digna Data Anomalies
Individua ciò che sfugge alle dashboard - in automatico
digna Data Anomalies rileva cambiamenti inattesi nella qualità dei vostri dati e nei KPI di business/operativi, senza soglie o regole manuali.
Come funziona digna Data Anomalies
Il modulo calcola e monitora metriche chiave come somma, minimo e conteggio dei valori su tre tipi di dati in ogni colonna:
Nome della colonna | Tipo di dato | Esempio di valore | Tipo di colonna digna |
|---|---|---|---|
Nome del cliente | Testo | John Smith | Dati non specificati |
Tipo di cliente | Testo | Privato / Business | Dati categorici |
Numero di conto | Numero | AT4097012346234 | Dati non specificati |
Saldo del conto | Numero | 167.234,01 / 12.333,89 | Dati numerici |
Limite di scoperto | Numero | 20.000 / 0 | Dati numerici |
Le metriche possono riferirsi all'intera tabella o a un sottoinsieme filtrato, che chiamiamo “Dataset”. In questo caso, digna calcola le metriche per ogni dataset in modo indipendente.
Dataset dinamici
Dataset ibridi
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.
Caso d'uso: monitoraggio dei clienti bancari
Il controllo è nelle vostre mani
Non tutte le metriche sono utili per ogni colonna. digna vi permette di:
✦ Disattivare le metriche per colonna, tabella o progetto
✦ Concentrarvi solo su ciò che conta
✦ Mantenere la profilazione pulita, veloce e su misura
FAQs
Che cos'è l'osservabilità dei dati e perché è importante?
Come funziona il rilevamento delle anomalie nei dati basato sull'IA nella data observability?
In che modo l'IA migliora il monitoraggio della qualità dei dati?
In che modo digna aiuta i data scientist a riutilizzare le metriche di observability calcolate?