FSI를 위한 Databricks 인텔리전스 플랫폼: 신용 결정

Databricks Intelligence Platform은 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 최고의 요소를 결합한 오픈 아키텍처입니다. 이 데모에서는 일반적으로 레거시 플랫폼에서 몇 달의 노력이 필요한 데이터와 통찰력을 제공하는, 저소득 고객을 위한 종단간 신용 판정 시스템을 구축하는 방법을 보여드리겠습니다.

이 데모는 엔드 투 엔드 레이크하우스 플랫폼을 다룹니다:

• 내부 및 파트너 데이터를 수집하고, 이를 Delta Live Tables (DLT)라는 선언적 ETL 프레임워크를 사용하여 변환하세요. 이는 신뢰성이 높고 유지 관리가 가능하며 테스트 가능한 데이터 처리 파이프라인을 구축하기 위한 것입니다.
• 우리가 수집한 데이터를 보호하여 PII 데이터 위에 거버넌스와 보안을 보장하십시오
• Databricks AutoML을 사용하여 신용이 된다고 판단되는 고객을 식별하는 머신러닝 모델을 구축하세요
• Databricks SQL과 웨어하우스 엔드포인트를 활용하여 수집된 데이터를 분석하고 머신러닝 모델 출력을 설명하는 대시보드를 구축하세요
• 이 모든 단계를 Databricks 워크플로우로 조정하세요.

데모를 설치하려면 무료 Databricks 워크스페이스 를 받아 Python 노트북에서 다음 두 명령을 실행하세요

%pip dbdemos 설치

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

Dbdemos는 Python 라이브러리로, 여러분의 워크스페이스에 완전한 Databricks 데모를 설치합니다. Dbdemos는 노트북, 델타 라이브 테이블 파이프라인, 클러스터, 데이터브릭스 SQL 대시보드, 그리고 웨어하우스 모델을 로드하고 시작합니다... dbdemos 사용 방법을 참조하세요.

Dbdemos는 GitHub 프로젝트로 배포됩니다.

자세한 내용은 GitHub의 README.md 파일 을 참조하고 문서를 따라주세요.
Dbdemos는 그대로 제공됩니다. 라이선스 와 공지 를 참조하여 자세한 정보를 확인하세요.
Databricks는 dbdemos 및 관련 자산에 대한 공식 지원을 제공하지 않습니다.
문제가 발생한 경우 티켓을 열어주시면 데모 팀이 최선을 다해 살펴보겠습니다.