Automated tool Data sniffer designed for anomaly detection in business metrics
| Thesis title: | Automatizovaný nástroj Datový čmuchálek určený pro detekci anomálií v obchodních metrikách |
|---|---|
| Author: | Jalůvková, Michaela |
| Thesis type: | Diplomová práce |
| Supervisor: | Maršálek, Karel |
| Opponents: | Novotný, Ota |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | Tato diplomová práce se zabývá tématem detekce anomálií v obchodních metrikách u e-commerce společnosti Rohlík.cz. Cílem bylo pro tuto společnost navrhnout, vyvinout a implementovat nástroj Datového čmuchálka, který detekuje anomálie v cílových metrikách. Nástroj musel být jednoduše customizovatelný a škálovatelný na velkou šíři metrik z různých odděleních společnosti. Nástroj je aktuálně implementovaný napříč několika odděleními ve společnosti Rohlík.cz a každý den mezi 4 a 5 hodinnou ranní zasílá výsledky detekce do firemních Slack kanálů. Reportingové nástroje je obecně velmi těžké nacenit, nicméně firma dle svých interních kalkulací odhaduje zisk Datového čmuchálka kolem 300 000 euro. |
| Keywords: | Keboola; AWS; Snowflake; detekce anomálií; prophet; strojové učení; automatizace; python; SQL |
| Thesis title: | Automated tool Data sniffer designed for anomaly detection in business metrics |
|---|---|
| Author: | Jalůvková, Michaela |
| Thesis type: | Diploma thesis |
| Supervisor: | Maršálek, Karel |
| Opponents: | Novotný, Ota |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | This diploma thesis addresses the topic of anomaly detection in business metrics at the e-commerce company Rohlík.cz. The aim was to design, develop, and implement a Data Sniffer tool for this company, which detects anomalies in target metrics. The tool had to be easily customizable and scalable across a wide range of metrics from various departments of the company. The tool is currently implemented across several departments at Rohlík.cz and sends detection results to corporate Slack channels every day between 4 and 5 AM. Generally, it is very difficult to price reporting tools; however, according to its internal calculations, the company estimates the profit from the Data Sniffer to be around 300,000 euros. |
| Keywords: | machine learning; automatization; python; SQL; Keboola; prophet; AWS; Snowflake; anomaly detection |
Information about study
| Study programme: | Data a analytika pro business |
|---|---|
| Type of study programme: | Magisterský studijní program |
| Assigned degree: | Ing. |
| Institutions assigning academic degree: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Faculty: | Faculty of Informatics and Statistics |
| Department: | Department of Information Technologies |
Information on submission and defense
| Date of assignment: | 2. 1. 2024 |
|---|---|
| Date of submission: | 28. 4. 2024 |
| Date of defense: | 7. 6. 2024 |
| Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/86989/podrobnosti |