digna Data Anomalies

digna Data Anomalies

digna Data Anomalies

Erfassen Sie, was Dashboards

verpassen – automatisch

digna Data Anomalies erkennt unerwartete Änderungen in Ihrer Datenqualität und Ihren geschäftlichen/operativen KPIs, ohne dass manuelle Schwellenwerte oder Regeln erforderlich sind.
Color-coded data anomaly chart showing observed metrics across time with green for healthy, yellow for warning, and red for critical values.
Color-coded data anomaly chart showing observed metrics across time with green for healthy, yellow for warning, and red for critical values.
Color-coded data anomaly chart showing observed metrics across time with green for healthy, yellow for warning, and red for critical values.

Es lernt, was in Ihren Daten normal ist, und benachrichtigt Sie in dem Moment, in dem etwas abweicht. Von Einnahmenschwankungen bis hin zu fehlenden Datensätzen, Spaltenvertauschungen bis hin zu falsch gelieferten Werten  digna kennzeichnet Anomalien automatisch, damit Sie handeln können, bevor Probleme eskalieren. 

Es lernt, was in Ihren Daten normal ist, und benachrichtigt Sie in dem Moment, in dem etwas abweicht. Von Einnahmenschwankungen bis hin zu fehlenden Datensätzen, Spaltenvertauschungen bis hin zu falsch gelieferten Werten  digna kennzeichnet Anomalien automatisch, damit Sie handeln können, bevor Probleme eskalieren. 

Es lernt, was in Ihren Daten normal ist, und benachrichtigt Sie in dem Moment, in dem etwas abweicht. Von Einnahmenschwankungen bis hin zu fehlenden Datensätzen, Spaltenvertauschungen bis hin zu falsch gelieferten Werten  digna kennzeichnet Anomalien automatisch, damit Sie handeln können, bevor Probleme eskalieren. 

Wie digna Data Anomalies funktioniert

Das Modul berechnet und überwacht wichtige Kennzahlen wie Summe, Minimum und Wertezählung über drei Arten von Daten in jeder Spalte:

NUMERISCH

NUMERISCH

KATEGORISCH

KATEGORISCH

UNBESTIMMT

UNBESTIMMT

Name der Spalte


Datentyp


Wert Beispiel


digna Spaltentyp


Kundenname

Text

John Smith

Unbestimmte Daten

Kundentyp

Text

Einzelhandel / Geschäft

Kategorische Daten

Kontonummer

Nummer

AT4097012346234

Unbestimmte Daten

Kontostand

Nummer

167.234,01 / 12.333,89

Numerische Daten

Überziehungsrahmen

Nummer

20.000 / 0

Numerische Daten

Name der Spalte


Datentyp


Wert Beispiel


digna Spaltentyp


Kundenname

Text

John Smith

Unbestimmte Daten

Kundentyp

Text

Einzelhandel / Geschäft

Kategorische Daten

Kontonummer

Nummer

AT4097012346234

Unbestimmte Daten

Kontostand

Nummer

167.234,01 / 12.333,89

Numerische Daten

Überziehungsrahmen

Nummer

20.000 / 0

Numerische Daten

Kennzahlen können auf die gesamte Tabelle oder auf einen gefilterten Teilbereich, den wir „Datensatz“. nennen, beschränkt werden. In einem solchen Fall berechnet digna die Kennzahlen für jeden Datensatz unabhängig.

Statische Datensätze

Dynamische Datensätze

Hybride Datensätze

Statische Datensätze

  • Verwendung von Künstlicher Intelligenz

    Verwendung von Künstlicher Intelligenz

    Verwendung von Künstlicher Intelligenz

  • Verwendung von Künstlicher Intelligenz

    Verwendung von Künstlicher Intelligenz

    Verwendung von Künstlicher Intelligenz

  • Verwendung von Künstlicher Intelligenz

    Verwendung von Künstlicher Intelligenz

    Verwendung von Künstlicher Intelligenz

Mit Künstlicher Intelligenz lernt digna die natürlichen Muster in Ihren Daten und warnt Sie, sobald etwas unplausibel erscheint – sei es ein plötzlicher Anstieg, ein fehlender Wert oder eine Verteilung, die nicht mehr den Erwartungen entspricht.


