Changelog – Release 2026.01¶

Mit Release 2026.01 bringt digna wesentliche Verbesserungen im Datasource-Modelling, im Connection-Management und in der Benutzbarkeit von Inspektionen.
Dieses Release erhöht die Flexibilität in allen Modulen und erweitert die Abdeckung von Datenqualität und Validierung deutlich.

🚀 Neue Features¶

Globale Datenbankverbindungen¶

• Datenbankverbindungen werden jetzt auf einer globalen Ebene konfiguriert.
• Globale Verbindungen können in allen Projekten wiederverwendet werden, was Konfiguration und Wartung vereinfacht.
• Auswirkung: Reduziert den Betriebsaufwand und gewährleistet konsistente Konnektivität über Umgebungen hinweg.

Mehrere Quellverbindungen pro Projekt¶

• Projekte können nun mehrere Quell-Verbindungskonfigurationen referenzieren.
• Ermöglicht flexiblere Setups für komplexe Datenlandschaften innerhalb eines Projekts.
• Auswirkung: Unterstützt realistische Unternehmensarchitekturen mit heterogenen Datenquellen.

Logische Datasources¶

• Datasources repräsentieren jetzt eine logische Schicht innerhalb eines Projekts.
• Jede Datasource kann unterstützt werden durch:
  • eine Datenbanktabelle
  • eine Datenbank-View
  • eine benutzerdefinierte SQL-Abfrage
• Diese Trennung verbessert Wiederverwendung, Klarheit und das Inspektionsmodell über die Module hinweg.
• Auswirkung: Entkoppelt Inspektionen und Data-Quality-Regeln von der physischen Speicherung, verbessert Wartbarkeit und Wiederverwendbarkeit.

Bedingung zur Relevanz von Anomalien¶

• Eine Bedingung zur Relevanz von Anomalien kann nun definiert werden, um die Bewertung des Anomalie-Status auf Datensatzebene zu steuern.
• Statistiken werden unabhängig davon berechnet, ob die Bedingung gesetzt oder erfüllt ist.
• Wenn die Bedingung nicht erfüllt ist, liefert digna Data Anomalies keinen Anomalie-Status (grün / gelb / rot).
• Beispiel: Schließe das Dataset von der Anomalie-Bewertung aus, wenn die Anzahl der Datensätze unter 10 liegt.
• Auswirkung: Stellt sicher, dass Anomalien nur in relevanten fachlichen Kontexten bewertet werden.

Pro-Modul Benachrichtigungskonfiguration¶

• Benachrichtigungen können jetzt pro Modul direkt in digna konfiguriert werden.
• Ermöglicht unabhängige Steuerung des Alarmverhaltens für digna Data Anomalies, digna Data Timeliness, digna Data Validation und andere Module.
• Auswirkung: Erlaubt präzise Alarmierungsstrategien, abgestimmt auf Teamverantwortlichkeiten und Kritikalität.

Export von Inspektionsergebnissen (CSV)¶

• Benutzer können Inspektionsergebnisse nun als CSV-Dateien herunterladen.
• Ermöglicht Offline-Analysen, Berichterstattung und Integration mit externen Tools.
• Auswirkung: Vereinfacht Prüfungen, Reporting und nachgelagerte Datenqualitäts-Analysen.

🧪 Erweiterte Data Validation-Fähigkeiten¶

Mit diesem Release unterstützt digna Data Validation jetzt ein umfassendes Set an Data-Quality-Regeln:

• Zeilenbasierte Validierungsregeln
• Mehrspaltige Eindeutigkeitsprüfungen
• Referentielle Integritätsprüfungen über Datasources hinweg

Diese Prüfungen zusammen ermöglichen die Durchsetzung von strukturellen und relationalen Datenqualitätsregeln über komplexe Datenlandschaften hinweg.

Eindeutigkeitsprüfungen für mehrere Spalten¶

• Einführung von Eindeutigkeitsprüfungen für eine konfigurierbare Menge von Spalten.
• Ermöglicht die Validierung zusammengesetzter Schlüssel und fachlicher Eindeutigkeitsbedingungen.
• Auswirkung: Erkennt doppelte fachliche Entitäten, die mit Einzelspaltenprüfungen nicht identifizierbar sind.

Referential-Integrity-Prüfungen¶

• Einführung von Referential-Integrity-Prüfungen, um Beziehungen zwischen Datasources zu validieren.
• Stellt sicher, dass Fremdschlüsselwerte in einer Quell-Datasource in der referenzierten Ziel-Datasource existieren.
• Hilft, verwaiste Datensätze, gebrochene Beziehungen und Inkonsistenzen frühzeitig zu erkennen.
• Konzipiert zur Verwendung mit logischen Datasources, einschließlich Views und benutzerdefinierter SQL-Abfragen.
• Anwendungsfälle: Data-Warehouse-Integrität, regulatorische Berichterstattung, Stammdaten-Konsistenz und verlässliche nachgelagerte Analysen.

🎯 Wer profitiert von diesem Release¶

• Data Engineers: Flexibleres Datasource-Modelling und wiederverwendbare Datenbankverbindungen
• Data Quality & Governance Teams: Erweiterte Validierungsabdeckung einschließlich relationaler Integritätsregeln
• Analytics & BI Teams: Sauberere Eingabedaten und exportierbare Inspektionsergebnisse
• Platform Owners: Reduzierte Konfigurationskomplexität und verbesserte operative Wartbarkeit

🛠 CLI-Updates¶

• Keine Änderungen