digna Modules — Technical Overview¶
Módulos para Calidad de Datos, Quality of Data y Observability of Data – Plataforma digna
digna es una plataforma impulsada por IA de Calidad de Datos y Observabilidad diseñada para ejecución in-database.
Opera directamente dentro de tu entorno de datos y garantiza la confianza en tus datos — sin requerir codificación manual de reglas ni movimiento de datos.
Al combinar detección de anomalías automatizada, validación basada en reglas y monitorización de la estructura de datos, digna mejora continuamente tanto la calidad de los datos como la observabilidad de las canalizaciones de datos.
Resumen de Módulos¶
| Module | Focus Area | Key Capabilities |
|---|---|---|
| Data Anomalies | Detección automática de anomalías | Aprende el comportamiento “normal” de los datos, detecta desviaciones en volumen, distribución o patrones de valor, y marca movimientos de datos anormales o huecos |
| Data Analytics | Tendencias y volatilidad | Analiza métricas a largo plazo, estabilidad y patrones de cambio para detectar deriva en la calidad de los datos a lo largo del tiempo |
| Data Validation | Comprobaciones basadas en reglas | Hace cumplir valores exactos, rangos, umbrales o listas de referencia — con registro completo de auditoría y reproducibilidad |
| Data Timeliness | Monitorización de entregas | Usa tiempos de llegada esperados aprendidos por IA y horarios definidos por el usuario para detectar datos tardíos o faltantes |
| Data Schema Tracker | Monitorización estructural | Detecta deriva de esquema, como columnas nuevas o eliminadas, campos renombrados o cambios de tipo de dato |
Cómo trabajan los módulos en conjunto¶
Cada módulo de digna aborda una dimensión específica de la calidad de los datos y la observabilidad de los sistemas de datos, y, aun así, se integran de forma fluida en una única plataforma.
- Data Anomalies y Data Analytics proporcionan información impulsada por IA y conciencia de tendencias.
- Data Validation garantiza la corrección mediante la aplicación de reglas.
- Data Timeliness salvaguarda la entrega y la frescura de los datos.
- Data Schema Tracker protege la integridad de la estructura y los metadatos.
Juntos, crean un completo Marco de Observabilidad y Control de Calidad de Datos que opera íntegramente dentro de tu entorno — on-premises o nube privada.
Beneficios del enfoque modular¶
- Escalable – comienza con un módulo y amplía según sea necesario
- Interfaz unificada – misma UI y API para todos los módulos
- Configuración asistida por IA – esfuerzo de configuración mínimo, incorporación rápida
- Información entre módulos – detecta relaciones entre Data Timeliness, deriva de esquema y anomalías
- Integración empresarial – funciona con Teradata, Snowflake, Databricks y otras plataformas de datos empresariales
digna ofrece un marco modular, impulsado por IA para Calidad de Datos y Observabilidad —
desarrollado en Europa para organizaciones que exigen soberanía de datos, rendimiento y confianza.
Todos los módulos trabajan juntos para proporcionar visibilidad completa de tu ecosistema de datos, asegurando que cada insight sea preciso, explicable y fiable.
Preguntas frecuentes¶
¿Necesito todos los módulos para empezar?
No — cada módulo puede licenciarse y desplegarse de forma independiente.
¿Cómo detecta digna las anomalías?
Mediante modelos de IA que aprenden de patrones históricos en el volumen de datos, la distribución y los rangos de valores.
¿Puede digna validar tanto reglas técnicas como de negocio?
Sí — el módulo Data Validation admite ambos tipos de comprobaciones con informes listos para auditoría.
¿Requiere digna servicios externos o SaaS?
No. Todos los módulos de digna operan dentro de tu propia infraestructura para ofrecer control total de los datos y cumplimiento.