Durch die Kombination von KI-gesteckter Anomalieerkennung mit flexiblen Metrikdefinitionen stellt digna sicher, dass sowohl Datenqualitätsprobleme als auch geschäftliche Anomalien frühzeitig erkannt werden – ohne dass es notwendig ist, Schwellenwerte oder Regeln im Voraus festzulegen.

Mit Künstlicher Intelligenz lernt digna die natürlichen Muster in Ihren Daten und warnt Sie, sobald etwas unplausibel erscheint – sei es ein plötzlicher Anstieg, ein fehlender Wert oder eine Verteilung, die nicht mehr den Erwartungen entspricht.


Durch die Kombination von KI-gesteckter Anomalieerkennung mit flexiblen Metrikdefinitionen stellt digna sicher, dass sowohl Datenqualitätsprobleme als auch geschäftliche Anomalien frühzeitig erkannt werden – ohne dass es notwendig ist, Schwellenwerte oder Regeln im Voraus festzulegen.

Anwendungsfall: Überwachung von Bankkunden

Bar chart showing categories with values color-coded as green for healthy, yellow for warning, and red for critical, illustrating anomaly levels across datasets.

Numerische Daten

Kategorische Daten

Unbestimmte Daten

Numerische Daten

Kategorische Daten

Unbestimmte Daten

Bar chart showing categories with values color-coded as green for healthy, yellow for warning, and red for critical, illustrating anomaly levels across datasets.

Numerische Daten

Kategorische Daten

Unbestimmte Daten

Du hast die Kontrolle

Nicht jede Kennzahl ist für jede Spalte nützlich. digna ermöglicht es Ihnen:

✦ Metriken pro Spalte, Tabelle oder Projekt deaktivieren

✦ Konzentrieren Sie sich nur auf das, was wichtig ist

✦ Halten Sie Ihr Profiling sauber, schnell und maßgeschneidert

Wesentliche Vorteile von

Wesentliche Vorteile von

📈

digna Data Anomalies

digna Data Anomalies

Läuft vollständig in der Datenbank

Keine Schwellenwerte, keine Regeln —

Anomalieerkennung im Autopilotmodus

Verwenden Sie einen Motor zur Überwachung der Datenqualität

und der Geschäfts-/Betriebs-KPIs

Skaliert über Hunderte von Tabellen ohne Wartungsaufwand.

Metriken sind wiederverwendbar – sie fließen in die Validierung, Analytik oder KI ein.

Läuft vollständig in der Datenbank

Keine Schwellenwerte, keine Regeln —

Anomalieerkennung im Autopilotmodus

Verwenden Sie einen Motor zur Überwachung der Datenqualität

und der Geschäfts-/Betriebs-KPIs

Skaliert über Hunderte von Tabellen ohne Wartungsaufwand.

Metriken sind wiederverwendbar – sie fließen in die Validierung, Analytik oder KI ein.

Läuft vollständig in der Datenbank

Keine Schwellenwerte, keine Regeln —

Anomalieerkennung im Autopilotmodus

Verwenden Sie einen Motor zur Überwachung der Datenqualität

und der Geschäfts-/Betriebs-KPIs

Skaliert über Hunderte von Tabellen ohne Wartungsaufwand.

Metriken sind wiederverwendbar – sie fließen in die Validierung, Analytik oder KI ein.

Lassen Sie Ihre Daten auf Probleme hinweisen – bevor sie Schaden anrichten.

Ein Team aus KI-, Daten- und Software-Expert:innen mit Sitz in Wien, das auf fundierte akademische Forschung und praktische Erfahrung in Unternehmen zurückgreift.

Lassen Sie Ihre Daten auf Probleme hinweisen – bevor sie Schaden anrichten.

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Lassen Sie Ihre Daten auf Probleme hinweisen – bevor sie Schaden anrichten.

Ein Team aus KI-, Daten- und Software-Expert:innen mit Sitz in Wien, das auf fundierte akademische Forschung und praktische Erfahrung in Unternehmen zurückgreift.

FAQs

Wie funktioniert die KI-basierte Datenanomalieerkennung in Data Observability?

Wie funktioniert die KI-basierte Datenanomalieerkennung in Data Observability?

Wie funktioniert die KI-basierte Datenanomalieerkennung in Data Observability?

Wie verbessert KI die Qualitätsüberwachung von Daten?

Wie verbessert KI die Qualitätsüberwachung von Daten?

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