De medaillonarchitectuur

Introductie tot Databricks Lakehouse

Gang Wang

Senior Data Scientist

Van rauw naar klaar

$$

  • Rauwe data komt in de lakehouse — en nu?
  • Rommelige, niet-gevalideerde records moeten naar schone inzichten
  • De medaillonarchitectuur lost dit op
Introductie tot Databricks Lakehouse

Het datakwaliteitsprobleem

$$

recraft: half: Een verwarde data-engineer kijkt naar rommelige verwarde datastromen die in een moderne laptopscherm vloeien

$$

  • Rauwe data uit tientallen bronnen
  • Ontbrekende velden, duplicaten, afwijkende types
  • Analisten hebben betrouwbare data nodig
Introductie tot Databricks Lakehouse

Drie lagen, één doel

$$

nanobanana: full: Professionele keukenworkflow in drie fasen van links naar rechts: rauwe ingrediënten in een krat met label Brons, een snijstation met gesneden groenten met label Zilver, een mooi opgemaakt gerecht met label Goud, strakke moderne illustratie

Introductie tot Databricks Lakehouse

De bronzen laag

$$

  • Legt data vast zodra die binnenkomt
  • Inconsistente formaten en nullable velden
  • Alleen toevoegen — niets wordt verwijderd of aangepast
  • Je vangnet — altijd terug te herleiden
{"pickup": "2024-03-15T08:23",
 "dropoff": "2024-03-15 8:41",
 "fare": null,
 "zone": "236",
 "distance": "4.2mi"}
{"pickup": "03/15/2024 09:10",
 "dropoff": "2024-03-15T09:32",
 "fare": 18.50,
 "zone": "unknown",
 "distance": 6.1}
Introductie tot Databricks Lakehouse

De zilveren laag

$$

SELECT * FROM silver_taxi_trips
LIMIT 3;
pickup_ts   | dropoff_ts  | fare  | zone_id | dist_km
2024-03-15 | 2024-03-15 | 14.20 | 236     | 6.8
2024-03-15… | 2024-03-15 | 18.50 | 142     | 9.8
2024-03-15 | 2024-03-15 | 22.00 | 79      | 12.1

$$

  • Timestamps → juiste datetime-types
  • Nulls verwijderd, duplicaten geëlimineerd
  • Schema afgedwongen — consistente types
Introductie tot Databricks Lakehouse

De gouden laag

$$

  • Businessniveau-aggregaties
  • Voedt dashboards en managementrapporten
  • Geoptimaliseerd voor snelle consumptie

$$

SELECT * FROM gold_taxi_daily
LIMIT 3;
date       | zone_name      | avg_fare | trips
2024-03-15 | Upper East     | 16.80    | 1,247
2024-03-15 | Midtown        | 22.45    | 3,891
2024-03-15 | Financial Dist | 19.10    | 2,156
Introductie tot Databricks Lakehouse

Wie gebruikt meestal welke laag?

nanobanana: full: Drie horizontale lagen boven elkaar: gouden laag boven met analistenpictogram, zilveren laag in het midden met data scientist-pictogram, bronzen laag onder met data-engineer-pictogram, elk gelabeld met rolnamen, strakke infographic-stijl

  • Dit zijn gebruikelijke patronen, geen strikte regels — elke rol kan elke laag gebruiken
Introductie tot Databricks Lakehouse

Samenvatting

$$

  • Brons — vangt alles rauw, je vangnet
  • Zilver — schoonmaakt en valideert, betrouwbare basis
  • Goud — aggregeert voor de business, geserveerde inzichten
  • Elke laag → andere gebruikers, andere standaarden

$$

nanobanana: half: Driedelig prijzenpodium met bronzen, zilveren en gouden medailles die datakwaliteitslagen voorstellen, strakke moderne stijl

Introductie tot Databricks Lakehouse

Laten we oefenen!

Introductie tot Databricks Lakehouse

Preparing Video For Download...