Data Validation – Έλεγχοι Βασισμένοι σε Κανόνες¶

Μονάδα Data Validation με υποβοήθηση AI για ποιότητα δεδομένων και παρατηρησιμότητα – digna

Purpose¶

Η Data Validation μονάδα διασφαλίζει την ποιότητα των δεδομένων μέσω ακριβών, βάσει κανόνων ελέγχων.
Επιτρέπει σε οργανισμούς να ορίσουν ντετερμινιστική επιχειρησιακή και τεχνική λογική επικύρωσης, διασφαλίζοντας ότι τα δεδομένα πληρούν πρότυπα συμμόρφωσης, συμβατικά SLA και ρυθμιστικές απαιτήσεις.

Συνδυάζοντας εκτέλεση κανόνων εντός της βάσης δεδομένων, πλήρη ίχνη ελέγχου και ενσωμάτωση με άλλες μονάδες digna, η Data Validation εγγυάται συνεπή και ιχνηλάσιμη ποιότητα δεδομένων και παρατηρησιμότητα σε πολύπλοκα επιχειρησιακά περιβάλλοντα.

Technical Overview¶

Supported Validation Types¶

• Equality Checks
  Επιβεβαίωση ότι οι τιμές ταιριάζουν με τα αναμενόμενα αποτελέσματα (π.χ. κωδικοί αναφοράς, Boolean flags, χαρτογραφήσεις κατηγοριών).

• Thresholds & Ranges
  Επικύρωση αριθμητικών μετρήσεων ή KPI έναντι ορισμένων ορίων — στατικών ή δυναμικά προερχόμενων.

• Reference Lists & Lookups
  Έλεγχος αν οι τιμές πεδίων υπάρχουν σε εγκεκριμένα σύνολα master data (π.χ. κωδικοί ΦΠΑ, λίστες χωρών ISO, καταλόγοι προϊόντων).

• Cross-Column Consistency
  Διασφάλιση σχεσιακής ορθότητας (π.χ. το νόμισμα να συμφωνεί με την περιοχή, η κατηγορία κινδύνου να αντιστοιχεί στον τύπο περιουσιακού στοιχείου).

• Null Handling Rules
  Ανίχνευση μη αναμενόμενων null ή κενών τιμών σε κρίσιμες στήλες.

Execution and Logging¶

• In-Database Processing – Όλοι οι κανόνες επικύρωσης εκτελούνται απευθείας στη βάση δεδομένων σας (Teradata, Snowflake, Databricks, PostgreSQL, κ.ά.).
• No Data Extraction – Το digna δεν μεταφέρει ποτέ ακατέργαστα δεδομένα εκτός του περιβάλλοντός σας.
• Full Traceability – Το αποτέλεσμα κάθε κανόνα καταγράφεται με χρονική σήμανση, υπεύθυνο dataset, μετρήσεις εγγραφών και αποτελέσματα πέρα/αποτυχίας.
• Έλεγχος