Data Analytics – Τάσεις και Σταθερότητα¶

Σκοπός¶

Το Data Analytics αποκαλύπτει μακροπρόθεσμα μοτίβα, σταθερότητα και μεταβλητότητα στα σύνολα δεδομένων σας — μετατρέποντας πρώτες μετρήσεις σε ουσιαστικές γνώσεις.
Παρέχει ένα ανώτερο επίπεδο ανάλυσης πάνω από τα αποτελέσματα του Data Anomalies, δίνοντας τη δυνατότητα στις ομάδες να κατανοήσουν τις μεταβολές με την πάροδο του χρόνου και να βελτιώσουν τόσο την ποιότητα των δεδομένων όσο και την παρατηρησιμότητα των pipelines δεδομένων.

Εντοπίζοντας διακοπές τάσεων, επαναλαμβανόμενα μοτίβα και αλλαγές στη μεταβλητότητα, το digna Data Analytics σας βοηθά να διαχωρίζετε την αναμενόμενη εποχική συμπεριφορά από τα πραγματικά προβλήματα ποιότητας δεδομένων.

Τεχνική Επισκόπηση¶

Παραγόμενα Στατιστικά¶

Το digna Data Analytics υπολογίζει στατιστικές ιδιότητες όπως:

Τάση (Trend) – η μακροπρόθεσμη κατεύθυνση ενός μετρικού (αύξουσα, φθίνουσα, σταθερή)
Μεταβλητότητα (Volatility) – πόσο διακυμαίνεται ένα μετρικό εντός ενός δοθέντος χρονικού παραθύρου
Εποχικότητα (Seasonality) – επαναλαμβανόμενα χρονικά μοτίβα (ημερήσια, εβδομαδιαία, μηνιαία)
Σημεία Αλλαγής (Change Points) – στατιστικά σημαντικές τομές στη συμπεριφορά

Υποστηριζόμενα Μετρικά¶

Το module μπορεί να αναλύσει οποιοδήποτε μετρικό παράγεται από άλλα modules του digna, συμπεριλαμβανομένων:

Πλήθος εγγραφών
Ποσοστά ελλιπών τιμών
Στατιστικά κατανομής (min, max, mean, variance)
Συγκεντρώσεις KPI (π.χ. έσοδα, συναλλαγές, αιτήσεις)
Εκτροπές στην ταχύτητα παράδοσης (timeliness) ή συχνότητες ανωμαλιών

Ανάλυση Χρονοσειρών¶

Το Data Analytics αξιολογεί τη σταθερότητα σε περιόδους — συγκρίνοντας μια εβδομάδα, μήνα ή τρίμηνο με ένα άλλο — χρησιμοποιώντας στατιστική εμπιστοσύνη και οπτικά μέτρα για τη σταθερότητα τάσεων.

Πώς Λειτουργεί¶

Εισερχόμενα Δεδομένα – το digna συλλέγει μετρικά χρονοσειρών από άλλα modules (π.χ. αριθμός ανωμαλιών).
Στατιστική Μοντελοποίηση – λειτουργίες AI και στατιστικής εντοπίζουν υποκείμενες τάσεις και επίπεδα μεταβλητότητας.
Σύγκριση μεταξύ Περιόδων – το digna συγκρίνει την ιστορική και την τρέχουσα απόδοση για KPIs ή δείκτες ποιότητας.
Παραγωγή Συμπερασμάτων – τα dashboards εμφανίζουν τις ανιχνευμένες τάσεις, τις σταθερές περιόδους και τα σημεία αλλαγής στο Inspection Hub και στις αναλυτικές προβολές.

Αυτό επιτρέπει την προληπτική ανίχνευση αργών μετατοπίσεων (slow drifts) ή βαθμιαίας υποβάθμισης της ποιότητας των δεδομένων πριν γίνουν κρίσιμα.

Παραδείγματα Χρήσης¶

Use Case	Description
Παρακολούθηση σταθερότητας KPI	Παρακολούθηση πωλήσεων, συναλλαγών ή αιτήσεων με την πάροδο του χρόνου και εντοπισμός ασυνήθιστης μεταβλητότητας.
Ανίχνευση κρυφού data drift	Παρατήρηση αργών μετατοπίσεων σε κατανομές δεδομένων ή σε ποσοστά ελλιπών τιμών που τυπικοί κανόνες παραβλέπουν.
Ανάλυση σημείων αλλαγής	Προσδιορισμός του πότε ένα μετρικό αλλάζει συμπεριφορά (π.χ. απότομη αύξηση στις ανωμαλίες).
Λειτουργική αξιοπιστία	Αξιολόγηση περιόδων υψηλής έναντι χαμηλής σταθερότητας δεδομένων ανά συστήματα ή τμήματα.
Επιχειρησιακά συμπεράσματα	Έμφαση σε κορυφαίες κατηγορίες ή προϊόντα σε κυλιόμενες περιόδους.

Οφέλη¶

Area	Benefit
Ορατότητα	Παρέχει μακροπρόθεσμη εικόνα για τάσεις και μοτίβα στην ποιότητα των δεδομένων.
Προειδοποίηση νωρίς	Εντοπίζει αργές μετατοπίσεις προτού προκαλέσουν ανωμαλίες ή παραβιάσεις SLA.
Βελτιστοποίηση	Βοηθά στον εντοπισμό ασταθών πηγών δεδομένων ή συστημάτων που χρειάζονται ρύθμιση διαδικασιών.
Δια-Module Ανάλυση	Συνδυάζει δεδομένα από Data Anomalies, Data Validation και Data Timeliness για ολιστικά συμπεράσματα.
Εφαρμόσιμα Συμπεράσματα	Υποστηρίζει τόσο τεχνικές ομάδες όσο και επιχειρησιακούς χρήστες στην κατανόηση και δράση.