보험용 대규모 재해 모델링 참조 아키텍처
이 아키텍처는 보험사가 지리 공간, 날씨, 보험금 청구 데이터를 통합하여 손실을 예측하고 위험 노출을 줄이는 방법을 보여줍니다.
데이터 흐름
다음은 대규모 재해 모델링 아키텍처 다이어그램에 표시된 데이터 흐름에 대한 설명입니다.
- 다양한 소스에서 정형 및 비정형 지리 공간 데이터(예: LiDAR, 래스터, 벡터 형식)를 모두 수집합니다.
- Databricks Auto Loader를 사용하여 데이터를 Delta Lake로 증분 수집하고 Medallion 아키텍처(Bronze, Silver, 골드)의 Bronze 레이어(원시)에 저장합니다.
- Structured Streaming 파이프라인을 구축하여 Medallion 레이어 전반에 걸쳐 지리 공간 데이터를 지속적으로 처리합니다. 데이터 품질 검사, 스키마 적용 및 지리 공간 비즈니스 규칙(예: 근접성 필터, 공간 조인)을 적용합니다. 효율적인 공간 처리 및 인덱싱을 위해 Mosaic과 같이 Databricks에서 지원하는 공간 라이브러리를 활용합니다.
- Databricks SQL을 사용하여 Delta Lake에 대해 최적화된 공간 query(예: H3 셀 집계, 포인트-인-폴리곤, 가시선 분석)를 실행합니다. 대시보드를 개발하고 자연어 쿼리를 활성화하여 비즈니스 사용자가 셀프 서비스 분석을 수행할 수 있도록 지원합니다. 고급 지리 공간 분석 및 대화형 매핑을 위해 Partner Connect를 통해 Esri 및 CARTO와 같은 시각화 도구와 선택적으로 통합합니다.
- 머신러닝을 적용하여 예측 및 예측 공간 모델링(예: 토지 이용 변화, 교통 흐름)을 수행합니다. MLflow를 사용하여 실험을 추적하고 모델을 관리합니다.
- Databricks Apps를 통해 이해관계자에게 대화형 지리 공간 시각화로 결과를 제시합니다.
장점
콜센터 아키텍처에 Databricks Platform을 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
- 대규모 재해 모델링 사용 사례를 위한 모범 사례 아키텍처를 구축합니다.
- 대규모 재해 모델링과 관련된 지리 공간 데이터에 대한 AI 솔루션과, 이러한 솔루션이 Databricks를 산업 리더로 차별화하는 방법에 대해 알아봅니다.
