Anomaly Detection (dt. „Anomalie-Erkennung“) ist eine Technik aus dem Bereich des Machine Learning, die es ermöglicht, Abweichungen (Anomalien) oder Unregelmäßigkeiten in großen Datenmengen zu erkennen. Die Idee hinter Anomaly Detection ist es, ein Modell zu entwickeln, das einen „normalen“ Datenbereich definiert und dann alle Datenpunkte identifiziert, die außerhalb dieses Normalbereichs liegen. Hierbei können unterschiedliche Verfahren zum Einsatz kommen, wie zum Beispiel statistische Methoden, Clustering oder Neuronale Netze. Anomaly Detection wird oft eingesetzt, um Muster in großen Datensätzen zu erkennen, die auf bestimmte Ereignisse oder Prozesse hindeuten können. Beispiele hierfür sind die Überwachung von Computersystemen auf mögliche Bedrohungen oder die Überwachung von Finanztransaktionen auf Anzeichen für Betrug. Unsere Advanced Analytics-Lösung CIO COCKPIT nutzt Aspekte der Anomaly Detection, um Risiken frühzeitig zu erkennen und abzuwenden. Somit kann einer Abweichung auf der Kostenachse (z.B. durch Wachstum des Storage) schnell nachgegangen werden.