数据异常检测的商业价值
越来越多的公司倾向于根据原始数据预测绩效成果，数据异常检测已迅速成为商业领域的热门话题。
到 2026 年，全球数据异常检测服务市场价值预计将达到 86 亿美元，复合年增长率为 15.8%。但是，人们很容易对数据异常检测产生误解。我们将更详细地介绍这一话题，包括如何通过数据异常检测实现真正的价值。
什么是数据异常检测？
数据异常检测指借助人工智能 (AI)，在任何数据集中大规模地查找与正常情况相左的罕见模式、偏离和异常。例如：
- 异常销售高峰：一个店铺或网站一周内的产品销售额比上一周飙升 90%。
- 异常网站活动：一个网站或网页的流量激增，这可能是件好事（公司发表了一篇非常受欢迎的博客文章），也可能是件坏事（公司正在遭受网络攻击）。
- 产量问题：产量不一致，表明可能即将需要进行维护。
人们通常会对数据异常检测产生误解，许多人认为它只是为了标记错误和问题。但是，正如上面的例子所示，企业也可以而且也应该利用该技术来识别积极的变化，比如销量激增或产量提升。如果公司使用数据异常检测模型来发现积极的变化（例如，“为什么我们的网站在 10 月份销售额飙升？”或者“为什么我们位于密尔沃基市的店铺在 8 月份访客激增？”），则可以及时发现宝藏：他们可以利用有价值的数据来分析产生积极变化的原因，从而提升绩效。
也就是说，随着企业越来越严厉地打击网络犯罪和欺诈，数据异常检测最近声名鹊起。勒索软件攻击等网络犯罪率不断攀升，仅这一点就使得企业更有必要在网络上保护自身安全。至关重要的一点是，企业需要能够在网络数据流量中发现蕴含黑客攻击和欺诈活动的异常模式，而这正是数据异常检测模型的用武之地。
数据异常检测模型如何提高企业敏捷性
关于数据异常检测的另一个误解是，它仅可用于报告历史事件。事实上，借助机器学习，数据异常检测模型可以预测将要发生的事情 - 这正是数据异常检测模型真正展现其价值之处。数据异常检测模型有助于企业：
- 利用 AI 在任何数据集中大规模地查找与正常情况相左的罕见模式、偏离和异常。
- 让下游使用者了解相应的数据（人员、应用程序、流程）。
- 采取适当的行动。
例如，数据异常检测模型可以让零售店经理了解到特定产品的销售额开始激增，让经理有足够的时间来补充库存。或者，经理可能会注意到整个店铺的客流量开始激增。可能是推广效果超出预期，也可能是意外的天气状况促使大量客户来店购买对付恶劣天气的物品。借助这些数据，店铺经理可以在销售高峰到来之前重新分配该地区的店员，避免店铺无法充分地为顾客提供服务。
简而言之，数据异常检测模型有助于提升企业敏捷性 - 在事件（包括负面和正面事件）发生之前进行感知和响应，并实时进行校正。
如果能够预测异常发展趋势，也将有助于企业更具战略性地进行思考。例如，一家大众消费品公司通过大规模地应用数据异常检测模型，可以更有效地解决如下许多业务挑战：
在上面的示例中，从三个方面进行数据异常检测：
- 业务：消费异常。
- 供应：采购、物流、SKU 级库存分配等。
- 财务（内部流程）：针对问题可能出现的具体位置发出警报。更快地验证财务状况。
通过缩短产品上市时间和开发周期，企业可以赢得竞争优势。
如何正确行事
数据异常检测 AI 模型的有效性取决于其所依赖数据的有效性。这对大多数企业而言是一个巨大的挑战。事实上，只有少数企业拥有所需的人员和技术来为 AI 模型准备好准确的数据，以便大规模地发现异常 - 跨多个地点和设施运营的大型企业更难做到这一点。正因如此，Centific 推出了 Sherlock。
Sherlock 利用模式识别技术来检测整个数据生态系统中的异常模式、偏离或遗漏情况。一旦检测到异常，企业中的利益相关方将实时收到警报并附带一份报告，该报告直观地呈现了异常以及相应的背景，有助于在利益相关方受到影响之前快速解决问题。
在后台，Sherlock 将流程、平台和人员整合在一起以训练 AI 模型，准确及时地获取所需数据以敏捷地进行报告。其组件包括：
- 流程：Sherlock 可配置的多功能数据注入
- 平台：Sherlock 集成模型
- 人员：通过人机环与客户的主题专家合作。
数据异常检测实例
- Centific 一直在帮助一家跨国科技公司进行数据异常检测，以防止在线支付时出现数字欺诈行为
- Centific 的一个旅游业客户在搜索引擎优化中针对反向链接和关键字使用了异常检测模型，在增加了 75% 的销售线索的同时降低了 45% 的销售线索成本。
- 一家全球性电话通讯公司与 Centific 合作，通过检测数据流中的异常情况来识别维护问题。该公司可以实时解决性能问题并减少服务中断情况。
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