Erforschung der Schneeflocke-Anomalieerkennung zur Identifikation von Daten-Ausreißern

Anomalieerkennung ist eine kritische Fähigkeit für Unternehmen, um ungewöhnliche Muster und Ausreißer in ihren Daten zu identifizieren, die auf Betrug, Fehler oder Chancen hinweisen könnten. Snowflake, die führende Cloud-Datenplattform, bietet leistungsstarke Anomalieerkennungsmöglichkeiten durch Snowflake Anomaly Detection. In diesem Artikel werden wir erläutern, was Snowflake Anomaly Detection ist, wie es im Hintergrund mit maschinellem Lernen funktioniert und einige Beispiele, wie man es nutzen kann.

Was ist Anomalieerkennung?

Anomalieerkennung ist ein entscheidender Prozess in der Datenanalyse, bei dem ungewöhnliche oder seltene Vorkommnisse innerhalb eines Datensatzes identifiziert und markiert werden. Anomalien, wie Ausreißer oder Fehler, können die Datenanalyse und Interpretation beeinflussen. Sie treten in verschiedenen Formen auf und können große Auswirkungen auf die Gesamtergebnisse haben.

Analysten können sicherstellen, dass ihre Erkenntnisse genau und zuverlässig sind, indem sie Anomalien finden und beheben. Dies kann ihnen auch helfen, neue Einblicke oder Chancen zu entdecken, die sie möglicherweise übersehen haben.

Verschiedene Datentypen erfordern unterschiedliche Techniken zur Anomalieerkennung. Zu den gängigen Methoden gehören Statistik, maschinelles Lernen und Visualisierung. Insgesamt spielt die Anomalieerkennung eine entscheidende Rolle bei datengestützten Entscheidungsfindungsprozessen und hilft Organisationen dabei, die Informationen, die ihnen zur Verfügung stehen, besser zu verstehen und zu nutzen. Diese Anomalien könnten darstellen:

• Betrügerische Transaktionen in Finanzdaten
• Fehlerhafte Geräteablesungen in Produktionssensordaten
• Einbruchsversuche in Netzwerksicherheitslogs
• Unregelmäßige Symptome oder Testergebnisse in Gesundheitsdaten

Durch das Hervorheben dieser Anomalien können Organisationen schnell Maßnahmen ergreifen, um Probleme zu untersuchen und zu beheben. Angesichts der enormen Datenmengen, die die meisten Organisationen generieren, ist das manuelle Durchsuchen von Daten zur Erkennung von Anomalien jedoch wie die Suche nach einer Nadel im Heuhaufen. Hier kommen maschinelle Lernmodelle zur Anomalieerkennung ins Spiel.

Fähigkeiten zur Anomalieerkennung von Snowflake

Snowflake hat die Anomalieerkennung als native Fähigkeit direkt in seine Cloud-Datenplattform integriert. Mit ein paar einfachen SQL-Befehlen können Sie ein Anomalieerkennungsmodell auf Ihren Snowflake-Daten trainieren und verwenden, um Anomalie-Scores neuen Datenpunkten zuzuweisen.

Der Kern der Anomalieerkennung von Snowflake ist der Cortex-Dienst. Cortex ist die neue maschinelle Lernplattform von Snowflake, die die Art und Weise verändert, wie Datenwissenschaftler und Analysten mit Daten arbeiten.

Benutzer können maschinelle Lernmodelle in Snowflake mit Cortex erstellen, trainieren und bereitstellen. Sie müssen keine Daten auf eine andere Plattform übertragen oder neue Werkzeuge erlernen. Cortex vereinfacht den Prozess der Arbeit mit maschinellen Lernmodellen in Snowflake.

Dieser optimierte Prozess ermöglicht eine schnellere Modellentwicklung und -bereitstellung sowie eine erhöhte Effizienz und Zusammenarbeit zwischen den Teammitgliedern. Cortex vereinfacht die maschinelle Lernumgebung für Benutzer durch die Verwendung von SQL-Befehlen.

Benutzer müssen nicht zwischen verschiedenen Werkzeugen oder Umgebungen wechseln. Dies erleichtert es Benutzern, mit maschinellem Lernen zu arbeiten. Insgesamt bietet Cortex eine benutzerfreundliche und effiziente Lösung für Organisationen, die maschinelle Lernfähigkeiten innerhalb ihrer bestehenden Dateninfrastruktur nutzen möchten.

Wichtige Vorteile

Einige der wichtigsten Vorteile der Snowflake Anomaly Detection umfassen:

1. Vollständig auf SQL basierende Erfahrung – Modelle mit SQL trainieren und bewerten
2. Automatische Modelloptimierung – Cortex optimiert automatisch Modell-Hyperparameter
3. Skalierbar über massive Datensätze – nutzt verteilte Verarbeitung von Snowflake
4. Echtzeitbewertung – Anomalien auf Streaming-Daten bewerten, sobald sie ankommen
5. Integration mit anderen Snowflake-Diensten wie Datenfreigabe und Zugriffskontrolle

Wie Anomalieerkennung funktioniert

Im Hintergrund wird die Snowflake Anomaly Detection von einem optimierten Gradient Boosting Machine (GBM) Modell angetrieben. Gradient Boosting Machine (GBM) ist ein leistungsstarkes maschinelles Lernmodell, das zur Familie des Ensemble-Lernens gehört.

