Änderungsprotokoll – Release 2026.01¶

Mit Release 2026.01 führt digna bedeutende Verbesserungen im Datasource-Modell, im Verbindungsmanagement und in der Benutzbarkeit der Inspektionen ein.
Dieses Release erhöht die Flexibilität über alle Module hinweg und erweitert deutlich die Abdeckung von Datenqualität und Validierung.

Neue Funktionen¶

Globale Datenbankverbindungen¶

Datenbankverbindungen werden nun auf einer globalen Ebene konfiguriert.
Globale Verbindungen können in allen Projekten wiederverwendet werden, was Konfiguration und Wartung vereinfacht.
Auswirkung: Reduziert den betrieblichen Aufwand und sorgt für konsistente Konnektivität über Umgebungen hinweg.

Mehrere Quellverbindungen pro Projekt¶

Projekte können jetzt auf mehrere Quellverbindungs-Konfigurationen verweisen.
Erlaubt 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 durch Folgendes hinterlegt sein:
eine Datenbanktabelle
eine Datenbankansicht
eine benutzerdefinierte SQL-Anweisung
Diese Trennung verbessert Wiederverwendbarkeit, Klarheit und das Inspektionsmodell über die Module hinweg.
Auswirkung: Entkoppelt Inspektionen und Regeln zur Datenqualität von der physischen Speicherung und verbessert Wartbarkeit und Wiederverwendung.

Bedingung zur Relevanz von Anomalien¶

Eine Bedingung zur Relevanz von Anomalien kann nun definiert werden, um die Bewertung des Anomalie-Status auf Ebene eines Datensatzes 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: Schließen Sie den Datensatz von der Anomaliebewertung aus, wenn die Anzahl der Datensätze unter 10 liegt.
Auswirkung: Stellt sicher, dass Anomalien nur in relevanten Geschäftskontexten bewertet werden.

Pro-Modul-Benachrichtigungskonfiguration¶

Benachrichtigungen können jetzt pro Modul direkt in digna konfiguriert werden.
Ermöglicht die unabhängige Steuerung des Alarming-Verhaltens für digna Data Anomalies, digna Data Timeliness, digna Data Validation und andere Module.
Auswirkung: Ermöglicht präzise Alerting-Strategien, die an Teamverantwortlichkeiten und Kritikalität ausgerichtet sind.

Export von Inspektionsergebnissen (CSV)¶

Benutzer können Inspektionsergebnisse jetzt als CSV-Dateien herunterladen.
Ermöglicht Offline-Analyse, Reporting und Integration mit externen Tools.
Auswirkung: Vereinfacht Audits, Berichterstattung und nachgelagerte Analysen zur Datenqualität.

Erweiterte Möglichkeiten der Datenvalidierung¶

Mit diesem Release unterstützt digna Data Validation jetzt eine umfassende Menge an Regeln zur Datenqualität:

Validierungsregeln auf Zeilenebene
Mehrspaltige Eindeutigkeitsprüfungen
Validierung referenzieller Integrität über Datasources hinweg

Gemeinsam ermöglichen diese Prüfungen die Durchsetzung struktureller und relationaler Regeln zur Datenqualität über komplexe Datenlandschaften hinweg.

Eindeutigkeitsprüfungen für mehrere Spalten¶

Eingeführt wurden Eindeutigkeitsprüfungen für eine konfigurierbare Menge von Spalten.
Ermöglicht die Validierung zusammengesetzter Schlüssel und eindeutiger geschäftsbezogener Einschränkungen.
Auswirkung: Erkennt doppelte Geschäftseinheiten, die mit Einzelspaltenprüfungen nicht identifiziert werden können.

Prüfungen der referenziellen Integrität¶

Eingeführt wurden Prüfungen der referenziellen Integrität, um Beziehungen zwischen Datasources zu validieren.
Stellt sicher, dass Fremdschlüsselwerte in einer Quell-Datasource in der referenzierten Ziel-Datasource existieren.
Unterstützt Validierung über:
verschiedene Tabellen oder Ansichten
verschiedene Schemata
verschiedene Datenbankverbindungen innerhalb desselben Projekts
Hilft dabei, verwaiste Datensätze, gebrochene Beziehungen und Inkonsistenzen frühzeitig zu erkennen.
Entwickelt, um mit logischen Datasources zu arbeiten, einschließlich Ansichten und benutzerdefiniertem SQL.
Anwendungsfälle: Datenbank-Integrität im Data Warehouse, regulatorische Berichterstattung, Stammdatenkonsistenz und verlässliche nachgelagerte Analysen.

Wer profitiert von dieser Version¶

Data Engineers: Flexibleres Datasource-Modell und wiederverwendbare Datenbankverbindungen
Teams für Datenqualität & Governance: Erweiterte Validierungsabdeckung einschließlich relationaler Integritätsregeln
Analytics- & BI-Teams: Sauberere Eingabedaten und exportierbare Inspektionsergebnisse
Platform Owner: Reduzierte Konfigurationskomplexität und verbesserte operative Wartbarkeit

CLI-Aktualisierungen¶

Keine Änderungen