Wraz z eksplozją danych w nowoczesnych magazynach, jeziorach i lakehousach, organizacje potrzebują usprawnionego, inteligentnego sposobu wykrywania problemów, zanim spowodują zakłócenia. Automatyzacja wykrywania anomalii jest kluczowa dla utrzymania jakości danych i zapewnienia niezawodności decyzji opartych na danych. Stoi na czele analityki predykcyjnej, przekształcając sposób, w jaki firmy zarządzają ogromnymi ilościami danych w różnych architekturach.

Podczas gdy tradycyjne narzędzia wymagają eksportu danych z platformy do analizy, nowoczesne narzędzia jakości danych takie jak digna, upraszczają to: analizując dane tam, gdzie się znajdują. Bez kosztownych migracji, bez powolnych przepływów pracy. Zamiast tego, otrzymujesz zautomatyzowane wykrywanie anomalii, które jest szybkie, wydajne i głęboko zintegrowane z istniejącą infrastrukturą danych.

W tym przewodniku przeprowadzimy Cię przez proces zakładania projektu na digna i konfigurowania tabel, aby rozpocząć automatyczne wykrywanie anomalii. Od połączeń z bazą danych po definiowanie alertów, digna ułatwia zespołom ds. danych korzystanie z zarządzania jakością danych napędzanego przez AI.

Jak stworzyć swój pierwszy projekt na digna

Krok 1: Utwórz nowy projekt

Podstawą wszystkich Twoich działań w digna jest stworzenie Projektu. Umożliwia on łączenie wielu źródeł danych i organizowanie działań na zrozumiałe kawałki. Pomyśl o tym jak o swoim przestrzeni roboczej, gdzie wszystko się dzieje.

• Najpierw znajdź przycisk „Projekty”. Użyjesz go do utworzenia nowego projektu lub przeglądania istniejących.

  
  

• Po kliknięciu „Dodaj nowy projekt”, pojawi się formularz z prośbą o nazwę projektu i krótki opis. Bądź jasny i zwięzły w swoim opisie, ponieważ pomoże Ci to śledzić, na czym skupia się projekt.

  
  

• Po wypełnieniu tych danych, kliknij 'Utwórz projekt', aby założyć nowe miejsce do zarządzania danymi.

Krok 2: Skonfiguruj połączenie z bazą danych

Po założeniu projektu, kolejnym krokiem jest skonfigurowanie połączenia z bazą danych , która zawiera dane, które chcesz, aby digna analizowała.

• Wybierz technologię bazy danych (np. PostgreSQL, MySQL, Snowflake) i podaj szczegóły połączenia.

  
  

• Możesz łączyć się przez natywne połączenie lub połączenie ODBC. Dla natywnego połączenia musisz skonfigurować szczegóły takie jak:

• Adres hosta

• Port hosta

• Nazwa bazy danych

• Nazwa schematu

• Hasło

Dla ODBC po prostu przełącz się na tryb ODBC i dodaj wymagane właściwości. Po skonfigurowaniu testuj połączenie, aby upewnić się, że działa poprawnie przed kontynuowaniem.

Krok 3: Ustaw tryb profilowania

Tryb profilowania jest kluczowy, ponieważ określa, jak digna współpracuje z Twoimi danymi. digna oferuje trzy różne „tryby profilowania”, aby zarządzać, jak dane są przetwarzane:

1. Tryb standardowy: digna oblicza metryki bezpośrednio z tabel źródłowych bez duplikacji danych. To najszybsza metoda.

   
   

2. Tryb stały: digna kopiuje dane na dzień do stałej tabeli, a następnie oblicza metryki stamtąd.

   
   

3. Tryb sesji: digna kopiuje dane do sesji lub tymczasowej tabeli i przeprowadza analizę.

Wybierz tryb, który najlepiej pasuje do Twoich preferencji operacyjnych i polityki zarządzania danymi. Kliknij „Testuj połączenie”, aby upewnić się, że wszystko jest prawidłowo połączone. Po pomyślnym teście otrzymasz powiadomienie potwierdzające konfigurację.

Teraz skonfigurujmy tabele, które chcesz analizować.

Jak skonfigurować tabele danych do wykrywania anomalii

Krok 1: Dodaj tabele danych

Po utworzeniu projektu i nawiązaniu połączenia z bazą danych, kolejnym istotnym krokiem jest zdefiniowanie, które tabele danych digna powinna monitorować.

Wybierz odpowiednie tabele z bazy danych, aby skonfigurować je do analizy. digna pozwala wybierać konkretne tabele, dostosowywać rodzaje analiz oraz ustawiać zapytania o migawkach do szczegółowych inspekcji. Mogą to być tabele zawierające kluczowe dane, takie jak transakcje klientów, inwentarze produktów czy dane finansowe.

