保険向けカタストロフィ モデリング リファレンス アーキテクチャ
このアーキテクチャは、保 険会社が地理空間データ、気象データ、請求データを統合して、損失を予測し、エクスポージャーを削減する方法を示します。
データフロー
以下は、カタストロフィ モデリング アーキテクチャ図に示されているデータフローの説明です。
- 多様なソースから、構造化および非構造化の地理空間データ（例: LiDAR、ラスター、ベクター形式）の両方を取り込みます。
- Databricks Auto Loader を使用して、Delta Lake にデータを増分的に取り込み、メダリオンアーキテクチャ（ブロンズ、シルバー、ゴールド）のブロンズレイヤー（生データ）に格納します。
- 構造化ストリーミング パイプラインを構築し、メダリオンレイヤー全体で地理空間データを継続的に処理します。データ品質チェック、スキーマ強制、および地理空間ビジネスルール（例: 近接フィルター、空間結合）を適用します。Mosaic などの Databricks がサポートする空間ライブラリを活用して、効率的な空間処理とインデックス作成を実現します。
- Databricks SQL を使用して、Delta Lake 上で最適化された空間クエリー（例: H3 セルの集約、ポイントインポリゴン、見通し線分析）をランします。ダッシュボードを開発し、自然言語クエリを有効にすることで、ビジネスユーザーがセルフサービスアナリティクスを行えるようにします。オプションで、Partner Connect を介して Esri や CARTO などの可視化ツールと統合し、高度なアナリティクスとインタラクティブなマッピングを実現します。
- 予測および予測空間モデリング（例: 土地利用の変化、交通流）にmachine learningを適用します。エクスペリメントの追跡とモデル管理に MLflow を使用します。
- Databricks Apps を介して、利害関係者向けにインタラクティブな地理空間可視化で結果を提示します。
メリット
コールセンター アーキテクチャに Databricks Platform を使用する利点は次のとおりです。
- カタストロフィ モデリングのユースケース向けのベストプラクティス アーキテクチャを確立します
- カタストロフィ モデリングに関連する地理空間データの AI ソリューションと、それらが業界のリーダーとして Databricks をどのように差別化するかについて学びます
