🚀 Implementando la Arquitectura Medallion en Databricks Free Edition 2025 📊🥇🥈🥉
- Brayan Neciosup
- 15 ago
- 2 Min. de lectura
En el mundo del Data Engineering, uno de los mayores retos es garantizar trazabilidad, limpieza y valor analítico a partir de datos crudos. En este proyecto, implementé la Arquitectura Medallion en Databricks, aprovechando el poder de Unity Catalog, Delta Tables y Spark SQL functions.
🥉 Capa Bronze: Datos crudos con visibilidad
El punto de partida fue la carga inicial del dataset, donde realicé una lectura exploratoria para revisar:
Estructura de columnas
Existencia de valores nulos
Tipos de datos disponibles
El objetivo: entender la materia prima con la que iba a trabajar.
🥈 Capa Silver: Limpieza y estandarización
Aquí apliqué las transformaciones clave:
Eliminación de guiones en campos de texto
Normalización de mayúsculas/minúsculas con capitalize
Tratamiento de nulos para asegurar consistencia
De esta forma, los datos quedaron listos para análisis confiable.
🥇 Capa Gold: Métricas y valor de negocio
La última capa estuvo enfocada en entregar insights listos para dashboards o análisis avanzado. Algunas de las métricas generadas:
Resumen por categorías
Top 5 productos con mayor monto de ventas
Ranking de productos más relevantes
Estas métricas fueron calculadas directamente con funciones internas de Spark SQL sobre DataFrames, manteniendo la eficiencia y escalabilidad.
🔗 Trazabilidad con Unity Catalog
Un punto fuerte fue el uso de schemas y Delta Tables gestionadas con Unity Catalog, lo que permitió mantener un control centralizado y ordenado de cada capa del pipeline. Esto garantiza que cualquier analista o científico de datos pueda seguir el flujo de los datos con transparencia.
✅ Conclusión:
La arquitectura Medallion no es solo un esquema de capas; es una estrategia para convertir datos en bruto en información confiable y accionable. Se pueden implementar buenas prácticas de ingeniería de datos que potencian cualquier análisis.
Comentarios