Změny – Release 2026.11¶

Release 2026.11 stojí na třech zásadních novinkách:

digna Data Reconciliation (Beta): kontroluje, že data zůstávají konzistentní při přesunu mezi systémy
digna Agentic (Beta): otevírá digna AI agentům prostřednictvím digna MCP Server
digna Engine: volitelně profiluje data přímo v digna a umožňuje kontroly referenční integrity mezi různými databázovými technologiemi

Nové funkce¶

digna Data Reconciliation (Beta) – Konzistence od zdroje k cíli¶

Než se data dostanou do reportu, často projdou několika systémy. digna Data Reconciliation (Beta) porovnává cílový datový zdroj se zdroji, ze kterých vznikl, a upozorní, když spolu přestanou souhlasit.

Konfiguruje se jako pojmenovaná pravidla na nové záložce Data Reconciliation cílového datového zdroje
Zdrojem může být jakýkoli datový zdroj projektu se zapnutou funkcí Data Reconciliation
Mezi případy použití patří standardní rekonciliační postupy a validace výsledků ETL procesů
Dva typy pravidel: Exact a AI

Pravidla Exact – Rekonciliace jako pravidlo kvality dat: přesně definujete, co musí souhlasit mezi jedním zdrojem a jedním cílem, stejně jako u pravidla kvality dat.

Porovnání jednoho zdrojového datového zdroje s jedním cílovým datovým zdrojem
Spárování kontroly cíle s kontrolou zdroje podle statistiky a atributu, např. počty řádků nebo součet sloupce s částkou
Povolení rozdílu s absolute tolerancí (např. ± 10) nebo relative tolerancí (např. ± 0,5 % hodnoty zdroje)
Časová osa zobrazuje rozdíl za každý den vůči toleranci

Pravidla AI – Rekonciliace jako observabilita dat: digna se učí, jak cíl sleduje své zdroje, stejně jako digna pozoruje data v ostatních modulech, a upozorní, když se tento vztah naruší.

Kombinace kontrol z několika zdrojových datových zdrojů s kontrolami jednoho cíle
Logiku mezi nimi (joiny, filtry, agregace) není třeba znát ani zapisovat
Model se z historie učí, jak cíl sleduje své zdroje v tentýž den
Každá kontrola cíle je predikována z hodnot zdrojů za daný den a digna upozorní, když cíl opustí pásmo vlastních minulých chyb pravidla
Každé pravidlo má vlastní Model settings: Sensitivity, Memory a Model Complexity

Rekonciliační kontroly se zobrazují na dashboardu s časovou osou pro každé pravidlo. Započítávají se do celkového stavu inspekce a spouštějí notifikace.

Dopad: Pokrývá obě strany rekonciliace. Pravidla Exact vynucují známé kontroly mezi zdrojem a cílem a pravidla AI monitorují složité toky, jako jsou ETL procesy, takže data ztracená nebo změněná po cestě jsou zachycena bez ručně psaného rekonciliačního SQL.

digna Agentic (Beta) – digna pro AI agenty¶

První verze digna Agentic (Beta). AI agenti nyní mohou s digna pracovat, odpovídat na obchodní otázky o vašich datech a pomáhat vylepšovat vaši konfiguraci.

digna MCP Server: umožňuje Claude a dalším AI agentům pracovat s digna prostřednictvím Model Context Protocol.

Správa projektů, datových zdrojů, pravidel, plánů inspekcí a odběrů
Čtení stavů inspekcí až na úroveň jednotlivé kontroly pro vyšetřování alertů

Popisy datových zdrojů a atributů: popište běžným jazykem, co datový zdroj nebo atribut obsahuje.

AI agenti používají popisy k interpretaci vašich dat
Pokládejte obchodní otázky o svých datech a AI agenti na ně odpovědí na základě toho, co digna monitoruje
Pokud současná konfigurace digna na otázku odpovědět nedokáže, AI agent tam, kde je to možné, navrhne změny datového zdroje a jeho atributů, např. přidání nového datasetu

Dopad: Umožňuje pokládat obchodní otázky o vašich datech běžným jazykem a nechat AI agenty pomáhat s konfigurací digna a s vyšetřováním problémů s kvalitou dat.

digna Engine – Profilujte tam, kde si zvolíte¶

Ve výchozím nastavení digna profiluje data tam, kde se nacházejí, tedy ve zdrojové databázi. digna Engine přidává další možnost: digna data ze zdroje exportuje a profiluje je uvnitř digna Engine.

Volitelné, nikoli povinné: profilování ve zdrojové databázi zůstává k dispozici
Volí se pro každé databázové připojení jako jeho místo profilování: Source Database nebo digna Engine
K dispozici pro všechny podporované zdrojové technologie

Referenční integrita napříč připojeními: některé kontroly vyžadují export dat. Pro tyto případy digna Engine rozšiřuje digna Data Validation.

Kontroly referenční integrity mezi datovými zdroji na různých databázových připojeních, včetně různých databázových technologií (např. Oracle a PostgreSQL)
Funguje s oběma místy profilování: u Source Database se do digna Engine exportují pouze klíčové sloupce
Dashboard zobrazuje, když kontrola běží napříč dvěma připojeními

Dopad: Umožňuje zvolit, kde se data profilují, a vynucuje vztahy mezi systémy, které běží na různých databázových technologiích.

Vylepšení profilování¶

Toto vydání také dává uživatelům větší kontrolu nad tím, co a jak se profiluje.

Dotazové atributy – Uživatelsky definované sloupce¶

Definice umělých sloupců: SQL výraz nad jedním nebo více sloupci datového zdroje
Každý dotazový atribut má vlastní název
Profiluje se a kontroluje jako jakýkoli jiný atribut

Kategorie sloupců DATE¶

Nová kategorie Date pro atributy
Metriky vztažené k inspektovanému datu

Profilování na vyžádání¶

Profilování libovolného atributu nad úplným snímkem jednoho data, bez spuštění inspekce
Pomáhá nastavit typ sloupce atributu: Numerical, Categorical, Date nebo Unspecified

Pro koho je toto vydání určeno¶

Datoví inženýři: validace výsledků ETL pomocí digna Data Reconciliation (Beta)
Finanční, rizikové a controllingové týmy: standardní rekonciliační postupy jako pravidla Exact v digna Data Reconciliation (Beta)
Týmy pro kvalitu dat a Data Governance: referenční integrita napříč databázovými technologiemi pomocí digna Engine
Obchodní uživatelé: odpovědi AI agentů na obchodní otázky o datech pomocí digna Agentic (Beta)
Týmy pro AI a automatizaci: AI agenti pracující s digna prostřednictvím digna Agentic (Beta)

Aktualizace CLI¶

Beze změn