Mit der Explosion von Daten in modernen Lagern, Seen und Lakehouses benötigen Organisationen eine optimierte, intelligente Methode, um Probleme zu erkennen, bevor sie zu Störungen führen. Die Automatisierung der Anomalieerkennung ist entscheidend, um die Datenqualität zu erhalten und die Zuverlässigkeit Ihrer datengestützten Entscheidungen sicherzustellen. Es steht an der Spitze der prädiktiven Analytik und transformiert, wie Unternehmen große Datenmengen über verschiedene Architekturen hinweg handhaben.

Während traditionelle Werkzeuge erfordern, dass Daten von Ihrer Plattform zur Analyse exportiert werden, halten moderne Datenqualitäts-Tools wie digna es einfach: die Analyse der Daten direkt dort, wo sie sich befinden. Keine kostspieligen Migrationen, keine langsamen Arbeitsabläufe. Stattdessen erhalten Sie eine automatisierte Anomalieerkennung, die schnell, effizient und nahtlos in Ihre bestehende Dateninfrastruktur integriert ist.

In diesem Leitfaden führen wir Sie durch den Prozess der Einrichtung eines Projekts auf digna und der Konfiguration von Tabellen, um automatisch Anomalien zu erkennen. Von Datenbankverbindungen bis hin zur Definition von Alarmen macht digna es einfach für Datenteams, die KI-gesteuerte Datenqualitätsverwaltung zu nutzen.

Wie man sein erstes Projekt auf digna erstellt

Schritt 1: Ein neues Projekt erstellen

Die Grundlage all Ihrer Arbeit in digna besteht darin, ein Projekt zu erstellen. Dies ermöglicht Ihnen, mehrere Datenquellen zu kombinieren und Ihre Bemühungen in verwaltbare Teile zu organisieren. Denken Sie daran wie an Ihren Arbeitsbereich, in dem alle Aktionen stattfinden.

• Zuerst finden Sie die Schaltfläche „Projekte“. Diese verwenden Sie, um entweder ein neues Projekt zu erstellen oder vorhandene zu durchsuchen.

  
  

• Sobald Sie auf „Neues Projekt hinzufügen“ klicken, erscheint ein Formular, das nach einem Projektnamen und einer kurzen Beschreibung fragt. Sei klar und prägnant in Ihrer Beschreibung, da dies Ihnen helfen wird, sich auf den Schwerpunkt des Projekts zu konzentrieren.

  
  

• Nach dem Ausfüllen dieser Details klicken Sie auf „Projekt erstellen“, um Ihren neuen Datenverwaltungsarbeitsbereich einzurichten.

Schritt 2: Datenbankverbindung konfigurieren

Wenn Ihr Projekt eingerichtet ist, besteht der nächste Schritt darin, Ihre Verbindung zur Datenbank zu konfigurieren, die die Daten enthält, die digna analysieren soll.

• Wählen Sie Ihre Datenbanktechnologie (z.B. PostgreSQL, MySQL, Snowflake) und geben Sie Verbindungsdetails an.

  
  

• Sie können sich über native Verbindung oder ODBC-Verbindung anschließen. Für die native Verbindung müssen Sie Details wie folgt konfigurieren:

• Host-Adresse

• Host-Port

• Datenbankname

• Schemaname

• Passwort

Für ODBC einfach in den ODBC-Modus wechseln und die erforderlichen Eigenschaften hinzufügen. Sobald konfiguriert, testen Sie die Verbindung, um sicherzustellen, dass sie korrekt funktioniert, bevor Sie fortfahren.

Schritt 3: Profiling-Modus einstellen

Der Profiling-Modus ist entscheidend, da er bestimmt, wie digna mit Ihren Daten interagiert. digna bietet drei verschiedene „Profiling-Modi“ an, um zu verwalten, wie Daten verarbeitet werden:

1. Standardmodus: digna berechnet Metriken direkt aus den Quelltabellen, ohne Daten zu duplizieren. Dies ist die schnellste Methode.

   
   

2. Permanenter Modus: digna kopiert die Daten für den Tag in eine permanente Tabelle und berechnet dann Metriken von dort.

   
   

3. Sitzungsmodus: digna kopiert Daten in eine Sitzungs- oder temporäre Tabelle und führt die Analyse durch.

Wählen Sie den Modus, der am besten zu Ihren betrieblichen Präferenzen und Datenverwaltungspolitiken passt. Klicken Sie auf „Verbindung testen“, um sicherzustellen, dass alles ordnungsgemäß verbunden ist. Wenn erfolgreich, erhalten Sie eine Benachrichtigung, die die Einrichtung bestätigt.

Lassen Sie uns nun die Tabellen konfigurieren, die Sie analysieren möchten.

Wie man Ihre Datentabellen für Anomalieerkennung konfiguriert

Schritt 1: Datentabellen hinzufügen

Sobald Ihr Projekt erstellt und die Datenbankverbindung aktiv ist, besteht der nächste entscheidende Schritt darin, zu definieren, welche Datentabellen digna überwachen soll.

Wählen Sie die relevanten Tabellen aus Ihrer Datenbank aus, um sie für die Analyse festzulegen. digna ermöglicht es Ihnen, bestimmte Tabellen auszuwählen, die Art der Analysen anzupassen und Snapshot-Abfragen für detaillierte Inspektionen einzurichten. Dies könnte Tabellen umfassen, die kritische Daten wie Kundentransaktionen, Produktinventare oder Finanzaufzeichnungen enthalten.

