Changelog – Release 2026.01¶

A 2026.01 kiadással a digna jelentős fejlesztéseket vezet be az adatforrás-modellezésben, a kapcsolatok kezelésében és az ellenőrzések használhatóságában.
Ez a kiadás növeli a rugalmasságot az összes modulban, és jelentősen kiterjeszti a adatminőség és validáció lefedettségét.

🚀 Új funkciók¶

Globális adatbázis-kapcsolatok¶

• Az adatbázis-kapcsolatok mostantól globális szinten konfigurálhatók.
• A globális kapcsolatok újrahasznosíthatók minden projektben, egyszerűsítve a beállítást és karbantartást.
• Hatás: Csökkenti az üzemeltetési terheket és biztosítja a konzisztens kapcsolódást különböző környezetekben.

Több forráskapcsolat projektenként¶

• A projektek mostantól hivatkozhatnak több forráskapcsolat-konfigurációra.
• Lehetővé teszi a rugalmasabb beállításokat összetett adatlandscape-ek számára.
• Hatás: Támogatja a valós vállalati architektúrákat heterogén adathalmazokkal.

Logikai adatforrások¶

• Az adatforrások mostantól egy projektben logikai réteget képviselnek.
• Minden adatforrás mögött állhat:
  • egy adatbázis-tábla
  • egy adatbázis-view
  • egy egyedi SQL lekérdezés
• Ez a szétválasztás javítja az újrafelhasználhatóságot, az átláthatóságot és az ellenőrzések modellezését a modulok között.
• Hatás: Szétválasztja az ellenőrzéseket és adatminőségi szabályokat a fizikai tárolástól, javítva a karbantarthatóságot és az újrafelhasználhatóságot.

Anomália relevancia feltétel¶

• Mostantól definiálható egy Anomaly Relevance Condition, amely szabályozza az anomália státusz értékelését adathalmaz-szinten.
• A statisztikákat függetlenül számítjuk, attól, hogy a feltétel be van-e állítva vagy teljesül-e.
• Ha a feltétel nem teljesül, a Data Anomalies nem ad anomália státuszt (zöld / sárga / piros).
• Példa: Zárd ki az adathalmazt az anomália értékelésből, ha a rekordok száma 10 alatt van.
• Hatás: Biztosítja, hogy az anomáliák csak releváns üzleti kontextusban legyenek értékelve.

Modulonkénti értesítési konfiguráció¶

• Az értesítések mostantól modulonként konfigurálhatók közvetlenül a digna felületén.
• Lehetővé teszi az riasztási viselkedés független szabályozását a digna Data Anomalies, digna Data Timeliness, digna Data Validation és más modulok számára.
• Hatás: Pontos riasztási stratégiákat tesz lehetővé, amelyek igazodnak a csapatok felelősségéhez és a kritikalitáshoz.

Ellenőrzési eredmények exportja (CSV)¶

• A felhasználók mostantól letölthetik az ellenőrzési eredményeket CSV fájlokként.
• Lehetővé teszi az offline elemzést, jelentést és integrációt külső eszközökkel.
• Hatás: Egyszerűsíti az auditokat, jelentéskészítést és a későbbi adatminőségi elemzést.

🧪 Kiterjesztett Data Validation képességek¶

Ezzel a kiadással a Data Validation mostantól átfogó adatminőségi szabálykészletet támogat:

• Sor-szintű validációs szabályok
• Többoszlopos egyediség ellenőrzések
• Referenciális integritás ellenőrzések adatforrások között

Ezek a vizsgálatok együtt lehetővé teszik a strukturális és relációs adatminőségi szabályok érvényesítését összetett adatrendszerekben.

Többoszlopos egyediség-ellenőrzések¶

• Bevezetésre kerültek a Uniqueness Checks konfigurálható oszlopkészletre.
• Lehetővé teszi kombinált kulcsok és üzleti szintű egyediség érvényesítését.
• Hatás: Felismeri az olyan duplikált üzleti entitásokat, amelyeket egyetlen oszlop-ellenőrzéssel nem lehet azonosítani.

Referenciális integritás ellenőrzések¶

• Bevezetésre kerültek a Referential Integrity Checks, amelyek ellenőrzik az adatforrások közötti kapcsolatokat.
• Biztosítja, hogy a forrás adatforrásban található külső kulcs értékek létezzenek a hivatkozott cél adatforrásban.
• Segít korán felismerni az árva rekordokat, megszakadt kapcsolatokat és az adatok konzisztenciájával kapcsolatos problémákat.
• Úgy tervezték, hogy működjön a logikai adatforrásokkal, beleértve a view-kat és az egyedi SQL-t is.
• Használati esetek: adattárház integritás, szabályozási jelentések, master adat-konzisztencia és megbízható downstream analitikák.

🎯 Kiknek előnyös ez a kiadás¶

• Data Engineers: Rugalmasabb adatforrás-modellezés és újrahasználható adatbázis-kapcsolatok
• Data Quality & Governance csapatok: Bővített validációs lefedettség, beleértve a relációs integritási szabályokat
• Analytics & BI csapatok: Tisztább bemenetek és exportálható ellenőrzési eredmények
• Platform tulajdonosok: Csökkentett konfigurációs komplexitás és javított üzemeltethetőség

🛠 CLI frissítések¶

• Nincs változás