Detecția anomaliilor

Introducere în calitatea datelor

Chrissy Bloom

Head of Enterprise Data Strategy & Governance

Definirea detecției anomaliilor

Detecția anomaliilor: utilizarea unui algoritm de machine learning pentru a învăța dintr-un set de date istorice și a identifica potențiale probleme de calitate a datelor

lupă cu un ceas indicând monitorizarea în timp și o săgeată către un tabel cu o posibilă anomalie detectată

Beneficiile detecției anomaliilor

Beneficii:

Monitorizarea datelor la scară largă, nu doar a elementelor critice
Necesită cunoștințe reduse de business, deoarece algoritmul învață singur ce sunt erorile
Poate detecta driftul datelor și informații mai puțin evidente

diagramă cu mai multe surse de date simbolizând calitatea datelor la scară largă

Utilizarea detecției anomaliilor

Când există o cantitate mare de date disponibile
Când o cantitate mare de date necesită monitorizarea calității
- efort manual minim
- configurarea monitorizării la scară largă
- automatizarea identificării anomaliilor

trei rânduri de text despre utilizarea detecției detective, preventive și a anomaliilor

Exemplu de detecție a anomaliilor

două tabele cu date în care o potențială anomalie este detectată în ultimul rând

Să exersăm!

Introducere în calitatea datelor