Changelog – Release 2026.06¶

digna Release 2026.06 के साथ, प्लेटफ़ॉर्म ऑटोमेशन, एक्सटेंसिबिलिटी और उपयोगकर्ता-अनुकूलता में एक बड़ा कदम आगे बढ़ा है।
इस रिलीज़ में नया digna Python SDK, आधिकारिक Docker डिप्लॉयमेंट सपोर्ट, री-डिज़ाइन किया हुआ डैशबोर्ड अनुभव, और वैलिडेशन नियम प्रबंधन के लिए बेहतर पोर्टेबिलिटी शामिल हैं।

रिलीज़ का वीडियो देखें¶

What's New in digna | The Major Release of 2026 — digna के YouTube चैनल पर इस रिलीज़ की झलक।

नई खूबियाँ¶

digna Python SDK – Python से सब कुछ ऑटोमेट करें¶

इंस्टॉल करने के लिए:
```
pip install digna-sdk
```
Python का उपयोग करके programmatically digna का प्रबंधन और ऑटोमेशन करें
कोड के माध्यम से प्रोजेक्ट बनाएं और कॉन्फ़िगर करें
इंस्पेक्शन और मॉनिटरिंग निष्पादन ट्रिगर करें
प्रोग्रामेटिक रूप से datasets, rules, और configurations को मैनेज करें
टेबल्स का प्रोफाइल करें और मेटाडेटा इनसाइट्स निकालें
प्रोफाइलिंग और डेटा क्वालिटी परिणामों को बाहरी रिपॉज़िटरी और सिस्टम में एक्सपोर्ट करें
notebooks, orchestration tools, और CI/CD पाइपलाइनों के साथ इंटीग्रेट करें

प्रभाव: Python के जरिए फुल इंफ्रास्ट्रक्चर-एज़-कोड और डेटा क्वालिटी व ऑब्ज़र्वेबिलिटी वर्कफ़्लोज़ का गहरा ऑटोमेशन सक्षम बनता है।

Docker सपोर्ट – डिप्लॉयमेंट और ऑपरेशंस सरल बने¶

digna के लिए आधिकारिक Docker इमेज सपोर्ट
वातावरणों में तेज़ और सुसंगत सेटअप
डेवलपमेंट, टेस्ट और प्रोडक्शन के लिए सरल ऑनबोर्डिंग
Kubernetes और कंटेनर प्लेटफ़ॉर्म्स के साथ आसान इंटीग्रेशन
डिप्लॉयमेंट की पोर्टेबिलिटी और पुनरुत्पादकता में सुधार

प्रभाव: आधुनिक क्लाउड-नेटिव आर्किटेक्चर में digna को डिप्लॉय और ऑपरेट करना आसान बनता है।

QueryMode – लचीली SQL निष्पादन रणनीति¶

क्वेरी निष्पादन रणनीति कॉन्फ़िगर करें: Single या Combined मोड

Single Mode: प्रत्येक स्टैटिस्टिक के लिए एक समर्पित SQL क्वेरी चलती है

बड़े डेटा सोर्स के लिए आदर्श जहाँ मेमोरी सीमाएँ चिंता का विषय हों
संयुक्त क्वेरी के संसाधन समाप्त होने (out of memory, spool limits) से रोकता है
क्वेरी की संख्या अधिक हो सकती है पर प्रति-क्वेरी मेमोरी फुटप्रिंट कम रहता है

Combined Mode: सभी स्टैटिस्टिक्स एक ही SQL क्वेरी के भीतर गणना की जाती हैं

कुल क्वेरी संख्या और नेटवर्क ओवरहेड घटता है
जब डेटा सोर्स्स मेमोरी में संभाले जा सकते हैं तो प्रदर्शन अनुकूलित होता है
बार-बार, पैरेलल निष्पादनों के लिए अधिक कुशल

प्रभाव: उपयोगकर्ताओं को उनके डेटा सोर्स की विशेषताओं के आधार पर प्रदर्शन, संसाधन उपयोग, और मेमोरी सुरक्षा के बीच संतुलन बनाने के लिए सूक्ष्म नियंत्रण मिलता है।

कॉन्फ़िगर करने योग्य प्रेडिक्शन मॉडल¶

विसंगति पहचान के पीछे का मॉडल अब हर शृंखला की प्रतिस्पर्धी व्याख्याओं को तौलता है — एक पैटर्न, जिसे सबसे हाल के ऑब्ज़र्वेशंस की व्याख्या के साथ जोड़ा जाता है — और उनके प्रेडिक्शन्स को इस आधार पर मिलाता है कि हर व्याख्या को कितना मज़बूत समर्थन मिलता है। अब कोई अकेला चरम मान आगे के प्रेडिक्शन्स में नहीं रिस सकता।

