Anomalías de datos de digna
Captura lo que los paneles de control no ven - automáticamente
Las anomalías de datos digna detectan cambios inesperados en la calidad de tus datos y en los KPIs empresariales/operativos sin necesidad de umbrales o reglas manuales.
Cómo funciona la Anomalía de Datos digna
El módulo calcula y monitorea métricas clave como suma, mínimo y conteos de valores a través de tres tipos de datos en cada columna:
Nombre de Columna | Tipo de Dato | Ejemplo de Valor | Tipo de Columna digna |
|---|---|---|---|
Nombre del Cliente | Texto | John Smith | Datos No Especificados |
Tipo de Cliente | Texto | Minorista / Negocios | Datos Categóricos |
Número de Cuenta | Número | AT4097012346234 | Datos No Especificados |
Saldo de la Cuenta | Número | 167.234,01 / 12.333,89 | Datos Numéricos |
Límite de Sobregiro | Número | 20.000 / 0 | Datos Numéricos |
Las métricas se pueden definir para toda la tabla o para un subconjunto filtrado, al que llamamos “Conjunto de datos”. En tal caso, digna calcula las métricas para cada conjunto de datos de forma independiente.
Conjuntos de datos dinámicos
Conjuntos de datos híbridos
Caso de uso: monitoreo de clientes bancarios
Tú tienes el control
No todas las métricas son útiles para cada columna. digna te permite:
✦ Desactiva las métricas por columna, tabla o proyecto
✦ Enclochate solo en lo que importa
✦ Mantén tu perfilado limpio, rápido y a la medida
Preguntas Frecuentes
¿Qué es la observabilidad de datos y por qué es importante?
¿Cómo funciona la detección de anomalías de datos basada en IA en la observabilidad de datos?
¿Cómo mejora la IA el monitoreo de la calidad de los datos?
¿Cómo digna puede ayudar a los científicos de datos a reutilizar las métricas de observabilidad calculadas?