digna Data Anomalies
digna Data Anomalies
digna Data Anomalies
Attrapez ce que les tableaux de bord manquent - automatiquement
digna Data Anomalies détecte des changements inattendus dans la qualité de vos données et les indicateurs clés de performance (KPI) commerciaux/opérationnels sans aucun seuil ou règle manuelle.
Il apprend ce qui est "normal" dans vos données et vous alerte dès qu'un élément dévie. Des pics de revenus aux enregistrements manquants, des échanges de colonnes aux valeurs livrées incorrectes - digna signale automatiquement les anomalies afin que vous puissiez agir avant que les problèmes ne s'aggravent.
Il apprend ce qui est "normal" dans vos données et vous alerte dès qu'un élément dévie. Des pics de revenus aux enregistrements manquants, des échanges de colonnes aux valeurs livrées incorrectes - digna signale automatiquement les anomalies afin que vous puissiez agir avant que les problèmes ne s'aggravent.
Il apprend ce qui est "normal" dans vos données et vous alerte dès qu'un élément dévie. Des pics de revenus aux enregistrements manquants, des échanges de colonnes aux valeurs livrées incorrectes - digna signale automatiquement les anomalies afin que vous puissiez agir avant que les problèmes ne s'aggravent.
Comment digna Data Anomalies Fonctionne
Le module calcule et surveille des indicateurs clés tels que la somme, le minimum et les comptes de valeur pour trois types de données dans chaque colonne :
NUMÉRIQUE
NUMÉRIQUE
CATÉGORIQUE
CATÉGORIQUE
NON SPÉCIFIÉ
NON SPÉCIFIÉ
Nom de la colonne | Type de données | Exemple de valeur | Type de colonne digna |
|---|---|---|---|
Nom du client | Texte | John Smith | Données non spécifiées |
Type de client | Texte | Détail / Entreprise | Données catégorielles |
Numéro de compte | Numéro | AT4097012346234 | Données non spécifiées |
Solde du compte | Numéro | 167.234,01 / 12.333,89 | Données numériques |
Limite de découvert | Numéro | 20.000 / 0 | Données numériques |
Nom de la colonne | Type de données | Exemple de valeur | Type de colonne digna |
|---|---|---|---|
Nom du client | Texte | John Smith | Données non spécifiées |
Type de client | Texte | Détail / Entreprise | Données catégorielles |
Numéro de compte | Numéro | AT4097012346234 | Données non spécifiées |
Solde du compte | Numéro | 167.234,01 / 12.333,89 | Données numériques |
Limite de découvert | Numéro | 20.000 / 0 | Données numériques |
Les métriques peuvent être étendues à l'ensemble du tableau ou à un sous-ensemble filtré, que nous appelons un « Jeu de données ». Dans un tel cas, digna calcule les métriques pour chaque jeu de données indépendamment.
Ensembles de données statiques
Ensembles de données dynamiques
Ensembles hybrides
Ensembles de données statiques
Utiliser l'intelligence artificielle
Utiliser l'intelligence artificielle
Utiliser l'intelligence artificielle
Utiliser l'intelligence artificielle
Utiliser l'intelligence artificielle
Utiliser l'intelligence artificielle
Utiliser l'intelligence artificielle
Utiliser l'intelligence artificielle
Utiliser l'intelligence artificielle
En utilisant l'intelligence artificielle, digna apprend les modèles naturels dans vos données et vous avertit chaque fois que quelque chose semble improbable — que ce soit un pic soudain, une valeur manquante ou une distribution qui ne correspond plus aux attentes.
En combinant la détection des anomalies pilotée par l'IA avec des définitions de métriques flexibles, digna garantit que les problèmes de qualité des données et les anomalies commerciales sont identifiés tôt — sans avoir besoin de définir à l'avance des seuils ou des règles.
