Data Anomalies – Anomāliju automātiska atklāšana¶

Mērķis¶

Modulis Data Anomalies automātiski identificē novirzes jūsu datu kopās — bez nepieciešamības rakstīt noteikumus.
Tas nepārtraukti uzrauga datu piegādes kvalitāti, apgūstot, kā izskatās “normāls” stāvoklis, un reālā laikā konstatē novirzes.

Izmantojot AI bāzētu atklāšanu, digna atpazīst klusās datu kļūdas, piemēram, trūkstošus, dublētus vai bojātus ierakstus, kas var izkropļot atskaites, ML modeļus un paneļus.

Tehniskais pārskats¶

Analizētie metriķi¶

digna nepārtraukti profilē sekojošus datu aspektus:

Ierakstu apjoms – kopējais rindu skaits, dienas vai partiju bāzē
Trūkstošas vērtības – nulles vai tukšu lauku atklāšana
Distribūcijas un histogrammas – datu formas izmaiņu uzraudzība
Vērtību diapazoni – automātiska ārpus diapazona vai ekstremālu vērtību identifikācija
Unikalitāte – pārbaudes dublētu atslēgu vai atkārtotu ierakstu konstatēšanai

Inteliģenta anomāliju atklāšana¶

Izmanto vēsturisko mācīšanos, lai dinamiski definētu gaidāmās robežas
Atklāj novirzes apjomā, vērtību distribūcijās vai loģiskajās attiecībās
Pielieto AI, lai automātiski pielāgotu sliekšņus atkarībā no diennakts laika vai sezonālām svārstībām
Atšķir statistiskas svārstības no īstām anomālijām
Ģenerē detalizētus metriķus un pārliecības skorings katrai datu kopai un kolonnai

Atklāšanas scenāriji¶

Zemāk ir reālu problēmu piemēri, ko automātiski konstatē modulis Data Anomalies:

Scenārijs	Apraksts
Apjoma kritumi vai pieaugumi	Pusdienā trūkst pusei no dienas darījumiem, dubultas partiju ielādes vai pēkšņi datu pieplūdumi
Trūkstošas vai nulles vērtības	Datu izgūšana pabeigta, bet kritiskas kolonnas atstātas tukšas
Distribūcijas nobīdes	Vidējā pirkuma summa vai darījumu skaits reģionā mainās negaidīti
Kolonnu apmaiņas	Kolonnas kā first_name un last_name nejauši sakārtotas ETL procesā
Negaidītas kategoriskās vērtības	piem., “Zurich” parādās Austrijas pilsētu sarakstā
Strauja unikālitātes zudums	Iepriekš unikāli ID sāk dublēties sakarā ar augšupēja savienojuma kļūdām

Arhitektūra un izpilde¶

Izpilde datu bāzē: Visa anomāliju atklāšanas loģika tiek izpildīta datu bāzes dzinī (Teradata, Snowflake, Databricks, PostgreSQL utt.)
Bez datu pārvietošanas: digna lasa tikai metriķus, nekad neizdala izejmateriālu datus ārpusē
Inkrementālas atjaunināšanas: Katru reizi analizēti tiek tikai jauni datu segmenti efektivitātes nolūkos
Konfigurējama pārbaudes biežuma: Ikstundu, ikdienas vai aktivizēta pēc augšupēja procesa
Rezultātu glabāšana: Metriķi un anomāliju marķieri tiek ierakstīti atpakaļ digna novērojamības shēmā vizualizācijai un brīdinājumiem

Ieguvumi¶

Joma	Ieguvums
Automatizācija	Izslēdz simtiem manuālu SQL vai noteikumu definīciju
Precizitāte	Atklāj problēmas, ko statiskie sliekšņi bieži nepamana
Mērogojamība	Efektīvi uzrauga miljonus ierakstu vienā tabulā
Integrācija	Strādā bez piepūles kopā ar digna Data Analytics tendences analīzei
Atbilstība	Nodrošina nepārtrauktu kontroli pār datu kvalitāti un novērojamību
Caurspīdīgums	Katram anomālijai nodrošina pārliecības skoru, laika zīmogu un iemesla kodus

Kā digna apgūst “normālu”¶

Profilēšanas fāze: digna apkopo metriķus no vēsturiskajām datu kopām.
Mācīšanās fāze: AI modeļi identificē atkārtotas tendences (sezonālas, nedēļas, diennakts).
Uzraudzības fāze: Nākamās datu kopas tiek salīdzinātas ar dinamiski apgūtiem sliekšņiem.
Brīdināšanas fāze: Novirzes, kas pārsniedz statistiskās pārliecības robežas, tiek ziņotas kā anomālijas.

Visi modeļi ir izskaidrojami, deterministiski un optimizēti uzņēmuma datu apjomiem.

Piemēri lietošanas gadījumiem¶

Datu kvalitātes uzraudzība banku darījumu sistēmās
Ielādes kļūdu atklāšana ETL vai datu noliktavas uzdevumos
Abnormālas klientu aktivitātes identificēšana telekomunikāciju ierakstos
Klīnisko datu konsekvences novērošana veselības aprūpes analītikas plūsmās
Salauztu panelu novēršana BI un atskaišu vidēs

Bieži uzdotie jautājumi¶

Vai Data Anomalies prasa iepriekš definētus noteikumus?
Nē — modulis automātiski mācās no datu uzvedības.

Vai es joprojām varu definēt konkrētus sliekšņus, ja nepieciešams?
Jā. digna ļauj kombinēt AI bāzētu un noteikumu bāzētu atklāšanu (izmantojot Data Validation).

Kā tiek samazinātas kļūdaini pozitīvas atrādes?
Modulis izmanto adaptīvu mācīšanos un statistiskā pārliecības skoringu, lai ignorētu normālas sezonālās variācijas.

Kur notiek aprēķini?
Visa apstrāde notiek jūsu datu bāzē — digna nekad neizvelk izejmateriālu datus.

Vai tas ir piemērots sensitīviem vai regulētiem datiem?
Jā. digna darbojas pilnībā lokāli (on-premises) vai privātā mākoņā un ievēro Eiropas atbilstības standartus.