digna Modules — Présentation technique¶
Modules pour la qualité des données, la qualité des données et l'observabilité des données – Plateforme digna
digna est une plateforme IA de Data Quality & Observability conçue pour une exécution in-database.
Elle fonctionne directement dans votre environnement de données et garantit la confiance dans vos données — sans nécessiter de codage manuel de règles ni de déplacement des données.
En combinant détection automatisée d'anomalies, validation basée sur des règles et surveillance de la structure des données, digna améliore en continu la qualité des données et l’observabilité des pipelines de données.
Récapitulatif des modules¶
| Module | Domaine d'intervention | Principales fonctionnalités |
|---|---|---|
| Data Anomalies | Détection automatisée d'anomalies | Apprend le comportement « normal » des données, détecte les écarts dans le volume, la distribution ou les motifs de valeur, et signale les mouvements de données anormaux ou les lacunes |
| Data Analytics | Tendances & volatilité | Analyse les métriques à long terme, la stabilité et les schémas de changement pour détecter les dérives de qualité des données au fil du temps |
| Data Validation | Contrôles basés sur des règles | Applique des valeurs exactes, plages, seuils ou listes de référence — avec piste d'audit complète et reproductibilité |
| Data Timeliness | Surveillance des livraisons | Utilise des horaires d'arrivée attendus appris par IA et des calendriers définis par l'utilisateur pour détecter les données en retard ou manquantes |
| Data Schema Tracker | Surveillance structurelle | Détecte la dérive de schéma, comme l'ajout ou la suppression de colonnes, le renommage de champs ou les changements de type de données |
Comment les modules fonctionnent ensemble¶
Chaque module digna adresse une dimension spécifique de la qualité des données et de l’observabilité des systèmes de données, tout en s'intégrant de manière transparente dans une plateforme unique.
- Data Anomalies et Data Analytics fournissent des insights pilotés par IA et une vision des tendances.
- Data Validation garantit la correction via l'application de règles.
- Data Timeliness protège la livraison et la fraîcheur des données.
- Data Schema Tracker préserve l'intégrité de la structure et des métadonnées.
Ensemble, ils forment un cadre complet d'observabilité et de contrôle qualité des données opérant entièrement dans votre environnement — sur site ou dans un cloud privé.
Avantages de l'approche modulaire¶
- Scalable – commencez avec un module et étendez selon vos besoins
- Interface unifiée – même UI et API pour tous les modules
- Configuration assistée par IA – effort de configuration minimal, intégration rapide
- Insights inter-modules – détectez les corrélations entre ponctualité, dérive de schéma et anomalies
- Intégration entreprise – fonctionne avec Teradata, Snowflake, Databricks et autres plateformes de données d'entreprise
digna fournit un cadre modulaire piloté par IA pour la qualité et l'observabilité des données —
conçu en Europe pour les organisations qui exigent la souveraineté des données, la performance et la confiance.
Tous les modules collaborent pour offrir une visibilité complète sur votre écosystème de données, garantissant que chaque insight est exact, explicable et fiable.
Questions fréquemment posées¶
Ai-je besoin de tous les modules pour commencer ?
Non — chaque module peut être licencié et déployé indépendamment.
Comment digna détecte-t-il les anomalies ?
Via des modèles IA qui apprennent les schémas historiques du volume, de la distribution et des plages de valeurs des données.
digna peut-il valider à la fois des règles techniques et métier ?
Oui — le module Data Validation prend en charge les deux types de contrôles avec des rapports prêts pour l'audit.
digna nécessite-t-il des services externes ou du SaaS ?
Non. Tous les modules digna fonctionnent à l'intérieur de votre propre infrastructure pour un contrôle et une conformité complets des données.