digna Module — Technische Übersicht¶
Module für Data Quality, Datenqualität und Datenobservability – digna Plattform
digna ist eine KI‑gestützte Data Quality & Observability Platform, ausgelegt für in-database execution.
Sie arbeitet direkt in Ihrer Datenumgebung und sorgt für Vertrauen in Ihre Daten — ganz ohne manuelles Regeln‑Coding oder Datenbewegung.
Durch die Kombination automatisierter Anomalieerkennung, regelbasierter Validierung und Überwachung der Datenstruktur verbessert digna kontinuierlich sowohl die Datenqualität als auch die Beobachtbarkeit von Datenpipelines.
Modulübersicht¶
| Module | Fokusbereich | Wichtige Fähigkeiten |
|---|---|---|
| Data Anomalies | Automatisierte Anomalieerkennung | Lernt „normales“ Datenverhalten, erkennt Abweichungen in Volumen, Verteilung oder Wertmustern und markiert ungewöhnliche Datenbewegungen oder Lücken |
| Data Analytics | Trends & Volatilität | Analysiert langfristige Metriken, Stabilität und Veränderungsmuster, um Drifts in der Datenqualität über die Zeit zu erkennen |
| Data Validation | Regelbasierte Prüfungen | Erzwingt exakte Werte, Bereiche, Schwellen oder Referenzlisten — mit vollständiger Audit‑Spur und Reproduzierbarkeit |
| Data Timeliness | Lieferüberwachung | Nutzt AI‑gelerntes erwartetes Eintreffverhalten und benutzerdefinierte Zeitpläne, um verspätete oder fehlende Daten zu erkennen |
| Data Schema Tracker | Strukturelle Überwachung | Erkennt Schema‑Drift, z. B. neu hinzugekommene oder entfernte Spalten, umbenannte Felder oder Datentypänderungen |
Wie die Module zusammenarbeiten¶
Jedes digna‑Modul adressiert eine spezifische Dimension der Datenqualität und Beobachtbarkeit von Datensystemen, und sie integrieren sich nahtlos zu einer einheitlichen Plattform.
- Data Anomalies und Data Analytics liefern KI‑gestützte Erkenntnisse und Trend‑Awareness.
- Data Validation stellt Korrektheit durch Durchsetzung von Regeln sicher.
- Data Timeliness schützt die Datenlieferung und Frische.
- Data Schema Tracker wahrt die Integrität von Struktur und Metadaten.
Gemeinsam bilden sie ein vollständiges Data Observability‑ und Quality‑Control‑Framework, das vollständig in Ihrer Umgebung läuft — On‑Premises oder in der Private Cloud.
Vorteile des modularen Ansatzes¶
- Skalierbar – starten Sie mit einem Modul und erweitern Sie bei Bedarf
- Einheitliche Oberfläche – gleiche UI und API für alle Module
- KI‑unterstützte Konfiguration – minimaler Einrichtungsaufwand, schnelle Onboarding‑Zeit
- Cross‑Modul‑Erkenntnisse – erkennen Sie Zusammenhänge zwischen Lieferpünktlichkeit, Schema‑Drift und Anomalien
- Enterprise‑Integration – funktioniert mit Teradata, Snowflake, Databricks und anderen Enterprise‑Datenplattformen
digna liefert ein modulares, KI‑gesteuertes Framework für Data Quality und Data Observability —
entwickelt in Europa für Organisationen, die Datenhoheit, Performance und Vertrauen verlangen.
Alle Module arbeiten zusammen, um vollständige Sichtbarkeit in Ihr Datenökosystem zu gewährleisten und sicherzustellen, dass jede Erkenntnis genau, erklärbar und verlässlich ist.
Häufig gestellte Fragen¶
Brauche ich alle Module, um zu starten?
Nein — jedes Modul kann unabhängig lizenziert und bereitgestellt werden.
Wie erkennt digna Anomalien?
Durch KI‑Modelle, die aus historischen Mustern bei Datenvolumen, Verteilung und Wertebereichen lernen.
Kann digna sowohl technische als auch fachliche Regeln validieren?
Ja — das Data Validation‑Modul unterstützt beide Prüfungsarten und liefert prüfungsbereite Berichte.
Benötigt digna externe Dienste oder SaaS?
Nein. Alle digna‑Module laufen innerhalb Ihrer eigenen Infrastruktur für volle Datenkontrolle und Compliance.