Lakehouse für C360: Reduzierung der Kundenabwanderung

Die Databricks Lakehouse-Plattform ist eine offene Architektur, die die besten Elemente von Data Lake und Data Warehouse kombiniert. In dieser Demo zeigen wir Ihnen, wie Sie auf dem Lakehouse eine Kunden 360-Lösung aufbauen, die je nach Kontext Daten und Einblicke, Erkenntnisse, Informationen, Daten, Statistiken usw. liefert, die auf älteren Plattformen normalerweise Monate dauern würden.

Diese Demo deckt die End-to-End-Lakehouse-Plattform ab:

• Nehmen Sie Daten aus externen Systemen (wie EPR/Salesforce) auf und transformieren Sie sie dann mit Delta Live Tables (DLT), einem deklarativen ETL-Framework zum Aufbau einer zuverlässigen, wartbaren und testbaren Pipeline
• Sichern Sie Ihre erfassten Daten, um Governance und Sicherheit zusätzlich zu den PII-Daten zu gewährleisten
• Nutzen Sie Databricks SQL und die Warehouse-Endpunkte, um ein Dashboard zu erstellen, um die erfassten Daten zu analysieren und die bestehende Abwanderung zu verstehen
• Erstellen Sie ein Machine-Learning-Modell, ein ML-Modell mit Databricks AutoML, um zukünftige Abwanderungen zu verstehen und vorherzusagen
• Orchestrieren Sie alle diese Schritte mit Databricks Workflows

 

Um die Demo zu installieren, besorgen Sie sich einen kostenlosen Databricks-Arbeitsbereich und führen Sie die folgenden zwei Befehle in einem Python-Notizbuch aus

Dbdemos ist eine Python-Bibliothek, die vollständige Databricks-Demos in Ihren Arbeitsbereichen installiert. Dbemos lädt und startet Notebook, Delta Live Tables Pipeline, clusters, Databricks SQL-Dashboards, Warehouse-Modelle … Sehen Sie , wie Sie dbdemos verwenden

 

Dbdemos wird als GitHub-Projekt verteilt.

Weitere Informationen finden Sie in der GitHub- Datei README.md und in der Dokumentation.
Dbdemos wird unverändert bereitgestellt.Weitere finden Siein der Lizenz und  im Hinweis Information.
Databricks bietet keinen offiziellen Support für dbdemos und das zugehörige Asset (Vermögenswert).
Bei Problemen öffnen Sie bitte ein Ticket und das Demo-Team wird nach bestem Wissen und Gewissen einen Blick darauf werfen.