Schritt 2: Wöchentlicher Datenüberblick

Nachdem Sie Ihre Tabellen konfiguriert haben, präsentiert digna bei der Anmeldung sofort einen umfassenden „Wöchentlichen Datenüberblick“. Dieser Überblick hebt potenzielle Anomalien in Ihren Datensätzen hervor und bietet sofortige Einblicke in die Datenqualität.

Mit nur einem Klick können Sie durch verschiedene Wochen navigieren, um Leistungstrends zu beobachten und die Gesundheit Ihrer Daten im Laufe der Zeit zu verstehen.

Schritt 3: Alerts untersuchen

Ein herausragendes Merkmal von digna ist seine Fähigkeit, Probleme mit präziser Genauigkeit zu erkennen. Konfigurieren Sie Benachrichtigungen, um auf Anomalien aufmerksam gemacht zu werden und Datenqualitätsprobleme zu erkennen. Wenn Anomalien auftreten, gibt digna Warnungen über ein Ampelsystem heraus:

1. Rot: Weist auf Datenprobleme hin.

2. Gelb: Kennzeichnet verdächtige Daten.

3. Grün: Bedeutet, dass alles optimal ist.

Durch das tiefer gehende Untersuchen spezifischer Alerts können Sie Problemtage identifizieren, markierte Tabellen überprüfen und die betroffenen Datenfelder analysieren. digna bietet sogar Datenvisualisierungsgrafiken, die visuell aufzeigen, wo und wie die Daten von den erwarteten Mustern abgewichen sind.

Schritt 4: dignas AI-definierte Schwellenwerte

dignas KI-gesteuerte Anomalieerkennung warnt Sie nicht nur, wenn etwas schief läuft, sondern definiert auch akzeptable Bereiche für Datenmetriken. Zum Beispiel, wenn das System erwartet, dass fehlende Werte zwischen 222 und 503 liegen, wird es Abweichungen außerhalb dieses Bereichs kennzeichnen.

Aber hier geschieht die Magie: Autothresholds. dignas KI lernt kontinuierlich aus Ihren Daten, passt Schwellenwerte selbst an und prognostiziert zukünftige Anomalien proaktiv, bevor sie auftreten.

Das Anomalieerkennungsprozesses von digna verstehen

dignas KI-gesteuerte Anomalieerkennung nutzt fortschrittliche Algorithmen, um Abweichungen von erwarteten Datenmustern zu identifizieren. Hier ist eine Aufschlüsselung, wie es funktioniert:

1. Datenprofilierung: digna profiliert Ihre Daten automatisch, erfasst wichtige Metriken und stellt Basislinien auf.

   
   

2. Anomalieerkennung: Unsere Algorithmen überwachen kontinuierlich Daten auf Anomalien, vergleichen sie mit festgelegten Basislinien und identifizieren Abweichungen.

   
   

3. Wurzelursachenanalyse: Wenn eine Anomalie erkannt wird, hilft digna Ihnen, die zugrunde liegenden Ursachen zu verstehen, indem detaillierte Informationen über die betroffenen Datenpunkte bereitgestellt werden.

   
   

4. Datenvisualisierungen: dignas intuitive Dashboards bieten klare Visualisierungen der Datenqualität, wodurch es einfach ist, Anomalien und Trends zu identifizieren.

Warum die Automatisierung der Anomalieerkennung mit digna bahnbrechend ist

In traditionellen Systemen ist die Definition technischer Regeln und die manuelle Überwachung der Datenqualität zeitaufwendig und stressig. Durch die Automatisierung des Prozesses befreit digna Ihre Datenteams von der Last ständiger Überwachung. Hier ist, warum das wichtig ist:

• Geschwindigkeit: Erkennen Sie Anomalien in Echtzeit, was es Ihnen ermöglicht, Probleme zu beheben, bevor sie den Betrieb beeinträchtigen.

  
  

• Genauigkeit: Mit KI-gesteuerten Einblicken erhalten Sie weniger Fehlalarme und bedeutungsvollere Warnungen.

  
  

• Effizienz: Sparen Sie Zeit, indem Sie die Datenprofilierung und Anomalieerkennung automatisieren – keine manuellen Eingriffe mehr.

  
  

• Flexibilität: Egal, ob sich Ihre Daten in der Cloud oder vor Ort befinden, digna integriert sich nahtlos und behält Ihre Daten an Ort und Stelle, während es wichtige Metriken analysiert.

Fazit

Durch die Automatisierung der Anomalienerkennung mit digna können Sie die Datenqualität erheblich verbessern, das Risiko von Fehlern verringern und fundiertere Entscheidungen treffen. Mit Funktionen wie automatischen Metriken, autothresholds und sofortigen Benachrichtigungen hilft Ihnen digna, die höchsten Datenstandards mit minimalem Aufwand zu wahren. Unsere benutzerfreundliche Plattform und leistungsstarken KI-Algorithmen machen es einfach, loszulegen und Ergebnisse zu erzielen.

Die Geschichte Ihrer Daten entfaltet sich ständig – lassen Sie digna helfen, die verborgenen Muster und Anomalien zu entdecken, die unter der Oberfläche liegen.

Bereit, die Kraft der automatisierten Anomalieerkennung zu erleben? Buchen Sie eine Live-Demo mit digna heute oder sehen Sie digna live in Aktion und entdecken Sie, wie unsere Plattform für Data Observability Ihre Datenmanagementpraktiken transformieren kann.