Registro de cambios – Release 2026.04¶

Con la Release 2026.04, digna mejora significativamente sus capacidades en analítica y validación de datos.
Esta versión introduce análisis avanzado de series temporales, componentes reutilizables de validación y estandarización centralizada de valores.

🚀 Nuevas funcionalidades¶

Analytics Chart – Análisis de series temporales sin necesidad de ciencia de datos¶

• Nuevo Analytics Chart para análisis interactivo de series temporales
• Métodos analíticos integrados:
  • Regresión lineal, cuadrática y cúbica
  • Regresión por tramos con puntos de quiebre configurables
  • Técnicas de suavizado
  • Análisis de cuantiles
• Identificación automática de tendencias, estacionalidad y cambios de patrón
• Análisis de residuos para una comprensión más profunda de las desviaciones
• Las series temporales se calculan automáticamente para cada conjunto de datos

Impacto: Permite a los usuarios entender comportamientos complejos de los datos a lo largo del tiempo sin requerir conocimientos de ciencia de datos ni herramientas externas.

Enumeraciones – Definición central de valores permitidos¶

• Define conjuntos reutilizables de valores permitidos (p. ej., países, estados, códigos de estado)
• Valida los valores de columna contra enumeraciones predefinidas en digna Data Validation
• Reutiliza enumeraciones entre proyectos y fuentes de datos
• Usa enumeraciones en cualquier lugar mediante #ENUM:MY_ENUM#
• Todas las comprobaciones se ejecutan directamente en la base de datos de origen

Impacto: Asegura valores de datos consistentes y estandarizados en toda la organización.

Plantillas de reglas de validación – Lógica reutilizable de calidad de datos¶

• Define reglas de validación reutilizables (p. ej., comprobaciones de espacios en blanco, NOT NULL, verificaciones de formato)
• Aplica plantillas a múltiples conjuntos de datos
• Garantiza lógica de reglas consistente entre proyectos
• Reduce duplicación y configuración manual
• Todas las comprobaciones se ejecutan directamente en la base de datos de origen

Impacto: Permite una validación de datos escalable y de alto rendimiento sin mover los datos.

Condiciones de relevancia a nivel de estadística¶

• Define condiciones de relevancia a nivel de columna para cada estadística
• Amplía el concepto de condiciones de relevancia de anomalías
• Controla cuándo una estadística debe considerarse relevante
• Reduce el ruido excluyendo situaciones no críticas

Impacto: Mejora la calidad de la señal al centrarse únicamente en desviaciones significativas.

🧪 Capacidades extendidas de Data Analytics y validación¶

Con esta versión, digna amplía tanto la comprensión de los datos como la estandarización de la validación:

• Interpretación avanzada de series temporales sin necesidad de conocimientos en ciencia de datos
• Definición centralizada de valores permitidos mediante enumeraciones
• Lógica de validación reutilizable mediante plantillas
• Control granular sobre la relevancia de estadísticas y alertas

En conjunto, estas capacidades permiten a las organizaciones no solo detectar problemas, sino también entender, estandarizar y controlar la calidad de los datos.

🎯 ¿Quién se beneficia de esta versión?¶

• Ingenieros de datos: Lógica de validación reutilizable y mayor control sobre el comportamiento del monitoreo
• Equipos de calidad de datos y gobernanza: Reglas estandarizadas y validación consistente de datos entre sistemas
• Equipos de analítica y BI: Mejor comprensión de tendencias y desviaciones
• Responsables de plataforma: Mayor adopción gracias a analítica simplificada y validación escalable

🛠 Actualizaciones del CLI¶

• Sin cambios