Data Analytics – Trends und Stabilität¶

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

Zweck¶

Das Data Analytics-Modul offenbart langfristige Muster, Stabilität und Volatilität in Ihren Datensätzen und verwandelt Rohmetriken in aussagekräftige Erkenntnisse.
Es bietet eine übergeordnete analytische Ebene über die Ergebnisse von Data Anomalies und ermöglicht Teams, Veränderungen über die Zeit zu verstehen und sowohl die Datenqualität als auch die Observability von Datenpipelines zu verbessern.

Durch die Identifikation von Trendbrüchen, wiederkehrenden Mustern und Verschiebungen in der Volatilität hilft digna Data Analytics dabei, zwischen erwartetem saisonalem Verhalten und tatsächlichen Problemen der Datenqualität zu unterscheiden.

Technische Übersicht¶

Abgeleitete Statistiken¶

digna Data Analytics berechnet statistische Eigenschaften wie:

• Trend – langfristige Richtung einer Metrik (steigend, fallend, stabil)
• Volatilität – wie stark eine Metrik innerhalb eines bestimmten Zeitfensters schwankt
• Saisonalität – wiederkehrende zeitliche Muster (täglich, wöchentlich, monatlich)
• Change Points – statistisch signifikante Verhaltensänderungen

Unterstützte Metriken¶

Das Modul kann jede Metrik analysieren, die von anderen digna-Modulen erzeugt wird, einschließlich:

• Datensatzanzahlen
• Fehlende-Werte-Raten
• Verteilungsstatistiken (min, max, Mittelwert, Varianz)
• KPI-Aggregationen (z. B. Umsatz, Transaktionen, Claims)
• Abweichungen in der Timeliness oder Häufigkeit von Anomalien

Zeitreihenanalyse¶

Data Analytics bewertet die Stabilität über Perioden hinweg — vergleicht eine Woche, einen Monat oder ein Quartal mit einem anderen — und nutzt statistische Konfidenz sowie visuelle Metriken zur Trendstabilität.

Funktionsweise¶

1. Eingabedaten – digna sammelt Zeitreihenmetriken aus anderen Modulen (z. B. Anzahl der Anomalien).
2. Statistisches Modellieren – AI- und statistische Funktionen identifizieren zugrunde liegende Trends und Volatilitätsniveaus.
3. Vergleich zwischen Perioden – digna vergleicht historische und aktuelle Performance für KPIs oder Qualitätsindikatoren.
4. Generierung von Erkenntnissen – Dashboards zeigen erkannte Trends, stabile Perioden und Change Points im Inspection Hub und in Analytics-Ansichten an.

Dies ermöglicht die proaktive Erkennung von langsamen Drifts oder allmählicher Verschlechterung der Datenqualität, bevor sie kritisch werden.

Beispielanwendungsfälle¶

Vorteile¶