Databricks Intelligence Platform for FSI：クレジット判断

Databricks Intelligence Platformは、データレイクとデータウェアハウスの最良の要素を組み合わせたオープンアーキテクチャです。このデモでは、銀行口座を持たない顧客向けのエンドツーエンドの信用判断システムを構築する方法を示します。これは、従来のプラットフォームでは数ヶ月の労力を必要とするデータと洞察を提供します。

このデモは、エンドツーエンドのレイクハウスプラットフォームをカバーしています：

• 内部データとパートナーデータの両方を取り込み、それらをDelta Live Tables（DLT）、信頼性のある、保守可能でテスト可能なデータ処理パイプラインを構築するための宣言的なETLフレームワークを使用して変換します
• PIIデータの上にガバナンスとセキュリティを確保するために、取り込んだデータを保護します
• Databricks AutoMLを使用して信用力のある顧客を識別する機械学習モデルを構築します
• Databricks SQLとウェアハウスエンドポイントを活用して、取り込んだデータを分析し、機械学習モデルの出力を説明するダッシュボードを構築します。
• これらすべてのステップをDatabricksワークフローで調整します

デモをインストールするには、無料のDatabricksワークスペースを取得し、Pythonノートブックで以下の2つのコマンドを実行します

%pip dbdemosをインストールします

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

Dbdemosは、Databricksのデモをワークスペースに完全にインストールするPythonライブラリです。Dbdemosはノートブック、Delta Live Tablesパイプライン、クラスター、Databricks SQLダッシュボード、およびウェアハウスモデルをロードして開始します... dbdemosの使い方を参照してください

DbdemosはGitHubプロジェクトとして配布されています。

詳細については、GitHubのREADME.mdファイルをご覧いただき、ドキュメンテーションに従ってください。
Dbdemosはそのまま提供されています。詳細については、ライセンスと通知をご覧ください。
Databricksは、dbdemosおよび関連資産に対して公式のサポートを提供していません。
問題が発生した場合は、チケットを開いてデモチームに最善の努力で対応してもらってください。