Databricks ist eine moderne Plattform für Big Data und KI, die auf Apache Spark basiert. Sie vereinfacht die Verarbeitung großer Datenmengen und bietet Möglichkeiten für strukturierte Datenmodellierung. Zwei zentrale Konzepte dabei sind:
- Medallion Architecture – für die Strukturierung der Datenpipeline
- Star Schema – für die analytische Modellierung
Diese Kombination erlaubt es, Rohdaten effizient zu verarbeiten und gleichzeitig ein benutzerfreundliches Data Warehouse für Reporting und BI-Lösungen zu schaffen.
Medallion Architecture in Databricks
Die Medallion-Architektur teilt Daten in drei Schichten:
- Bronze Layer (Rohdaten)
- Rohdaten werden 1:1 übernommen – unverändert aus Quellsystemen wie SAP, Salesforce oder IoT-Sensoren.
- Ziel: historische Speicherung, schnelle Rückverfolgbarkeit.
- Beispiel: CSV- oder JSON-Dateien direkt in Delta Lake laden.
- Silver Layer (gereinigte Daten)
- Daten werden bereinigt, transformiert und integriert.
- Beispiel: Dubletten entfernen, Datentypen standardisieren, fehlerhafte Einträge markieren.
- Ziel: saubere Basis für Analysen.
- Gold Layer (konsolidierte Daten)
- Daten werden aggregiert und modelliert, bereit für Analytics, BI und Reporting.
- Beispiel: Faktentabellen für Verkäufe, Dimensionsdaten für Kunden und Produkte.
- Ziel: schnelle Abfragen und Dashboards.
Die Medallion-Architektur sorgt für hohe Datenqualität, gute Nachvollziehbarkeit und skalierbare Pipelines.
Star Schema für analytische Datenmodelle
Das Star Schema ist eine klassische Methode im Data Warehousing, um analytische Abfragen zu optimieren. Es besteht aus:
- Faktentabelle: Enthält metrische Daten wie Umsätze, Bestellungen oder Lagerbewegungen.
- Dimensionstabellen: Enthalten beschreibende Attribute wie Kunden, Produkte, Zeiträume oder Standorte.
Vorteile:
- Einfache Abfragen durch Joins über Schlüssel
- Gute Lesbarkeit für Business-User
- Hohe Performance bei aggregierten Analysen
Beispiel für ein Verkaufsmodell:
- Faktentabelle: Sales_Facts (Umsatz, Menge, Rabatt)
- Dimensionen: Dim_Customer, Dim_Product, Dim_Date, Dim_Store
Kombination Medallion + Star Schema in Databricks
In Databricks kann man beide Konzepte optimal kombinieren:
- Bronze Layer: Rohdaten aus ERP, CRM, IoT …
- Silver Layer: Bereinigung, Standardisierung, leichte Transformation
- Gold Layer: Erstellung der Fakt- und Dimensionstabellen nach Star Schema
- Delta Lake: Speicherung aller Layer für ACID-konforme Updates
- BI-Anbindung: Tools wie Power BI, Tableau oder SAC lesen direkt die Gold Layer
So entsteht eine skalierbare, transparente Datenpipeline, die sowohl Big Data Processing als auch klassisches Reporting unterstützt.
Praxis-Tipps für Databricks Nutzer
- Automatisierung: Nutze Databricks Jobs für regelmäßige ETL-Prozesse.
- Optimierung: Partitioniere Faktentabellen nach Zeit oder Regionen.
- Versionierung: Delta Lake ermöglicht Time Travel und einfaches Backtracking bei Fehlern.
- Testing: Prüfe Zwischenschichten regelmäßig auf Vollständigkeit und Konsistenz.
💡 Fazit:
Die Kombination von Medallion Architecture und Star Schema erlaubt in Databricks eine strukturierte, skalierbare und performante Datenmodellierung. Bronze liefert Rohdaten, Silver bereinigt und integriert, Gold stellt fertige Fakt- und Dimensionstabellen bereit – ideal für Analytics, Reporting und Machine Learning.
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