Data Anomalies – Αυτόματη Ανίχνευση¶

Σκοπός¶

Η μονάδα Data Anomalies εντοπίζει αυτόματα ανωμαλίες στα σύνολα δεδομένων σας — χωρίς ανάγκη γραφής κανόνων.
Παρακολουθεί συνεχώς την ποιότητα της παράδοσης δεδομένων, μαθαίνοντας τι θεωρείται «φυσιολογικό» και εντοπίζοντας αποκλίσεις σε πραγματικό χρόνο.

Με χρήση ανίχνευσης που βασίζεται σε AI, το digna αναγνωρίζει σιωπηρά σφάλματα δεδομένων όπως ελλιπή, διπλότυπα ή κατεστραμμένα αρχεία που μπορούν να διαστρεβλώσουν αναφορές, μοντέλα ML και πίνακες εργαλείων.

Τεχνική Επισκόπηση¶

Μετρικές που αναλύονται¶

Το digna προφίλάρει συνεχώς τις παρακάτω πτυχές των δεδομένων σας:

Όγκος εγγραφών – συνολικός αριθμός γραμμών, καθημερινά ή ανά παρτίδα
Ελλείπουσες τιμές – ανίχνευση null ή κενών πεδίων
Κατανομές και ιστογράμματα – παρακολούθηση αλλαγών στο σχήμα των δεδομένων
Εύρη τιμών – αυτόματη ταυτοποίηση τιμών εκτός εύρους ή ακραίων τιμών
Μοναδικότητα – έλεγχοι για διπλότυπα κλειδιά ή επαναλαμβανόμενες εγγραφές

Ευφυής ανίχνευση ανωμαλιών¶

Χρησιμοποιεί ιστορική μάθηση για να ορίζει δυναμικά τα αναμενόμενα όρια
Εντοπίζει αποκλίσεις σε όγκο, κατανομές τιμών ή λογικές σχέσεις
Εφαρμόζει AI για να προσαρμόζει αυτόματα κατώφλια με βάση την ώρα της ημέρας ή εποχικά μοτίβα
Διαχωρίζει τις στατιστικές μεταβολές από τις πραγματικές ανωμαλίες
Παράγει λεπτομερείς μετρικές και βαθμολογίες εμπιστοσύνης ανά σύνολο δεδομένων και στήλη

Σενάρια Ανίχνευσης¶

Παρακάτω παραδείγματα πραγματικών προβλημάτων που εντοπίζονται αυτόματα από τη μονάδα Data Anomalies:

Scenario	Description
Volume drops or spikes	Έχει λείψει το μισό των καθημερινών συναλλαγών, διπλότυπη φόρτωση παρτίδας ή αιφνίδια αύξηση δεδομένων
Missing or null values	Οι εξαγωγές δεδομένων ολοκληρώθηκαν αλλά κρίσιμες στήλες έμειναν κενές
Distribution drifts	Η μέση δαπάνη αγοράς ή ο αριθμός συναλλαγών ανά περιοχή αλλάζει απροσδόκητα
Column swaps	Στήλες όπως first_name και last_name αντιστράφηκαν κατά λάθος κατά το ETL
Unexpected categorical values	π.χ., το “Zurich” εμφανίζεται στη λίστα πόλεων της Αυστρίας
Sudden uniqueness loss	Προηγουμένως μοναδικά IDs αρχίζουν να διπλασιάζονται λόγω σφαλμάτων join upstream

Αρχιτεκτονική και Εκτέλεση¶

Εκτέλεση εντός βάσης δεδομένων: Όλη η λογική ανίχνευσης ανωμαλιών εκτελείται μέσα στον μηχανισμό της βάσης δεδομένων (Teradata, Snowflake, Databricks, PostgreSQL, κ.λπ.)
Καμία μετακίνηση δεδομένων: Το digna διαβάζει μόνο μετρικές, δεν μεταφέρει ποτέ ακατέργαστα δεδομένα εξωτερικά
Αυξητικές ενημερώσεις: Αναλύονται κάθε φορά μόνο τα νέα τμήματα δεδομένων για αποδοτικότητα
Ρυθμιζόμενη συχνότητα επιθεώρησης: Ανά ώρα, ανά ημέρα ή ενεργοποιούμενη από upstream διεργασίες
Αποθήκευση αποτελεσμάτων: Μετρικές και σημαίες ανωμαλιών εγγράφονται στο observability schema του digna για οπτικοποίηση και ειδοποιήσεις

