Les données anormales sont un type de données jugées incohérentes avec les valeurs observées dans un contexte donné. C’est anormal car cela se produit en dehors des limites des valeurs ou des modèles normaux acceptés. Les données anormales peuvent inclure des valeurs d'entrée non valides, des valeurs de retour inattendues, des transmissions de données corrompues, des ensembles de données incomplets, des combinaisons inhabituelles de valeurs et une réactivité inhabituelle aux modifications du système. Les données anormales peuvent également faire référence à une valeur statistique aberrante, c'est-à-dire une valeur qui s'éloigne considérablement de la valeur ou du comportement attendu du système dont elle fait partie.
L'identification et le traitement des données anormales sont un aspect clé d'une gestion efficace des données. Il est important que les organisations surveillent et prennent des mesures contre les données inhabituelles qui pourraient indiquer des menaces potentielles pour la sécurité, une utilisation abusive des données ou une activité frauduleuse. Des méthodes et algorithmes spéciaux ont été développés pour détecter et catégoriser les données anormales au sein des systèmes. Ces techniques peuvent utiliser la programmation heuristique, la logique floue, l'intelligence artificielle et d'autres technologies avancées pour identifier les anomalies et prévenir les problèmes potentiels.
Les données anormales peuvent provenir d'un certain nombre de sources, notamment des erreurs de saisie de l'utilisateur, des entrées mal orthographiées et une transmission de données défectueuse. De plus, des données anormales peuvent résulter de modifications internes du système, de bogues de programmation, d'une incompatibilité logicielle et de pannes du système. Une fois identifiées, les données anormales peuvent être corrigées, remplacées ou exclues du système. Selon la nature des données, il peut également être utile de les analyser et de tenter d'identifier la cause sous-jacente ou la source de l'anomalie.
