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Anomaly detection: prevedere l’inatteso

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L’anomaly detection è una metodologia di analisi dei dati che si concentra sull’individuazione di osservazioni o eventi insoliti all’interno di un insieme di dati. Attraverso l’uso di algoritmi e tecniche statistiche, l’anomaly detection identifica e segnala le deviazioni significative rispetto ai modelli di comportamento normale, consentendo di prendere misure correttive tempestive. Questa tecnica trova applicazione in vari settori, dalla cyber security alla manutenzione predittiva, offrendo un vantaggio nella mitigazione dei rischi e nell’ottimizzazione delle operazioni. Grazie ai progressi nell’ambito del machine e deep learning, sono stati sviluppati modelli più sofisticati e accurati per affrontare le sfide sempre crescenti nella rilevazione delle anomalie.

Tipi di anomalie

Possiamo distinguere tre tipi di anomalie:

  • Anomalie di punti: sono singoli valori che deviano all’interno di un grande set di dati. In questo caso, il valore anomalo può essere causato da errori di misurazione, guasti o eventi inattesi. Per esempio, se monitorando la temperatura interna di un frigorifero la media è di 0°C, un ‘anomalia di punto può essere data da una misurazione di 10°C.
  • Anomalie contestuali: alcuni punti possono essere considerati anomali in un certo contesto. In una serie temporale, ad esempio, alcuni valori potrebbero essere considerati normali in un certo mese e anomali in un altro periodo dell’anno.
  • Anomalie collettive: quando il comportamento anomalo emerge da un insieme di punti in uno o più dataset. Per esempio, una transazione bancaria può risultare anomala confrontando i dati di paesi diversi; oppure se le vendite di più prodotti calano simultaneamente.

Approcci e algoritmi

A seconda del problema da affrontare e dei dati a disposizione, esistono principalmente due approcci per l‘anomaly detection:

  • Supervised anomaly detection: se i dati del dataset sono classificati in modo tale da sapere se ogni punto è anomalo o no. In questo caso, gli algoritmi applicati affrontano un problema di classificazione binaria. Uno degli algoritmi più usati è il Support Vector Machine (SVM).
  • Unsupervised anomaly detection: i dati non presentano alcuna informazione sulla loro natura. In questo tipo di approccio esistono due modi per allenare gli algoritmi: 
    1. Novelty detection: i dati di training non includono anomalie, in modo tale da insegnare all’algoritmo il concetto di ‘normalità’. Nella fase di test, invece, consideriamo anche gli outliers. In questo caso, possiamo parlare anche di semi-supervised anomaly detection. Questo tipo di analisi mira a rilevare nuovi schemi e comportamenti diversi rispetto a quanto è stato osservato in precedenza.
    2. Outlier Detection: in questo caso, gli outliers sono presenti anche nel training set. In questo modo, l’algoritmo viene allenato con lo scopo di individuare le caratteristiche e i pattern che differenziano gli outlier dal resto dei dati.

 

Alcuni degli algoritmi più utilizzati nel caso non supervisionato sono l’Isolation Forest, DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) e la Gaussian Mixture Models (GMM).

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Use Cases

L’anomaly detection ha applicazioni in diverse aree e settori. Alcuni esempi sono:

  • Finanza: rilevamento di frodi nelle transazioni finanziarie.
  • Manutenzione predittiva: rilevamento di guasti in apparecchiature industriali e monitoraggio delle condizioni degli impianti per prevenire malfunzionamenti.
  • Supply chain: identificazione dei ritardi o interruzioni nel flusso delle forniture e nella logistica di trasporto; rilevazione di anomalie nei dati di inventario, come discrepanze tra il conteggio fisico e il conteggio teorico.
  • Hospitality: rilevamento di prenotazioni o transazioni sospette.
  • Energia e utilities: rilevamento di anomalie nei consumi energetici per identificare guasti; monitoraggio delle reti elettriche per individuare eventi come black-out o sovraccarichi.

Le anomalie non sono sempre un aspetto negativo, come le frodi. L’anomaly detection può anche essere usata, per esempio, nell’identificare rapide crescite nei trend di mercato e nelle vendite.

Conclusione

L’anomaly detection è diventata una tecnica fondamentale per individuare e affrontare eventi o comportamenti inusuali. Grazie ai progressi nell’analisi dei dati e nell’apprendimento automatico, è possibile identificare tempestivamente situazioni anomale e adottare misure correttive adeguate. Tutto ciò si traduce in un significativo aumento dell’efficienza operativa, ottimizzazione delle attività e dell’uso delle risorse, generando benefici economici tangibili e migliorando le decisioni aziendali.

Sono diversi gli strumenti di advanced analytics che possono portare un anomaly detection in un contesto aziendale. Linguaggi come Python o piattaforme come Dataiku o Amazon SageMaker offrono la possibilità di esplorare diversi algoritmi e permettono di implementare anomaly detection system efficaci. 

L’anomaly detection si presenta come un’importante risorsa per garantire la stabilità e l’efficienza delle operazioni e Blue BI può aiutarvi nell’adottare questa soluzione nella vostra azienda.

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