Le 16 janvier 2025, des professionnels et des passionnés de données se sont rassemblés au Palais Eschenbach à Vienne et en ligne via Zoom pour le dernier TDWI e.V. Roundtable, organisé par TCI Consult GmbH. Le thème, « Qualité des données sous les projecteurs : Apprentissage automatique et IA pour les entrepôts de données & Détection des anomalies », a réuni des leaders de l'industrie pour partager des idées sur l'utilisation de technologies avancées pour résoudre les problèmes persistants de données.

digna était fière de participer à l'événement, représentée par Marcin Chudeusz, qui a présenté des idées sur « La détection des anomalies dans les entrepôts de données ». La présentation de Marcin a mis en avant l'approche innovante de digna pour exploiter des métriques agrégées pour la détection des anomalies, avec une démonstration en direct qui a montré comment notre technologie rend la gestion de la qualité des données plus efficace, évolutive et exploitable.

Voici les principaux enseignements de cette session engageante et pourquoi cela est important pour les organisations visant à bâtir la confiance dans leurs stratégies axées sur les données.

Pourquoi la détection des anomalies dans les entrepôts de données est importante

Marcin a souligné l'importance croissante des entrepôts de données en tant que colonne vertébrale de l'analyse commerciale. Cependant, garantir la confiance dans les analyses nécessite une approche proactive pour identifier et résoudre les problèmes de qualité des données. C'est là que la détection des anomalies joue un rôle transformateur en :

• Améliorant l'efficacité : Analyse plus rapide et moins gourmande en ressources des métriques agrégées.

• Intégration transparente : Facilement intégré dans les processus ETL pour une surveillance continue.

  
  

• Identification des motifs globaux : Détection des anomalies à un niveau agrégé pour mettre en évidence les tendances significatives.

  
  

• Évolutivité : Performant même avec de grands ensembles de données.

Le rôle des métriques agrégées dans la détection des anomalies

L'un des points forts de la session a été l'explication de Marcin sur la façon dont les métriques agrégées fournissent une base solide pour la détection des anomalies. Il a décrit les principales métriques utilisées dans les colonnes numériques et catégorielles, telles que :

• Nombre de valeurs manquantes

• Moyenne et somme des valeurs numériques

• Fréquence et unicité des valeurs catégorielles

Ces métriques rationalisent le processus, réduisent les faux positifs et permettent aux entreprises de se concentrer sur les tendances et problèmes pertinents.

Processus en trois étapes pour une détection des anomalies efficace

Marcin a partagé le processus en trois étapes de digna pour la détection des anomalies :

1. Profilage des métriques : Les données sont surveillées au fil du temps, capturant des statistiques clés comme les valeurs manquantes, les moyennes et les décomptes uniques.

   
   

2. Prévision alimentée par l'IA : Les modèles d'apprentissage automatique prédire les valeurs métriques futures en utilisant des méthodes basées sur la signature.

   
   

3. Optimisation automatique des seuils : Les seuils sont automatiquement ajustés en utilisant l'inférence conforme, garantissant une précision optimale de détection des anomalies.

Applications concrètes de la détection des anomalies

Marcin a illustré comment la détection des anomalies peut être appliquée dans l'assurance qualité des données et l'analyse des données :

1. Qualité des données :

• Vérification de la qualité des données entrantes.

• Évaluation de l'intégrité des données après ETL.

• Assurer l'exactitude des rapports générés.

2. Analyse des données :

• Détection des anomalies dans l'agrégation de revenus.

• Surveillance des modèles d'activité des utilisateurs.

• Identification précoce des attaques potentielles de hackers.

Il a également fourni des exemples de problèmes spécifiques de qualité des données que la détection des anomalies peut résoudre, tels que les valeurs manquantes, les colonnes échangées, les données tronquées et les retards de livraison des données.

Pourquoi cela est important pour les organisations

Les organisations se heurtent souvent à des défis tels que l'inefficacité des ressources, la qualité des données incohérente et la détection tardive des problèmes. La présentation de Marcin a souligné comment la détection proactive des anomalies répond à ces défis en permettant :

• Détection précoce des problèmes de données : Éviter les problèmes en aval dans les analyses et les rapports.

  
  

• Confiance améliorée dans les analyses : Fournir des données fiables pour des prises de décision en toute confiance.

  
  

• Efficacité opérationnelle : Automatiser les processus qui nécessitent traditionnellement une intervention manuelle.

Merci à TDWI et TCI Consult GmbH

Nous exprimons notre gratitude à TDWI e.V. et TCI Consult GmbH pour avoir organisé et accueilli ce roundtable perspicace. Des événements tels que celui-ci fournissent des opportunités inestimables aux professionnels des données de partager des connaissances et d'explorer les dernières innovations façonnant l'industrie.

Conclusion : Un appel à l'action pour les professionnels des données

Le TDWI Roundtable a souligné l'importance croissante de la détection des anomalies pour garantir la confiance dans les données et l'efficacité des entreprises. Avec l'augmentation des volumes de données et des complexités, utiliser des approches innovantes comme les métriques agrégées et l'IA n'est plus optionnel - c'est essentiel.

Chez digna, nous sommes fiers de mener cette charge, offrant des solutions qui permettent aux équipes de données d'aborder proactivement les problèmes de qualité et de se concentrer sur ce qui compte le plus : générer de la valeur commerciale.

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