digna moodulid — Tehniline ülevaade¶
Moodulid andmekvaliteedi, andmete kvaliteedi ja andmete jälgitavuse jaoks – digna platvorm
digna on AI-toega andmekvaliteedi ja andmete jälgitavuse platvorm, mis on loodud andmebaasisiseks täitmiseks.
See töötab otse sinu andmekeskkonnas ja tagab usaldust andmete vastu — ilma käsitsi reeglikoodi kirjutamise või andmete liigutamiseta.
Automatiseeritud anomaaliate tuvastuse, reeglipõhise valideerimise ja andmestruktuuri jälgimise ühendamisel parandab digna pidevalt nii andmete kvaliteeti kui ka andmete torujuhtmete jälgitavust.
Moodulite kokkuvõte¶
| Moodul | Fookusvaldkond | Põhivõimekused |
|---|---|---|
| Data Anomalies | Automatiseeritud anomaaliate tuvastus | Õpib ära “normaalse” andmekäitumise, avastab kõrvalekaldeid mahus, jaotuses või väärtusmustrites ning märgistab ebatavalise andmeliikumise või lüngad |
| Data Analytics | Trendid ja volatiilsus | Analüüsib pikaajalisi mõõdikuid, stabiilsust ja muutumismustreid, et avastada andmekvaliteedi kaldumusi aja jooksul |
| Data Validation | Reeglipõhised kontrollid | Rakendab täpseid väärtusi, vahemikke, läve või viiteloendeid — koos täieliku auditeerimisjäljega ja reprodutseeritavusega |
| Data Timeliness | Tarne jälgimine | Kasutab AI-ga õpitud oodatavaid saabumisaegu ja kasutaja määratletud graafikuid, et avastada hiline või puuduolev andmestik |
| Data Schema Tracker | Struktuuri jälgimine | Tuletab esile skeemi nihkeid, nagu uued või eemaldatud veerud, väljade ümbernimetused või andmetüüpide muutused |
Kuidas moodulid omavahel töötavad¶
Iga digna moodul käsitleb andmete kvaliteedi ja andmesüsteemide jälgitavuse konkreetset mõõdet, kuid need integreeruvad sujuvalt ühtseks platvormiks.
- Data Anomalies ja Data Analytics annavad AI-põhiseid tähelepanekuid ja trenditeadlikkust.
- Data Validation tagab korrektsuse reeglite rakendamise kaudu.
- Data Timeliness kaitseb andmete kohalejõudmist ja värskust.
- Data Schema Tracker hoiab struktuuri ja metaandmete terviklikkust.
Koos loovad nad täieliku andmete jälgitavuse ja kvaliteedikontrolli raamistikku, mis töötab täielikult sinu keskkonnas — kohapeal või privaatpilves.
Moodulpõhise lähenemise eelised¶
- Skaalautuv – alusta ühest moodulist ja laienda vastavalt vajadusele
- Ühtne liides – sama UI ja API kõigi moodulite jaoks
- AI-toega konfiguratsioon – minimaalne seadistustöö, kiire kasutuselevõtt
- Ristmoodulilised teadmised – tuvastab seoseid õigeaegsuse, skeemi nihke ja anomaaliate vahel
- Ettevõttesisene integratsioon – töötab koos Teradata, Snowflake, Databricks ja teiste ettevõtte andmeplatvormidega
digna pakub modulaarset, AI-põhist raamistikku andmekvaliteedi ja andmete jälgitavuse jaoks —
arendatud Euroopas organisatsioonidele, kes nõuavad andmesuvereensust, tippsooritust ja usaldusväärsust.
Kõik moodulid töötavad koos, et anda täielik ülevaade sinu andmeökosüsteemist ning tagada, et iga äriline järeldus on täpne, seletatav ja usaldusväärne.
Korduma kippuvad küsimused¶
Kas vajan alustamiseks kõiki mooduleid?
Ei — iga moodul on litsentsitav ja juurutatav sõltumatult.
Kuidas digna avastab anomaaliaid?
AI-mudelid õpivad ajaloolistest mustritest andmete mahu, jaotuse ja väärtusvahemike osas.
Kas digna suudab valideerida nii tehnilisi kui ärireegleid?
Jah — Data Validation moodul toetab mõlema tüüpi kontrolle auditeeritavate aruannetega.
Kas digna vajab väliseid teenuseid või SaaS-i?
Ei. Kõik digna moodulid töötavad sinu enda infrastruktuuris, tagades täieliku andmekontrolli ja vastavuse.