Data Anomalies – Automated Detection¶
Módulo impulsado por IA para calidad y observabilidad de datos – digna Data Anomalies
Purpose¶
El módulo Data Anomalies identifica irregularidades en tus conjuntos de datos de forma automática — sin necesidad de escribir reglas.
Monitorea continuamente la calidad en la entrega de datos, aprendiendo cómo es el comportamiento “normal” y detectando desviaciones en tiempo real.
Mediante detección basada en IA, digna reconoce errores silenciosos en los datos como registros faltantes, duplicados o corruptos que pueden distorsionar informes, modelos ML y dashboards.
Technical Overview¶
Metrics analyzed¶
digna realiza un perfilado continuo de los siguientes aspectos de tus datos:
- Volumen de registros – número total de filas, diario o por lotes
- Valores faltantes – detección de campos nulos o vacíos
- Distribuciones e histogramas – monitorización de cambios en la forma de los datos
- Rangos de valores – identificación automática de valores fuera de rango o extremos
- Unicidad – comprobaciones de claves duplicadas o entradas repetidas
Intelligent anomaly detection¶
- Utiliza aprendizaje histórico para definir dinámicamente los límites esperados
- Detecta desviaciones en volumen, distribuciones de valores o relaciones lógicas
- Emplea IA para adaptar los umbrales automáticamente en función de la hora del día o patrones estacionales
- Distingue entre fluctuaciones estadísticas y anomalías reales
- Genera métricas detalladas y puntuaciones de confianza por conjunto de datos y por columna
Detection Scenarios¶
A continuación, ejemplos de problemas reales detectados automáticamente por el módulo Data Anomalies:
| Scenario | Description |
|---|---|
| Volume drops or spikes | Falta la mitad de las transacciones diarias, cargas de lotes duplicadas o picos súbitos de datos |
| Missing or null values | Extracciones de datos completadas pero columnas críticas quedan vacías |
| Distribution drifts | El importe medio de compra o el número de transacciones por región cambia inesperadamente |
| Column swaps | Columnas como first_name y last_name intercambiadas accidentalmente durante el ETL |
| Unexpected categorical values | p. ej., “Zurich” aparece en la lista de ciudades austríacas |
| Sudden uniqueness loss | IDs que antes eran únicos empiezan a duplicarse por errores de joins aguas arriba |
Architecture and Execution¶
- In-database execution: Toda la lógica de detección de anomalías se ejecuta dentro del motor de base de datos (Teradata, Snowflake, Databricks, PostgreSQL, etc.)
- No data movement: digna lee solo métricas, nunca transfiere datos raw externamente
- Incremental updates: Solo se analizan los segmentos de datos nuevos en cada ejecución para mayor eficiencia
- Configurable inspection frequency: Horaria, diaria o desencadenada por procesos aguas arriba
- Result storage: Las métricas y las banderas de anomalía se escriben de nuevo en el esquema de observabilidad de digna para visualización y alertas
Benefits¶
| Area | Benefit |
|---|---|
| Automation | Elimina cientos de definiciones manuales en SQL o reglas |
| Precision | Detecta problemas que los umbrales estáticos suelen pasar por alto |
| Scalability | Monitoriza millones de registros por tabla de forma eficiente |
| Integration | Funciona sin fricciones con digna Data Analytics para análisis de tendencias |
| Compliance | Garantiza control continuo sobre la calidad y la observabilidad de los datos |
| Transparency | Proporciona puntuaciones de confianza, sellos de tiempo y códigos de motivo para cada anomalía |
How digna Learns “Normal”¶
- Profiling phase: digna recopila métricas de conjuntos de datos históricos.
- Learning phase: los modelos de IA identifican patrones recurrentes (estacionales, semanales, diarios).
- Monitoring phase: los conjuntos de datos futuros se comparan con umbrales aprendidos dinámicamente.
- Alerting phase: las desviaciones que exceden los límites de confianza estadística se elevan como anomalías.
Todos los modelos son explicables, deterministas y están optimizados para volúmenes de datos empresariales.
Example Use Cases¶
- Monitorización de la calidad de datos en sistemas de transacciones bancarias
- Detección de fallos de carga en trabajos ETL o data warehouse
- Identificación de actividad anómala de clientes en registros de telecomunicaciones
- Observación de la consistencia de datos clínicos en canalizaciones de análisis sanitario
- Prevención de dashboards rotos en entornos de BI y reporting
Frequently Asked Questions¶
Does Data Anomalies require predefined rules?
No — el módulo aprende automáticamente del comportamiento de los datos.
Can I still define specific thresholds if needed?
Sí. digna permite combinar detección basada en IA y basada en reglas (vía Data Validation).
How are false positives minimized?
El módulo utiliza aprendizaje adaptativo y puntuación de confianza estadística para ignorar variaciones estacionales normales.
Where does computation happen?
Todo el procesamiento se ejecuta dentro de tu base de datos — digna nunca extrae datos raw.
Is it suitable for sensitive or regulated data?
Sí. digna se ejecuta completamente on-premises o en nube privada y cumple con los estándares de cumplimiento europeos.