डेटा सोर्स के नए Model टैब पर दो सेटिंग्स इसे संचालित करती हैं, हर एक 0.0 से 1.0 तक, और डिफ़ॉल्ट 0.5 है:

Break Sensitivity – किसी नए स्तर पर उछाल या मुड़ते ट्रेंड को आउटलायर मानने के बजाय कितनी जल्दी वास्तविक बदलाव माना जाता है
Model Complexity – मॉडल कितनी संरचना खोजता है, कैलेंडर प्रभावों और एक लेवल शिफ़्ट से लेकर अज्ञात चक्रों, महीने के दिन के प्रभावों और मासिक रीसेट तक

दोनों को किसी भी समय उनके डिफ़ॉल्ट पर लौटाया जा सकता है। हर सेटिंग कैसे काम करती है, यह जानने के लिए मॉडल सेटिंग्स देखें।

प्रभाव: टॉलरेंस बैंड की मौजूदा Sensitivity और Memory सेटिंग्स के साथ-साथ, जो अब Thresholds टैब पर हैं, उपयोगकर्ताओं को प्रेडिक्शन मॉडल पर भी नियंत्रण देता है।

विसंगति नोटिफिकेशन नियंत्रण¶

डेटा सोर्स की विसंगति सेटिंग्स में नया Notifications टैब:
Minimum Alerts – नोटिफिकेशन भेजे जाने से पहले किसी निरीक्षण में कितनी विफल जाँचें (अनिश्चित नहीं) होनी चाहिए (डिफ़ॉल्ट 1)
Pause After Notification (Days) – डेटा सोर्स के बारे में सूचित करने के बाद कोई सब्सक्रिप्शन कितने समय तक शांत रहता है (डिफ़ॉल्ट 0, कोई विराम नहीं)

री-डिज़ाइन किया हुआ डैशबोर्ड अनुभव¶

आधुनिक और बेहतर UI/UX डिज़ाइन
स्पष्ट नेविगेशन और संरचना
मॉनिटरिंग परिणामों और डेटा क्वालिटी इनसाइट्स की बेहतर दृश्यता
अलर्ट्स, सांख्यिकी, और डैशबोर्ड्स की पठनीयता में सुधार
प्रमुख ऑपरेशनल जानकारी तक तेज़ पहुँच

प्रभाव: सभी उपयोगकर्ताओं के लिए उपयोगिता और दैनिक उत्पादकता में सुधार होता है।

वैलिडेशन नियमों के लिए विस्तारित इम्पोर्ट और एक्सपोर्ट¶

वैलिडेशन नियमों के लिए उन्नत इम्पोर्ट/एक्सपोर्ट कार्यक्षमता
वातावरणों और प्रोजेक्ट्स के बीच आसान माइग्रेशन
मानकीकृत रूल सेट्स के बेहतर पुन:उपयोग की सुविधा
बेहतर गवर्नेंस और रूल लाइफसाइकल प्रबंधन
टीमों के बीच सहयोग सरल बनता है

प्रभाव: संगठन भर में स्केलेबल और सुसंगत डेटा क्वालिटी गवर्नेंस सक्षम होता है।

प्लेटफ़ॉर्म सुधार¶

ऑटोमेशन के लिए पूर्ण Python SDK इंटीग्रेशन
Docker के माध्यम से कंटेनरीकृत डिप्लॉयमेंट
री-डिज़ाइन किए गए डैशबोर्ड के माध्यम से बेहतर UX
वैलिडेशन लॉजिक की बढ़ी हुई पोर्टेबिलिटी

इस रिलीज़ से कौन लाभान्वित होगा¶

डेटा इंजीनियर: ऑटोमेशन, SDK उपयोग, पाइपलाइन इंटीग्रेशन
प्लेटफ़ॉर्म टीमें: Docker द्वारा सरल डिप्लॉयमेंट
डेटा गवर्नेंस टीमें: पुन:उपयोग योग्य वैलिडेशन रूल प्रबंधन
एनालिटिक्स टीमें: बेहतर उपयोगिता और इनसाइट्स की दृश्यता

CLI अपडेट्स¶

SDK इंटीग्रेशन सपोर्ट जोड़ा गया
इम्पोर्ट/एक्सपोर्ट वर्कफ़्लोज़ में सुधार
सामान्य स्थिरता और प्रदर्शन सुधार