Referenzarchitektur für die Katastrophenmodellierung im Versicherungswesen
Diese Architektur zeigt, wie Versicherer Geodaten, Wetter- und Schadensdaten integrieren können, um Verluste vorherzusagen und ihr Risiko zu reduzieren.
Datenflüsse
Nachfolgend finden Sie Beschreibungen der Datenflüsse, die im Architekturdiagramm für die Katastrophenmodellierung dargestellt sind:
- Erfassen Sie sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Geodaten (z. B. LiDAR-, Raster-, Vektorformate) aus unterschiedlichen Quellen.
- Verwenden Sie den Databricks Auto Loader, um Daten inkrementell in Delta Lake zu ingestieren, wobei sie in der Bronze-Schicht (Rohdaten) der Medallion-Architektur (Bronze, Silver, Gold) landen.
- Erstellen Sie strukturierte Streaming-Pipelines, um geospatiale Daten kontinuierlich über Medallion-Schichten hinweg zu verarbeiten. Wenden Sie Datenqualitätsprüfungen, Schemaerzwingung und georäumliche Geschäftsregeln (z. B. Näherungsfilter, räumliche Joins) an. Nutzen Sie von Databricks unterstützte räumliche Bibliotheken wie Mosaic für eine effiziente räumliche Verarbeitung und Indizierung.
- Verwenden Sie Databricks SQL zur Ausführung optimierter räumlicher Abfragen über Delta Lake (z. B. H3-Zellaggregationen, Point-in-Polygon, Sichtlinien-Analysen). Entwickeln Sie Dashboards und ermöglichen Sie Abfragen in natürlicher Sprache, um Fachanwendern Self-Service-Analytics zu ermöglichen. Integrieren Sie optional über Partner Connect mit Visualisierungstools wie Esri und CARTO für erweiterte Analysen und interaktive Kartierung.
- Anwendung von machine learning für Prognosen und prädiktive räumliche Modellierung (z. B. Landnutzungsänderungen, Verkehrsfluss). Verwenden Sie MLflow zur Nachverfolgung von Experimenten und zur Modellverwaltung.
- Präsentieren Sie die Ergebnisse über Databricks Apps mit interaktiven Geodatenvisualisierungen für Stakeholder.
Vorteile
Zu den Vorteilen der Verwendung der Databricks Platform für die Callcenter-Architektur gehören:
- Einrichtung einer Best-Practice-Architektur für Anwendungsfälle der Katastrophenmodellierung
- Erfahren Sie mehr über KI-Lösungen für Geodaten, die für die Katastrophenmodellierung relevant sind und wie sich Databricks damit als Branchenführer differenziert.
