Data Anomalies – Automated Detection¶
AI 기반 데이터 품질 및 관측성 모듈 – digna Data Anomalies
Purpose¶
The Data Anomalies 모듈은 규칙을 작성할 필요 없이 데이터셋의 불규칙성을 자동으로 식별합니다.
지속적으로 데이터 전달 품질을 모니터링하며, “정상”이 무엇인지 학습하고 실시간으로 편차를 감지합니다.
AI 기반 탐지를 사용하여 digna는 리포트, ML 모델 및 대시보드를 왜곡시킬 수 있는 누락, 중복 또는 손상된 기록과 같은 무언의 데이터 오류(silent data errors)를 인식합니다.
Technical Overview¶
Metrics analyzed¶
digna는 다음과 같은 데이터 측면을 지속적으로 프로파일링합니다:
- 레코드 볼륨 – 전체 행 수, 일별 또는 배치 기반
- 결측값 – null 또는 빈 필드 탐지
- 분포 및 히스토그램 – 데이터 형태 변화 모니터링
- 값 범위 – 범위를 벗어난 값 또는 극단값 자동 식별
- 유일성 – 중복 키 또는 반복 항목 검사
Intelligent anomaly detection¶
- 히스토리컬 러닝을 사용하여 예상 경계(dynamic boundaries)를 동적으로 정의
- 볼륨, 값 분포 또는 논리적 관계의 편차를 감지
- 시간대나 계절 패턴에 따라 임계값을 자동으로 조정하기 위해 AI를 활용
- 통계적 변동과 실제 이상치(Anomaly)를 구분
- 데이터셋 및 컬럼별로 상세한 메트릭과 신뢰도 점수 제공
Detection Scenarios¶
아래는 Data Anomalies 모듈이 자동으로 포착하는 실제 문제 예시입니다:
| Scenario | Description |
|---|---|
| Volume drops or spikes | 일별 거래의 절반이 누락되거나, 배치 로드가 중복되었거나, 갑작스러운 데이터 급증 |
| Missing or null values | 데이터 추출은 완료되었으나 중요 컬럼이 비어 있음 |
| Distribution drifts | 평균 구매 금액이나 지역별 거래 수가 예기치 않게 변경 |
| Column swaps | ETL 과정에서 first_name과 last_name 같은 컬럼이 실수로 서로 바뀜 |
| Unexpected categorical values | 예: 오스트리아 도시 목록에 “Zurich”가 나타남 |
| Sudden uniqueness loss | 이전에 유일하던 ID가 상류 조인 오류로 인해 중복 발생 |
Architecture and Execution¶
- In-database execution: 모든 이상 탐지 로직은 데이터베이스 엔진 내부에서 실행됩니다 (Teradata, Snowflake, Databricks, PostgreSQL 등)
- No data movement: digna는 메트릭만 읽으며 원시 데이터를 외부로 전송하지 않습니다
- Incremental updates: 효율성을 위해 실행마다 새 데이터 세그먼트만 분석
- Configurable inspection frequency: 시간별, 일별 또는 상류 프로세스에 의해 트리거 가능
- Result storage: 메트릭 및 이상 플래그는 시각화 및 알림을 위해 digna의 관측성 스키마에 기록됨
Benefits¶
| Area | Benefit |
|---|---|
| Automation | 수백 건의 수동 SQL 또는 규칙 정의를 제거 |
| Precision | 고정 임계값이 놓치기 쉬운 문제들을 탐지 |
| Scalability | 테이블당 수백만 건의 레코드를 효율적으로 모니터링 |
| Integration | 추세 분석을 위해 digna Data Analytics와 원활하게 통합 |
| Compliance | 데이터의 품질 및 관측성에 대한 지속적인 통제 보장 |
| Transparency | 모든 이상에 대해 신뢰도 점수, 타임스탬프 및 이유 코드 제공 |
How digna Learns “Normal”¶
- 프로파일링 단계: digna가 과거 데이터셋에서 메트릭을 수집합니다.
- 학습 단계: AI 모델이 계절성, 주간·일간 패턴 등 반복되는 패턴을 식별합니다.
- 모니터링 단계: 이후 데이터셋은 동적으로 학습된 임계값과 비교됩니다.
- 알림 단계: 통계적 신뢰 경계를 벗어나는 편차는 이상으로 제기됩니다.
모든 모델은 설명 가능하고(deteministic), 엔터프라이즈 데이터 볼륨에 최적화되어 있습니다.
Example Use Cases¶
- 은행 거래 시스템의 데이터 품질 모니터링
- ETL 또는 데이터 웨어하우스 작업의 로드 실패 감지
- 통신 기록에서 비정상 고객 활동 식별
- 헬스케어 분석 파이프라인에서 임상 데이터 일관성 관찰
- BI 및 리포팅 환경에서 깨진 대시보드 방지
Frequently Asked Questions¶
Does Data Anomalies require predefined rules?
아니요 — 모듈이 데이터 동작으로부터 자동으로 학습합니다.
Can I still define specific thresholds if needed?
예. digna는 AI 기반 탐지와 규칙 기반 탐지(Data Validation을 통해)를 결합할 수 있습니다.
How are false positives minimized?
모듈은 적응형 학습과 통계적 신뢰도 점수를 사용하여 정상적인 계절 변동을 무시합니다.
Where does computation happen?
모든 처리는 귀하의 데이터베이스 내에서 실행되며 — digna는 원시 데이터를 추출하지 않습니다.
Is it suitable for sensitive or regulated data?
예. digna는 완전히 on-premises or in private cloud에서 실행되며 유럽 규정 준수 기준을 준수합니다.