digna प्लेटफ़ॉर्म¶
digna एक प्लेटफ़ॉर्म है Data Quality और Data Observability के लिए, जिसे ग्राहक के वातावरण के अंदर पूरी तरह चलाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह कभी भी Software as a Service के रूप में प्रदान नहीं किया जाता — digna टीम को ग्राहक के डेटा तक कोई पहुँच नहीं है।
यह अधिकतम गोपनीयता, सुरक्षा, और अनुपालन सुनिश्चित करता है।
डिप्लॉयमेंट विकल्प¶
-
On-Premises
digna को ग्राहक के अपने इन्फ्रास्ट्रक्चर में सीधे इंस्टॉल किया जा सकता है, पूरी तरह से उनके नियंत्रण में। -
Private Cloud
ग्राहक के प्राइवेट या हाइब्रिड क्लाउड पर्यावरणों (VMs, containers, या Kubernetes) में चलता है।
प्लेटफ़ॉर्म मौजूदा क्लाउड रणनीति के अनुरूप अनुकूलित होता है बिना बाहरी सेवाओं की आवश्यकता के।
इन-डाटाबेस निष्पादन¶
digna चेक्स और anomaly detection लॉजिक को सीधे डेटाबेस इंजन के अंदर निष्पादित करता है।
यह दृष्टिकोण डेटा मूवमेंट को कम करता है, नेटिव डेटाबेस प्रदर्शन का लाभ उठाता है, और सुनिश्चित करता है कि मॉनिटरिंग डेटा के जितना संभव हो उतना नज़दीक हो।
प्रमुख क्षमताएँ¶
- डेटा वॉल्यूम, वितरण, और सुसंगतता की लगातार निगरानी
- बिजनेस और टेक्निकल नियमों का स्वचालित सत्यापन
- देर से या गायब डेटा डिलीवरी का पता लगाना
- टेबल्स या व्यूज़ में संरचनात्मक परिवर्तनों पर अलर्ट
- डेटा क्वालिटी और विश्वसनीयता में ऐतिहासिक प्रवृत्तियों का विश्लेषण
लाभ¶
- Full Data Control – केवल ग्राहक का वातावरण, कोई बाहरी पहुँच नहीं
- Compliance by Design – कठोर डेटा नीतियों वाले विनियमित उद्योगों के लिए उपयुक्त
- Performance – इन-डाटाबेस निष्पादन ओवरहेड कम करता है और कुशलता से स्केल करता है
- Flexibility – ऑन-प्रेम और प्राइवेट क्लाउड सेटअप्स में एक ही प्लेटफ़ॉर्म
- Fast Deployment – घंटों के अंदर इंस्टॉलेशन, अपग्रेड्स एक घंटे से कम में
इंटीग्रेशन¶
digna निम्न से कनेक्ट होता है:
- Databases & Warehouses: Teradata, Snowflake, BigQuery, Redshift, Oracle, PostgreSQL, SQL Server, MySQL
- Data Lakes / Lakehouses: Hadoop, Databricks
- ETL & Processing: Spark, Airflow, dbt, Informatica, Talend