سجل التغييرات – الإصدار 2026.04¶
مع الإصدار 2026.04، يعزز digna قدراته في مجالي التحليلات والتحقق من البيانات بشكل كبير.
يقدّم هذا الإصدار تحليلات متقدمة للسلاسل الزمنية، مكونات تحقق قابلة لإعادة الاستخدام، وتعريف مركزي للقيم.
🚀 الميزات الجديدة¶
Analytics Chart – تحليل السلاسل الزمنية بدون علم البيانات¶
- ميزة جديدة: Analytics Chart لتحليل تفاعلي للسلاسل الزمنية
- طرق تحليل مضمّنة:
- الانحدار الخطي والتربيعي والتكعيبي
- انحدار قطعي مع نقاط كسر قابلة للتكوين
- تقنيات التنعيم
- تحليل الكمم (Quantile analysis)
- التعرف التلقائي على الاتجاهات، الموسمية، وتغيرات الأنماط
- تحليل البواقي لفهم أعمق للانحرافات
- تُحتسب السلاسل الزمنية تلقائيًا لكل مجموعة بيانات
التأثير: يمكّن المستخدمين من فهم سلوك البيانات المعقد عبر الزمن دون الحاجة إلى خبرة في علم البيانات أو أدوات خارجية.
Enumerations – تعريف مركزي للقيم المسموح بها¶
- تعرّف مجموعات قابلة لإعادة الاستخدام من القيم المسموح بها (مثل الدول، الولايات، رموز الحالة)
- التحقق من قيم الأعمدة مقابل Enumerations المحددة مسبقًا في digna Data Validation
- إعادة استخدام Enumerations عبر المشاريع ومصادر البيانات
- استخدام Enumerations في كل مكان عبر
#ENUM:MY_ENUM# - تُنفَّذ جميع الفحوصات مباشرةً في قاعدة البيانات المصدرية
التأثير: يضمن توحيد القيم ومعاييرها عبر المؤسسة.
Validation Rule Templates – قوالب قواعد تحقق قابلة لإعادة الاستخدام¶
- تعريف قواعد تحقق قابلة لإعادة الاستخدام (مثل فحوصات الفراغات، NOT NULL، فحوصات الصيغة)
- تطبيق القوالب عبر مجموعات بيانات متعددة
- ضمان اتساق منطق القواعد عبر المشاريع
- تقليل التكرار والإعداد اليدوي
- تُنفَّذ جميع الفحوصات مباشرةً في قاعدة البيانات المصدرية
التأثير: يتيح تحققًا قابلًا للتوسع وعالي الأداء من دون نقل البيانات.
شروط الصلة على مستوى الإحصاءات¶
- تعريف شروط الصلة على مستوى العمود لكل إحصاء
- يوسّع مفهوم شروط صلة الشذوذ (anomaly relevance conditions)
- التحكم في متى يجب اعتبار إحصاء ما ذي صلة
- تقليل الضوضاء عن طريق استبعاد الحالات غير الحرجة
التأثير: يحسّن جودة الإشارات بالتركيز فقط على الانحرافات المهمة.
🧪 توسيع قدرات Data Analytics والتحقق¶
مع هذا الإصدار، يوسّع digna كلًا من فهم البيانات وتوحيد تحقق البيانات:
- تفسير متقدم للسلاسل الزمنية دون حاجة لخبرة في علم البيانات
- تعريف مركزي للقيم المسموح بها عبر Enumerations
- منطق تحقق قابل لإعادة الاستخدام عبر القوالب
- تحكم دقيق في صلة الإحصاءات والتنبيهات
معًا، تُمكّن هذه القدرات المؤسسات من ليس فقط اكتشاف المشاكل، بل أيضًا فهمها وتوحيدها والتحكم في جودة البيانات.
🎯 المستفيدون من هذا الإصدار¶
- مهندسو البيانات: منطق تحقق قابل لإعادة الاستخدام وتحكم محسن بسلوك المراقبة
- فرق جودة البيانات والحوكمة: قواعد موحدة وتحقق متناسق عبر الأنظمة
- فرق التحليلات وBI: فهم أفضل للاتجاهات والانحرافات
- مالكو المنصات: زيادة الاعتماد عبر تبسيط التحليلات والتحقق القابل للتوسع
🛠 تحديثات CLI¶
- لا تغييرات