Data Anomalies – Detecção Automatizada¶
AI-Driven Module for Data Quality and Observability – digna Data Anomalies
Purpose¶
O módulo Data Anomalies identifica irregularidades nos seus conjuntos de dados automaticamente — sem necessidade de escrever regras.
Ele monitora continuamente a qualidade da entrega dos dados, aprendendo como é o “normal” e detectando desvios em tempo real.
Ao usar detecção baseada em IA, o digna reconhece erros silenciosos de dados como registros ausentes, duplicados ou corrompidos que podem distorcer relatórios, modelos de ML e painéis.
Technical Overview¶
Metrics analyzed¶
O digna perfila continuamente os seguintes aspectos dos seus dados:
- Record volume – número total de linhas, diário ou por lote
- Missing values – detecção de campos nulos ou vazios
- Distributions and histograms – monitoramento de mudanças na forma dos dados
- Value ranges – identificação automática de valores fora do intervalo ou extremos
- Uniqueness – checagens de chaves duplicadas ou entradas repetidas
Intelligent anomaly detection¶
- Usa historical learning para definir dinamicamente limites esperados
- Detecta desvios em volume, distribuições de valores ou relacionamentos lógicos
- Emprega IA para adaptar limites automaticamente com base em horário ou padrões sazonais
- Distingue entre flutuações estatísticas e anomalias reais
- Produz métricas detalhadas e pontuações de confiança por conjunto de dados e coluna
Detection Scenarios¶
Abaixo estão exemplos de problemas do mundo real capturados automaticamente pelo módulo Data Anomalies:
| Scenario | Description |
|---|---|
| Volume drops or spikes | Falta metade das transações diárias, cargas de lote duplicadas ou picos súbitos de dados |
| Missing or null values | Extrações de dados concluídas, mas colunas críticas ficaram vazias |
| Distribution drifts | Valor médio de compra ou contagem de transações por região muda inesperadamente |
| Column swaps | Colunas como first_name e last_name trocadas acidentalmente durante o ETL |
| Unexpected categorical values | ex.: “Zurich” aparece na lista de cidades da Áustria |
| Sudden uniqueness loss | IDs antes únicos começam a se duplicar devido a erros de join a montante |
Architecture and Execution¶
- In-database execution: Toda a lógica de detecção de anomalias é executada dentro do motor de banco de dados (Teradata, Snowflake, Databricks, PostgreSQL, etc.)
- No data movement: o digna lê apenas métricas, nunca transfere dados brutos para fora
- Incremental updates: Somente segmentos de dados novos são analisados a cada execução para eficiência
- Configurable inspection frequency: Horária, diária ou acionada por processos a montante
- Result storage: Métricas e flags de anomalia são gravadas de volta no esquema de observabilidade do digna para visualização e alertas
Benefits¶
| Area | Benefit |
|---|---|
| Automation | Elimina centenas de definições manuais em SQL ou regras |
| Precision | Detecta problemas que limites estáticos frequentemente deixam passar |
| Scalability | Monitora milhões de registros por tabela de forma eficiente |
| Integration | Funciona perfeitamente com digna Data Analytics para análise de tendências |
| Compliance | Garante controle contínuo sobre a qualidade e observabilidade dos dados |
| Transparency | Fornece pontuações de confiança, timestamps e códigos de razão para cada anomalia |
How digna Learns “Normal”¶
- Profiling phase: o digna coleta métricas de conjuntos de dados históricos.
- Learning phase: modelos de IA identificam padrões recorrentes (sazonais, semanais, diários).
- Monitoring phase: conjuntos de dados futuros são comparados contra limites aprendidos dinamicamente.
- Alerting phase: desvios além das fronteiras de confiança estatística são reportados como anomalias.
Todos os modelos são explicáveis, determinísticos e otimizados para volumes de dados empresariais.
Example Use Cases¶
- Monitoramento da qualidade de dados em sistemas de transações bancárias
- Detecção de falhas de carga em jobs de ETL ou data warehouse
- Identificação de atividade anômala de clientes em registros de telecomunicações
- Observação da consistência de dados clínicos em pipelines de analytics em saúde
- Prevenção de painéis quebrados em BI e ambientes de report
Frequently Asked Questions¶
Does Data Anomalies require predefined rules?
Não — o módulo aprende automaticamente a partir do comportamento dos dados.
Can I still define specific thresholds if needed?
Sim. o digna permite combinar detecção baseada em IA com regras (via Data Validation).
How are false positives minimized?
O módulo utiliza aprendizado adaptativo e pontuação de confiança estatística para ignorar variações sazonais normais.
Where does computation happen?
Todo o processamento ocorre dentro do seu banco de dados — o digna nunca extrai dados brutos.
Is it suitable for sensitive or regulated data?
Sim. o digna roda totalmente on-premises ou em nuvem privada e segue padrões europeus de conformidade.