Data Timeliness – On-Time Delivery Monitoring¶

उद्देश्य¶

Data Timeliness मॉड्यूल सुनिश्चित करता है कि डेटा समय पर पहुँचे — हर बार।
यह निरंतर डिलीवरी शेड्यूल की निगरानी करता है और स्वचालित रूप से पता लगाता है जब datasets, tables, या files देर से, गुम या अपूर्ण होते हैं।

AI-लर्निंग को उपयोगकर्ता-निहित शेड्यूल के साथ मिलाकर, digna संगठनों को डाउनस्ट्रीम त्रुटियों को रोकने और SLA (Service Level Agreement) लक्ष्यों को बनाए रखने में सक्षम बनाता है, दोनों के लिए — डेटा क्वालिटी और डेटा पाइपलाइन्स की ऑब्ज़र्वेबिलिटी।

तकनीकी अवलोकन¶

ड्यूल मॉनिटरिंग मोड¶

AI-लर्नेड आगमन पैटर्न
digna स्वचालित रूप से आपके डेटा डिलीवरी के प्राकृतिक रिदम को सीखता है — दैनिक, घंटेवार, या इवेंट-ड्रिवन — ऐतिहासिक टाइमस्टैम्प और पूर्णता समय का विश्लेषण करके।
यह बिज़नेस कैलेंडर्स, वीकएंड्स, या महीने के अन्त के पीक में होने वाले परिवर्तनों के अनुरूप ढल जाता है।
यूज़र-परिभाषित शेड्यूल
उपयोगकर्ता अपेक्षित डिलीवरी समय स्पष्ट रूप से परिभाषित कर सकते हैं (उदा., हर कार्यदिवस सुबह 7:30 AM से पहले)।
digna actual आगमन समय की तुलना नियोजित शेड्यूल से करता है और जब डेटा देर से पहुँचता है या गायब होता है तो अलर्ट उठाता है।

डिटेक्शन मैकेनिज्म¶

मेटाडेटा टाइमस्टैम्प, रिकॉर्ड काउंट, और टेबल फ्रेशनेस का मूल्यांकन करता है
स्टॉल्ड ETL जॉब्स, फेल्ड एक्स्ट्रैक्शंस, और पार्शियल फाइल आगमन का पता लगाता है
संयुक्त इनसाइट्स के लिए Data Anomalies और Data Validation के साथ इंटीग्रेट होता है

डिटेक्शन परिदृश्य¶

Scenario	Description
Late data arrival	दैनिक मार्केट डेटा फ़ीड दो घंटे से देरी से आया, जिससे रिपोर्ट्स SLA चूक गईं
Missing load	एक शेड्यूल्ड टेबल या पार्टीशन वर्तमान तिथि के लिए अपडेट नहीं हुआ
Chained dependency delay	अपस्ट्रीम जॉब की देरी डाउनस्ट्रीम पाइपलाइन रिफ्रेश को प्रभावित करती है
Weekend pattern shift	AI मॉडल स्वचालित रूप से तब अनुकूल हो जाता है जब रविवार को डेटा अपेक्षित नहीं होता

आर्किटेक्चर और निष्पादन¶

इन-डेटाबेस निष्पादन: digna टाइमनैस चेक सीधे आपके डेटाबेस या डेटा वेयरहाउस के अंदर चलाता है।
लाइटवेट मेटाडेटा एक्सेस: जॉब टाइमस्टैम्प, रिकॉर्ड काउंट, और पार्टीशन जानकारी पढ़ता है — किसी भी डेटा एक्सट्रैक्शन की आवश्यकता नहीं।
कनफ़िगरेबल फ्रिक्वेंसी: मॉनिटरिंग को dataset, schema, या pipeline के अनुसार शेड्यूल करें।
क्रॉस-मॉड्यूल अलर्ट्स: परिणाम Inspection Hub में विजुअल चेतावनियाँ या ईमेल, Slack, या API के माध्यम से नोटिफिकेशन ट्रिगर कर सकते हैं।

उदाहरण उपयोग के मामले¶

फाइनेंशल मार्केट फ़ीड्स: प्राइस या ट्रेडिंग डेटा अपडेट्स में देरी का पता लगाना।
डेटा वेयरहाउस लोड्स: जब नाइटली ETL जॉब अपेक्षित समय से बाद में समाप्त होते हैं तो उनकी निगरानी।
टीमों के बीच डेटा साझाकरण: सुनिश्चित करें कि विभागीय डेटा डिलीवरी दैनिक कटऑफ से पहले हो।
रेगुलेटरी रिपोर्टिंग: पुष्टि करें कि सबमिशन में उपलब्ध नवीनतम डेटा स्नैपशॉट शामिल है।

फायदे¶

Area	Benefit
Business Continuity	देरी या गुम डेटा के कारण होने वाले ऑपरेशनल व्यवधानों को रोकता है
Data Quality	डेटा पाइपलाइन्स की विश्वसनीयता और स्थिरता में सुधार करता है
Compliance	SLA पालन और ऑडिट पारदर्शिता सुनिश्चित करता है
Automation	AI मैनुअल शेड्यूल ट्रैकिंग को समाप्त करता है
Integration	समय के साथ टाइमनैस ट्रेंड्स को विज़ुअलाइज़ करने के लिए Data Analytics के साथ सहजता से काम करता है

कैसे digna अपेक्षित डिलीवरी समय सीखता है¶

ऐतिहासिक विश्लेषण: digna पिछले लोड समय और अवधि का अवलोकन करता है।
AI मॉडलिंग: मशीन लर्निंग अपेक्षित आगमन के लिए एक डायनामिक बेसलाइन बनाती है।
मॉनिटरिंग: हर नई डिलीवरी की तुलना बेसलाइन से की जाती है।
अलर्टिंग: विचलन संदर्भित मेट्रिक्स और कॉन्फिडेंस स्कोर के साथ अलर्ट ट्रिगर करते हैं।

यह सतत लर्निंग दृष्टिकोण विकसित प्रक्रियाओं के अनुरूप ढलता है जबकि फॉल्स पॉज़िटिव को कम रखता है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न¶

क्या मैं अपने खुद के डिलीवरी समय परिभाषित कर सकता/सकती हूँ?
हाँ। digna फिक्स्ड यूज़र शेड्यूल और AI-लर्न्ड पैटर्न दोनों को सपोर्ट करता है।

क्या यह मेरे ETL या ऑर्केस्ट्रेशन टूल के साथ इंटीग्रेट हो सकता है?
हाँ। digna Airflow, dbt, Informatica, या कस्टम शेड्यूलर्स जैसे टूल्स के साथ इंटीग्रेट होता है।

कम्प्यूटेशन कहाँ होता है?
सारी एनालिसिस आपके डेटाबेस या क्लाउड वेयरहाउस के भीतर चलती है — कोई एक्सटर्नल सर्विस उपयोग नहीं की जाती।

जब डेटा देर से आता है तो क्या होता है?
digna डैशबोर्ड, Inspection Hub, और API/webhooks के माध्यम से ऑपरेशन्स टीमों को तुरंत सूचित करते हुए अलर्ट उठाता है।

digna Data Timeliness डेटा में विश्वास सुनिश्चित करने में मदद करता है, मिलाकर AI-ड्रिवेन डिटेक्शन, ऑन-प्रेमाइज़ निष्पादन, और डेटा ऑब्ज़र्वेबिलिटी — सभी आपके नियंत्रित वातावरण के भीतर।