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.
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 :
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 appliquées à l'ensemble du tableau ou à un sous-ensemble filtré, que nous appelons un « Dataset ». Dans ce cas, digna calcule les métriques pour chaque jeu de données indépendamment.
Ensembles de données dynamiques
Ensembles hybrides
Watch digna learn what normal looks like
No thresholds and no rules. These charts show what digna's anomaly model actually produced over seven months of daily inspections.
One metric, from the first inspection to today
digna needs only days: the expected range is down to ±64% after one week and ±36% after two, and keeps tightening with every inspection.
It learns your weekly rhythm
This metric swings by about half every week. digna learned the pattern, so seven months of ups and downs raised no false alarm.
It flags a break, then learns the new normal
On 27 June the value fell from 27,300 to 11,900. digna flagged four days in a row, then accepted the new level and kept watching.
It flags spikes and keeps the trend
The metric grows steadily, with sudden spikes now and then. digna follows the growth and flagged 11 spikes in seven months.
Cas d'utilisation : Surveillance des clients bancaires
Vous êtes aux commandes
Tous les indicateurs ne sont pas utiles pour chaque colonne. digna vous permet de :
✦ Désactivez les métriques par colonne, table ou projet
✦ Concentrez-vous uniquement sur ce qui compte
✦ Gardez votre profilage propre, rapide et sur mesure
FAQ
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 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 ?