Data Analytics – الاتجاهات والثبات¶

وحدة Data Analytics المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لجودة البيانات وقابلية الملاحظة – digna

الهدف¶

تقوم وحدة Data Analytics بكشف الأنماط الطويلة الأمد، والاستقرار، والتقلب في مجموعات البيانات لديك — محولة المقاييس الخام إلى رؤى ذات معنى.
توفر طبقة تحليلية أعلى على نتائج Data Anomalies، مما يمكّن الفرق من فهم التغيرات عبر الزمن وتحسين كل من جودة البيانات وقابلية ملاحظة خطوط أنابيب البيانات.

من خلال تحديد فواصل الاتجاهات، والأنماط المتكررة، وتحولات التقلب، يساعدك digna Data Analytics على التمييز بين السلوك الموسمي المتوقع ومشكلات حقيقية في جودة البيانات.

نظرة تقنية عامة¶

الإحصاءات المشتقة¶

digna Data Analytics يحسب خصائص إحصائية مثل:

• الاتجاه (Trend) – الاتجاه الطويل الأمد للمقياس (يزيد، ينقص، مستقر)
• التقلب (Volatility) – مقدار تقلب المقياس ضمن نافذة زمنية معينة
• الموسمية (Seasonality) – أنماط زمنية متكررة (يوميًا، أسبوعيًا، شهريًا)
• نقاط التغير (Change Points) – تحولات في السلوك ذات دلالة إحصائية

المقاييس المدعومة¶

يمكن للوحدة تحليل أي مقياس تم إنشاؤه بواسطة وحدات digna الأخرى، بما في ذلك:

• أعداد السجلات
• معدلات القيم المفقودة
• إحصاءات التوزيع (القيمة الدنيا، القيمة العليا، المتوسط، التباين)
• تجميعات KPI (مثل الإيرادات، المعاملات، المطالبات)
• انحرافات التوقيت أو تكرار الشذوذات

تحليل السلاسل الزمنية¶

يقوم Data Analytics بتقييم الاستقرار عبر فترات — بمقارنة أسبوع بأخر أو شهر بآخر أو ربع سنة — باستخدام الثقة الإحصائية والقياسات البصرية لاستقرار الاتجاه.

كيف يعمل¶

1. البيانات الواردة – يجمع digna مقاييس السلاسل الزمنية من وحدات أخرى (مثلاً، عدد الشذوذات).
2. النمذجة الإحصائية – تحدد وظائف الذكاء الاصطناعي والإحصاء الاتجاهات الأساسية ومستويات التقلب.
3. المقارنة عبر الفترات – يقارن digna الأداء التاريخي والحالي لمؤشرات الأداء أو مؤشرات الجودة.
4. توليد الرؤى – تعرض لوحات المعلومات الاتجاهات المكتشفة، والفترات المستقرة، ونقاط التغير في Inspection Hub وواجهات التحليلات.

يتيح هذا الكشف الاستباقي عن الانجرافات البطيئة أو التدهور التدريجي في جودة البيانات قبل أن تصبح حرجة.

حالات استخدام مثال¶

الفوائد¶