Piattaforma di Intelligenza Databricks per FSI: Decisioni sul Credito

La piattaforma di intelligenza Databricks è un'architettura aperta che combina i migliori elementi dei data lake e dei data warehouse. In questa demo, vi mostreremo come costruire un sistema di decisione del credito end-to-end per i clienti sottobancarizzati, fornendo dati e intuizioni che normalmente richiederebbero mesi di lavoro su piattaforme legacy.

Questa demo copre l'intera piattaforma lakehouse:

• Inserisci sia i dati interni che quelli dei partner, e poi trasformali utilizzando Delta Live Tables (DLT), un framework ETL dichiarativo per costruire pipeline di elaborazione dati affidabili, manutenibili e testabili.
• Proteggi i nostri dati ingeriti per garantire la governance e la sicurezza sui dati PII
• Costruisci un modello di apprendimento automatico con Databricks AutoML per identificare clienti meritevoli di credito
• Sfrutta SQL di Databricks e i punti finali del magazzino per costruire un cruscotto per analizzare i dati ingeriti e spiegare gli output del modello di apprendimento automatico
• Orchestrare tutti questi passaggi con Databricks Workflows

Per installare la demo, ottieni un workspace Databricks gratuito ed esegui i seguenti due comandi in un notebook Python.

%pip installa dbdemos

importa dbdemos
dbdemos.install('lakehouse-fsi-credit')

Dbdemos è una libreria Python che installa demo complete di Databricks nei tuoi spazi di lavoro. Dbdemos caricherà e avvierà quaderni, pipeline di Delta Live Tables, cluster, cruscotti di Databricks SQL e modelli di warehouse... Vedi come utilizzare dbdemos

Dbdemos è distribuito come un progetto GitHub.

Per ulteriori dettagli, si prega di consultare il GitHub file README.md e seguire la documentazione.
Dbdemos è fornito così com'è. Consulta la Licenza e Avviso per ulteriori informazioni.
Databricks non offre supporto ufficiale per dbdemos e gli asset associati.
Per qualsiasi problema, si prega di aprire un ticket e il team di demo darà un'occhiata nel miglior modo possibile.