Databricks Intelligence Platform pour la banque de détail : détection de la fraude - Cloné

La Databricks Intelligence Platform est une architecture ouverte qui combine les meilleurs éléments des data lakes et des data warehouses. Dans cette démo, nous vous montrerons comment concevoir un système de détection de la fraude en temps réel pour les transactions bancaires, fournissant des données et des insights qui nécessiteraient normalement des mois d'effort sur des plateformes héritées.

Cette démo couvre la plateforme lakehouse de bout en bout :

• Ingérez des données provenant de systèmes externes (EPR/Salesforce), puis transformez-les à l'aide de DLT, un framework ETL déclaratif permettant de créer des pipelines de traitement de données fiables, faciles à maintenir et testables
• Sécurisez vos données ingérées pour garantir la gouvernance et la sécurité des données PII
• Tirez parti de Databricks SQL et des points de terminaison d'entrepôt pour créer des tableaux de bord afin d'analyser les données ingérées et de comprendre la fraude existante
• Créez un modèle de machine learning avec Databricks AutoML pour identifier les transactions à risque
• Tirez parti de Databricks Model Serving pour déployer une API REST fournissant des inférences en temps réel en quelques millisecondes avec des tests A/B de modèles
• Orchestrez toutes ces étapes avec Databricks Workflows

Pour installer la démo, obtenez un espace de travail Databricks gratuit et exécutez les deux commandes suivantes dans un notebook Python

Dbdemos est une bibliothèque Python qui installe des démos Databricks complètes dans vos espaces de travail. Dbdemos chargera et démarrera des notebooks, des pipelines DLT, des clusters, des tableaux de bord Databricks SQL et des modèles d'entrepôt… Voir comment utiliser dbdemos

Dbdemos est distribué sous forme de projet GitHub.

Pour plus de détails, veuillez consulter le fichier README.md sur GitHub et suivre la documentation.
Dbdemos est fourni en l'état. Consultez la Licence et l'Avis pour plus d'informations.
Databricks n'offre pas de support officiel pour dbdemos et les ressources associées.
En cas de problème, veuillez ouvrir un ticket et l'équipe chargée des démos l'étudiera dans la mesure du possible.