Es funktioniert, indem es mehrere Entscheidungsbäume in einer sequenziellen Weise kombiniert, um die Vorhersagegenauigkeit des Modells zu verbessern. Jeder neue Entscheidungsbaum lernt aus den Fehlern der vorhergehenden Bäume. Das Ziel ist es, die Gesamtfehler des Modells zu reduzieren.

GBM ist gut darin, komplizierte Muster in Daten zu finden, die andere maschinelle Lernalgorithmen möglicherweise nicht entdecken können. Dieses Modell verwendet mehrere Entscheidungsbäume. Diese Bäume werden verwendet, um zu analysieren, wie Variablen miteinander interagieren. Sie helfen dabei, Beziehungen aufzudecken, die mit nur einem Baum nicht offensichtlich wären.

Gradient Boosting ist großartig, weil es sowohl mit numerischen als auch mit kategorialen Daten arbeiten kann, was es vielseitig für viele verschiedene Anwendungen macht. GBM ist zuverlässig für reale Datensätze, weil es gut mit Ausreißern und Rauschen umgehen kann.

Dieses Modell ist eine beliebte Wahl für maschinelles Lernen, weil es genau, flexibel und in der Lage ist, komplexe Datenmuster zu handhaben.

Die hochrangigen Schritte sind:

1. Modell trainieren – Verwenden Sie CREATE SNOWFLAKE.ML.ANOMALY_DETECTION-Befehl, um GBM auf historischen Daten zu trainieren
2. Verwenden Sie <model_name>!DETECT_ANOMALIES um das Modell auszuführen. Das Ausgabeergebnis der Methode ist eine Tabelle. In der Tabelle wird jede Eingabezeile als Anomalie oder nicht markiert.
3. Analysieren Sie das Ausgabeergebnis.

Um die Ergebnisse zu speichern, sollten Sie die ID des letzten SQL-Befehls erhalten und das Ergebnis mit RESULT_SCAN in die ‘my_ad_results’ Tabelle speichern:

LET ad_res := SQLID;
CREATE TABLE my_ad_results AS SELECT * FROM TABLE(RESULT_SCAN(:ad_res));

Bitte lesen Sie die Snowflake-Dokumentation für ein Beispiel zum Trainieren eines Anomalieerkennungsmodells.

Einschränkungen

Während eine leistungsstarke Technik, hat Anomalieerkennung einige Einschränkungen, derer man sich bewusst sein sollte:

• Erfordert ausreichende historische Daten, um eine “normale” Basislinie zu etablieren
• Erkennt Anomalien, erklärt jedoch nicht, warum sie anormal sind
• Kann falsche Positive für seltene, aber legitime Datenpunkte haben
• Modelle können sich im Laufe der Zeit verändern, da sich die Daten entwickeln und möglicherweise neu trainiert werden müssen

Darüber hinaus ist das von Snowflake verwendete GBM-Modell in erster Linie für Anomalieerkennungsanwendungen geeignet und nicht für andere ML-Aufgaben wie Klassifikation oder Regression.

Andere Snowflake ML-Fähigkeiten

Über die Anomalieerkennung hinaus bietet Snowflake Cortex weitere ML-Fähigkeiten, einschließlich:

• Lineare und logistische Regressionsmodelle
• Zeitreihenprognosen
• Text- und Stimmungsanalyse
• Benutzerdefinierter Modellimport über ONNX und Externe Funktionen

Datenwissenschaftler können die Anomalieerkennung durch maßgeschneiderte maschinelle Lernlösungen innerhalb der Snowflake-Umgebung verbessern.

Fazit

Anomalieerkennung ist ein leistungsstarkes Werkzeug für Organisationen, um proaktiv Daten-Ausreißer zu identifizieren und anzugehen. Snowflake Anomaly Detection ist eine maschinelle Lerntechnik, die über SQL leicht zugänglich ist. Dies macht es einfach, in bestehende Datenpipelines und BI-Workflows zu integrieren.

Anomalieerkennung ist keine Lösung für alle Probleme. Sie kann jedoch frühzeitig auf Probleme aufmerksam machen. Sie kann auch andere Praktiken im Zusammenhang mit Datenqualität und Sicherheit ergänzen. Wir ermutigen Sie, die Snowflake Anomaly Detection mit Ihren eigenen Daten auszuprobieren und zu sehen, welche Einblicke Sie gewinnen können.

DataSunrise verwendet sein eingebautes Anomalieerkennungsmodell, um verdächtiges Benutzerverhalten zu erkennen. Um mehr über Anomalieerkennung für Datensicherheit, Audit und Compliance zu erfahren, fordern Sie bitte eine Online-Demonstration an.