Data Analytics – Trends and Stability¶

Propósito¶

El módulo Data Analytics revela patrones a largo plazo, estabilidad y volatilidad en tus conjuntos de datos — convirtiendo métricas crudas en insights significativos.
Proporciona una capa analítica de alto nivel sobre los resultados de Data Anomalies, permitiendo a los equipos comprender los cambios a lo largo del tiempo y mejorar tanto la calidad de los datos como la observabilidad de las canalizaciones de datos.

Al identificar rupturas de tendencia, patrones recurrentes y cambios en la volatilidad, digna Data Analytics te ayuda a distinguir entre comportamientos estacionales esperados y problemas reales de calidad de datos.

Visión técnica¶

Estadísticas derivadas¶

digna Data Analytics calcula propiedades estadísticas como:

Tendencia – dirección a largo plazo de una métrica (creciente, decreciente, estable)
Volatilidad – cuánto fluctúa una métrica dentro de una ventana temporal dada
Estacionalidad – patrones temporales recurrentes (diarios, semanales, mensuales)
Puntos de cambio – cambios estadísticamente significativos en el comportamiento

Métricas soportadas¶

El módulo puede analizar cualquier métrica generada por otros módulos de digna, incluyendo:

Recuentos de registros
Tasas de valores faltantes
Estadísticas de distribución (mín, máx, media, varianza)
Agregaciones de KPI (p. ej., ingresos, transacciones, reclamaciones)
Desviaciones de puntualidad o frecuencias de anomalías

Análisis de series temporales¶

Data Analytics evalúa la estabilidad a lo largo de periodos — comparando una semana, mes o trimestre con otro — usando confianza estadística y métricas visuales para la estabilidad de la tendencia.

Cómo funciona¶

Datos de entrada – digna recopila métricas de series temporales de otros módulos (p. ej., número de anomalías).
Modelado estadístico – funciones de IA y estadística identifican tendencias subyacentes y niveles de volatilidad.
Comparación entre periodos – digna compara el rendimiento histórico y actual de KPIs o indicadores de calidad.
Generación de insights – los paneles muestran tendencias detectadas, periodos estables y puntos de cambio en Inspection Hub y las vistas analíticas.

Esto permite la detección proactiva de derivas lentas o degradaciones graduales en la calidad de los datos antes de que se vuelvan críticas.

Casos de uso de ejemplo¶

Caso de uso	Descripción
Monitorización de la estabilidad de KPIs	Rastrear ventas, transacciones o reclamaciones a lo largo del tiempo y detectar volatilidad inusual.
Detección de deriva de datos oculta	Observar desplazamientos lentos en distribuciones de datos o tasas de valores faltantes que las reglas típicas pasan por alto.
Análisis de puntos de cambio	Identificar cuándo una métrica cambia su comportamiento (p. ej., aumento repentino de anomalías).
Confiabilidad operativa	Evaluar periodos de alta vs. baja estabilidad de datos entre sistemas o departamentos.
Insights de negocio	Destacar categorías o productos de mejor rendimiento en periodos móviles.

Beneficios¶

Área	Beneficio
Visibilidad	Proporciona visión a largo plazo sobre las tendencias y patrones de la calidad de los datos.
Alerta temprana	Detecta derivas lentas antes de que desencadenen anomalías o incumplimientos de SLA.
Optimización	Ayuda a identificar fuentes de datos o sistemas inestables que requieren ajuste de procesos.
Análisis entre módulos	Combina datos de Anomalies, Validation y Timeliness para insights holísticos.
Insights accionables	Soporta tanto a equipos técnicos como a usuarios de negocio en unders