Machine learning para la detección de anomalías en tiempo real


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Detecta patrones en tus datos para determinar relaciones entre los indicadores, de manera autónoma y en tiempo real.

 

¿te imaginas tener A una persona revisando millones de datos en todo momento?


  • Machine Learning de utilidad

Las técnicas de aprendizaje automático no supervisadas modelan automáticamente el comportamiento normal de sus datos en tiempo real para identificar problemas más rápidamente, agilizar el análisis de la causa raíz y reducir los falsos positivos.

  • Alertas en tiempo real

Las alertas en tiempo real mediante machine learning permiten garantizar la precisión, predicción y modelados estadísticos personalizados para acelerar la toma de decisiones en cualquier negocio.

La definición de intervalos de alertas se calcula de manera automática en base al aprendizaje autónomo.

Olvídate de definir reglas complejas ni modelos estadísticos para tener alertas fiables y realmente útiles.

  • ¿Qué ha originado esta anomalía?

Gracias a la relación de los indicadores, las alertas no sólo muestran qué ha pasado, sino que indican proactivamente qué otros indicadores le han influenciado para que no pierdas tiempo investigando el motivo.

  • Análisis de poblaciones

Detecta qué individuos o elementos tienen un comportamiento anómalo respecto a una población. ¿Qué usuarios se comportan de manera diferente al resto? ¿Qué productos? ¿Qué sensores?

  • Predicciones

Predice comportamientos en base al histórico de datos para hacer cálculos de capacidades, stock, demanda, etc., y anticiparse a posibles problemas.

  • Tipos de datos que puedes usar

A mayor cantidad de datos, mejores análisis podrás realizar y detectar comportamientos que desconocías.

Por ejemplo, piensa en integrar datos de:

- Comportamiento de usuarios en webs, Apps, intranets,…

- Productos: Stocks, líneas de producción, procesos de ensamblado,…

- Logística: tiempos de rutas, consumos de combustible, precios de carburante,…

- Rendimiento: Carga de páginas, carga de píxeles, carga de servidores, capacidad en discos, rendimientos de máquinas,…

- Dispositivos y sensores en entornos físicos (IoT) que midan la temperatura, humedad, calidad del aire…

 

Cuando algo se salga de lo habitual, ¡WIper te alertará!


Indicado para la detección de anomalías en entornos:

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Técnicos:

  • Problemas de rendimiento
  • Fallos funcionales de una aplicación
  • Incremento de errores de servidor
  • Problemas con pasarelas de pago
  • Gestión de la capacidad y de la demanda

    De negocio:

    • Cambios en hábitos de comportamientos de usuarios
    • Cambio en los hábitos de consumo en productos
    • Incrementos de abandonos en carritos online
    • Decrementos de tráfico en determinada fuente, campaña o dispositivo
    • Incremento de tiempo de resolución de un proceso
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    De seguridad:

    • Detección de fraudes
    • Detección de ataques
    • Detección de actividades inusual de la red
    • Múltiples intentos de login/registro/compra