데이터 품질을 점진적으로 향상시키는 메달리온 아키텍처란?

데이터 엔지니어링과 분석이 점점 중요해지는 시대, 데이터를 단순히 저장하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 데이터를 어떻게 정리하고 가공하느냐에 따라 비즈니스 인사이트의 질이 결정되기 때문입니다.

**메달리온 아키텍처(Medallion Architecture)**는 데이터 품질을 점진적으로 향상시키며, 데이터 레이크하우스(Lakehouse)에서 효율적인 데이터 파이프라인을 구축하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이 아키텍처는 데이터를 Bronze → Silver → Gold의 3단계로 정리하여 신뢰할 수 있는 데이터 분석 환경을 제공합니다.

이 글에서는 메달리온 아키텍처의 개념과 각 단계별 특징, 그리고 기업에서 어떻게 활용할 수 있는지 자세히 살펴보겠습니다.

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🔹 메달리온 아키텍처란?

메달리온 아키텍처는 데이터를 체계적으로 정리하고 품질을 개선하기 위해 3단계(Bronze → Silver → Gold)로 나누는 데이터 관리 패턴입니다.

이를 통해 초기 원시(raw) 데이터에서 최종 분석 및 비즈니스 활용이 가능한 데이터로 변환하는 과정을 구조화할 수 있습니다.

이러한 방식은 "멀티 홉(Multi-Hop)" 아키텍처라고도 불리며, 데이터 정제와 가공을 점진적으로 수행하는 것이 핵심 원리입니다.

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🔹 메달리온 아키텍처의 3단계 (Bronze → Silver → Gold)

1️⃣ Bronze 계층: 원시 데이터 저장

• 데이터가 외부 소스 시스템에서 그대로 저장되는 단계
• 원본 데이터의 변형 없이 보관하여 추적 가능
• 예제: 로그 데이터, IoT 센서 데이터, 트랜잭션 로그

📌 주요 특징:
✅ 모든 원본 데이터를 손실 없이 저장
✅ 데이터 변경 이력 추적 (CDC: Change Data Capture)
✅ 데이터 분석 및 오류 수정 시 원본 데이터로 재처리 가능

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2️⃣ Silver 계층: 데이터 정제 및 표준화

• Bronze 계층의 데이터를 필요한 수준으로 정제하고 변환
• 데이터의 일관성 확보 (중복 제거, 포맷 변환, 결측값 처리 등)
• 엔터프라이즈 데이터로 통합하여 분석 가능 데이터 제공

📌 주요 특징:
✅ 중복 제거 및 데이터 정합성 확보
✅ 여러 소스 데이터를 조합하여 통합된 데이터 생성
✅ 데이터 품질 향상을 위한 기본적인 변환 적용

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3️⃣ Gold 계층: 분석 및 비즈니스 활용

• Silver 계층의 데이터를 비즈니스 요구에 맞게 최적화
• 분석 및 보고를 위한 큐레이팅된 데이터셋 제공
• AI/ML, BI 분석 등에 직접 활용 가능

📌 주요 특징:
✅ 분석 최적화 (데이터 모델링, 스타 스키마 적용)
✅ 비즈니스 KPI 및 주요 지표를 기반으로 데이터 조직화
✅ AI/ML 모델 및 BI 대시보드의 데이터 소스로 활용

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🔹 메달리온 아키텍처의 주요 이점

✅ 데이터 품질 향상

• 점진적인 정제를 통해 신뢰할 수 있는 데이터 제공
• 원본 데이터 손실 없이 정제 가능

✅ 데이터 처리 속도 및 확장성

• ELT(Extract-Load-Transform) 방식으로 대용량 데이터 처리 가능
• 병렬 처리 및 스트리밍 데이터 처리에 적합

✅ AI/ML 및 비즈니스 분석 지원

• 깨끗한 데이터셋을 제공하여 고급 분석 및 머신러닝 모델 개선
• BI 및 데이터 과학 팀의 데이터 활용도 증가

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🔹 Delta Lake와의 결합 및 활용 사례

메달리온 아키텍처를 더욱 효과적으로 구현하기 위해 Delta Lake를 함께 사용할 수 있습니다.

Delta Lake는 Apache Spark 기반의 저장소로, ACID 트랜잭션을 지원하여 데이터 품질을 유지할 수 있도록 합니다.

💡 Delta Live Tables(DLT)를 활용한 자동화

Databricks의 **Delta Live Tables(DLT)**를 사용하면 간단한 코드 몇 줄만으로 Bronze → Silver → Gold 데이터 파이프라인을 자동 구축할 수 있습니다.

import dlt

@dlt.table
def bronze_table():
    return spark.readStream.format("json").load("/bronze/data")

@dlt.table
def silver_table():
    return (
        dlt.read("bronze_table")
        .filter("value is not null")
        .dropDuplicates()
    )

@dlt.table
def gold_table():
    return (
        dlt.read("silver_table")
        .groupBy("category")
        .agg({"value": "sum"})
    )

📌 이점:
✅ 자동 데이터 정제 및 업데이트
✅ 스트리밍 데이터를 실시간으로 변환
✅ BI 및 머신러닝에 최적화된 데이터 제공

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🔹 기업에서 메달리온 아키텍처를 도입하는 방법

✅ 1. 기존 데이터 환경 분석

• 현재 사용 중인 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 등의 인프라 파악
• 데이터 정제 및 분석 과정에서 발생하는 문제점 확인

✅ 2. 단계별 구현 전략 수립

• Bronze, Silver, Gold 계층으로 데이터를 나누는 기준 정의
• 자동화 가능한 부분과 수동 조작이 필요한 부분을 식별

✅ 3. 데이터 품질 및 관리 방안 마련

• 데이터 스키마 표준화
• 변경 데이터 감지(Change Data Capture, CDC) 적용

✅ 4. Delta Lake 및 클라우드 환경 활용

• Delta Lake를 활용한 ACID 트랜잭션 적용
• AWS, Azure, GCP와 같은 클라우드 기반 데이터 레이크하우스 도입

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메달리온 아키텍처는 단순한 데이터 저장 방식이 아니라, 데이터 품질을 점진적으로 개선하고 체계적으로 관리할 수 있는 전략적인 접근 방식입니다.

📌 핵심 요약:
✅ Bronze → Silver → Gold 단계를 통해 데이터 품질 향상
✅ 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인 구축 가능
✅ AI/ML 및 BI 분석에 최적화된 데이터 제공
✅ Delta Lake와 결합하면 데이터 정제 및 관리 자동화 가능

이제 데이터 레이크하우스를 운영하는 기업이라면 메달리온 아키텍처를 적용하여 데이터 품질을 한 단계 높이고 비즈니스 가치를 극대화할 때입니다.

https://www.databricks.com/glossary/medallion-architecture

What is a Medallion Architecture?