Anomalías de datos de digna
Anomalías de datos de digna
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.
Aprende el comportamiento “normal” de tus datos y te avisa en cuanto algo se sale de patrón. Ya sean picos de ingresos, registros faltantes, cambios de columnas o valores incorrectos, digna detecta anomalías automáticamente para que actúes antes de que escalen.
Aprende el comportamiento “normal” de tus datos y te avisa en cuanto algo se sale de patrón. Ya sean picos de ingresos, registros faltantes, cambios de columnas o valores incorrectos, digna detecta anomalías automáticamente para que actúes antes de que escalen.
Aprende el comportamiento “normal” de tus datos y te avisa en cuanto algo se sale de patrón. Ya sean picos de ingresos, registros faltantes, cambios de columnas o valores incorrectos, digna detecta anomalías automáticamente para que actúes antes de que escalen.
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:
NUMÉRICO
NUMÉRICO
CATEGÓRICO
CATEGÓRICO
NO ESPECIFICADO
NO ESPECIFICADO
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 |
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 pueden aplicarse a toda la tabla o a un subconjunto filtrado, al que llamamos un “Conjunto de Datos”. En tal caso, digna calcula métricas para cada conjunto de datos de manera independiente.
Conjuntos de datos estáticos
Conjuntos de datos dinámicos
Conjuntos de datos híbridos
Conjuntos de datos estáticos
Usando Inteligencia Artificial
Usando Inteligencia Artificial
Usando Inteligencia Artificial
Usando Inteligencia Artificial
Usando Inteligencia Artificial
Usando Inteligencia Artificial
Usando Inteligencia Artificial
Usando Inteligencia Artificial
Usando Inteligencia Artificial
Usando Inteligencia Artificial, digna aprende los patrones naturales en tus datos y te alerta cada vez que algo parece improbable, ya sea un aumento repentino, un valor faltante, o una distribución que ya no coincide con las expectativas.
Al combinar la detección de anomalías impulsada por IA con definiciones de métricas flexibles, digna asegura que tanto problemas de calidad de datos como anomalías comerciales se señalen temprano, sin la necesidad de predefinir umbrales o reglas.
Usando Inteligencia Artificial, digna aprende los patrones naturales en tus datos y te alerta cada vez que algo parece improbable, ya sea un aumento repentino, un valor faltante, o una distribución que ya no coincide con las expectativas.
Al combinar la detección de anomalías impulsada por IA con definiciones de métricas flexibles, digna asegura que tanto problemas de calidad de datos como anomalías comerciales se señalen temprano, sin la necesidad de predefinir umbrales o reglas.
Caso de uso: monitoreo de clientes bancarios
Datos numéricos
Datos categóricos
Datos no especificados
Datos numéricos
Datos categóricos
Datos no especificados
Datos numéricos
Datos categóricos
Datos no especificados
Tú tienes el control
No todas las métricas son útiles para cada columna. digna te permite:
✦ Desactivar métricas por columna, tabla o proyecto
✦ Concéntrate solo en lo que importa
✦ Mantén tu perfilado limpio, rápido y adaptado
Beneficios Clave de
Beneficios Clave de
Anomalías de datos de digna
Anomalías de datos de digna
Se ejecuta completamente en la base de datos
Sin umbrales, sin reglas —
detección de anomalías en piloto automático
Utiliza un motor para monitorear la calidad de los datos
y los KPI empresariales/operativos
Escala a cientos de tablas sin mantenimiento
Las métricas son reutilizables: alimentan la validación, el análisis o la inteligencia artificial.
Se ejecuta completamente en la base de datos
Sin umbrales, sin reglas —
detección de anomalías en piloto automático
Utiliza un motor para monitorear la calidad de los datos
y los KPI empresariales/operativos
Escala a cientos de tablas sin mantenimiento
Las métricas son reutilizables: alimentan la validación, el análisis o la inteligencia artificial.
Se ejecuta completamente en la base de datos
Sin umbrales, sin reglas —
detección de anomalías en piloto automático
Utiliza un motor para monitorear la calidad de los datos
y los KPI empresariales/operativos
Escala a cientos de tablas sin mantenimiento
Las métricas son reutilizables: alimentan la validación, el análisis o la inteligencia artificial.
Deja que tus datos te alerten de lo que está mal antes de que se convierta en un problema mayor.
Un equipo de expertos en IA, datos y software con sede en Viena, respaldado por rigor académico y experiencia empresarial.
Deja que tus datos te alerten de lo que está mal antes de que se convierta en un problema mayor.
Un equipo de expertos en IA, datos y software con sede en Viena, respaldado por rigor académico y experiencia empresarial.
Deja que tus datos te alerten de lo que está mal antes de que se convierta en un problema mayor.
Un equipo de expertos en IA, datos y software con sede en Viena, respaldado por rigor académico y experiencia empresarial.
Preguntas Frecuentes
¿Qué es la observabilidad de datos y por qué es importante?
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¿Cómo funciona la detección de anomalías de datos basada en IA en la observabilidad de datos?
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¿Cómo mejora la IA el monitoreo de la calidad de los datos?
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¿Cómo digna puede ayudar a los científicos de datos a reutilizar las métricas de observabilidad calculadas?
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