Data Validation – فحوصات قائمة على قواعد¶

وحدة Data Validation المدفوعة بالذكاء الاصطناعي لجودة البيانات والملاحظة – digna

الغرض¶

تضمن وحدة Data Validation جودة البيانات من خلال فحوصات دقيقة قائمة على قواعد.
تسمح للمنظمات بتعريف منطق تحقق تجاري وتقني حتمي، مما يضمن أن تلبي البيانات معايير الامتثال، واتفاقيات مستوى الخدمة التعاقدية، والمتطلبات التنظيمية.

من خلال الجمع بين تنفيذ القواعد داخل قاعدة البيانات، مسارات تدقيق كاملة، والتكامل مع وحدات digna الأخرى، تضمن Data Validation اتساقًا وقابلية تتبع في جودة البيانات وملاحظتها عبر بيئات المؤسسات المعقدة.

نظرة تقنية عامة¶

أنواع التحقق المدعومة¶

• فحوصات المطابقة
  التأكد من تطابق القيم مع النتائج المتوقعة (مثل: رموز مرجعية، والية صحيحة/خاطئة، تطابقات تصنيفية).

• الحدود والنطاقات
  التحقق من مقاييس رقمية أو مؤشرات أداء رئيسية مقابل حدود محددة — ثابتة أو مُشتقة ديناميكيًا.

• القوائم المرجعية والبحث
  التحقق مما إذا كانت قيم الحقول موجودة ضمن مجموعات البيانات الرئيسية المعتمدة (مثل: رموز ضريبة القيمة المضافة، قوائم الدول ISO، كتالوجات المنتجات).

• التناسق بين الأعمدة
  ضمان الصحة العلائقية (مثل: تطابق العملة مع المنطقة، فئة المخاطر مع نوع الأصل).

• قواعد التعامل مع القيم الخالية
  كشف القيم الخالية أو الفارغة غير المتوقعة في الأعمدة الحرجة.

التنفيذ والتسجيل¶

• المعالجة داخل قاعدة البيانات – تُنفّذ جميع قواعد التحقق مباشرة في قاعدة بياناتك (Teradata, Snowflake, Databricks, PostgreSQL, إلخ).
• عدم استخراج البيانات – لا تنقل digna أبدًا البيانات الخام خارج بيئتك.
• قابلية تتبع كاملة – يُسجّل كل ناتج قاعدة مع الطابع الزمني، مجموعة البيانات المسؤولة، أعداد السجلات، ونتائج النجاح/الفشل.
• التدقيق