Krok 2: Przegląd danych tygodniowych

Po skonfigurowaniu tabel, digna natychmiast prezentuje kompleksowy „Przegląd danych tygodniowych” po zalogowaniu. Ten przegląd podkreśla potencjalne anomalie w Twoich zestawach danych, oferując natychmiastowy wgląd w jakość danych.

Jednym kliknięciem można przejrzeć różne tygodnie, aby zaobserwować trendy wydajności i zrozumieć kondycję danych w czasie.

Krok 3: Badanie alertów

Jedną z najważniejszych cech digna jest jej zdolność do dokładnego wykrywania problemów. Skonfiguruj powiadomienia, aby być ostrzeżonym o anomaliach i problemach z jakością danych. Jeśli pojawią się jakiekolwiek anomalie, digna wyda alerty używając systemu sygnalizacji świetlnej:

1. Czerwony: Oznacza problemy z danymi.

2. Bursztynowy: Oznacza podejrzane dane.

3. Zielony: Oznacza, że wszystko jest optymalne.

Dzięki zagłębianiu się w konkretne alerty możesz zidentyfikować problematyczne dni, sprawdzić oznaczone tabele i przejrzeć dotknięte kolumny danych. digna zapewnia również wykresy wizualizacyjne danych, które wizualnie pokazują, gdzie i jak dane odbiegają od oczekiwanych wzorców.

Krok 4: Progi zdefiniowane przez AI digna

Napędzane przez AI wykrywanie anomalii w digna nie tylko ostrzega, kiedy coś jest nie tak — również definiuje akceptowalne zakresy dla metryk danych. Na przykład, jeśli system oczekuje, że braki danych będą między 222 a 503, będzie sygnalizować odstępstwa poza tym zakresem.

Ale oto, gdzie dzieje się magia: Autoprogi. Sztuczna inteligencja digna stale uczy się z Twoich danych, samoautomatyzuje progi i proaktywnie przewiduje przyszłe anomalie, zanim się pojawią.

Zrozumienie procesu wykrywania anomalii w digna

AI napędzane wykrywanie anomalii przez digna wykorzystuje zaawansowane algorytmy do identyfikacji odchyleń od oczekiwanych wzorców danych. Oto jak to działa:

1. Profilowanie danych: digna automatycznie profiluje Twoje dane, rejestrując kluczowe metryki i ustalając podstawy.

   
   

2. Wykrywanie anomalii: Nasze algorytmy stale monitorują dane pod kątem anomalii, porównując je z ustalonymi podstawami i identyfikując odchylenia.

   
   

3. Analiza pierwotnej przyczyny: Gdy wykryta zostanie anomalia, digna pomaga zrozumieć podstawowe przyczyny, dostarczając szczegółowych informacji o dotkniętych punktach danych.

   
   

4. Wizualizacje danych: Intuicyjne deski rozdzielcze digna zapewniają czytelne wizualizacje kondycji danych, pozwalając łatwo identyfikować anomalie i trendy.

Dlaczego automatyzacja wykrywania anomalii za pomocą digna to przełom

W tradycyjnych systemach definiowanie reguł technicznych i ręczne monitorowanie jakości danych jest czasochłonne i stresujące. Automatyzując ten proces, digna zwalnia zespoły ds. danych z uciążliwej, ciągłej kontroli. Oto dlaczego ma to znaczenie:

• Szybkość: Wykrywaj anomalie w czasie rzeczywistym, co pozwala reagować na problemy, zanim wpłyną na operacje.

  
  

• Dokładność: Dzięki spostrzeżeniom napędzanym przez AI, otrzymujesz mniej fałszywych alarmów i więcej znaczących alertów.

  
  

• Wydajność: Oszczędzaj czas, automatyzując profilowanie danych i wykrywanie anomalii — bez ręcznych ingerencji.

  
  

• Elastyczność: Niezależnie od tego, czy Twoje dane są w chmurze, czy lokalnie, digna integruje się płynnie, utrzymując dane na miejscu, analizując kluczowe metryki.

Podsumowanie

Automatyzacja wykrywania anomalii za pomocą digna pozwala znacznie poprawić jakość danych, zmniejszyć ryzyko błędów i podejmować bardziej świadome decyzje. Dzięki funkcjom, takim jak autometrics, autothresholds i natychmiastowe alerty, digna pomaga utrzymać najwyższe standardy danych przy minimalnym wysiłku. Nasza przyjazna użytkownikowi platforma i potężne algorytmy AI ułatwiają rozpoczęcie korzystania i osiąganie wyników.

Twoja historia danych wciąż się rozwija — pozwól digna pomóc Ci odkryć ukryte wzorce i anomalie, które leżą pod powierzchnią.

Gotowy, aby doświadczyć mocy automatycznego wykrywania anomalii? Zarezerwuj demonstrację na żywo z digna już dziś lub zobacz digna w akcji i odkryj, jak nasza platforma Data Observability może zrewolucjonizować Twoje praktyki zarządzania danymi.