Data Timeliness – On-Time Delivery Monitoring¶
Módulo Data Timeliness impulsado por IA para Calidad de Datos y Observabilidad – digna
Propósito¶
El módulo Data Timeliness asegura que los datos lleguen a tiempo - siempre.
Monitorea continuamente los horarios de entrega y detecta automáticamente cuando conjuntos de datos, tablas o archivos están retrasados, faltantes o incompletos.
Al combinar el aprendizaje por IA con horarios definidos por el usuario, digna permite a las organizaciones prevenir errores en etapas posteriores y mantener estrictos objetivos de SLA (Acuerdo de Nivel de Servicio) tanto para la Calidad de Datos como para la observabilidad de las canalizaciones de datos.
Visión técnica¶
Modos de monitoreo dual¶
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Patrones de llegada aprendidos por IA
digna aprende automáticamente el ritmo natural de tus entregas de datos — diario, por horas o impulsado por eventos — analizando marcas de tiempo históricas y tiempos de finalización.
Se adapta a cambios en calendarios comerciales, fines de semana o picos de fin de mes. -
Horarios definidos por el usuario
Los usuarios pueden definir explícitamente los tiempos de entrega esperados (p. ej., cada día laborable antes de las 7:30 AM).
digna compara la hora de llegada real con el horario planificado y genera alertas cuando los datos están tardíos o faltan.
Mecanismo de detección¶
- Evalúa marcas de tiempo de metadatos, conteos de registros y frescura de tablas
- Detecta trabajos ETL detenidos, extracciones fallidas y llegadas parciales de archivos
- Se integra con Data Anomalies y Data Validation para obtener insights combinados
Escenarios de detección¶
| Scenario | Description |
|---|---|
| Late data arrival | Feed diario de datos de mercado retrasado por dos horas, provocando que los informes no cumplan los SLA |
| Missing load | Una tabla o partición programada no se actualiza para la fecha actual |
| Chained dependency delay | El retraso de un job upstream impacta la actualización del pipeline downstream |
| Weekend pattern shift | El modelo de IA se adapta automáticamente cuando no se esperan datos los domingos |
Arquitectura y ejecución¶
- Ejecución en la base de datos: digna ejecuta las comprobaciones de puntualidad directamente dentro de tu base de datos o data warehouse.
- Acceso ligero a metadatos: lee marcas de tiempo de jobs, conteos de registros e información de particiones — no se requiere extracción de datos.
- Frecuencia configurable: programa el monitoreo por conjunto de datos, esquema o pipeline.
- Alertas entre módulos: los resultados pueden desencadenar advertencias visuales en Inspection Hub o notificaciones vía email, Slack o API.
Ejemplos de uso¶
- Feeds del mercado financiero: detectar retrasos en las actualizaciones de precios o datos de trading.
- Cargas en el Data Warehouse: monitorear cuando los trabajos ETL nocturnos terminan más tarde de lo esperado.
- Compartición de datos entre equipos: asegurar que las entregas departamentales ocurran antes de los cortes diarios.
- Reportes regulatorios: confirmar que las presentaciones incluyan la instantánea de datos más reciente disponible.
Beneficios¶
| Area | Benefit |
|---|---|
| Business Continuity | Previene interrupciones operativas debido a datos tardíos o faltantes |
| Data Quality | Mejora la confiabilidad y consistencia de las canalizaciones de datos |
| Compliance | Asegura el cumplimiento de SLA y la transparencia en auditorías |
| Automation | La IA elimina el seguimiento manual de horarios |
| Integration | Funciona de forma nativa con Data Analytics para visualizar tendencias de puntualidad a lo largo del tiempo |
Cómo aprende digna los tiempos de entrega esperados¶
- Análisis histórico: digna observa los tiempos y duraciones de cargas previas.
- Modelado por IA: el aprendizaje automático crea una línea base dinámica para la llegada esperada.
- Monitoreo: cada nueva entrega se compara con la línea base.
- Alertas: las desviaciones disparan alertas con métricas contextuales y puntuaciones de confianza.
Este enfoque de aprendizaje continuo se adapta a procesos en evolución mientras mantiene bajas las falsas alertas.
Preguntas frecuentes¶
¿Puedo definir mis propios tiempos de entrega?
Sí. digna soporta tanto horarios fijos definidos por el usuario como patrones aprendidos por IA.
¿Puede integrarse con mi herramienta de ETL u orquestación?
Sí. digna se integra con herramientas como Airflow, dbt, Informatica o schedulers personalizados.
¿Dónde ocurre la computación?
Todo el análisis se ejecuta dentro de tu base de datos o data warehouse en la nube — no se utiliza ningún servicio externo.
¿Qué ocurre cuando los datos llegan tarde?
digna genera alertas en el dashboard, en Inspection Hub y vía API/webhooks para notificar al equipo de operaciones de inmediato.
digna Data Timeliness ayuda a garantizar la confianza en los datos, combinando detección impulsada por IA, ejecución on‑premises y observabilidad de datos — todo dentro de tu entorno controlado.