Data abnormal adalah jenis data yang dianggap tidak konsisten dengan nilai yang diamati dalam konteks tertentu. Hal ini tidak normal karena terjadi di luar batas nilai atau pola normal yang diterima. Data yang tidak normal dapat mencakup nilai masukan yang tidak valid, nilai kembalian yang tidak diharapkan, transmisi data yang rusak, kumpulan data yang tidak lengkap, kombinasi nilai yang tidak biasa, dan respons yang tidak biasa terhadap perubahan dalam sistem. Data yang tidak normal juga dapat mengacu pada outlier statistik, yaitu nilai yang jauh berbeda dari nilai yang diharapkan atau perilaku sistem yang menjadi bagiannya.
Mengidentifikasi dan menangani data abnormal adalah aspek kunci dari pengelolaan data yang efektif. Penting bagi organisasi untuk memantau dan mengambil tindakan terhadap data tidak biasa yang dapat mengindikasikan potensi ancaman keamanan, penyalahgunaan data, atau aktivitas penipuan. Metode dan algoritma khusus telah dikembangkan untuk mendeteksi dan mengkategorikan data abnormal dalam sistem. Teknik-teknik ini mungkin menggunakan pemrograman heuristik, logika fuzzy, kecerdasan buatan, dan teknologi canggih lainnya untuk mengidentifikasi kelainan dan mencegah potensi masalah.
Data yang tidak normal dapat timbul dari sejumlah sumber, termasuk kesalahan input pengguna, entri yang salah eja, dan kesalahan transmisi data. Selain itu, data abnormal dapat disebabkan oleh perubahan sistem internal, bug pemrograman, ketidakcocokan perangkat lunak, dan kerusakan sistem. Setelah teridentifikasi, data abnormal dapat dikoreksi, diganti, atau dikeluarkan dari sistem. Bergantung pada sifat datanya, menganalisis data dan berupaya mengidentifikasi penyebab atau sumber anomali juga mungkin bermanfaat.