En utilisant l'intelligence artificielle, digna apprend les modèles naturels dans vos données et vous avertit chaque fois que quelque chose semble improbable — que ce soit un pic soudain, une valeur manquante ou une distribution qui ne correspond plus aux attentes.
En combinant la détection des anomalies pilotée par l'IA avec des définitions de métriques flexibles, digna garantit que les problèmes de qualité des données et les anomalies commerciales sont identifiés tôt — sans avoir besoin de définir à l'avance des seuils ou des règles.
Cas d'utilisation : Surveillance des clients bancaires
Données numériques
Données catégorielles
Données non spécifiées
Données numériques
Données catégorielles
Données non spécifiées
Données numériques
Données catégorielles
Données non spécifiées
Vous êtes aux commandes
Tous les indicateurs ne sont pas utiles pour chaque colonne. digna vous permet de :
✦ Désactiver les métriques par colonne, table ou projet
✦ Concentrez-vous uniquement sur ce qui importe
✦ Gardez votre profilage propre, rapide et sur mesure
Principaux avantages de
Principaux avantages de
digna Data Anomalies
digna Data Anomalies
S'exécute entièrement dans la base de données
Pas de seuils, pas de règles —
detection des anomalies en pilote automatique
Utilisez un moteur pour à la fois la surveillance de la qualité des données
et les KPI commerciaux/opérationnels
S'échelonne sur des centaines de tables sans aucune maintenance
Les métriques sont réutilisables - alimentent la validation, l'analyse ou l'IA
S'exécute entièrement dans la base de données
Pas de seuils, pas de règles —
detection des anomalies en pilote automatique
Utilisez un moteur pour à la fois la surveillance de la qualité des données
et les KPI commerciaux/opérationnels
S'échelonne sur des centaines de tables sans aucune maintenance
Les métriques sont réutilisables - alimentent la validation, l'analyse ou l'IA
S'exécute entièrement dans la base de données
Pas de seuils, pas de règles —
detection des anomalies en pilote automatique
Utilisez un moteur pour à la fois la surveillance de la qualité des données
et les KPI commerciaux/opérationnels
S'échelonne sur des centaines de tables sans aucune maintenance
Les métriques sont réutilisables - alimentent la validation, l'analyse ou l'IA
Laissez vos données vous indiquer ce qui ne va pas - avant que cela ne casse quelque chose.
Une équipe basée à Vienne d'experts en IA, données et logiciels soutenue par un sérieux académique et une expérience en entreprise.
Laissez vos données vous indiquer ce qui ne va pas - avant que cela ne casse quelque chose.
Une équipe basée à Vienne d'experts en IA, données et logiciels soutenue par un sérieux académique et une expérience en entreprise.
Laissez vos données vous indiquer ce qui ne va pas - avant que cela ne casse quelque chose.
Une équipe basée à Vienne d'experts en IA, données et logiciels soutenue par un sérieux académique et une expérience en entreprise.
FAQ
Qu'est-ce que la Data Observability et pourquoi est-ce important?
Qu'est-ce que la Data Observability et pourquoi est-ce important?
Qu'est-ce que la Data Observability et pourquoi est-ce important?
Comment fonctionne la détection d'anomalies de données basée sur l'IA dans le Data Observability ?
Comment fonctionne la détection d'anomalies de données basée sur l'IA dans le Data Observability ?
Comment fonctionne la détection d'anomalies de données basée sur l'IA dans le Data Observability ?
Comment l'IA améliore-t-elle la surveillance de la qualité des données ?
Comment l'IA améliore-t-elle la surveillance de la qualité des données ?
Comment l'IA améliore-t-elle la surveillance de la qualité des données ?
Comment la digna peut-elle aider les data scientists à réutiliser les métriques calculées d'Observability ?
Comment la digna peut-elle aider les data scientists à réutiliser les métriques calculées d'Observability ?
Comment la digna peut-elle aider les data scientists à réutiliser les métriques calculées d'Observability ?
Produit
Intégrations
Ressources
Société