Databricks Intelligence Platform per il retail banking: rilevamento delle frodi - Clonato

Databricks Intelligence Platform è un'architettura aperta che unisce i migliori elementi di data lake e data warehouse. In questa demo ti mostreremo come creare un sistema di rilevamento delle frodi in tempo reale per le transazioni bancarie, fornendo dati e insight che solitamente richiederebbero mesi di lavoro sulle piattaforme legacy.

Questa demo copre la piattaforma lakehouse end-to-end:

• Inserire dati da sistemi esterni (EPR/Salesforce) e poi trasformarli usando DLT, un framework ETL dichiarativo per creare pipeline di elaborazione dati affidabili, gestibili e testabili
• Proteggere i dati inseriti per garantire la governance e la sicurezza dei dati PII
• Sfruttare Databricks SQL e gli endpoint del warehouse per creare dashboard per analizzare i dati inseriti e comprendere le frodi esistenti
• Creare un modello di machine learning con Databricks AutoML per segnalare le transazioni a rischio
• Sfruttare Databricks Model Serving per distribuire un'API REST che fornisce inferenze in tempo reale in millisecondi con test A/B del modello
• Orchestrare tutti questi passaggi con Databricks Workflows

Per installare la demo, ottieni un workspace Databricks gratuito ed esegui i seguenti due comandi in un notebook Python

Dbdemos è una libreria Python che installa demo Databricks complete nei tuoi workspace. Dbdemos caricherà e avvierà notebook, pipeline DLT, cluster, dashboard Databricks SQL e modelli di warehouse... Scopri come usare dbdemos

Dbdemos è distribuito come progetto GitHub.

Per maggiori dettagli, visualizza il file README.md di GitHub e segui la documentazione.
Dbdemos viene fornito così com'è. Vedi la Licenza e l' Avviso per ulteriori informazioni.
Databricks non offre supporto ufficiale per dbdemos e i relativi asset.
In caso di problemi, apri un ticket e il team della demo se ne occuperà in base alle proprie disponibilità (best-effort).