Data Anomalies – Automated Detection¶
AI-gestuurde module voor datakwaliteit en observability – digna Data Anomalies
Doel¶
De Data Anomalies-module identificeert automatisch onregelmatigheden in je datasets — geen regel-schrijven nodig.
Ze monitort continu de kwaliteit van datalevering, leert wat “normaal” is en detecteert afwijkingen in realtime.
Door AI-gebaseerde detectie herkent digna stille datafouten zoals ontbrekende, gedupliceerde of beschadigde records die rapporten, ML-modellen en dashboards kunnen vertekenen.
Technische overzicht¶
Geanalyseerde metrics¶
digna profileert continu de volgende aspecten van je data:
- Record volume – totaal aantal rijen, dagelijks of per batch
- Ontbrekende waarden – detectie van null- of lege velden
- Distributies en histogrammen – monitoring van vormveranderingen in data
- Waarde-bereiken – automatische identificatie van waarden buiten bereik of extreme waarden
- Uniekheid – controles op dubbele keys of herhaalde entries
Intelligente anomaliedetectie¶
- Gebruikt historisch leren om dynamisch verwachte grenzen te definiëren
- Detecteert afwijkingen in volume, waardedistributies of logische relaties
- Zet AI in om drempels automatisch aan te passen op basis van tijdstip of seizoenspatronen
- Onderscheidt statistische fluctuaties van echte anomalieën
- Levert gedetailleerde metrics en betrouwbaarheidscores per dataset en kolom
Detectiescenario's¶
Hieronder voorbeelden van reële problemen die automatisch worden opgevangen door de Data Anomalies-module:
| Scenario | Beschrijving |
|---|---|
| Volume drops or spikes | De helft van de dagelijkse transacties ontbreekt, gedupliceerde batchloads of plotselinge datatoenames |
| Missing or null values | Data-extracties voltooid maar kritieke kolommen blijven leeg |
| Distribution drifts | Gemiddeld aankoopbedrag of aantal transacties per regio verandert onverwacht |
| Column swaps | Kolommen zoals first_name en last_name per ongeluk verwisseld tijdens ETL |
| Unexpected categorical values | bijv. “Zurich” verschijnt in de Oostenrijkse stedenlijst |
| Sudden uniqueness loss | Voorheen unieke ID's beginnen te dupliceren door upstream join-fouten |
Architectuur en uitvoering¶
- In-database uitvoering: Alle anomaliedetectielogica wordt uitgevoerd binnen de database-engine (Teradata, Snowflake, Databricks, PostgreSQL, etc.)
- Geen dataverplaatsing: digna leest alleen metrics, en verplaatst nooit ruwe data extern
- Incrementele updates: Alleen nieuwe datasegmenten worden bij elke run geanalyseerd voor efficiëntie
- Configureerbare inspectiefrequentie: Elk uur, dagelijks of getriggerd door upstream processen
- Resultaatopslag: Metrics en anomalievlaggen worden weggeschreven naar digna’s observability-schema voor visualisatie en alerts
Voordelen¶
| Gebied | Voordeel |
|---|---|
| Automation | Vervangt honderden handmatige SQL- of regeldefinities |
| Precision | Detecteert problemen die statische drempels vaak missen |
| Scalability | Monitoren van miljoenen records per tabel op een efficiënte manier |
| Integration | Werkt naadloos samen met digna Data Analytics voor trendanalyse |
| Compliance | Zorgt voor continue controle over de kwaliteit en observability van data |
| Transparency | Biedt betrouwbaarheidscores, tijdstempels en reden-codes voor elke anomalie |
Hoe digna “normaal” leert¶
- Profiling-fase: digna verzamelt metrics uit historische datasets.
- Learning-fase: AI-modellen identificeren terugkerende patronen (seizoensgebonden, wekelijks, dagelijks).
- Monitoring-fase: Toekomstige datasets worden vergeleken met dynamisch geleerde drempels.
- Alerting-fase: Afwijkingen buiten statistische betrouwbaarheidsgrenzen worden als anomalieën gemeld.
Alle modellen zijn uitlegbaar, deterministisch en geoptimaliseerd voor enterprise-datavolumes.
Voorbeeld use cases¶
- Monitoren van datakwaliteit in banktransactiesystemen
- Detecteren van load-fouten in ETL- of data warehouse-jobs
- Identificeren van abnormaal klantgedrag in telecommunicatiegegevens
- Controleren van klinische dataconsistentie in healthcare analytics pipelines
- Voorkomen van kapotte dashboards in BI- en rapportageomgevingen
Veelgestelde vragen¶
Heeft Data Anomalies vooraf gedefinieerde regels nodig?
Nee — de module leert automatisch van datagedrag.
Kan ik nog steeds specifieke drempels definiëren indien nodig?
Ja. digna staat het combineren van AI-gebaseerde en regelgebaseerde detectie toe (via Data Validation).
Hoe worden false positives geminimaliseerd?
De module gebruikt adaptief leren en statistische betrouwbaarheidscores om normale seizoensvariaties te negeren.
Waar vindt de berekening plaats?
Alle verwerking draait binnen je database — digna haalt nooit ruwe data naar buiten.
Is het geschikt voor gevoelige of gereguleerde data?
Ja. digna draait volledig on-premises of in private cloud en voldoet aan Europese compliance-standaarden.