Ændringslog – Release 2026.01¶

Med Release 2026.01 introducerer digna væsentlige forbedringer i datasource-modellering, håndtering af forbindelser og brugervenlighed ved inspektioner.
Denne release øger fleksibiliteten på tværs af alle moduler og udvider markant dækningen af data quality og validering.

🚀 Nye funktioner¶

Global Database Connections¶

• Databaseforbindelser konfigureres nu på et globalt niveau.
• Globale forbindelser kan genbruges på tværs af alle projekter, hvilket forenkler konfiguration og vedligehold.
• Betydning: Reducerer operationelt arbejde og sikrer konsistent forbindelse på tværs af miljøer.

Multiple Source Connections per Project¶

• Projekter kan nu referere til flere source connection-konfigurationer.
• Muliggør mere fleksible setup til komplekse datalandskaber per projekt.
• Betydning: Understøtter realistiske enterprise-arkitekturer med heterogene datakilder.

Logical Datasources¶

• Datasources repræsenterer nu et logisk lag i et projekt.
• Hver datasource kan være baseret på:
  • en database table
  • en database view
  • en custom SQL statement
• Denne separation forbedrer genbrug, tydelighed og inspektionsmodellering på tværs af moduler.
• Betydning: Afkobler inspektioner og data quality-regler fra fysisk lagring, hvilket forbedrer vedligeholdelse og genbrug.

Anomaly Relevance Condition¶

• En Anomaly Relevance Condition kan nu defineres for at styre evalueringen af anomalier på datasætniveau.
• Statistikker beregnes uafhængigt af, om betingelsen er sat eller opfyldt.
• Hvis betingelsen ikke er opfyldt, leverer digna Data Anomalies ikke anomalistatus (grøn / gul / rød).
• Eksempel: Udeluk datasættet fra anomalievurdering, når antallet af rækker er under 10.
• Betydning: Sikrer, at anomalier kun vurderes i relevante forretningskontekster.

Per-Module Notification Configuration¶

• Notifikationer kan nu konfigureres per modul direkte i digna.
• Giver uafhængig styring af alert-adfærd for digna Data Anomalies, digna Data Timeliness, digna Data Validation og andre moduler.
• Betydning: Muliggør præcise alarmeringsstrategier, der matcher teamansvar og kritikalitet.

Inspection Results Export (CSV)¶

• Brugere kan nu downloade inspektionsresultater som CSV-filer.
• Muliggør offline-analyse, rapportering og integration med eksterne værktøjer.
• Betydning: Forenkler revisioner, rapportering og efterfølgende data quality-analyser.

🧪 Udvidede data-valideringsmuligheder¶

Med denne release understøtter digna Data Validation nu et omfattende sæt af data quality-regler:

• Row-level validation rules
• Multi-column uniqueness checks
• Referential integrity validation across datasources

Sammen gør disse kontroller det muligt at håndhæve strukturelle og relationelle data quality-regler på tværs af komplekse datalandskaber.

Uniqueness Checks for Multiple Columns¶

• Introduceret Uniqueness Checks for et konfigurerbart sæt af kolonner.
• Muliggør validering af sammensatte nøgler og forretningsmæssige unikhedskrav.
• Betydning: Finder dubletter af forretningsentiteter, som ikke kan identificeres med enkeltkolonne-kontroller.

Referential Integrity Checkss¶

• Introduceret Referential Integrity Checks til validering af relationer mellem datasources.
• Sikrer, at foreign key values i en kilde-datasource findes i en refereret target-datasource.
• Hjælper med at opdage forældreløse rækker, brudte relationer og dataintegritetsproblemer tidligt.
• Designet til at fungere med logiske datasources, herunder views og custom SQL.
• Anvendelsestilfælde: datalager-integritet, regulatorisk rapportering, masterdata-konsistens og pålidelig downstream-analyse.

🎯 Hvem får gavn af denne release¶

• Data Engineers: Mere fleksibel datasource-modellering og genbrugelige databaseforbindelser
• Data Quality & Governance Teams: Udvidet valideringsdækning inklusive relationelle integritetsregler
• Analytics & BI Teams: Renere input og eksporterbare inspektionsresultater
• Platform Owners: Mindre konfigurationskompleksitet og forbedret operationel vedligehold

🛠 CLI-opdateringer¶

• Ingen ændringer