Gå til indholdet

Data Analytics – Trends and Stability

AI-Driven Data Analytics Module for Data Quality and Observability – digna

Purpose

The Data Analytics module afslører langsigtede mønstre, stabilitet og volatilitet i dine datasæt — og omsætter rå målinger til meningsfulde indsigter.
Det giver et højere analytisk lag oven på resultaterne fra Data Anomalies, så teams kan forstå ændringer over tid og forbedre både datakvalitet og observability af datapipelines.

Ved at identificere brud i tendenser, tilbagevendende mønstre og skift i volatilitet hjælper digna Data Analytics dig med at skelne mellem forventet sæsonadfærd og reelle problemer med datakvaliteten.

Technical Overview

Derived Statistics

digna Data Analytics beregner statistiske egenskaber som:

  • Trend – en metrics langsigtede retning (stigende, faldende, stabil)
  • Volatilitet – hvor meget en metric svinger inden for et givet tidsvindue
  • Sæsonvariation – tilbagevendende tidsmæssige mønstre (dagligt, ugentligt, månedligt)
  • Ændringspunkter – statistisk signifikante skift i adfærd

Supported Metrics

Modulet kan analysere enhver metric genereret af andre digna-moduler, inklusive:

  • Antal poster
  • Manglende-værdi-rater
  • Fordelingsstatistikker (min, max, middelværdi, varians)
  • KPI-aggregationer (f.eks. omsætning, transaktioner, krav)
  • Afvigelser i timeliness eller hyppighed af anomalier

Time-Series Analysis

Data Analytics vurderer stabilitet på tværs af perioder — sammenligner en uge, måned eller kvartal med en anden — ved hjælp af statistisk konfidens og visuelle metrikker for trendstabilitet.

How It Works

  1. Input Data – digna indsamler tidsserie-metrikker fra andre moduler (fx antal anomalier).
  2. Statistical Modeling – AI og statistiske funktioner identificerer underliggende tendenser og volatilitetssiveauer.
  3. Comparison Across Periods – digna sammenligner historisk og nuværende performance for KPI'er eller kvalitetsindikatorer.
  4. Insights Generation – dashboards viser registrerede tendenser, stabile perioder og ændringspunkter i Inspection Hub og analytics-visninger.

Dette muliggør proaktiv detektion af langsomme driftsændringer eller gradvis forringelse af datakvaliteten, før de bliver kritiske.

Example Use Cases

Use Case Description
Monitoring KPI stability Overvåg salg, transaktioner eller krav over tid og registrer usædvanlig volatilitet.
Detecting hidden data drift Observer langsomme skift i datadistributioner eller manglende-værdi-rater, som typiske regler overser.
Change point analysis Identificer hvornår en metric ændrer adfærd (f.eks. pludselig stigning i anomalier).
Operational reliability Evaluer perioder med høj vs. lav datastabilitet på tværs af systemer eller afdelinger.
Business insights Fremhæv bedst performende kategorier eller produkter over rullende perioder.

Benefits

Area Benefit
Visibility Giver langsigtet indsigt i tendenser og mønstre i datakvalitet.
Early Warning Registrerer langsomme driftsændringer før de udløser anomalier eller SLA-brud.
Optimization Hjælper med at identificere ustabile datakilder eller systemer, der kræver procesjustering.
Cross-Module Analysis Kombinerer data fra Data Anomalies, Data Validation og Data Timeliness for holistiske indsigter.
Actionable Insights Understøtter både tekniske teams og forretningsbrugere i unders