16 stycznia 2025 r. eksperci i entuzjaści danych zebrali się w Palais Eschenbach w Wiedniu oraz online za pośrednictwem Zoom na najnowszy TDWI e.V. Roundtable, organizowany przez TCI Consult GmbH. Temat, „Jakość danych w centrum uwagi: Uczenie maszynowe i AI dla hurtowni danych oraz wykrywanie anomalii”, zgromadził liderów branży, aby podzielić się spostrzeżeniami na temat wykorzystania zaawansowanych technologii do rozwiązywania uporczywych problemów z danymi.

digna była dumna z uczestnictwa w wydarzeniu, reprezentowana przez Marcina Chudeusza, który przedstawił spostrzeżenia na temat „Wykrywania anomalii w hurtowniach danych”. Prezentacja Marcina pokazała innowacyjne podejście digna do wykorzystania zagregowanych metryk do wykrywania anomalii, z demonstracją na żywo, która pokazała, jak nasza technologia sprawia, że zarządzanie jakością danych jest bardziej efektywne, skalowalne i konkretne.

Oto kluczowe wnioski z tej angażującej sesji i dlaczego ma to znaczenie dla organizacji koncentrujących się na budowaniu zaufania w swoje strategie oparte na danych.

Dlaczego wykrywanie anomalii w hurtowniach danych ma znaczenie

Marcin podkreślił rosnące znaczenie hurtowni danych jako kręgosłupa analityki biznesowej. Jednak zapewnienie zaufania do analityki wymaga proaktywnego podejścia do identyfikacji i rozwiązywania problemów z jakością danych. Tutaj wykrywanie anomalii odgrywa transformującą rolę poprzez:

• Usprawnienie efektywności: Szybsza i mniej zasobożerna analiza zagregowanych metryk.

  
  

• Bezproblemowa integracja: Łatwe wdrożenie w procesy ETL do bieżącego monitorowania.

  
  

• Identyfikacja globalnych wzorców: Wykrywanie anomalii na poziomie zagregowanym, aby wskazać znaczące trendy.

  
  

• Skalowalność: Skuteczność nawet przy dużych zbiorach danych.

Rola zagregowanych metryk w wykrywaniu anomalii

Jednym z najważniejszych punktów sesji była wyjaśnienie Marcina, jak zagregowane metryki zapewniają solidny fundament do wykrywania anomalii. Przedstawił kluczowe metryki używane w kolumnach numerycznych i kategorycznych, takie jak:

• Liczba brakujących wartości

• Średnia i suma wartości numerycznych

• Częstotliwość i unikalność wartości kategorycznych

Te metryki usprawniają proces, zmniejszając liczbę fałszywych alarmów i umożliwiając firmom skupienie się na istotnych trendach i problemach.

Trójetapowy proces skutecznego wykrywania anomalii

Marcin przedstawił trójetapowy proces wykrywania anomalii przez digna:

1. Profilowanie metryk: Dane są monitorowane w czasie, rejestrując kluczowe statystyki, takie jak brakujące wartości, średnie i unikalne zliczenia.

   
   

2. Prognozowanie zasilane przez AI: Modele uczenia maszynowego przewidują przyszłe wartości metryk za pomocą metod opartych na sygnaturach.

   
   

3. Automatyzacja progów: Progi są automatycznie dostosowywane za pomocą inferencji konformalnej, zapewniając optymalną dokładność wykrywania anomalii.

Zastosowania wykrywania anomalii w rzeczywistych warunkach

Marcin zilustrował, jak wykrywanie anomalii może być stosowane w zapewnieniu jakości danych i analizach danych:

1. Jakość danych:

• Weryfikacja jakości danych przychodzących.

• Ocena integralności danych po ETL.

• Zapewnienie dokładności generowanych raportów.

2. Analiza danych:

• Wykrywanie anomalii w agregacji przychodów.

• Monitorowanie wzorców aktywności użytkowników.

• Wczesne wykrywanie potencjalnych ataków hakerskich.

Przedstawił także przykłady konkretnych problemów z jakością danych, które może rozwiązać wykrywanie anomalii, takie jak brakujące wartości, zamienione kolumny, obcięte dane i opóźnione dostawy danych.

Dlaczego to ma znaczenie dla organizacji

Organizacje często stają przed wyzwaniami, takimi jak nieefektywność zasobów, niespójna jakość danych i opóźnione wykrywanie problemów. Prezentacja Marcina podkreśliła, jak proaktywny wykrywanie anomalii rozwiązuje te wyzwania, umożliwiając:

• Wczesne wykrywanie problemów z danymi: Unikanie problemów w dół strumienia w analizach i raportach.

  
  

• Poprawa zaufania w analitykę: Dostarczanie wiarygodnych danych do pewnego podejmowania decyzji.

  
  

• Efektywność operacyjna: Automatyzacja procesów, które tradycyjnie wymagają manualnej interwencji.

Podziękowania dla TDWI i TCI Consult GmbH

Składamy podziękowania dla TDWI e.V. i TCI Consult GmbH za organizację i hosting tej wnikliwej Roundtable. Wydarzenia takie jak te zapewniają bezcenne możliwości dla profesjonalistów danych do dzielenia się wiedzą i odkrywania najnowszych innowacji kształtujących przemysł.

Podsumowanie: Wezwanie do działania dla profesjonalistów danych

TDWI Roundtable podkreśliła rosnące znaczenie wykrywania anomalii w zapewnianiu zaufania do danych i efektywności biznesowej. Przy rosnących wolumenach danych i złożonościach, wykorzystanie innowacyjnych podejść, takich jak zagregowane metryki i AI, nie jest już opcjonalne – jest niezbędne.

W digna jesteśmy dumni, że wyznaczamy tę drogę, oferując rozwiązania, które umożliwiają zespołom danych proaktywną obsługę problemów z jakością danych i skupienie się na tym, co najważniejsze: napędzaniu wartości biznesowej.

Doświadcz różnicy digna

Chcesz zobaczyć, jak nasze rozwiązania mogą zrewolucjonizować zarządzanie jakością danych? Zaplanuj demonstrację z digna i odkryj przyszłość wykrywania anomalii i jakości danych.