Data Analytics – Trendit ja vakaus¶

Tarkoitus¶

The Data Analytics -moduuli paljastaa pitkän aikavälin kuvioita, vakautta ja volatiliteettia dataseteissäsi — muuntaen raakat mittarit merkityksellisiksi oivalluksiksi.
Se tarjoaa korkeamman tason analytiikkakerroksen Data Anomalies -tulosten päälle, mahdollistaen tiimien muutosten ymmärtämisen ajan kuluessa sekä sekä datan laadun että dataputkien havaittavuuden parantamisen.

Tunnistamalla trendikatkoksia, toistuvia kuvioita ja volatiliteetin muutoksia, digna Data Analytics auttaa erottamaan odotetun kausikäyttäytymisen ja todelliset datan laatupoikkeamat.

Tekninen yleiskatsaus¶

Johdetut tilastot¶

digna Data Analytics laskee tilastollisia ominaisuuksia, kuten:

Trendi – mittarin pitkän aikavälin suunta (nouseva, laskeva, vakaa)
Volatiliteetti – kuinka paljon mittari vaihtelee tietyllä aikavälillä
Sesonkisuus – toistuvat ajalliset kuviot (päivittäin, viikoittain, kuukausittain)
Muutoskohdat – tilastollisesti merkitsevät käyttäytymisen muutokset

Tuetut mittarit¶

Moduuli voi analysoida mitä tahansa muiden digna-moduulien tuottamaa metriikkaa, mukaan lukien:

Tietueiden määrä
Puuttuvien arvojen osuus
Jakaumatilastot (min, max, keskiarvo, varianssi)
KPI-aggregaatit (esim. liikevaihto, transaktiot, korvaushakemukset)
Aikataulupoikkeamat tai anomalioiden esiintymistiheydet

Aikasarja-analyysi¶

Data Analytics arvioi vakautta eri ajanjaksojen välillä — vertaamalla yhtä viikkoa, kuukautta tai neljännestä toiseen — käyttäen tilastollista luottamustasoa ja visuaalisia mittareita trendin vakaudesta.

Miten se toimii¶

Syöte – digna kerää aikasarjamittareita muista moduuleista (esim. anomalioiden määrä).
Tilastollinen mallinnus – AI ja tilastofunktiot tunnistavat taustalla olevat trendit ja volatiliteettitasot.
Ajanjaksojen vertailu – digna vertailee historiallista ja nykyistä suorituskykyä KPI:ille tai laatuindikaattoreille.
Oivallusten tuottaminen – kojelaudat näyttävät havaitut trendit, vakaat jaksot ja muutoskohdat Inspection Hub:issa ja analytiikkanäkymissä.

Tämä mahdollistaa proaktiivisen havaitsemisen hitaista siirtymistä tai asteittaisesta heikentymisestä datan laadussa ennen kuin ne muuttuvat kriittisiksi.

Esimerkkikäyttötapaukset¶

Käyttötapaus	Kuvaus
KPI-vakauden seuranta	Seuraa myyntiä, transaktioita tai korvaushakemuksia ajan kuluessa ja havaitse epätavallinen volatiliteetti.
Piilotetun datasiirtymän havaitseminen	Tarkkaile hitaita muutoksia datan jakaumissa tai puuttuvien arvojen osuuksissa, jotka tavanomaiset säännöt usein ohittavat.
Muutoskohtien analyysi	Tunnista milloin mittari muuttaa käyttäytymistään (esim. yhtäkkiä lisääntyvät anomalioiden määrät).
Toiminnallinen luotettavuus	Arvioi jaksoja, joina datan vakaus on korkea vs. matala eri järjestelmissä tai osastoilla.
Liiketoiminnan oivallukset	Korosta parhaiten suoriutuvia kategorioita tai tuotteita liukuvilla ajanjaksoilla.

Hyödyt¶

Alue	Hyöty
Näkyvyys	Tarjoaa pitkän aikavälin näkemyksen datan laadun trendeistä ja kuvioista.
Varhainen varoitus	Havaitsee hitaita siirtymiä ennen kuin ne laukaisevat anomalioita tai SLA-loukkauksia.
Optimointi	Auttaa tunnistamaan epävakaita datalähteitä tai järjestelmiä, jotka tarvitsevat prosessien hienosäätöä.
Ristimoduulinen analyysi	Yhdistää dataa moduuleista Data Anomalies, Data Validation ja Data Timeliness kokonaisvaltaisten oivallusten saamiseksi.
Toimintaan perustuvat oivallukset	Tukee sekä teknisiä tiimejä että liiketoiminnan käyttäjiä ymmä...