Data Anomalies – Automatizuotas netaisyklingumų aptikimas¶
AI varomas modulis duomenų kokybei ir stebimumui – digna Data Anomalies
Paskirtis¶
Data Anomalies modulis automatiškai identifikuoja netaisyklingumus jūsų duomenų rinkiniuose — nereikia rašyti taisyklių.
Jis nuolat stebi duomenų tiekimo kokybę, mokosi, kas yra „normalu“, ir realiu laiku aptinka nukrypimus.
Naudodamas AI pagrįstą aptikimą, digna atpažįsta tylias duomenų klaidas, tokias kaip trūkstami, pasikartojantys ar sugadinti įrašai, galinčias iškraipyti ataskaitas, ML modelius ir informacinius panelius.
Techninis apžvalga¶
Analizuojami metrikai¶
digna nuolat profiliuoja šiuos jūsų duomenų aspektus:
- Įrašų apimtis – bendras eilučių skaičius, kasdien arba partijų pagrindu
- Trūkstamos reikšmės – nulinių arba tuščių laukų aptikimas
- Pasiskirstymai ir histogramos – duomenų formos pokyčių stebėjimas
- Reikšmių intervalai – automatinis ribų pažeidimų arba ekstremalių reikšmių identifikavimas
- Unikalumas – patikrinimai dėl dublikatų raktų ar pasikartojančių įrašų
Išmanusis anomalijų aptikimas¶
- Naudoja istorinį mokymąsi, kad dinamiškai apibrėžtų laukiamas ribas
- Aptinka nukrypimus apimtyje, reikšmių pasiskirstymuose arba loginiuose ryšiuose
- Taiko AI, kad automatiškai prisitaikytų prie paros laiko ar sezoniškumo modelių
- Skiria statistinius svyravimus nuo tikrų anomalijų
- Generuoja detalias metrikas ir pasitikėjimo balus kiekvienam duomenų rinkiniui ir stulpeliui
Aptikimo scenarijai¶
Žemiau pateikti realaus pasaulio problemų pavyzdžiai, kuriuos automatiškai pagauna Data Anomalies modulis:
| Scenario | Description |
|---|---|
| Volume drops or spikes | Per dieną trūksta pusės transakcijų, pasikartojantys partijų užkrovimai arba staigūs duomenų srautų šuoliai |
| Missing or null values | Duomenų ištraukos užbaigtos, tačiau kritiniai stulpeliai lieka tušti |
| Distribution drifts | Vidutinė pirkimo suma arba sandorių skaičius regione netikėtai pasikeičia |
| Column swaps | Tokie stulpeliai kaip first_name ir last_name netyčia sukeisti ETL procese |
| Unexpected categorical values | pvz., „Zurich“ atsiranda Austrijos miestų sąraše |
| Sudden uniqueness loss | Anksčiau unikalūs ID pradeda dubliuotis dėl upstream sujungimo klaidų |
Architektūra ir vykdymas¶
- Vykdymas duomenų bazėje: Visa anomalijų aptikimo logika vykdoma duomenų bazės variklyje (Teradata, Snowflake, Databricks, PostgreSQL ir kt.)
- Be duomenų perdavimo: digna skaito tik metrikas, niekada neišveža žalių duomenų iš išorės
- Inkrementiniai atnaujinimai: Kiekvieno paleidimo metu analizuojami tik nauji duomenų segmentai efektyvumui užtikrinti
- Konfigūruojamas tikrinimo dažnis: Kiekvieną valandą, kasdien arba iškviečiant kilmės procesų
- Rezultatų saugojimas: Metrikos ir anomalijų žymos įrašomos atgal į digna stebimumo schemą vizualizacijai ir įspėjimams
Privalumai¶
| Area | Benefit |
|---|---|
| Automation | Pašalina šimtus rankinių SQL arba taisyklių aprašymų |
| Precision | Aptinka problemas, kurias dažnai praleidžia statinės ribos |
| Scalability | Efektyviai stebi milijonus įrašų vienoje lentelėje |
| Integration | Sklandžiai veikia su Data Analytics analizei ir tendencijoms |
| Compliance | Užtikrina nuolatinę kontrolę dėl duomenų kokybės ir stebimumo |
| Transparency | Teikia pasitikėjimo balus, laiko žymes ir priežasčių kodus kiekvienai anomalijai |
Kaip digna išmoksta, kas yra „normalu“¶
- Profilavimo etapas: digna renka metrikas iš istorinių duomenų rinkinių.
- Mokymosi etapas: AI modeliai identifikuoja periodiškus modelius (sezoninius, savaitinius, dieninius).
- Stebėjimo etapas: Būsimieji duomenų rinkiniai lyginami su dinaminiu mokymosi metu nustatytomis ribomis.
- Įspėjimų etapas: Nukrypimai už statistinio pasitikėjimo ribų keliauja kaip anomalijos.
Visi modeliai yra aiškinami, deterministiniai ir optimizuoti įmonių duomenų apimtims.
Pavyzdinės taikymo sritys¶
- Duomenų kokybės stebėjimas bankinių operacijų sistemose
- Užkrovimo klaidų aptikimas ETL ar duomenų sandėlio užduotyse
- Abnormalios klientų veiklos identifikavimas telekomunikacijų įrašuose
- Klinikinio duomenų nuoseklumo stebėjimas sveikatos priežiūros analizės srautuose
- Sugadintų informacinių panelių prevencija BI ir ataskaitų aplinkose
Dažniausiai užduodami klausimai¶
Ar Data Anomalies reikalauja iš anksto apibrėžtų taisyklių?
Ne — modulis automatiškai mokosi iš duomenų elgesio.
Ar vis tiek galiu apibrėžti konkrečias ribas, jei reikia?
Taip. digna leidžia derinti AI pagrįstą ir taisyklių pagrindu atliekamą aptikimą (per Data Validation).
Kaip sumažinami klaidingi teigiami signalai?
Modulis naudoja adaptacinį mokymąsi ir statistinio pasitikėjimo įvertinimus, kad ignoruotų įprastus sezoniškumo svyravimus.
Kur vyksta skaičiavimai?
Visa apdorojimo eiga vykdoma jūsų duomenų bazėje — digna niekada neištraukia žalių duomenų.
Ar tinka jautriems ar reguliuojamiems duomenims?
Taip. digna gali veikti visiškai vietoje (on-premises) arba privačiame debesyje ir atitinka Europos reikalavimus.