データ・ファブリックのチュートリアル

データ・ファブリック・チュートリアルを利用して、データ・ファブリック・ソリューションを実装する方法を示すために結合された 1 つ以上のユース・ケースを体験してください。

チュートリアルのシナリオ

ゴールデン・バンクは、近隣の支店のネットワークを通じて、主要な住宅ローン・プロバイダーです。 このチュートリアルでは、以下の目標を含んでいます:

  • 銀行は、AI を使用してローン申請を処理し、予期しないリスクを回避し、すべての応募者が公平に扱われるようにする必要があります。
  • 新しい規制により、銀行は不適格なローン申請者に融資することができません。 銀行は、貸し手が意思決定を行えるように、すべての住宅ローン申請者について簡潔で、事前処理された最新のデータを提供するデータ・パイプラインを必要としています。 既存のデータは、 Db2 Warehouse、 PostgreSQL データベース、および MongoDB データベースの 3 つのデータ・ソースにあります。 銀行は、データを移動せずに統合し、データを単一のターゲット・データ・セットに変換する必要があります。
  • この銀行は、住宅ローン金利を引き下げるキャンペーンを実施したいと考えています。 銀行は、ターゲットとなる最も価値の高い顧客を特定し、それらの顧客に提供する最良のレートを決定するために、応募者の統合された 360 ビューを必要としています。

チュートリアル

{: #tutorials}これらの各チュートリアルは、ギャラリー内のリソースに関連付けられ、チュートリアルを完了するための詳細な説明を提供します。

ユース・ケース チュートリアル 説明 チュートリアルの専門知識
MLOps と Trustworthy AI モデルをビルドとデプロイする モデルをトレーニングし、デプロイメント・スペースにプロモートし、モデルをデプロイします。 ノートブックを実行します。
MLOps と Trustworthy AI モデルのテストおよび検証 正確度、公平性、および説明可能性についてモデルを評価します。 ノートブックを実行し、ユーザー・インターフェースで結果を表示します。
マルチクラウド・データ統合 データの統合 データの解凍、フィルタリング、結合、変換を行います。 DataStage ドラッグ・アンド・ドロップ・インターフェースを使用して、データを変換します。
顧客 360 360 度ビューを構成する データをセットアップ、マップ、およびモデル化して、顧客の 360 度ビューを作成します。 Match 360 のドラッグ・アンド・ドロップ・インターフェースを使用して、360 ビューを構成します。
顧客 360 お客さまを探索する 360 度ビューを探索して、マーケティング・キャンペーンのオファーに最適な顧客を認識します。 Match 360 のドラッグ・アンド・ドロップ・インターフェースを使用して、データを探索します。

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親トピック: 入門