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Was ist die Medallion-Architektur (Bronze/Silver/Gold)?

Die Medallion-Architektur ist ein Schichtenmodell für die Datenveredelung in einem Lakehouse, das Daten stufenweise von roh zu analysefertig aufbereitet. Die drei Stufen Bronze (Rohdaten), Silver (bereinigt und integriert) und Gold (für Reporting und Analyse aufbereitet) machen den Datenfluss nachvollziehbar und wiederverwendbar.

Auch bekannt als: Medaillon-Architektur · Bronze Silver Gold · Multi-Hop-Architektur · Lakehouse-Schichten

SchichtenmodellBronze → Gold
BronzeRohdaten
Silverbereinigt
Goldanalysebereit
Daten werden schichtweise veredelt: roh → bereinigt → analysebereit.
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Einordnung: Wofür wird die Medallion-Architektur genutzt?

Die Medallion-Architektur strukturiert, in welchen Schritten Daten von der Quelle bis zum fertigen Bericht veredelt werden. Bronze enthält die Rohdaten möglichst unverändert (gut für Nachvollziehbarkeit und erneute Verarbeitung). Silver bereinigt, harmonisiert und verknüpft die Daten zu einer verlässlichen, integrierten Schicht. Gold stellt die für konkrete Anwendungsfälle aufbereiteten, oft dimensional modellierten Tabellen bereit, auf denen Power BI direkt aufsetzt.

Dieses Vorgehen wird vor allem in Lakehouse-Umgebungen wie Azure Databricks oder Microsoft Fabric genutzt und verbindet sich gut mit Datenmodellierungsansätzen und Governance.

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Beispiel aus der Praxis

In der Datenplattform der dy Project AG, einem Großbauprojekt mit über 1 Mrd. CHF Volumen, landeten Daten aus SQL Server, Excel und REST-APIs zunächst unverändert in der Bronze-Schicht. In Silver wurden sie bereinigt, vereinheitlicht und verknüpft, in Gold dann zu performanten, geprüften Tabellen für das Power-BI-Reporting aufbereitet. So blieb jederzeit nachvollziehbar, welche Zahl auf welchen Rohdaten beruht.

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Abgrenzung & Bezug zu smiit

Die Medallion-Architektur ist ein Schichtungsprinzip, kein Datenmodell. Sie legt fest, in welchen Stufen veredelt wird, während Ansätze wie Kimball oder Data Vault festlegen, wie die Tabellen innerhalb der Schichten strukturiert sind. Sie ist eine moderne Ausprägung von ETL/ELT im Lakehouse und unterstützt Data Governance, weil geprüfte und ungeprüfte Daten klar getrennt sind. smiit setzt die Medallion-Architektur als Standardvorgehen für Lakehouse-Projekte ein, weil sie Nachvollziehbarkeit, Wiederverwendbarkeit und saubere Verantwortlichkeiten fördert.

Häufige Fehler & Missverständnisse

  • Die Medaillon-Architektur ist kein Produkt, sondern ein Organisationsmuster, das Daten in Bronze-, Silber- und Gold-Schichten von roh bis veredelt strukturiert.
  • Viele glauben, die drei Schichten seien feste Vorschrift. Es ist ein Leitmuster, das je nach Anwendungsfall angepasst und nicht starr umgesetzt werden sollte.
  • Ein verbreiteter Irrtum ist, Bronze speichere bereits bereinigte Daten. Bronze enthält bewusst die Rohdaten, erst Silber und Gold bereiten sie auf und aggregieren.

Häufige Fragen

Was bedeuten Bronze, Silver und Gold?

Bronze ist die Rohdatenschicht möglichst unverändert, Silver die bereinigte und integrierte Schicht, Gold die für Reporting und Analyse aufbereitete Schicht, auf der Werkzeuge wie Power BI direkt aufsetzen.

Ist die Medallion-Architektur dasselbe wie ETL?

Nicht ganz. Die Medallion-Architektur ist ein Schichtungsmuster für die stufenweise Veredelung im Lakehouse. ETL beziehungsweise ELT beschreibt den eigentlichen Extraktions-, Transformations- und Ladeprozess, der die Schichten befüllt.

Müssen es immer genau drei Schichten sein?

Drei Schichten (Bronze, Silver, Gold) sind das verbreitete Grundmuster, aber kein Dogma. Je nach Bedarf können Zwischenstufen ergänzt oder bei einfachen Fällen Schichten zusammengefasst werden. Entscheidend ist das Prinzip der nachvollziehbaren, stufenweisen Veredelung.

Welche Plattform braucht man für eine Medallion-Architektur?

Sie wird typischerweise in einem Lakehouse umgesetzt, etwa auf Azure Databricks oder Microsoft Fabric, oft auf Basis offener Tabellenformate wie Delta Lake. Das Prinzip der gestuften Veredelung lässt sich aber auch in klassischen Data-Warehouse-Umgebungen anwenden.

Verwandte Begriffe

Quellen & weiterführende Links

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