Data Anomalies – Detección automatizada¶

Propósito¶

Detectar anomalías sin escribir reglas.

Características técnicas¶

Métricas analizadas¶

• Volumen de registros
• Valores faltantes
• Distribuciones e histogramas
• Rangos de valores
• Unicidad

Detección inteligente¶

• Utiliza aprendizaje histórico para definir dinámicamente rangos esperados
• Marca anomalías cuando los datos reales se encuentran fuera de los límites esperados

Escenarios de detección¶

• Caídas/aumentos de volumen → p. ej., faltan la mitad de las transacciones diarias
• Intercambio de columnas → columnas de nombre y apellido invertidas
• Valores inesperados → “Zurich” apareciendo en ciudades austriacas

Valor¶

Automatiza lo que normalmente requeriría cientos de reglas manuales.