Am 16. Januar 2025 versammelten sich Datenprofis und -begeisterte im Palais Eschenbach in Wien und online über Zoom zum neuesten TDWI e.V. Roundtable, organisiert von TCI Consult GmbH. Das Thema „Datenqualität im Fokus: Maschinelles Lernen und KI für Data Warehouses & Anomalieerkennung“ brachte Branchenführer zusammen, um Einblicke in die Nutzung fortschrittlicher Technologien zur Lösung persistenter Datenherausforderungen zu teilen.

digna war stolz darauf, an der Veranstaltung teilzunehmen, vertreten durch Marcin Chudeusz, der Einblicke in „Anomaliendetektion in Data Warehouses“ präsentierte. Marcin's Präsentation zeigte digna's innovativen Ansatz zur Nutzung aggregierter Metriken für die Anomaliendetektion, mit einer Live-Demo, die demonstrierte, wie unsere Technologie das Datenqualitätsmanagement effizienter, skalierbarer und handlungsorientierter macht.

Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse aus dieser ansprechenden Sitzung und warum sie für Organisationen von Bedeutung sind, die sich darauf konzentrieren, Vertrauen in ihre datengesteuerten Strategien aufzubauen.

Warum Anomaliendetektion in Data Warehouses wichtig ist

Marcin betonte die wachsende Bedeutung von Data Warehouses als Rückgrat der Unternehmensanalytik. Allerdings erfordert das Vertrauen in die Analysen einen proaktiven Ansatz zur Identifizierung und Lösung von Datenqualitätsproblemen. Hier spielt die Anomaliendetektion eine transformative Rolle durch:

• Verbesserung der Effizienz: Schnellere und weniger ressourcenintensive Analyse aggregierter Metriken.

• Nahtlose Integration: Einfache Einbettung in ETL-Prozesse für kontinuierliches Monitoring.

  
  

• Identifizierung globaler Muster: Erkennung von Anomalien auf aggregierter Ebene, um bedeutende Trends hervorzuheben.

  
  

• Skalierbarkeit: Effektive Leistung auch bei großen Datensätzen.

Die Rolle aggregierter Metriken in der Anomaliendetektion

Ein Highlight der Sitzung war Marcin's Erklärung, wie aggregierte Metriken eine robuste Grundlage für die Anomaliendetektion bieten. Er erläuterte wichtige Metriken, die in numerischen und kategorischen Spalten verwendet werden, wie z.B.:

• Anzahl fehlender Werte

• Durchschnitt und Summe der numerischen Werte

• Häufigkeit und Einzigartigkeit kategorischer Werte

Diese Metriken rationalisieren den Prozess, reduzieren falsch positive Ergebnisse und ermöglichen es Unternehmen, sich auf relevante Trends und Probleme zu konzentrieren.

Dreischrittiger Prozess für effektive Anomaliendetektion

Marcin teilte digna’s dreistufigen Prozess für die Anomaliendetektion:

1. Metrikprofilierung: Daten werden über die Zeit überwacht, wobei Schlüsselstatistiken wie fehlende Werte, Durchschnitte und einzigartige Zählungen erfasst werden.

   
   

2. KI-gestützte Prognose: Maschinenlernmodelle sagen zukünftige Metrikwerte mithilfe von signaturbasierten Methoden voraus.

   
   

3. Autothreshold-Optimierung: Schwellenwerte werden automatisch angepasst durch konforme Inferenz, um eine optimale Genauigkeit der Anomaliendetektion zu gewährleisten.

Praxiseinsatz der Anomaliendetektion

Marcin veranschaulichte, wie Anomaliendetektion in der Datenqualitätssicherung und Datenanalytik angewendet werden kann:

1. Datenqualität:

• Überprüfung der Qualität eingehender Daten.

• Bewertung der Datenintegrität nach ETL.

• Sicherstellung der Genauigkeit erstellter Berichte.

2. Datenanalytik:

• Erkennung von Abnormalitäten in der Umsatzaggregation.

• Überwachung von Mustern der Benutzeraktivität.

• Frühe Erkennung potenzieller Hackerangriffe.

Er lieferte auch Beispiele für spezifische Datenqualitätsprobleme, die durch Anomaliendetektion angegangen werden können, wie fehlende Werte, vertauschte Spalten, abgeschnittene Daten und verzögerte Datenübermittlung.

Warum das für Organisationen wichtig ist

Organisationen stehen oft vor Herausforderungen wie Ressourceneffizienz, inkonsistenter Datenqualität und verspäteter Problemidentifikation. Marcin's Präsentation unterstrich, wie proaktive Anomaliendetektion diese Herausforderungen angeht, indem sie ermöglicht:

• Früherkennung von Datenproblemen: Vermeidung nachgelagerter Probleme in Analytik und Berichterstellung.

  
  

• Verbessertes Vertrauen in Analysen: Bereitstellung zuverlässiger Daten für fundierte Entscheidungsfindung.

  
  

• Operationale Effizienz: Automatisierung von Prozessen, die traditionell manuelle Eingriffe erfordern.

Dank an TDWI und TCI Consult GmbH

Wir danken TDWI e.V. und TCI Consult GmbH für die Organisation und Ausrichtung dieses aufschlussreichen Roundtables. Veranstaltungen wie diese bieten unverzichtbare Gelegenheiten für Datenprofis, Wissen zu teilen und die neuesten Innovationen zu erkunden, die die Branche prägen.

Fazit: Ein Aufruf zum Handeln für Datenprofis

Der TDWI Roundtable hob die wachsende Bedeutung der Anomaliendetektion hervor, um Vertrauen in Daten und Geschäftseffizienz zu gewährleisten. Mit zunehmenden Datenmengen und -komplexitäten ist die Nutzung innovativer Ansätze wie aggregierte Metriken und KI nicht mehr optional, sondern essenziell.

Bei digna sind wir stolz darauf, diese Anstrengungen anzuführen, und bieten Lösungen an, die Datenteams befähigen, Qualitätsprobleme proaktiv anzugehen und sich auf das Wesentliche zu konzentrieren: den Geschäftswert zu steigern.

Erleben Sie den digna-Unterschied

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