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 Geschäftsbetriebs-KPIs, ohne dass manuelle Schwellenwerte oder Regeln erforderlich sind.

Es lernt, was in Ihren Daten als "normal" gilt, und benachrichtigt Sie in dem Moment, in dem etwas abweicht. Von Umsatzspitzen bis hin zu fehlenden Datensätzen, Spaltenwechseln bis hin zu falsch gelieferten Werten - digna kennzeichnet Anomalien automatisch, damit Sie handeln können, bevor Probleme eskalieren. 

Es lernt, was in Ihren Daten als "normal" gilt, und benachrichtigt Sie in dem Moment, in dem etwas abweicht. Von Umsatzspitzen bis hin zu fehlenden Datensätzen, Spaltenwechseln bis hin zu falsch gelieferten Werten - digna kennzeichnet Anomalien automatisch, damit Sie handeln können, bevor Probleme eskalieren. 

Es lernt, was in Ihren Daten als "normal" gilt, und benachrichtigt Sie in dem Moment, in dem etwas abweicht. Von Umsatzspitzen bis hin zu fehlenden Datensätzen, Spaltenwechseln bis hin zu falsch gelieferten Werten - digna kennzeichnet Anomalien automatisch, damit Sie handeln können, bevor Probleme eskalieren. 

Wie Digna-Datenanomalien funktionieren

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

NUMERISCH

NUMERISCH

KATEGORISCH

KATEGORISCH

UNBEKANNT

UNBEKANNT

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

Numerische Daten

Kategoriale Daten

Unbestimmte Daten

Numerische Daten

Kategoriale Daten

Unbestimmte Daten

Numerische Daten

Kategoriale 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.

Lass deine Daten dir sagen, was nicht stimmt — bevor sie etwas kaputtmachen.

Ein in Wien ansässiges Team von KI-, Daten- und Softwareexperten, unterstützt von akademischer Strenge und Unternehmenserfahrung.

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Häufig gestellte Fragen

Wie funktioniert KI-basierte Datenanomalieerkennung in der Datenbeobachtbarkeit?

Wie funktioniert KI-basierte Datenanomalieerkennung in der Datenbeobachtbarkeit?

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Wie verbessert KI die Qualitätsüberwachung von Daten?

Wie verbessert KI die Qualitätsüberwachung von Daten?

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