Modelos de datos empresariales Lakehouse para servicios financieros y seguros

Dónde se ubica

Un modelo de datos empresariales Lakehouse es la capa de plata. La capa de bronce gestiona la ingesta de datos sin procesar (Lakeflow, Auto Loader). La capa de plata es el modelo analítico estandarizado y adaptado que utilizan todos los analistas, herramientas de BI y cargas de trabajo de aprendizaje automático. La capa de oro se deriva de la información, tablas de KPI, tablas de características y agregados que se calculan sobre la capa de plata.

Qué incluye cada modelo

Cada modelo se publica como un paquete completo y regulado. model.json es el modelo lógico (cada dominio, subdominio, producto, atributo, clave externa, etiqueta de clasificación y definición de vista de métrica) listo para registrar en git, comparar las diferencias entre versiones y compartir en todos los entornos. El paquete también incluye una implementación de Unity Catalog (esquemas, tablas Delta, restricciones de clave primaria y extranjera, y etiquetas de clasificación), vistas de métricas reutilizables para paneles de AI/BI y AI/BI Genie, un gráfico de conocimiento RDFS (ontology/) para herramientas semánticas y fundamentación de agentes de IA, un diagrama DBML (diagram/), SQL DDL (schemas/), documentación en Excel y Markdown y datos de muestra sintéticos opcionales que respetan todas las claves externas, restricciones de regex y etiquetas de clasificación.

Jerarquía

Cada modelo sigue la misma jerarquía. La organización es todo el negocio y contiene tres divisiones: operaciones (lo que hace físicamente el negocio), negocio (a quién sirve y cómo obtiene ingresos) y corporativo (el back office de soporte). Cada división contiene dominios: contextos delimitados en singular, en minúsculas y de una sola palabra. Cada dominio contiene dos o más subdominios. Cada subdominio contiene productos: las tablas Delta, y cada producto contiene atributos (las columnas), con tipos de datos y etiquetas de clasificación asignados de antemano. Las operaciones y el negocio siempre ocupan al menos el 80 % de los dominios, con un límite del 20 % para el área corporativa. Cada modelo es, por su propia estructura, un grafo acíclico dirigido: las claves externas siempre apuntan de elemento secundario a elemento principal, los ciclos se rompen antes de la publicación y cada dominio se conecta al menos con otro, por lo que el análisis entre dominios siempre es posible.

Dos alcances: MVM y ECM

Cada modelo se entrega en dos ámbitos con la misma profundidad de atributos. El MVM (modelo viable mínimo) representa del 30 al 50 % del recuento de tablas de ECM y cubre solo las funciones empresariales esenciales, dimensionadas para compromisos de pymes, pilotos y entornos de desarrollo/pruebas. El ECM (modelo de cobertura ampliada) ofrece una cobertura completa para toda la empresa, incluida la compatibilidad con dominios corporativos, y está dimensionado para las implementaciones de Fortune 100. MVM no es un esqueleto, solo tiene un ámbito de aplicación más reducido. Empieza con MVM y amplía a ECM a medida que aumenten las necesidades.

¿Qué opciones disponibles hay para servicios financieros y seguros?

Hoy están disponibles los siguientes modelos de servicios financieros y seguros, cada uno como MVM o ECM (dominios/productos de ECM vs. dominios/productos de MVM): Banca (19/501 vs. 17/227), Pagos y Fintech (18/546 vs. 15/223), Seguros de Salud (19/409 vs. 15/189) y Seguros de Vida (19/468 vs. 15/217). El ejemplo destacado es el modelo de banca.

Empieza ahora

La biblioteca se encuentra en el repositorio de Soluciones de la industria de Databricks. Elige un modelo, un alcance (MVM o ECM), un estilo de catalogación y un catálogo de implementación, y ejecuta el notebook del instalador que apunta a la industria y al alcance que desees. Una instalación típica de MVM se completa en unos diez minutos. El resultado es una capa de plata totalmente implementada en Unity Catalog con vistas de métricas listas para los paneles de IA/BI e IA/BI Genie. Cada modelo es un punto de partida. Los clientes pueden adaptarlo, cambiar el nombre de dominios, fusionar o dividir productos, agregar un dominio faltante y cambiar convenciones de nomenclatura mediante el Modeling Agent, que itera el modelo a través de directivas en lenguaje natural.