Et nytt veiledningsprosjekt viser hvordan man bygger en komplett vær-ETL i Databricks med OpenWeatherMap og GPT‑4o-mini.
Prosjektet beskriver et end-to-end ETL‑arbeidsflyt i Databricks: Extract fra OpenWeatherMap API for New York City, Transform ved å konvertere UTC-tidsstempler til lokal tid og velge relevante felt, og Load ved å lagre både rå JSON og en strukturert Delta-tabell i Databricks Unity Catalog (Silver Layer). Notebooken kjøres som et jobbschedule hver time, og silver‑laget gir data til et Databricks Dashboard som viser værinformasjon og forslag fra GPT‑4o-mini. Forslagsdelen bruker stor språkmodell for å generere personlige antrekksforslag basert på temperatur, et eksempel på bruk av kunstlig intelligens (KI). Dette bygger på Databricks’ lansering av en gratisutgave av plattformen med alle funksjoner, som forfatteren omtaler som et ressurstilbud for læring og testing, og er et praktisk case i AI-nyheter om anvendelse av store modeller i datarørledninger.
Relevans for Norge: Veiledningen kan være nyttig for norske utviklere og dataingeniører som vil lære Databricks, ETL-prinsipper og hvordan man integrerer vær‑APIer og KI i dashbord og analysemiljøer.
Kilde: https://towardsdatascience.com/how-to-build-an-ai-powered-weather-etl-pipeline-with-databricks-and-gpt-4o-from-api-to-dashboard | Sammendraget er KI-generert med OpenAI API og kvalitetssikret av redaksjonen i Ainy.no
