Detección de anomalías en tiempo real

La detección de anomalías consiste en examinar puntos de datos específicos y detectar incidencias de comportamientos poco comunes que parecen sospechosas, al ser estas diferentes de los patrones establecidos de comportamiento. Esta técnica no es nueva, pero a medida que aumenta el volumen de datos el seguimiento manual ya no resulta práctico. Llegados a este punto, el Machine Learning resulta de gran utilidad para analizar datos de diferentes fuentes y en distintos formatos, así como detectar patrones que podrían pasar por alto a los humanos, ofreciendo un rendimiento superior al alcanzado históricamente, siendo aplicable en una amplia variedad de entornos de producción.

A lo largo del artículo revisaremos algunas de las principales aplicaciones y casos de uso prácticos del Machine Learning para la detección de anomalías. Hablaremos también acerca de la importancia de esta técnica a lo largo de los años, y como la Inteligencia Artificial nos facilita en gran medida el análisis de los datos, permitiendo una detección más temprana de cualquier anomalía.

Importancia de la detección de anomalías

Esta técnica es especialmente importante en sectores como las finanzas, la venta minorista y la ciberseguridad; no obstante, todas las empresas deberían estudiar la posibilidad de implementar la detección de anomalías en su flujo de trabajo, a fin de evitar posibles contratiempos. El uso de Machine Learning para la detección de anomalías permite la creación de un medio automatizado destinado a detectar valores atípicos perjudiciales y proteger los datos.

Los datos representan el núcleo operativo de cualquier organización, y exponerlos a riesgos, como violaciones de seguridad o filtraciones de información confidencial, puede tener un impacto devastador: pérdida de ingresos, daño a la reputación de la marca, y erosión de la confianza de los clientes. Este último punto es especialmente crítico, ya que recuperar la confianza perdida puede ser un desafío casi insuperable. La implementación de soluciones dedicadas a la detección de anomalías ayuda a las empresas a proteger el histórico de sus datos y fortalecer su posición competitiva a largo plazo.

Históricamente, las empresas han contado con todo tipo de datos sobre las operaciones de su negocio. En análisis manual de estos datos, por desgracia, no siempre ayudaba a identificar las causas raíz que estuviesen directamente relacionadas con el rendimiento general, por lo que, es probable que ciertas anomalías fueran pasadas por alto. Las empresas podían detectar indicios que un cambio en su rendimiento, pero sin llegar a detectar la causa principal de este cambio. Hoy en día, y gracias a la evolución de los algoritmos de Machine Learning, la detección de patrones en los datos de un negocio se lleva a cabo de una forma mucho más fluida, contribuyendo a entender el porqué de estos valores atípicos, y ayudando a la protección de la empresa.

Aplicaciones reales en la detección de anomalías

La detección de anomalías constituye una estrategia con un amplio espectro de aplicaciones útiles, aunque, por lo general, es una estrategia que se suele adoptar con mayor relevancia en entornos de trabajo tecnológicos, puesto que gran parte de las herramientas disponibles para detección de anomalías están diseñadas para integrarse de forma digital. Así, es muy probable que usuarios de administración, ingenieros y desarrolladores de aplicaciones sean aquellos que más atención pongan en la detección de anomalías. No obstante, su aplicación es posible en un conjunto mayor de sectores y proyectos, como veremos a continuación.

Telecomunicaciones

Una estrategia basada en la detección de anomalías dentro de este campo puede resultar beneficioso garantizar un óptimo servicio a los clientes, así como respaldar la facturación de la empresa.

La detección de anomalías puede ayudar a la detección de congestiones que se consideren anómalas en el tráfico de datos, lo que permite a la empresa actuar rápidamente para evitar la interrupción del servicio a sus clientes. Por otro lado, en cuanto a la facturación, la detección de anomalías puede ayudar a detectar cambios inesperados en los consumos, evitando cualquier tipo de fraude dentro de los servicios que se ofrezcan a los usuarios.

Sector público

La seguridad y tranquilidad de los ciudadanos debe ser la principal prioridad dentro del sector público. La detección de anomalías puede ayudar a evitar casos de fraude fiscal identificando aquellas declaraciones anómalas que reflejen indicios de evasión de impuestos.

Esta estrategia también puede ayudar a mejorar la seguridad vial, analizando en tiempo real los patrones de criminalidad y emergencias de diferentes zonas dentro de un municipio. Comparando nuevos datos con el histórico registrado, la detección de anomalías puede ser de gran utilidad cuando se quieren tomar medidas de seguridad lo antes posible.

Sanidad

La detección de anomalías se suele implementar en mayor o menor medida dentro de este sector. Esta estrategia puede aportar beneficios físicos (a nivel de seguridad en centros hospitalarios) y de atención a los pacientes.

La monitorización de pacientes se lleva a cabo mediante dispositivos médicos que integran este tipo de algoritmos para notificar cualquier cambio anómalo en constantes vitales, o detectar algún patrón específico propio de ciertas enfermedades. Por otro lado, en cuanto a la seguridad de los centros, la detección de anomalías facilita la identificación de accesos no autorizados, ayudando a proteger la información confidencial que se tenga almacenada de los pacientes y del propio centro.

Internet of Things (IoT)

En este caso, la detección de anomalías es, en parte, el centro de muchas de las aplicaciones y funciones que el IoT nos ofrece. Por ejemplo, los dispositivos que utilizan esta tecnología dentro del hogar son capaces, mediante algoritmos de Machine Learning, de detectar cambios en la temperatura del exterior para ajustar la del interior, y mantener una temperatura óptima dentro de casa, oficina, o cualquier entorno donde estén ubicados estos dispositivos.

De igual manera, muchos dispositivos que utilizan IoT son capaces de detectar cambios anómalos en el consumo energético, notificando al propietario en caso de que este desee tomar medidas.

En nuestro portal tenemos un artículo acerca de cómo se complementan el IoT y el Machine Learning con el fin de ofrecer funcionalidades novedosas a los usuarios.

Como mencionamos al inicio del artículo, la detección de anomalías es una estrategia que, independientemente de los objetivos específicos de una empresa, puede y debe integrarse en su flujo de trabajo. El análisis en tiempo real de los datos y la identificación temprana de incidencias son esenciales para maximizar el rendimiento y reducir significativamente el tiempo necesario para identificar las causas raíz de este tipo de problemas.