你是不是也遇到过这种情况：业务部门急着要报表，数据团队还在搭建“完美的数据仓库”？结果就是——要么报表迟迟出不来，要么大家各自拉 Excel，数据质量一团糟。
别急，今天我们来聊聊一个能解决这个问题的架构思路：Medallion 架构。它在 Microsoft Fabric 里也能玩得很溜！
💡先说说它是啥？
Medallion 架构其实就是一种“分层处理数据”的方法，把数据分成三层：
- Bronze（青铜层）：原始数据，啥也没处理，直接从系统里拉出来。
- Silver（白银层）：清洗过的数据，多个来源整合在一起，质量更高。
- Gold（金层）：最终用于报表的数据，结构化得很好，质量最高。
你可以把它想象成做饭的过程：
-
Bronze 是食材刚买回来，泥巴都没洗； -
Silver 是洗干净、切好、配好料； -
Gold 就是端上桌的成品菜！
💡先说说它是啥？
Medallion 架构其实就是一种“分层处理数据”的方法，把数据分成三层：
- Bronze（青铜层）：原始数据，啥也没处理，直接从系统里拉出来。
- Silver（白银层）：清洗过的数据，多个来源整合在一起，质量更高。
- Gold（金层）：最终用于报表的数据，结构化得很好，质量最高。
你可以把它想象成做饭的过程：
-
Bronze 是食材刚买回来，泥巴都没洗； -
Silver 是洗干净、切好、配好料； -
Gold 就是端上桌的成品菜！
🧠为什么要这么分层？
举个例子：
销售的小伙伴 Michael 想做个报表，但他没权限访问 SAP 的源数据，只能找数据团队帮忙。数据团队太忙了，Michael只好自己导 Excel 来做报表。虽然能用，但更新麻烦，数据质量也不稳定。
这就是典型的“数据需求 vs 数据治理”的矛盾。
Medallion 架构的好处就是：
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快速满足业务需求（Bronze 层先用起来） -
后续逐步提升数据质量（Silver、Gold 层慢慢完善） -
每层都有明确的用途和责任，避免混乱
在 Microsoft Fabric 里怎么玩？
Fabric 提供了很多组件，刚好可以用来搭建 Medallion 架构：
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当然你也可以灵活调整，比如：
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用 Notebooks 做数据清洗 -
用 Dataflow 实现增量加载 -
用 OneLake 做统一存储
总之，Fabric 提供了“拼积木式”的自由度，你可以根据实际情况搭建自己的 Medallion 架构。
Medallion 架构 ≠ Microsoft Fabric
Medallion 是一种理念，Fabric 是工具平台。你可以在任何平台上用 Medallion 架构，比如 SQL Server、Snowflake、Databricks 等。Bronze 层一定要用 Lakehouse？
不一定！你也可以用 Dataflow、Pipeline、甚至 Excel，只要能快速落地原始数据就行。Gold 层一定是 Semantic Model？
也不一定！你可以用 Warehouse、Power BI Dataset，甚至直接用 SQL View，只要能满足报表需求。
✅总结一句话
Medallion 架构就是一种“分层处理数据”的方法，让你在数据质量和业务效率之间找到平衡。
在 Microsoft Fabric 里，它可以灵活落地，既能满足业务部门的“快”，也能满足数据团队的“稳”。