui. |
| Exemplo Prático | Um conjunto de tabelas normalizadas em ecommerce_silver: clientes, produtos, pedidos, etc. |
Camada Ouro: Os Produtos de Dados Focados no Negócio
| Categoria | Detalhes e Conceitos |
|---|---|
| Propósito Principal | Fornecer dados prontos para consumo, agregados, desnormalizados e otimizados para casos de uso específicos com máxima performance. |
| Abstração Envolvida | "Produto de Dados" (Data Product) Cada tabela na Ouro é um produto curado, que inclui dados, metadados, governança e testes, tornando-o self-service e confiável. |
| Estrutura (Modelo) |
Modelo Físico Desnormalizado e Otimizado. O objetivo é eliminar JOINs em tempo de consulta. A estrutura utiliza Particionamento e Clustering e recursos nativos como STRUCTs e ARRAYs. |
| Metodologias e Padrões | • Modelagem Dimensional (Star Schema): Padrão para data marts de BI. • Criação de Tabelas Amplas (OBT): Para dashboards de alta performance.• MLOps (Feature Engineering): Orquestração do ciclo de vida de modelos de ML, desde a featurização até o treinamento e a predição. |
| Design Partners | • Analistas de Negócio, Executivos (via dashboards): Consumidores finais.• Aplicações e APIs: Consomem dados da camada Ouro.• Engenheiros de ML: Utilizam o Ouro para MLOps. |
| Tecnologias Google Cloud | • BigQuery: O motor de serviço serverless perfeito. • Looker / Looker Studio: Ferramentas de BI que se conectam à camada Ouro.• Vertex AI (incluindo Pipelines): Consome tabelas da Ouro para MLOps. Vertex AI Pipelines orquestra o ciclo de vida do ML.• Cloud Composer (Airflow): Orquestra a execução dos jobs que atualizam esta camada. |
| Desafios Comuns | • Explosão de Marts: Criar dezenas de tabelas Ouro sem governança, levando à inconsistência.• Balanceamento da Granularidade: Decidir a agregação correta.• Custo Computacional Alto: A construção da camada Ouro envolve JOINs e agregações custosas. |
| Exemplo Prático | • ecommerce_gold.dm_vendas: Um Star Schema para análise de BI.• ml_gold.customer_features: Uma tabela de features para um modelo de churn. |
Etapa 3: Práticas Transversais Essenciais
Além da estrutura em camadas, práticas de engenharia de ponta são cruciais para o sucesso da plataforma.
Governança Proativa com Catálogo de Dados: Para mitigar o risco de "pântano de dados", a integração com o Dataplex deve ser implementada desde a camada Bronze. Isso garante que metadados, linhagem de dados e detecção de PII (via integração com o Cloud DLP) sejam implementados desde o início, aumentando a governança e a capacidade de descoberta de todos os ativos de dados.
Gestão Estratégica de Custos no BigQuery: O controle de custos vai além do design das tabelas. É fundamental utilizar features específicas do BigQuery para otimizar o processamento, como a alocação de capacidade com BigQuery Editions/Reservations para cargas de trabalho previsíveis e o uso de
dry-run(simulação) para estimar o volume de dados lidos antes da execução de consultas complexas.
Etapa 4: A Síntese Revisada - O Fluxo de Valor Orquestrado
A jornada de um dado através desta arquitetura representa um fluxo contínuo de agregação de valor, orquestrado de ponta a ponta:
- Um pipeline de dados, orquestrado pelo Cloud Composer, é iniciado. Ele usa o Datastream para capturar mudanças e aterrissá-las como arquivos Avro no Cloud Storage (Camada Bronze), com seus metadados sendo registrados no Dataplex.
- O Composer aciona um job do Dataform. Este job lê os arquivos da Bronze, executa SQLs que limpam, validam, aplicam testes de qualidade (DQ) e inserem os dados em um modelo normalizado (3FN) na camada Prata do BigQuery.
- Com a conclusão da Prata, o Composer aciona um segundo job do Dataform que lê as tabelas normalizadas, executa os
JOINse agregações necessários para desnormalizar os dados, e constrói os "Produtos de Dados" (ex.: um Star Schema) na camada Ouro. - Em paralelo, o Composer pode acionar um pipeline do Vertex AI, que consome uma tabela da camada Ouro para retreinar um modelo de ML, orquestrando todo o ciclo de vida do MLOps.
- Finalmente, o Looker se conecta aos Produtos de Dados da camada Ouro, permitindo que os usuários de negócio explorem informações atualizadas e confiáveis com altíssima performance.
Top comments (0)