Οφέλη¶

Area	Benefit
Automation	Εξαλείφει εκατοντάδες χειροκίνητες SQL ή ορισμούς κανόνων
Precision	Εντοπίζει ζητήματα που τα στατικά όρια συχνά παραβλέπουν
Scalability	Παρακολουθεί εκατομμύρια εγγραφές ανά πίνακα αποδοτικά
Integration	Λειτουργεί απρόσκοπτα με digna Data Analytics για ανάλυση τάσεων
Compliance	Εξασφαλίζει συνεχή έλεγχο της ποιότητας και της παρατηρησιμότητας των δεδομένων
Transparency	Παρέχει βαθμολογίες εμπιστοσύνης, χρονικές σφραγίδες και κωδικούς αιτιολόγησης για κάθε ανωμαλία

Πώς μαθαίνει το digna το «Φυσιολογικό»¶

Φάση προφίλ: Το digna συλλέγει μετρικές από ιστορικά σύνολα δεδομένων.
Φάση μάθησης: Τα μοντέλα AI εντοπίζουν επαναλαμβανόμενα μοτίβα (εποχικά, εβδομαδιαία, ημερήσια).
Φάση παρακολούθησης: Μελλοντικά σύνολα δεδομένων συγκρίνονται με δυναμικά μαθημένα όρια.
Φάση ειδοποίησης: Αποκλίσεις πέρα από στατιστικά όρια εμπιστοσύνης αναφέρονται ως ανωμαλίες.

Όλα τα μοντέλα είναι ερμηνεύσιμα, ντετερμινιστικά και βελτιστοποιημένα για όγκους δεδομένων επιχειρήσεων.

Παραδείγματα Χρήσης¶

Παρακολούθηση ποιότητας δεδομένων σε συστήματα τραπεζικών συναλλαγών
Ανίχνευση αποτυχιών φόρτωσης σε ETL ή εργασίες αποθήκης δεδομένων
Ταυτοποίηση παθολογικής δραστηριότητας πελατών σε τηλεπικοινωνιακά αρχεία
Παρατήρηση συνέπειας κλινικών δεδομένων σε σωληνώσεις ανάλυσης υγειονομικών δεδομένων
Πρόληψη σπασμένων πινάκων εργαλείων σε BI και περιβάλλοντα αναφορών

Συχνές Ερωτήσεις¶

Απαιτεί το Data Anomalies προκαθορισμένους κανόνες;
Όχι — η μονάδα μαθαίνει αυτόματα από τη συμπεριφορά των δεδομένων.

Μπορώ να ορίσω επιπλέον συγκεκριμένα όρια αν χρειάζεται;
Ναι. Το digna επιτρέπει τον συνδυασμό ανίχνευσης με βάση AI και κανόνες (μέσω Data Validation).

Πώς ελαχιστοποιούνται τα false positives;
Η μονάδα χρησιμοποιεί προσαρμοστική μάθηση και στατιστική βαθμολόγηση εμπιστοσύνης για να αγνοεί φυσιολογικές εποχικές μεταβολές.

Πού γίνεται ο υπολογισμός;
Όλη η επεξεργασία τρέχει μέσα στη βάση δεδομένων σας — το digna δεν εξάγει ποτέ ακατέργαστα δεδομένα.

Είναι κατάλληλο για ευαίσθητα ή ρυθμιζόμενα δεδομένα;
Ναι. Το digna τρέχει πλήρως on-premises ή σε ιδιωτικό cloud και συμμορφώνεται με τα ευρωπαϊκά πρότυπα συμμόρφωσης.