在数据的世界里，我们每天都在跟“混乱”打交道。日志、埋点、订单、用户行为、设备信号……这些原始数据像潮水一样涌进系统，杂乱无章、格式不一、真假难辨。如何把这一堆看似无用的“数字垃圾”变成企业真正能用、敢用、爱用的信息资产？过去十年，一个叫“Medallion Architecture”（勋章架构）的模型，成了无数数据团队的灯塔。
勋章架构/大奖章架构？这名字听起来有点中二——青铜、白银、黄金，像是奥运奖牌榜，而不是严肃的数据架构。
可正是这种简单到近乎幼稚的命名，让它在工程师、分析师、产品经理之间迅速传播开来。
你说“这数据在银层”，大家立刻明白：它已经清洗过，结构化了，可以用来做分析，但还不能直接上老板的PPT。
你说“这是金层数据”，所有人心里都有数：这是公司统一口径的KPI，是决策依据，动不得改不得。
这种共识，比任何技术细节都重要。术语统一语言就是共识！
青铜层：
这是所有故事的起点。这里不做判断，不搞清洗，也不追求完美。它的使命只有一个：原封不动地接住所有 incoming data。无论是 Kafka 里蹦出来的用户点击流，还是数据库的 CDC 变更日志，统统照单全收。
你可以把它想象成一个永不删除的“数据保险箱”。哪怕某个字段今天是字符串，明天变整数，它也不拦着，只负责记录“当时就是这样的”。正因为如此，青铜层的数据往往充满噪音——重复、缺失、错乱，甚至荒谬。但正因如此，它才最真实。
一旦下游出了问题，回溯到这里，总能找到源头。很多团队犯的第一个错，就是跳过清洗直接拿青铜数据做报表。
结果呢？数字对不上、口径打架、信任崩塌。这不是数据的问题，是人性的贪婪：总想走捷径，却忘了地基不稳，楼盖得再高也会塌。
白银层
如果说青铜是“照单全收”，那白银就是“认真整理”。在这里，数据开始被赋予意义。用户 ID 被归一化，订单状态被标准化，时间戳被统一时区，脏数据被剔除，重复记录被合并。更重要的是，不同来源的数据开始关联起来——点击行为能匹配到具体用户，订单能对应到商品目录。这个过程不追求实时，但必须可靠。白银层的目标不是炫技，而是建立“可信实体”。
它是整个数据体系的“清洁中转站”，既为后续的深度加工打基础，也支持一些对时效性要求不高的运营监控。比如客服系统查用户历史，或者风控团队看近三天的异常登录，都可以直接从银层取数。
可问题也出在这里：有些团队太依赖白银，甚至直接在里面算起 GMV、DAU 这类核心指标。
久而久之，每个部门都有自己的“白银版 KPI”，数据混乱重现江湖。这不是技术失败，而是治理缺位。
###黄金层
这才算真正进入“权威发布”阶段。
这里的每一张表，都是经过深思熟虑的业务定义。
什么是“活跃用户”？怎么算“成交额”？是否包含退款？这些看似简单的概念，在企业内部往往争论多年。黄金层的任务，就是一锤定音。
它用维度建模的方式，把复杂的业务逻辑固化成稳定的宽表或汇总表，供 BI 报表、管理层 dashboard 使用。更新频率通常是小时级或天级，追求的是稳定和一致，而不是快。你可以容忍昨天的数据今天才出来，但不能容忍同一个指标今天是 100 万，明天变成 120 万仅仅因为口径变了。
黄金层的本质，是一套“企业数据宪法”。可现实是，越来越多的人开始挑战它的边界：我们能不能让黄金也实时更新？能不能让它支持实时大屏？答案很残酷：不能。
一旦你试图让黄金承担实时任务，整个架构就会变得脆弱不堪。ETL 变成 ELT 再变成“永远在跑”，资源消耗飙升，失败率上升，最终谁都不敢信这个数据。
这就引出了一个新的命题：我们不仅要“知道发生了什么”，还要“马上做出反应”。这就是“铂金层”的由来。它不是“更高级的黄金”，而是完全不同的物种。如果说黄金服务于“看”，那铂金服务于“动”。它是数据从被动记录走向主动干预的关键跃迁。
举个例子：一个电商平台发现某用户连续浏览某商品十分钟，立刻通过 API 推送优惠券；银行系统检测到一笔异常交易，秒级冻结账户；推荐引擎根据用户最新点击，动态调整首页内容。
这些场景，既需要实时数据流（来自青铜或白银），也需要历史行为模式（来自黄金），还要有模型推理能力。
铂金层就是把这些要素融合在一起的“作战指挥室”。它产出的不再是报表，而是决策信号、特征向量、API 响应。消费者也不再是人类分析师，而是机器、应用、自动化流程。
但铂金层的建设，远比前面三层复杂。它要求数据团队和算法团队深度协作，要求基础设施支持低延迟、高并发，要求数据治理延伸到模型生命周期。更关键的是，它改变了数据的价值定位——从“支持决策”变为“驱动行动”。
一家公司有没有真正的铂金层，不是看它有没有实时计算平台，而是看它的数据能不能直接改变产品行为、影响客户体验、创造商业价值。
回头看这套架构，你会发现它早已超越了最初的三层模型。它不再只是一个数据分层的工具，而是一套完整的数据哲学：从原始记录到可信实体，从权威指标到智能驱动，层层递进，环环相扣。每一个层级都有清晰的边界和责任，避免了混乱和重复建设。
更重要的是，它提供了一种“共同语言”，让技术与业务能在同一张地图上对话。
当然，工具的选择也很有意思：
青铜层常见的是 Kafka、S3、Delta Lake；白银和黄金多用 Spark、Flink、Airflow 搭配数据仓库如 Snowflake 或 Databricks；
而铂金层则离不开特征平台、模型服务、实时数据库如 Redis 或 Materialize。
但这不重要，真正重要的是思想。哪怕你用 MySQL + Python 脚本，只要遵循这个分层逻辑，也能构建出健壮的数据体系。
最后想说，数据工程从来不是炫技。它是一场关于秩序与混沌的持久战。Medallion 架构的魅力，就在于它用极简的框架，承载了极复杂的现实。它告诉我们：好的系统，不在于多聪明，而在于够清晰。
青铜记录真相，白银还原事实，黄金定义共识，铂金创造价值。四层合一，才是现代数据能力的完整拼图。