Data Anomalies – Automated Detection¶
Module piloté par l'IA pour la qualité et l'observabilité des données – digna Data Anomalies
Purpose¶
Le module Data Anomalies identifie automatiquement les irrégularités dans vos jeux de données — sans besoin d'écrire des règles.
Il surveille en continu la qualité de la livraison des données, apprend ce qu'est la “normale” et détecte les écarts en temps réel.
En utilisant une détection basée sur l'IA, digna repère les erreurs silencieuses de données telles que les enregistrements manquants, dupliqués ou corrompus pouvant fausser les rapports, les modèles ML et les tableaux de bord.
Technical Overview¶
Metrics analyzed¶
digna profile en continu les aspects suivants de vos données :
- Volume d'enregistrements – nombre total de lignes, quotidien ou par lot
- Valeurs manquantes – détection des champs nuls ou vides
- Distributions et histogrammes – surveillance des changements de forme des données
- Plages de valeurs – identification automatique des valeurs hors plage ou extrêmes
- Unicité – vérification des clés dupliquées ou des entrées répétées
Intelligent anomaly detection¶
- Utilise l'apprentissage historique pour définir dynamiquement des bornes attendues
- Détecte les écarts au niveau du volume, des distributions de valeurs ou des relations logiques
- Emploie l'IA pour adapter automatiquement les seuils selon l'heure de la journée ou les schémas saisonniers
- Différencie les fluctuations statistiques des véritables anomalies
- Produit des métriques détaillées et des scores de confiance par jeu de données et par colonne
Detection Scenarios¶
Ci‑dessous des exemples de problèmes réels détectés automatiquement par le module Data Anomalies :
| Scenario | Description |
|---|---|
| Baisse ou pic de volume | Moitié des transactions quotidiennes manquantes, chargements de lots dupliqués ou pics de données soudains |
| Valeurs manquantes ou nulles | Extractions terminées mais colonnes critiques laissées vides |
| Dérives de distribution | Le montant moyen d'achat ou le nombre de transactions par région change de façon inattendue |
| Échange de colonnes | Des colonnes comme first_name et last_name inversées accidentellement pendant l'ETL |
| Valeurs catégorielles inattendues | p.ex., « Zurich » apparaît dans la liste des villes autrichiennes |
| Perte soudaine d'unicité | Des identifiants auparavant uniques commencent à se dupliquer à cause d'erreurs de jointure en amont |
Architecture and Execution¶
- Exécution dans la base de données : Toute la logique de détection d'anomalies s'exécute à l'intérieur du moteur de base de données (Teradata, Snowflake, Databricks, PostgreSQL, etc.)
- Aucun déplacement de données : digna lit uniquement des métriques, ne transfère jamais les données brutes à l'extérieur
- Mises à jour incrémentielles : Seuls les segments de données nouveaux sont analysés à chaque exécution pour des raisons d'efficacité
- Fréquence d'inspection configurable : Horaire, quotidienne ou déclenchée par des processus en amont
- Stockage des résultats : Les métriques et les indicateurs d'anomalie sont écrits dans le schéma d'observabilité de digna pour visualisation et alerting
Benefits¶
| Area | Benefit |
|---|---|
| Automatisation | Élimine des centaines de définitions SQL ou de règles manuelles |
| Précision | Détecte des problèmes que des seuils statiques manquent souvent |
| Scalabilité | Surveille efficacement des millions d'enregistrements par table |
| Intégration | Fonctionne de manière fluide avec digna Data Analytics pour l'analyse des tendances |
| Conformité | Assure un contrôle continu sur la qualité et l'observabilité des données |
| Transparence | Fournit des scores de confiance, des horodatages et des codes de raison pour chaque anomalie |
How digna Learns “Normal”¶
- Phase de profilage : digna collecte des métriques à partir des jeux de données historiques.
- Phase d'apprentissage : Les modèles IA identifient les motifs récurrents (saisonniers, hebdomadaires, quotidiens).
- Phase de surveillance : Les futurs jeux de données sont comparés aux seuils appris dynamiquement.
- Phase d'alerte : Les écarts au‑delà des bornes de confiance statistiques sont signalés comme anomalies.
Tous les modèles sont explicables, déterministes et optimisés pour les volumes de données d'entreprise.
Example Use Cases¶
- Surveillance de la qualité des données dans les systèmes de transactions bancaires
- Détection des échecs de chargement dans les jobs ETL ou les entrepôts de données
- Identification d'activités client anormales dans les enregistrements télécom
- Observation de la cohérence des données cliniques dans les pipelines d'analytique santé
- Prévention des tableaux de bord cassés dans les environnements BI et reporting
Frequently Asked Questions¶
Data Anomalies nécessite‑t‑il des règles prédéfinies ?
Non — le module apprend automatiquement à partir du comportement des données.
Puis‑je toujours définir des seuils spécifiques si nécessaire ?
Oui. digna permet de combiner la détection basée sur l'IA et la détection par règles (via Data Validation).
Comment les faux positifs sont‑ils minimisés ?
Le module utilise un apprentissage adaptatif et des scores de confiance statistiques pour ignorer les variations saisonnières normales.
Où s'effectue le calcul ?
Tout le traitement s'exécute au sein de votre base de données — digna n'extrait jamais les données brutes.
Est‑ce adapté aux données sensibles ou réglementées ?
Oui. digna s'exécute entièrement sur site ou dans un cloud privé et respecte les normes de conformité européennes.