Architettura di riferimento per la modellazione delle catastrofi nel settore assicurativo

Flussi di dati

Di seguito sono riportate le descrizioni dei flussi di dati mostrati nel diagramma dell'architettura per la modellazione delle catastrofi:

1. Importa dati geospaziali sia strutturati che non strutturati (ad esempio LiDAR, formati raster e vettoriali) da fonti diverse.
2. Utilizza Databricks Auto Loader per inserire in modo incrementale i dati in Delta Lake, facendoli arrivare nel livello Bronze (grezzo) dell'architettura medallion (Bronze, Silver, Gold).
3. Crea pipeline di streaming strutturate per elaborare continuamente i dati geospaziali attraverso i layer medallion. Applica controlli sulla qualità dei dati, applicazione di uno schema e le regole di business geospaziali (ad esempio, filtri di prossimità, join spaziali). Sfrutta le librerie spaziali supportate da Databricks, come Mosaic, per un'elaborazione e un'indicizzazione spaziale efficienti.
4. Usa Databricks SQL per eseguire query spaziali ottimizzate su Delta Lake (ad esempio, aggregazioni di celle H3, analisi point-in-polygon e analisi line-of-sight). Sviluppa dashboard e abilita l'esecuzione di query in linguaggio naturale per consentire agli utenti aziendali di utilizzare le analitiche self-service. In opzione, esegui l'integrazione con strumenti di visualizzazione come Esri e CARTO tramite Partner Connect per analitiche geospaziali avanzate e mappatura interattiva.
5. Applica il machine learning per le previsioni e la modellazione spaziale predittiva (ad esempio, cambiamento di uso del suolo, flusso del traffico). Usa MLflow per il tracciamento degli esperimenti e la gestione dei modelli.
6. Presenta i risultati tramite Databricks Apps con visualizzazioni geospaziali interattive per gli stakeholder.

Vantaggi

I vantaggi dell'utilizzo della Databricks Platform per l'architettura dei call center includono i seguenti:

• Crea un'architettura basata sulle best practice per i casi d'uso di modellazione delle catastrofi
• Scopri le soluzioni di AI sui dati geospaziali pertinenti per la modellazione delle catastrofi e come differenziano Databricks come leader del settore.