Data Validation – Kontroly řízené pravidly¶

Modul Data Validation řízený umělou inteligencí pro kvalitu dat a observabilitu – digna

Účel¶

Modul Data Validation zajišťuje kvalitu dat prostřednictvím přesných kontrol založených na pravidlech.
Umožňuje organizacím definovat deterministickou obchodní a technickou validační logiku, která zajišťuje, že data splňují standardy shody, smluvní SLA a regulatorní požadavky.

Kombinací spouštění pravidel přímo v databázi, kompletních auditních stop a integrace s dalšími moduly digna, Data Validation garantuje konzistentní a sledovatelnou kvalitu dat a observabilitu napříč složitými podnikovými prostředími.

Technický přehled¶

Podporované typy validací¶

• Kontroly shody
  Potvrďte, že hodnoty odpovídají očekávaným výsledkům (např. referenční kódy, Booleovy příznaky, kategoriální mapování).

• Prahy a rozmezí
  Validujte číselné metriky nebo KPI vůči definovaným limitům — statickým nebo dynamicky odvozeným.

• Referenční seznamy a vyhledávání
  Zkontrolujte, zda hodnoty polí existují ve schválených master datech (např. DIČ, ISO seznam zemí, katalogy produktů).

• Konzistence napříč sloupci
  Zajistěte relační správnost (např. měna odpovídá regionu, kategorie rizika souhlasí s typem aktiva).

• Pravidla pro zpracování NULL hodnot
  Detekujte neočekávané NULL nebo prázdné hodnoty v kritických sloupcích.

Provedení a protokolování¶

• Zpracování přímo v databázi – Všechna validační pravidla se spouštějí přímo ve vaší databázi (Teradata, Snowflake, Databricks, PostgreSQL atd.).
• Bez extrakce dat – digna nikdy nepřenáší surová data mimo vaše prostředí.
• Plná sledovatelnost – Každý výsledek pravidla je zaznamenán s časovou známkou, odpovědným datasetem, počty záznamů a výsledkem prošel/neprošel.
• Audit