Data Validation – Rule-Based Checks¶

एआई-संचालित Data Validation मॉड्यूल डेटा गुणवत्ता और ऑब्ज़र्वेबिलिटी के लिए – digna

उद्देश्य¶

Data Validation मॉड्यूल सटीक, नियम-आधारित जांचों के माध्यम से डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित करता है।
यह संस्थाओं को निर्धारक व्यापारिक और तकनीकी सत्यापन लॉजिक परिभाषित करने में सक्षम बनाता है, ताकि डेटा अनुपालन मानकों, संविदात्मक SLA और नियामक आवश्यकताओं को पूरा करे।

इन-डेटाबेस नियम निष्पादन, पूर्ण ऑडिट ट्रेल्स, और अन्य digna मॉड्यूल्स के साथ एकीकरण को जोड़कर, Data Validation जटिल उद्यम परिवेशों में सतत और ट्रेसेबल डेटा गुणवत्ता और ऑब्ज़र्वेबिलिटी की गारंटी देता है।

तकनीकी अवलोकन¶

समर्थित सत्यापन प्रकार¶

• समानता जांच (Equality Checks)
  पुष्टि करें कि मान अपेक्षित परिणामों से मेल खाते हैं (उदा., संदर्भ कोड, बूलियन फ्लैग, श्रेणी मैपिंग)।

• थ्रेसहोल्ड और रेंज (Thresholds & Ranges)
  परिभाषित सीमाओं के खिलाफ संख्यात्मक माप या KPI की वैधता जाँचें — स्थिर या गतिशील रूप से व्युत्पन्न।

• संदर्भ सूचियाँ और लुकअप (Reference Lists & Lookups)
  जाँचें कि फ़ील्ड मान अनुमोदित मास्टर डेटा सेट में मौजूद हैं या नहीं (उदा., VAT कोड, ISO कंट्री लिस्ट, प्रोडक्ट कैटलॉग)।

• क्रॉस-कॉलम सुसंगतता (Cross-Column Consistency)
  रिलेशनल सटीकता सुनिश्चित करें (उदा., मुद्रा क्षेत्र के साथ मेल खाती है, जोखिम श्रेणी एसेट प्रकार से मेल खाती है)।

• नल हैंडलिंग नियम (Null Handling Rules)
  महत्वपूर्ण कॉलम में अनपेक्षित नल या खाली मानों का पता लगाना।

निष्पादन और लॉगिंग¶

• इन-डेटाबेस प्रोसेसिंग – सभी सत्यापन नियम सीधे आपके डेटाबेस में निष्पादित होते हैं (Teradata, Snowflake, Databricks, PostgreSQL, आदि)।
• नो डेटा एक्सट्रैक्शन – digna कभी भी कच्चा डेटा आपके वातावरण के बाहर ट्रांसफर नहीं करता।
• पूर्ण ट्रेसबिलिटी – प्रत्येक नियम का परिणाम टाइमस्टैम्प, जिम्मेदार डेटासेट, रिकॉर्ड गिनती और पास/फेल परिणामों के साथ लॉग किया जाता है।
• ऑडिट